Perché i costi dell'IA continuano a lievitare vertiginosamente e i chatbot IA a bloccarsi: secondo eGain, il problema alla base è lo stesso

SUNNYVALE, California, Sept. 29, 2026 (GLOBE NEWSWIRE) -- Mentre migliaia di sviluppatori di IA e dirigenti aziendali si riuniscono in occasione di The AI Conference a San Francisco, eGain Corporation (NASDAQ: EGAN) ha pubblicato due white paper sui due problemi che probabilmente determinano il blocco di un progetto di IA aziendale, sostenendo che entrambi siano riconducibili alla stessa causa, spesso trascurata: le aziende non hanno mai organizzato le informazioni da cui dipende la loro IA.

Il primo articolo, Ending Runaway Token Costs in Enterprise AI, risponde a una lamentela che proviene sia dai team di sviluppo software che dal servizio clienti e dalle operazioni di back-office: i costi relativi all'IA che crescono più rapidamente del previsto e sono quasi impossibili da prevedere. Le aziende pagano l'IA in base al volume di lavoro che svolge, ma secondo eGain gran parte di quel lavoro va sprecato. Quando gli viene posta una semplice domanda, il sistema deve esaminare da zero una mole enorme di documenti aziendali, ogni singola volta, perché nessuno ha mai organizzato quel materiale né ha mai definito come assemblarlo. Secondo eGain, è come mandare un nuovo assunto in un magazzino privo di etichette per trovare una scatola, per poi mandarcelo di nuovo a cercare un'altra scatola, e così via. Una seconda fonte di spreco consiste nell'utilizzare l'IA per svolgere compiti che in realtà non sono altro che semplici regole. Calcolare una penale per ritardato pagamento o verificare se qualcuno ha diritto a un rimborso non richiede alcun giudizio, e chiedere a un'IA di ragionarci sopra da capo ogni volta è un modo costoso di fare calcoli aritmetici. La soluzione proposta da eGain consiste nell'organizzare le conoscenze aziendali in un'unica fonte affidabile e strutturata, in modo che l'IA possa attingere direttamente alle informazioni di cui ha bisogno, e nell'affidare le decisioni di routine a software convenzionali. L'azienda è talmente sicura del risparmio ottenibile da stabilire il prezzo di molti contratti in base ai risultati piuttosto che al consumo, assumendosi direttamente il rischio relativo ai costi.

Il secondo articolo, The Trust Gap in AI Self-Service, spiega perché così tanti progetti di IA rivolti ai clienti, pur risultando sorprendenti durante le demo, finiscano per arenarsi prima di partire. Quando un addetto all'assistenza clienti utilizza l'IA, è lui stesso a individuare gli errori. Quando il cliente parla direttamente con l'IA, nessuno lo fa. Questo rende fuorviante la scheda di valutazione preferita del settore. Un sistema con un'accuratezza del 95% non è definito da quel 95%. È definito in base al restante 5%. Un'IA che risponde "Non ne sono sicuro, la metto in contatto con un operatore" ha fallito senza rischi. Un'IA che fornisce informazioni errate sul mutuo di un cliente, con sicurezza e a nome della banca, no. L'articolo sottolinea inoltre una scorciatoia tecnica molto diffusa: lasciare che sia l'IA a decidere sul momento a quale sistema aziendale accedere e cosa fare. eGain sostiene che tale approccio non sia sufficientemente affidabile per l'utilizzo da parte dei clienti in tempo reale, dato che non c'è un esperto pronto ad accorgersi se un addebito è stato effettuato sull'account sbagliato.

"Quando i costi di un'IA crescono a dismisura e in modo incontrollato, quasi mai significa che il modello è troppo piccolo. Vuol dire solo che nessuno gli ha detto dove cercare", ha affermato Ashu Roy, amministratore delegato di eGain. "E una volta che un cliente sta parlando direttamente con l'IA, non c'è più nessuno che possa individuare un errore prima che venga compiuto. Garantire l'accuratezza delle informazioni di base non è un'opzione aggiuntiva. È tutto".

Accessibilità: entrambi i white paper sono disponibili all'indirizzo eGain.com/resources. I giornalisti e gli analisti che partecipano alla The AI Conference possono richiedere copie in anteprima e briefing esecutivi all'indirizzo press@egain.com.

Informazioni su eGain
eGain è un fornitore leader di soluzioni basate sull'IA per la gestione delle conoscenze e l'automazione dell'esperienza cliente ed è stata nominata leader nel primo Magic Quadrant di Gartner dedicato ai sistemi di gestione delle conoscenze per il servizio clienti. Con oltre 25 anni di esperienza nella gestione delle conoscenze, eGain aiuta le aziende a unificare contenuti isolati, automatizzare flussi di lavoro basati su conoscenze affidabili e generare un ROI misurabile mediante l'IA, grazie a framework e metodologie collaudate. Le aziende Global 2000 di diversi settori si affidano a eGain per trasformare il servizio clienti, migliorare la produttività dei dipendenti, ridurre i costi e accelerare l'adozione dell'IA. Per maggiori informazioni, visitare il sito www.eGain.com.

Esclusione di responsabilità di Gartner
Gartner, Magic Quadrant for Customer Service Knowledge Management Systems, Pri Rathnayake, Jennifer MacIntosh, Patrick Quinlan, Drew Kraus, 16 luglio 2026.

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