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Le agenzie iniziano non solo a controllare i propri costi IA, ma anche a riaddebitarli ai clienti in modo nuovo. Digiday riferisce il 17 settembre 2026 che abbonamenti agli strumenti in crescita e costi dei token legati all'utilizzo stanno cambiando la logica tradizionale dei budget tecnologici e dei compensi delle agenzie.
Questo si aggiunge a una tendenza già visibile con gli agenti autonomi per media e marketing: chi scala l'IA a livello operativo ha bisogno non solo di modelli migliori, ma di budget, logging, routing dei modelli e regole chiare su chi paga l'utilizzo.
Aggiornamento: i costi IA passano ai modelli per i clienti
Secondo Digiday, presso Markacy derivano soprattutto costi per gli accessi Enterprise a Claude e per accessi aggiuntivi a ChatGPT. Crispin utilizza, secondo il Chief Transformation Officer, circa 100 strumenti IA Enterprise per attività che vanno dalla pianificazione dei media al social listening fino alla ricerca di influencer. Molti contratti sono strutturati come canoni annuali fissi per limitare le oscillazioni mensili.
Dept utilizza tra l'altro Claude, ChatGPT e offerte di Google. Qui si concentrano i costi maggiori dei token. Allo stesso tempo, secondo l'azienda, i costi IA complessivi restano sotto una quota a due cifre del budget; i costi del personale rimangono nettamente più elevati.
La novità riguarda soprattutto la questione del riaddebito. Il CFO di Omnicom, Phil Angelastro, ha dichiarato alla conferenza di Goldman Sachs che il gruppo sta costruendo un modello per misurare, gestire e farsi rimborsare i costi aggiuntivi dei token. A lungo termine prevede uno spostamento più marcato verso modelli di compenso basati sui risultati.
Un altro rappresentante di un'agenzia, non nominato, ha detto a Digiday che la sua società sta testando due varianti: i costi dei token come voce separata di "materiale" accanto al lavoro umano oppure come componente integrata di un canone combinato. Per i clienti questo rende più concreta la questione contrattuale che abbiamo già descritto a proposito di clausole IA nei contratti con le agenzie.
I log di audit devono rendere tracciabili le decisioni autonome
Già all'inizio di settembre diverse agenzie avevano descritto meccanismi di controllo aggiuntivi per gli agenti IA nel media buying. Rise, un'agenzia del gruppo Quad, utilizza secondo Digiday una funzione di audit log di PubMatic. In questo modo è possibile ricostruire quale modifica abbia effettuato un agente e perché si sia discostato dal briefing o dai parametri originali.
PubMatic aveva presentato ad agosto l'architettura di governance alla base di questo approccio. Guardrail e audit trail dovrebbero consentire agli acquirenti di verificare quali azioni i sistemi autonomi eseguano effettivamente.
Questo si aggiunge a una tendenza che stiamo già osservando con IA nel media buying e nell'automazione delle piattaforme: più decisioni vengono automatizzate, più diventa importante un controllo indipendente della logica decisionale.
I budget di token diventano una leva di costo
Altre agenzie intervengono direttamente sul consumo. Brainlabs assegna, secondo la precedente inchiesta di Digiday, i token IA a livelli e verifica eventuali contingenti aggiuntivi. PMG lavora con limiti giornalieri. Dept utilizza inoltre un "AI Gateway" centrale, che può instradare le richieste verso i modelli più adatti in base a criteri di costo, prestazioni o aspetti legali.
Lo sguardo attuale sui budget delle agenzie mostra perché questi sistemi diventano più importanti. Accanto ai classici abbonamenti software emergono sempre più costi legati al consumo, mentre in parallelo più modelli devono restare disponibili per clienti e attività diverse. Senza una visione centralizzata di utilizzo e benefici rischia di formarsi uno stack di tante piccole voci di costo difficili da attribuire.
Per i team che costruiscono flussi di lavoro agentici, quindi, non basta un buon prompting. Servono limiti di budget, logging, routing dei modelli, analisi dell'utilizzo e soglie di approvazione. Domande di governance simili emergono anche con MCP per i social media e assistenti IA.
Cosa dovrebbero verificare gli inserzionisti nelle offerte delle agenzie
Per i clienti diventa importante come viene calcolato l'utilizzo dell'IA. Una voce separata per i token può essere trasparente, ma è significativa solo se è chiaro quali modelli e quali attività vi siano dietro. Una tariffa forfettaria crea più prevedibilità, ma può nascondere l'utilizzo effettivo. I modelli basati sui risultati spostano invece la discussione dal tempo di lavoro e dai token al risultato, ma richiedono metriche affidabili.
Indipendentemente dal modello, le agenzie dovrebbero saper spiegare quali strumenti impiegano, come limitano i costi e quali lavori continuano a essere verificati da persone. La tendenza più ampia non è quindi una semplice sostituzione del personale con l'IA. Il servizio dell'agenzia riceve piuttosto un ulteriore livello di costi infrastrutturali variabili, che va gestito dal punto di vista economico e contrattuale.