- Molte organizzazioni implementano agenti IA ma sottovalutano i costi di test e valutazione dei risultati, soprattutto a causa della natura non deterministica degli stessi.
- Secondo i sondaggi, quasi l’80% delle aziende ha utilizzato agenti IA, ma la maggior parte non ha previsto i costi di addestramento e valutazione, portando a gravi superamenti del budget.
- Lior Gavish, CTO di Monte Carlo, afferma che molte aziende usano “LLM come giudice” per valutare i risultati, il che può rendere i costi di valutazione superiori a quelli di esecuzione dell’agente stesso.
- Una valutazione basata su LLM durata diversi giorni ha comportato per Monte Carlo una fattura a cinque cifre, dimostrando che ogni chiamata LLM è molto più costosa del software tradizionale.
- L’uso di un LLM per giudicare un altro LLM comporta anche rischi di bias poiché i risultati non sono ripetibili; lo stesso test può dare risultati diversi a ogni esecuzione.
- I costi di valutazione dipendono dalla complessità dell’agente: quelli piccoli possono costare poche migliaia di dollari, quelli complessi fino a decine di migliaia.
- Oltre ai costi di calcolo e API, il costo maggiore spesso trascurato è la valutazione umana per stabilire una “verità di base” (ground truth).
- Paul Ferguson di Clearlead AI Consulting sottolinea che casi d’uso vaghi come il servizio clienti sono molto difficili da definire come corretti o errati.
- Chengyu “Cay” Zhang di Redcar.ai definisce la valutazione una “assicurazione”; tagliarla è solo un debito tecnico da pagare in seguito.
- I metodi di valutazione includono unit test economici, scoring tramite IA, red-teaming e costoso shadowing umano.
- Raccomandazioni: restringere il campo d’azione dell’agente, usare framework come LangSmith, PromptLayer, Ragas, testare precocemente e limitare il budget per la valutazione.
📌 Conclusione: Quasi l’80% delle imprese ha utilizzato agenti IA, ma la maggior parte non ha previsto i costi di addestramento e valutazione, con conseguenti gravi sforamenti del budget. Gli agenti IA non comportano solo costi di implementazione, ma generano un “moltiplicatore incerto” derivante dalla valutazione. Le aziende sono spesso scioccate dalle spese di test, specialmente quando è necessario il giudizio di un LLM su un altro LLM o la supervisione umana. L’approccio sostenibile consiste nel restringere l’ambito, iniziare da casi d’uso con risposte chiare, testare presto, utilizzare framework specializzati e considerare la valutazione come un’assicurazione obbligatoria per evitare futuri rischi di reputazione e operativi.
