Nel 2026, l’intelligenza artificiale domina ogni conversazione, ogni conferenza e piano strategico aziendale. Ma chi si occupa di tecnologia sa che prima dell'AI c'erano i big data, prima ancora il mobile e domani ci sarà altro.
La vera domanda riguarda la capacità di un'azienda di cogliere l'innovazione quando arriva e integrarla nei propri processi senza doverla rincorrere. Per farlo, deve aver costruito le fondamenta giuste, che oggi hanno un nome preciso: cloud.
In questo articolo esploriamo il valore del cloud e del relativo journey, come abilitatore di innovazione e come fattore strategico.
Key Points
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Il Cloud Journey è un investimento strategico che genera valore su più dimensioni, tra cui la capacità di sfruttare l'innovazione in modo efficiente.
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Scegliere il cloud non significa abbandonare l'infrastruttura esistente. I modelli ibridi e multicloud creano un bilanciamento tra innovazione, controllo, sicurezza e compliance.
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Il punto di partenza non è la tecnologia ma il caso d'uso: definire cosa si vuole ottenere, valutare il patrimonio dati esistente e scegliere la piattaforma più adatta.
Integrare l'AI nei processi aziendali richiede fondamenta solide
Oggi, innovare significa generare valore concreto con l’AI. Dallo sviluppo software al customer service, fino alla gestione della supply chain, l’intelligenza artificiale è diventata un fattore competitivo di primaria importanza, e non sorprende che molte aziende abbiano avviato progetti AI con entusiasmo.
A volte, tuttavia, le organizzazioni hanno tentato di adottare l’AI senza aver prima costruito le basi necessarie per sfruttarne il potenziale. Il risultato sono stati PoC promettenti mai andati in produzione, ma soprattutto investimenti che non hanno generato il ritorno atteso.
Perché un'applicazione AI funzioni davvero, tutto l'ecosistema sottostante deve essere all'altezza. I dati sono il punto di partenza imprescindibile, ma servono anche strumenti per sviluppare e distribuire le applicazioni, per addestrare e monitorare i modelli nel tempo, per integrarli con i sistemi aziendali. E poi c'è tutto l’ecosistema dell’osservabilità, della sicurezza e della compliance, fondamentali per l’enterprise moderna.
La complessità è evidente, e non è un caso che il cloud si sia strutturato come risposta concreta a tutte queste sfide.
In che modo il cloud abilita l’innovazione
Costruire un'infrastruttura AI senza ricorrere al cloud è tecnicamente possibile. La domanda, però, non è se si possa fare, ma a quale costo in termini di tempo, risorse e complessità gestionale.
Volendo fare un esempio concreto, possiamo considerare un'azienda che vuole implementare un assistente virtuale basato su un large language model (LLM) per il servizio clienti. Sfruttando il tradizionale modello on-premise, dovrebbe acquistare hardware adeguato, installare e configurare l'ambiente di sviluppo, costruire il layer di integrazione con i sistemi esistenti, gestire la pipeline dei dati, occuparsi di sicurezza, aggiornamenti e monitoraggio. Quando la tecnologia evolve, cosa che nell'AI avviene in tempi rapidi, il ciclo ricomincia.
In un ambiente cloud, considerando per esempio quelli dei grandi hyperscaler, la maggior parte di questi building block è disponibile: servizi dati, ambienti di sviluppo, middleware, modelli preaddestrati, strumenti di osservabilità e governance. Si entra di fatto in un ecosistema già strutturato, si configurano i componenti che servono e si inizia a lavorare sul caso d'uso. Questo non riduce la necessità di competenze specialistiche, ma produce un effetto di efficientamento difficile da ignorare quando si ragiona in termini di time to market e di ritorno sull'investimento.
Il vantaggio competitivo non sta quindi nella scelta tra cloud e on-premise in termini ideologici, ma nell'accelerazione che il cloud abilita: tempi competitivi, costi parametrati all'utilizzo reale e la possibilità di scalare senza dover aggiornare l'infrastruttura fisica.
Cloud journey come scelta strategica: i modelli ibridi e multicloud
Intraprendere un cloud journey finalizzato a sfruttare le potenzialità dell’innovazione non significa dover abbracciare un modello cloud-first radicale, né tantomeno abbandonare ciò che funziona nell'infrastruttura esistente. Significa, invece, compiere una scelta strategica: strutturare la propria piattaforma tecnologica in modo che sia in grado di accogliere l'innovazione senza doverla rincorrere ogni volta.
Detto questo, la dicotomia tra cloud e infrastruttura privata appartiene a una fase superata del dibattito tecnologico. Il modello per eccellenza non è più il cloud-first puro degli albori, ma un approccio ibrido e sempre più spesso multicloud: architetture che integrano componenti private e risorse di cloud pubblico, orchestrando in modo integrato servizi e risorse di provider diversi all'interno di una singola piattaforma enterprise.
Il multicloud, o meglio l’hybrid multicloud, non è una scelta ideologica, ma una risposta concreta alla necessità di sfruttare i servizi più innovativi di ciascun provider, distribuire i carichi di lavoro in modo intelligente, mantenere il controllo su dati e processi sensibili senza rinunciare alla scalabilità.
Questi modelli introducono una complessità gestionale maggiore, ma rappresentano anche il bilanciamento più efficace tra scalabilità, accesso continuo all'innovazione, sicurezza e compliance.
Come avviare un Cloud Journey orientato all'AI
A questo punto ci si interroga su cosa significhi intraprendere un cloud journey con l'obiettivo di portare un'applicazione AI in produzione. Il percorso ha una logica precisa, e seguirla fa la differenza.
- Come sempre, il punto di partenza non è la tecnologia, ma il problema che si vuole risolvere, perché un sistema di assistenza clienti basato su LLM ha esigenze infrastrutturali molto diverse da un modello predittivo per il credit scoring. Definire il caso d'uso con precisione è il prerequisito di tutto ciò che viene dopo.
- Il secondo passaggio è una valutazione del patrimonio dati esistente: dove si trovano, in che stato sono, quali contengono informazioni sensibili che richiedono di restare in un perimetro controllato e quali invece possono migrare in cloud senza vincoli. È questa analisi a definire l'architettura del cloud e con quale provider ha senso lavorare in funzione del caso d'uso specifico. Non tutti i provider sono equivalenti su tutto: la scelta della piattaforma si fa sulla base di esigenze concrete.
- Prima di muovere qualsiasi dato, però, vale la pena affrontare la tematica della data quality e tutti i relativi processi. Portare in cloud dati incompleti, inconsistenti o mal governati non risolve il problema; lo sposta.
- A questo punto ha senso costruire l'ambiente cloud-native per lo sviluppo e il deployment dell'applicazione AI, attingendo all'ecosistema di building block o alle tecnologie (anche open source) che i cloud provider mettono a disposizione. La regola è partire da un caso d'uso pilota, misurabile, con KPI e obiettivi chiari.
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La personalizzazione, soprattutto in quest’ambito, è una necessità, perché le risposte che le aziende si aspettano dall’AI sono profondamente diverse tra loro, così come il contesto di partenza, il livello di digitalizzazione esistente, le policy interne e il quadro normativo di riferimento.
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