Mindbreeze InSpire riduce la tendenza a massimizzare l'uso dei token e trasforma i costi incontrollabili dell'AI in valore aziendale prevedibile

Abbinando l'AI generativa alla knowledge aziendale precisa e controllata, Mindbreeze InSpire taglia sugli sprechi di token che gonfiano il budget dell'AI e compromettono la qualità delle risposte.

CHICAGO--(BUSINESS WIRE)--Mindbreeze, leader globale nelle soluzioni AI per la gestione della conoscenza, oggi ha annunciato che Mindbreeze InSpire riduce il cosiddetto 'token maxxing', ovvero il costoso consumo di un numero eccessivo di token per i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), una tendenza che sta mettendo a dura prova i budget aziendali destinati all'AI. Recuperando solo i contenuti più attinenti e fondati, e trasmettendoli con precisione ai modelli LLM, Mindbreeze InSpire riduce la quantità di token necessaria per ciascuna risposta e, al contempo, aumenta l'accuratezza e offre alle aziende un percorso verso un'AI scalabile a costi prevedibili.

La tendenza alla massimizzazione dell'uso dei token si è trasformata in uno dei rischi maggiormente sottovalutati nell'ambito dell'AI aziendale: quando collegano l'AI generativa ai propri dati, le organizzazioni in molti casi tendono a iniettare grandi volumi di contesto indifferenziato in ogni richiesta, e questo ripetutamente, tramite migliaia di query. Le analisi di settore hanno avvertito che i token stanno diventando la vera unità di costo dell'AI, fonti di una spesa non lineare e basata sull'utilizzo, difficilmente prevedibile e in grado di erodere rapidamente i margini. Il problema raramente sta nel modello, ma piuttosto in ciò che il modello è chiamato a leggere.

È proprio in questa fase che la qualità dei dati recuperati determina i costi. Secondo Gartner®: "Gli assistenti e agenti AI correnti basati sulla generazione aumentata per il recupero dei dati (RAG) spesso non sono performanti se applicati a diverse fonti di dati aziendali, in particolare a causa di problemi relativi alla qualità di queste fonti e ai meccanismi di attinenza del recupero".

Mindbreeze InSpire affronta la causa basilare: invece di sovraccaricare un modello con un intero corpus di dati, Mindbreeze InSpire utilizza la ricerca ibrida, la comprensione semantica e l'elaborazione approfondita dei contenuti, per far emergere solo i passaggi rilevanti. Il modello riceve un contesto compatto e ricco di informazioni significative, anziché un input confuso. Ne deriva un minor consumo di token per risposta, una maggiore attinenza, la tracciabilità completa delle fonti e la garanzia della sicurezza a livello di documento, il tutto grazie all'implementazione flessibile che include opzioni sia in loco che sul cloud per le organizzazioni con requisiti rigorosi in termini di sovranità dei dati. Secondo Gartner: "Occorre implementare una governance solida con la creazione di politiche chiare per la gestione delle informazioni aziendali e applicare sistematicamente un arricchimento e una preparazione completi dei metadati per garantire che l'accuratezza, l'attinenza e l'affidabilità (APT) delle informazioni".

"Alle aziende è stato detto che un maggior numero di token avrebbe comportato una maggiore intelligence. Si tratta di un concetto obsoleto", è il commento di Daniel Fallmann, fondatore e CEO di Mindbreeze. "Il valore non deriva da quanti token si utilizzano, sprecandoli, ma dal fornire al modello le informazioni corrette nel momento in cui sono necessarie. Quando il recupero dei dati è preciso e fondato, i costi calano, la risposta è più affidabile ed è possibile adattare le dimensioni dell'AI secondo le previsioni dell'azienda".

Questa transizione, per quanto riguarda i leader tecnologici, ridefinisce il dibattito sull'AI e sposta il baricentro dal consumo ai risultati; ridurre lo spreco di token riduce il costo totale legato alla proprietà, semplifica la previsione e la giustificazione della spesa per l'AI e aumenta la qualità e l'affidabilità di ogni decisione assistita dall'intelligenza artificiale, oltre a rendere la ricerca AI aziendale un livello fondamentale alla base degli assistenti e degli agenti AI, anziché come un centro di costo aggiunto a posteriori.

Fonte: relazione Gartner "Market Guide for Enterprise AI Search" (Guida di mercato per la ricerca basata sull'AI aziendale), a cura di Tim Nelms, Stephen Emmott e altri, settembre 2025. Gartner è un marchio commerciale di Gartner, Inc. e/o delle sue affiliate.

Informazioni su Mindbreeze

Mindbreeze è un leader nell'AI aziendale e nella gestione della conoscenza che aiuta le organizzazioni internazionali a razionalizzare complessi scenari informativi. Combinando un'approfondita conoscenza di dati aziendali, sicurezza e processi aziendali, Mindbreeze aiuta le aziende a trasformare la conoscenza in una risorsa strategica che migliora il processo decisionale, consente esperienze più efficaci e genera un impatto operativo sostenibile.

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