La tua azienda ha bisogno di una soluzione di agenti AI. Ma c'è una decisione cruciale da prendere: acquistare una soluzione esistente o investire tempo e risorse per svilupparne una personalizzata?
Questa domanda spesso confonde chi deve decidere, perché non esiste una risposta valida per tutti. È importante sapere che scalare le soluzioni AI è più costoso e complesso di quanto sembri. Con la rapida crescita dell'AI in azienda e le numerose opportunità, molte imprese si lanciano nei progetti in fretta. L'88% dei progetti pilota di AI non arriva alla forma finale.
Prima che la tua azienda o il tuo team decida se acquistare o sviluppare, scopri vantaggi e insidie.
Gli agenti AI sviluppati internamente faticano nel mondo reale
Le soluzioni personalizzate possono svolgere attività in ambienti controllati, ma non reggono il confronto con gli agenti commerciali che sfruttano i più recenti Large Language Model (LLM) e dispongono delle risorse di engineering per iterazioni e manutenzione continue. Gli agenti sviluppati internamente producono spesso risposte di qualità inferiore, perché la Retrieval Augmented Generation (RAG) su cui si basano perde efficacia all'aumentare del volume di documenti da consultare.
Un esempio recente delle difficoltà di una soluzione sviluppata internamente è la scelta di Klarna di creare una propria piattaforma di customer support basata esclusivamente sull'AI. OpenAI l'ha aiutata a sviluppare questa piattaforma di agenti AI. Dopo qualche mese, i clienti si sono mostrati frustrati dalla scarsa qualità delle risposte generate dal sistema. Dopo il deployment, OpenAI non è stata in grado di fornire ulteriore supporto di engineering per gestire efficacemente la piattaforma. Klarna sta riassumendo personale di customer support per rimediare.
Time to value: il vantaggio dell'acquisto
Una delle differenze più evidenti tra sviluppare e acquistare è il tempo necessario per ottenere un valore misurabile. Secondo Gartner, i progetti interni richiedono in genere circa 8 mesi per arrivare in produzione. Se si considera il tempo per progettare le pipeline di dati, predisporre l'infrastruttura e integrare la soluzione, le tempistiche si allungano ulteriormente.
I vendor non devono affrontare molti di questi problemi. McKinsey riporta che l'uso di una piattaforma AI consolidata può accelerare il deployment di 10 volte. I clienti di Maven AGI vanno live in giorni o settimane, non in mesi.
Comprendere il costo totale di proprietà
Anche con un'infrastruttura già disponibile e un team di engineering interno, sviluppare la propria piattaforma di agenti AI comporta notevoli costi opportunità. Il team di engineering deve rallentare o sospendere lo sviluppo dei prodotti principali per destinare risorse di engineering, design e prodotto alla costruzione di un agente interno. Ogni sprint dedicato a questa infrastruttura è uno sprint sottratto al miglioramento del prodotto principale, alla soddisfazione degli utenti o al rilascio di funzionalità che generano crescita e ricavi.
Partire da zero senza risorse di engineering né infrastruttura può essere molto impegnativo. I soli stipendi degli ingegneri vanno da $380.000 a $530.000 all'anno, benefit esclusi. Costi generali e servizi cloud si attestano in genere tra $5.000 e $20.000 al mese. Inoltre, gli audit di sicurezza possono allungare i tempi di sviluppo da 9 a 18 mesi. I costi del primo anno raggiungono spesso un totale compreso tra $1.000.000 e $2.000.000, mentre le spese continue per manutenzione, aggiornamenti dei modelli, compliance e scalabilità possono portare i costi annuali a $500.000-$1.000.000 o più.
Quando sviluppare ha senso dal punto di vista strategico
Per alcune aziende con budget di R&S consistenti e grande disponibilità di talenti tecnici, creare una piattaforma di agenti AI personalizzata è un'opzione praticabile. Aziende come Bloomberg e JPMorgan Chase hanno sviluppato modelli AI propri, adattati ai loro dati e workflow proprietari, ottenendo risultati notevoli.
Uno dei vantaggi di una piattaforma interna è il controllo completo su personalizzazione, funzionalità ed esperienza utente. L'AI è una componente chiave del vantaggio competitivo di queste aziende e la loro struttura organizzativa è pensata per sostenere investimenti a lungo termine. Di solito, però, si tratta dell'eccezione, non della regola.
Perché molte aziende scelgono un approccio ibrido
Molte organizzazioni enterprise stanno adottando un approccio ibrido, integrando piattaforme affidabili di vendor con componenti personalizzati. Questa strategia sfrutta i punti di forza delle soluzioni dei vendor riducendo al minimo l'impegno di engineering interno.
Maven consente alle aziende di sviluppare ciò che desiderano tramite il nostro portale per sviluppatori. I nostri clienti hanno creato le proprie istanze di chat, integrazioni personalizzate con WhatsApp e molto altro.
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