Tesla ha introdotto un limite di 200 dollari alla settimana per la spesa individuale dei dipendenti nell’utilizzo di modelli e strumenti di intelligenza artificiale. La soglia entra in vigore dal 6 luglio e, una volta superata, richiede un’autorizzazione aggiuntiva. Restano esclusi dal conteggio gli utilizzi collegati ai beta test dei prodotti sviluppati internamente.
La decisione arriva dopo un aumento rapido dei costi di inferenza. Alcuni software engineer avrebbero infatti generato consumi di token nell’ordine di migliaia di dollari a settimana, soprattutto attraverso strumenti di coding assistito e modelli avanzati utilizzati per analisi del codice, debugging, generazione di patch, documentazione tecnica e automazione di workflow di sviluppo.
Negli ultimi sei mesi Tesla ha accelerato la centralizzazione dell’uso dell’AI. L’azienda ha progressivamente sostituito una gestione frammentata, nella quale team e responsabili sceglievano autonomamente i servizi da usare, con una piattaforma aziendale unificata denominata Bottle Rocket. Il sistema rende disponibili modelli di OpenAI, Anthropic, xAI e Cursor, oltre a versioni interne e alcune release non pubbliche, permettendo di applicare policy comuni di sicurezza, controllo degli accessi e monitoraggio dei consumi.
La piattaforma è stata introdotta anche per ridurre l’uso di account personali o di servizi AI esterni non approvati. Tesla sta limitando l’accesso ai modelli al di fuori di Bottle Rocket dalle reti e dai laptop aziendali, mentre ai dipendenti viene richiesto di non inserire informazioni riservate in strumenti non autorizzati. Il controllo della spesa diventa quindi parte di una strategia più ampia che riguarda protezione del codice, governance dei dati e standardizzazione dei workflow AI.
Il limite settimanale modifica anche l’approccio seguito nei primi mesi dell’anno. In alcune divisioni Tesla aveva incentivato l’adozione degli strumenti AI attraverso dashboard che mostravano in tempo reale i consumi di token e classifiche degli ingegneri che ne utilizzavano di più. L’obiettivo era aumentare rapidamente la sperimentazione, ma il sistema ha evidenziato quanto il costo possa crescere quando modelli di fascia alta vengono impiegati senza criteri di priorità, caching, routing o limiti per attività ripetitive.
Tesla continua comunque a considerare l’AI una componente centrale della propria strategia industriale. L’azienda sta investendo nella robotica umanoide Optimus, nei servizi di robotaxi e nell’automazione della produzione. All’interno degli stabilimenti utilizza già Nova, un sistema AI addestrato sui dati aziendali per fornire procedure operative e informazioni sui processi produttivi, mentre sono in espansione agenti dedicati al supporto ingegneristico e sistemi di visione artificiale per rilevare problemi di qualità sui veicoli in uscita dalle linee.
La soglia di 200 dollari non rappresenta quindi un arretramento nell’adozione dell’AI, ma il passaggio da una fase di sperimentazione estesa a una gestione più controllata dell’inferenza. Per le aziende che distribuiscono modelli linguistici e agenti su larga scala, la sfida non è soltanto rendere disponibili strumenti più potenti, ma definire quali attività giustificano il costo dei token, quali possono essere affidate a modelli più economici e come evitare che l’uso intensivo dell’AI diventi una voce di spesa imprevedibile.