In June 2026, TechCrunch has documented<\/a> un fenomeno in rapida diffusione. Le aziende stanno esaurendo i propri budget AI molto prima del previsto. Il motivo? I dipendenti utilizzano i modelli generativi per attivit\u00e0 di basso valore: riformulare email, riassumere documenti brevi, generare testi di poche righe. Ogni chiamata alle API consuma token. Ogni token ha un costo. Moltiplicato per centinaia di utenti, il risultato \u00e8 una voce di spesa fuori controllo.<\/p>\n This scenario has a precise name: Tokenmaxxing<\/strong>. In pratica, l’uso massivo e spesso inconsapevole delle capacit\u00e0 dei modelli linguistici. Tuttavia, la fase euforica sembra gi\u00e0 conclusa. Stiamo entrando nell’era opposta: il token rationing<\/strong>, or the conscious rationalization of AI consumption.<\/p>\n Pertanto, la domanda che i responsabili marketing e digital devono porsi non \u00e8 pi\u00f9 \u00abquale strumento AI adottare\u00bb. La domanda \u00e8: \u00abCome governiamo il consumo AI per massimizzare il ritorno sull’investimento?\u00bb<\/em><\/p>\n Il mercato dei modelli AI-as-a-service \u00e8 cresciuto in modo esponenziale. Secondo Gartner<\/a>, entro il 2027 oltre il 70% delle imprese mid-market avr\u00e0 integrato almeno uno strumento AI nei propri processi core. Tuttavia, la stessa ricerca evidenzia che meno del 30% di queste aziende dispone di un framework formale per monitorare i costi di utilizzo.<\/p>\n Inoltre, i modelli di pricing a token creano una variabilit\u00e0 difficile da budgettare. Un’azienda che utilizza GPT-4o o Claude 3.5 per il content marketing pu\u00f2 vedere i costi mensili oscillare del 40-60% in funzione del volume di richieste. Di conseguenza, i CFO stanno iniziando a chiedere ai team marketing e digital di rendicontare il consumo AI con la stessa precisione con cui si rendiconta la spesa pubblicitaria.<\/p>\n In Italia, il contesto \u00e8 ulteriormente complesso. Le PMI spesso adottano strumenti AI attraverso abbonamenti SaaS che includono quote di utilizzo. Quando queste quote si esauriscono, scattano costi aggiuntivi non preventivati. Dunque, la governance non \u00e8 un tema da grandi enterprise: riguarda anche chi gestisce team di 10-50 persone.<\/p>\n Analyzing the phenomenon from a consulting perspective, three structural dynamics emerge that deserve attention.<\/p>\n First of all, democratization generates dispersion.<\/strong> Quando uno strumento AI \u00e8 accessibile a tutti i dipendenti, il consumo si distribuisce in modo caotico. Non esiste una prioritizzazione dei casi d’uso ad alto valore. Ogni utente usa lo strumento secondo la propria logica, spesso per attivit\u00e0 che non richiederebbero AI.<\/p>\n Secondly, the lack of output metrics thwarts ROI.<\/strong> Molte aziende misurano il consumo di token (input), ma non misurano l’output di valore generato. Ad esempio, quante ore di lavoro sono state risparmiate? Quanti contenuti prodotti hanno generato traffico organico? Senza queste metriche, il budget AI rimane una voce di costo opaca.<\/p>\n Infine, la pressione competitiva spinge all’adozione affrettata.<\/strong> Molte PMI hanno integrato strumenti AI nel 2025 senza una strategia di governance. Oggi si trovano a gestire le conseguenze. Tuttavia, questo non significa che l’AI sia un errore: significa che serve un approccio pi\u00f9 maturo.<\/p>\n Building an AI governance model doesn't necessarily require complex structures. We at SHM Studio<\/a> lavoriamo con aziende di diverse dimensioni e osserviamo che i framework pi\u00f9 efficaci condividono alcuni elementi comuni.<\/p>\n Mappatura dei casi d’uso per livello di valore.<\/strong> Not all AI uses are equivalent. Generati a campaign of SEO copywriting<\/a> ottimizzata ha un valore misurabile. Riformulare un’email interna ha un valore marginale. Pertanto, il primo passo \u00e8 classificare i casi d’uso in tre categorie: alto valore (strategici), medio valore (operativi), basso valore (da limitare o automatizzare con modelli pi\u00f9 economici).