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L'AI sta entrando in modo massivo nei flussi di sviluppo delle aziende. Questo avviene in aziende come Uber, dove oltre il 60% degli ingegneri usa strumenti come Claude Code e fino al 72% del codice viene generato da sistemi agentici. L’adozione sta accelerando, ma fa esplodere i costi. Infatti le spese relative alle AI sono aumentate di sei volte dal 2024, portando il budget delle aziende in crisi. Costerà più un uomo o una macchina alla fine dell'anno?
Le aziende stanno adottando massivamente l’intelligenza artificiale con una velocità che mette in crisi i modelli di budgeting. Il caso Uber è uno degli esempi più evidenti di questa trasformazione e l’esempio è l’introduzione di Claude Code tra circa 5.000 ingegneri. A dicembre 2024, il 32% degli sviluppatori di Uber utilizzava già lo strumento; a febbraio 2026 la percentuale è salita al 63%.
Non si tratta di un’adozione pianificata, riporta Aakash Gupta in un tweet su X. Si tratta invece di una diffusione organica guidata dall’efficacia della tecnologia.
Gli ingegneri hanno integrato l’IA nei flussi di lavoro quotidiani, rendendola una componente dello sviluppo software. Oggi, il 92% degli sviluppatori usa gli agenti di intelligenza artificiale mensilmente, mentre tra il 65% e il 72% del codice scritto nwgli ambienti di sviluppo è generato da sistemi agentici.
L’impatto è visibile anche nei processi. L’11% delle pull request viene aperto dagli agenti IA e oltre il 90% dei circa 65.000 aggiornamenti settimanali è analizzato da sistemi automatici di revisione.
E’ quindi un livello di automazione importante che sta ridefinendo il ruolo degli sviluppatori, trasformando l’IA da semplice supporto a vero e proprio co-autore del codice.
A fronte di questi guadagni di produttività, emerge un problema importante ovvero il costo di questi strumenti.
Uber ha registrato un aumento di ben sei volte delle spese legate all’intelligenza artificiale rispetto al 2024. E’ arrivata quindi in breve tempo ad esaurire in anticipo il budget annuale dedicato. Il nodo di questa questione non è più la validità della tecnologia, ma la sostenibilità economica del suo utilizzo su larga scala.
I modelli finanziari tradizionali, basati su costi prevedibili, si scontrano con una realtà di consumi variabili, legati all’uso di token e infrastrutture. I CFO quindi diventano il nuovo collo di bottiglia dell’innovazione, che sono chiamati a bilanciare l’efficienza e un minuzioso controllo dei costi.
Intanto Anthropic continua a crescere rapidamente, trainata da questo modello di adozione a consumo.
Il caso Uber bussa alla porta insistentemente e ci porta all’attenzione una tendenza destinata a diffondersi nelle grandi aziende in modo rapido. L’automazione si scontra con un modello economico che risulta essere ancora acerbo. Se da un lato l’adozione “accelera”, dall’altro emergono limiti strutturali legati ai consumi, che trasformano l’IA da una leva strategica ad un potenziale rischio finanziario.
La questione è più profonda del piano finanziario e si sposta sul rapporto stesso tra umano e macchina. Un ingegnere ha costi prevedibili, limiti chiari, una produttività relativamente stabile. Un agente AI, scala senza attrito e lavora 24 ore 7 giorni su 7. Può moltiplicarsi in sub-agenti e generare output in quantità esponenziale. Ma ogni operazione di tutte quelle elencate, ha un costo invisibile che si accumula in tempo reale. L’efficienza potrebbe quindi diventare un paradosso: più l’IA è utile, più diventa costosa.
La domanda non è quindi solo economica, ma filosofica e organizzativa. Costerà di più una risorsa umana o un agente AI alla fine dell’anno?
La risposta dipenderà da come le aziende riescano a governare questa nuova forza lavoro ibrida. Non si tratta di sostituire l’uomo, ma di ridefinire il suo ruolo. Chi saprà “orchestrare” l’intelligenza umana e quella artificiale in modo sostenibile, avrà un vantaggio reale.
Costerà più un uomo o una macchina alla fine dell’anno?
