Per decenni, le società di servizi IT sono state costruite sulla semplice funzione di produzione dello sforzo umano, erogato attraverso ore fatturabili e struttura piramidale. La vera abilità del settore si estendeva oltre l’arbitraggio del lavoro e si estendeva alla capacità di dimensionare, strutturare e fornire in modo affidabile lavoro mission-critical su larga scala. Attraverso competenze specializzate e un’esecuzione prevedibile, i fornitori di servizi hanno costruito la fiducia istituzionale affinché i clienti potessero esternalizzare parti della loro catena del valore. La capacità di tradurre le competenze e gli sforzi umani in risultati aziendali coerenti è diventata la caratteristica fondamentale del settore.
Il modello di produzione si sta ora evolvendo con la diffusione dell’intelligenza artificiale nelle operazioni e nella consegna aziendali. Il fornitore di servizi per l’era dell’intelligenza artificiale sarà costruito su un sistema integrato di lavoro umano e digitale. Man mano che le interazioni dei modelli diventano sempre più integrate nei flussi di lavoro, i token emergono come il nuovo input di produzione che rimodella le fondamenta del modello dei servizi.
Man mano che l’accesso all’intelligence del modello aumenta, la differenziazione si sposterà da chi possiede l’intelligence all’efficacia con cui viene implementata. L’asimmetria sarà creata dalla capacità di integrare lavoro umano e digitale e di generare valore produttivo per le imprese in modo prevedibile, affidabile ed efficiente in termini di costi. In un sistema in cui i risultati sono intrinsecamente contestuali e variabili, la coerenza dei risultati diventa il vantaggio.
L’aumento della domanda eserciterà pressioni sia sui costi che sulla capacità, costringendo a un’allocazione più deliberata dell’intelligenza tokenizzata per creare un reale valore aziendale. Se il consumo di token continua a essere considerato il parametro principale, i costi aumenteranno linearmente con la domanda senza un corrispondente ritorno in termini di risultati aziendali.
La spinta accelerata verso l’adozione e l’utilizzo continua ad ampliare il divario di velocità dell’IA tra investimento e realizzazione di valore. Ad esempio, Uber lo ha condiviso ha esaurito il budget per l’anno fiscale 2026 entro quattro mesi a causa di aumento dell’utilizzo dei token da parte di strumenti come Claude Code. Man mano che emergono i vincoli della domanda e dell’offerta, i token fluiranno sempre più verso casi d’uso che dimostrano un chiaro valore, costringendo il passaggio dalla misurazione dell’utilizzo alla misurazione dei risultati.
I token sono un input per la consegna piuttosto che una misura di valore e non possono diventare l’equivalente di ore fatturabili. Mentre molte aziende si affrettano per ottimizzare l’accesso all’intelligence dei modelli, l’opportunità più grande è ridurre sistematicamente il costo unitario della fornitura dei risultati. Ciò richiede la creazione di sistemi compositi in cui le competenze umane e l’utilizzo dei token si rafforzano a vicenda nel tempo, migliorando l’affidabilità, l’efficienza e la qualità dei risultati.
Ogni interazione token lascia una traccia digitale, che può essere catturata, contestualizzata e integrata in un tessuto di conoscenza più ampio per l’organizzazione. Nel tempo, questo crea un sistema composto di grafici di contesto, metodologie e modelli di esecuzione che migliorano la prevedibilità dei risultati. L’apprendimento si accumula attraverso il coinvolgimento delle persone, dei team e dei clienti, trasformando la mobilità umana in modelli di erogazione strutturati e riutilizzabili. Il lavoro digitale introduce uno strato di conoscenza istituzionale che rafforza e affina questi modelli nei diversi contesti.
Questo sistema sposta l’attenzione su come utilizzare al meglio i token per compiti e risultati specifici, sviluppando un’abilità attorno al loro utilizzo efficace. Ciò consente una transizione da una tariffazione basata sugli input a una tariffazione basata sui risultati, in cui la responsabilità si estende sia al lavoro umano che a quello meccanico.
Le società di servizi IT in grado di gestire e ottimizzare il flusso di token attraverso guardrail, contesto ed esperienza accumulata otterranno un throughput più elevato e una maggiore prevedibilità. Ancora più importante, saranno in grado di fornire risultati migliori, più rapidi ed economici di quanto possano fare i loro clienti internamente. Poiché l’esperienza viene continuamente catturata nel tessuto istituzionale, il vantaggio aumenta e diventa difficile da replicare.
La tokenizzazione introduce una nuova forma di tracciabilità che può essere sfruttata per costruire forza istituzionale su larga scala. Man mano che i token fluiscono attraverso questi sistemi ottimizzati, aumentano la viscosità e rafforzano i cicli di apprendimento. Ciò, in definitiva, è alla base della fiducia necessaria per garantire i risultati, passando dall’impegno di vendita alla garanzia dei risultati. Il fondamento per il futuro dei servizi IT risiede nell’integrazione del lavoro umano e delle macchine in un sistema combinato che fornisca risultati aziendali in modo affidabile, coerente e prevedibile.
Ravi Kumar S è l’amministratore delegato di Cognizant, alla guida di 350.000 associati e 21 miliardi di dollari di ricavi annuali, collabora con le aziende Global 2000 nei loro percorsi di intelligenza artificiale e reinventa il panorama aziendale e della forza lavoro.