<\/p>\n Budget allocation by team or function.<\/strong> Analogous to how budgets are managed for Google Ads campaigns<\/a> or for the LinkedIn campaign<\/a>, il consumo AI pu\u00f2 essere allocato per reparto. Questo crea accountability e incentiva un uso consapevole.<\/p>\n Choosing the right model for each task.<\/strong> Usare un modello di ultima generazione per ogni richiesta \u00e8 come usare un SUV per fare 500 metri. Esistono modelli pi\u00f9 leggeri ed economici adatti a task semplici. Quindi, una governance efficace include anche una politica di selezione del modello in funzione della complessit\u00e0 del task.<\/p>\n For marketing managers, AI governance translates into concrete decisions. Here are the priority areas for action.<\/p>\n Inoltre, vale la pena considerare l’integrazione di strumenti di AI governance<\/a> in their technology stacks. Some platforms allow setting consumption thresholds, automatic alerts, and differentiated access policies by role.<\/p>\n Il tema della governance AI non \u00e8 destinato a ridimensionarsi. Al contrario, crescer\u00e0 in importanza man mano che i modelli diventano pi\u00f9 potenti e i costi per token si ridistribuiscono su volumi sempre maggiori. Secondo Harvard Business Review<\/a>, le organizzazioni che investono in AI governance oggi costruiscono una capacit\u00e0 competitiva difficile da replicare nel breve termine.<\/p>\n Per le PMI italiane, questo significa agire ora. Non aspettare che il budget si esaurisca per iniziare a ragionare su come allocarlo. Non aspettare che un CFO chieda rendicontazione per costruire le metriche di output. Dunque, la governance AI non \u00e8 un vincolo: \u00e8 un abilitatore.<\/p>\n I team che sapranno bilanciare libert\u00e0 di utilizzo e controllo dei costi otterranno il meglio dall’AI. Quelli che si limiteranno a tagliare l’accesso agli strumenti rischiano di perdere i benefici reali della tecnologia. Il punto di equilibrio si trova nella strategia, non nel blocco.<\/p>\n To further explore how to structure a sustainable AI strategy for your business context, the team at SHM Studio<\/a> \u00e8 disponibile per una consulenza dedicata. \u00c8 possibile contattarci attraverso la Contact Us<\/a> to explore our digital services<\/a>. Further details are available in our blog<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Companies are taking measures against excessive AI token consumption. 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Anche le PMI italiane che hanno adottato strumenti AI \u2014 da copilot di scrittura a modelli generativi integrati nei workflow \u2014 si trovano a fare i conti con costi variabili difficili da prevedere. Pertanto, la questione non \u00e8 pi\u00f9 \u00abusare l'AI\u00bb, ma \u00abusarla in modo sostenibile\u00bb. Noi di SHM Studio<\/strong> osserviamo questa dinamica con attenzione, soprattutto nel contesto delle strategie di digital marketing e content automation che seguiamo per i nostri clienti.<\/p> In sintesi, il 2026 segna il passaggio dall'era del tokenmaxxing<\/em> \u2014 uso illimitato e spesso inconsapevole \u2014 all'era del token rationing<\/strong>. Chi sapr\u00e0 costruire un modello di governance efficace otterr\u00e0 un vantaggio competitivo reale. Chi ignorer\u00e0 il problema si trover\u00e0 a tagliare investimenti AI proprio quando la tecnologia inizia a maturare.<\/p>"},"yoast_head":"\nI numeri che ridisegnano le priorit\u00e0 dei CFO<\/h2>\n
Strategic Reading: Three Dynamics to Observe<\/h2>\n
The Unfinished Work: AI Governance in Italian SMEs<\/h2>\n
Operational implications for marketing and digital teams<\/h2>\n
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Verso il 2027: chi governer\u00e0 l’AI governer\u00e0 il vantaggio competitivo<\/h2>\n