// TOM'S HARDWARE ITALIA — INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Dai leaderboard al razionamento: la bolla dei token AI scoppia nelle aziende
Qualcosa si è rotto nel modello di adozione AI che ha dominato il 2025 e i primi mesi del 2026. Le stesse aziende che incentivavano — e in certi casi imponevano — l'uso massiccio di intelligenza artificiale stanno ora razionando i token, cancellando leaderboard interne e introducendo tetti di spesa mensili. Il cambio di direzione è brusco, documentato e quasi prevedibile per chi ha seguito le dinamiche dall'interno.
I casi concreti sono Accenture, Uber, Amazon, Meta. Tutti accomunati dalla stessa traiettoria: incentivazione aggressiva prima, razionamento ora. Il motivo è invariabile: la spesa in token è cresciuta più velocemente della capacità di dimostrare valore. Il fenomeno ha anche un nome: "tokenpocalypse", e aveva già cominciato a manifestarsi nei mesi precedenti. Ora diventa sistemico.
Il "tokenmaxxing" — massimizzare il consumo di token come indicatore di adozione AI — ha avuto il suo apice tra la fine del 2024 e i primi mesi del 2026. Amazon aveva costruito una leaderboard interna che classificava i dipendenti per numero di token consumati, spingendo implicitamente all'uso intensivo degli strumenti AI. Accenture aveva alzato la posta ancora di più: chi non adottava l'AI rischiava di perdere le promozioni.
La logica era semplice: più token consumi, più usi l'AI, più sei produttivo. L'assunzione — che il consumo di token fosse un proxy affidabile di produttività — si è rivelata sbagliata. I token consumano, i costi crescono, i risultati misurabili non crescono di pari passo.
Amazon ha già cancellato la leaderboard. Il gesto è simbolico ma racconta un cambio di postura reale: il tokenmaxxing come metrica di successo è finito.
Il caso Accenture è il più documentato. 404 Media ha pubblicato un audio interno in cui Justice Kwak, responsabile della strategia AI agentica dell'azienda, si rivolge ai colleghi con una chiarezza insolita per una comunicazione interna: "Stiamo raggiungendo un punto di svolta in cui l'AI diventa materiale per la struttura dei costi."
La frase chiave è quella successiva: "La spesa è imprevedibile e i dirigenti — CFO, COO, CIO — chiedono se stiamo ottenendo valore." Non è un segnale di allarme estemporaneo: è l'ammissione che il modello di incentivazione aggressiva ha prodotto una bolletta che nessun dirigente sa giustificare.
Il paradosso è evidente. Pochi mesi prima, Accenture comunicava ai dipendenti che l'adozione AI era collegata alle promozioni. Ora il messaggio è opposto: razionare, misurare, giustificare. Il pendolo ha oscillato da "usate più AI possibile" a "dobbiamo capire se stiamo spendendo bene" senza passare per una fase intermedia di misurazione seria del valore. Dopo un crollo in borsa del 20% legato alle aspettative sull'AI, l'azienda deve dimostrare agli investitori che la trasformazione digitale genera profitti reali, non solo token consumati.
Kwak, nell'audio interno, identifica il problema con precisione chirurgica: i token vengono sprecati su compiti banali che i dipendenti non tecnici delegano all'AI senza nessuna valutazione del costo. L'esempio emblematico è la conversione di PDF in presentazioni PowerPoint.
È un compito che chiunque potrebbe fare in pochi minuti, che un agente AI esegue automaticamente, e che consuma token in proporzione alla lunghezza del documento. Scalato su migliaia di dipendenti, diventa un costo operativo significativo senza nessun ritorno misurabile sulla produttività. L'AI viene usata perché è disponibile, non perché sia la soluzione più efficiente.