Da un lato potenzialità infinite, dall'altro una realtà operativa che presenta sfide complesse che stanno mettendo a dura prova i CIO di tutto il mondo. Budget che esplodono, architetture ibride intricate e rischi di sicurezza rappresentano solo la punta dell'iceberg di una trasformazione che richiede un ripensamento radicale dell'approccio tecnologico tradizionale. Tutto questo è l'IA applicata al business.
Il paradosso dei costi nell'era dell'IA generativa
La corsa all'implementazione dell'IA generativa sta generando una spirale di costi che molte organizzazioni faticano a controllare. Juan Orlandini, CTO North America di Insight, osserva come "le aziende stiano tentando di esplorare ogni possibilità, generando costi enormi". La natura stessa dell'IA generativa nel cloud pubblico comporta spese per computing, storage e traffico di rete che possono crescere esponenzialmente in tempi brevissimi.
Questa escalation finanziaria riflette caratteristiche intrinseche dei carichi di lavoro IA che li rendono particolarmente difficili da gestire. Bastien Aerni, vice presidente di GTT, sottolinea come "l'IA generativa sia imprevedibile, data-intensive e spesso sperimentale", rendendo difficile per i CIO prevedere il successo di specifiche iniziative. Il risultato è un equilibrio precario tra investimenti eccessivi, che comportano rischi finanziari, e investimenti insufficienti, che limitano scalabilità ed esperienza utente.
La trappola della gravità dei dati
Il fenomeno della data gravity complica ulteriormente il quadro economico. Quando grandi quantità di dati si accumulano in una location specifica, spostarli altrove per l'elaborazione diventa tecnicamente ed economicamente inefficiente. Questa dinamica crea quello che gli esperti definiscono "data swamp" - paludi di dati - negli ambienti cloud, caratterizzate da duplicazioni e proliferazione incontrollata.
Orlandini evidenzia come la separazione tra computing e dati generi costi nascosti significativi: "Se i dati risiedono on-premise e i servizi IA nel cloud, è necessario implementare connessioni ad alta velocità o replicare i dati nel cloud, entrambe soluzioni costose". Questa problematica sta spingendo le organizzazioni a riconsiderare radicalmente le proprie architetture dati.
Strategie ibride e multi-cloud: opportunità e complessità
La risposta a queste sfide spesso si traduce in strategie ibride e multi-cloud modificate, che però introducono nuovi livelli di complessità. Scott Gnau, responsabile delle piattaforme dati di InterSystems, identifica il vendor lock-in come il rischio principale: "Essere vincolati allo stack tecnologico di un fornitore specifico rende difficile e costoso il cambio, potenzialmente mandando in tilt le strategie a lungo termine".
Le questioni di sicurezza e conformità normativa aggiungono ulteriori strati di complessità. Boris Kolev, responsabile tecnologico globale di JA Worldwide, che opera in 115 paesi supportando giovani, spiega: "Gestiamo dati di studenti sotto diverse giurisdizioni, dal GDPR alle leggi nazionali per la protezione dei minori, richiedendo audit di sicurezza rigorosi per qualsiasi servizio IA prima del deployment".
Ripensare i vantaggi del cloud
Per navigare questo ambiente complesso, i CIO devono riconsiderare i vantaggi e gli svantaggi fondamentali delle strategie cloud. La soluzione ottimale risiede nella progettazione di architetture flessibili che bilancino prossimità dei dati, prestazioni, sicurezza e neutralità rispetto ai fornitori. Tutti e quattro i leader IT intervistati sottolineano un principio fondamentale: i dati dovrebbero essere elaborati il più vicino possibile alla loro fonte.
Gnau spiega come "l'IA in tempo reale sia possibile solo quando è vicina alle fonti dati. Eseguire modelli dove risiedono i dati riduce la latenza e mantiene i costi sotto controllo". Questo approccio non solo migliora le prestazioni ma riduce anche i rischi di sicurezza, aspetto particolarmente critico per organizzazioni distribuite come JA Worldwide.
Orchestrazione locale e edge computing
JA Worldwide ha implementato un sistema di orchestrazione basato su metadati che determina la location più efficiente per ogni task. Kolev descrive questo approccio: "Selezioniamo i dataset più efficienti basandoci su tempi di risposta e ubicazione, riducendo movimenti dati non necessari e garantendo conformità normativa oltre al controllo dei costi".
In alcuni casi, l'utilizzo di fornitori cloud locali o infrastrutture edge diventa necessario. Aerni condivide un caso di studio di una grande azienda di costruzioni britannica che utilizza IA in tempo reale sui cantieri per confrontare contratti con lo stato dei lavori: "Questa validazione non può aspettare l'elaborazione di sistemi centrali. Per applicazioni real-time come questa, l'edge computing è essenziale".
Architetture flessibili contro il vendor lock-in
Evitare il vendor lock-in richiede architetture intrinsecamente flessibili. Orlandini consiglia l'uso di "piattaforme o framework che permettano la sostituzione dei backend IA", raccomandando la costruzione di livelli di astrazione tra applicazioni e fornitori per mantenere indipendenza tecnologica.
Aerni condivide una filosofia simile: "Abilitiamo l'innovazione attraverso piattaforme flessibili ad alte prestazioni che permettono sperimentazione e attivazione sicura di nuove tecnologie senza vincoli a soluzioni o tecnologie specifiche". Kolev, influenzato dalla mentalità budget-oriented dell'Europa orientale, privilegia sempre soluzioni open-source e architetture personalizzate costruite combinando fornitori di piccole dimensioni.
Gestione dei costi e monitoraggio dell'utilizzo
I progetti IA sono tristemente noti per i costi fuori controllo, spesso operando al di fuori dei framework tradizionali di gestione finanziaria. Orlandini sottolinea l'evoluzione del FinOps: "I progetti IA sono spesso silos. Le aziende devono applicare la stessa disciplina all'AI che usano per i carichi di lavoro tradizionali".
Il monitoraggio dei pattern di utilizzo è fondamentale. JA Worldwide traccia letture per minuto e tempi di latenza per misurare l'intensità delle attività. Kolev rivela: "Quando l'utilizzo aumenta rapidamente, a volte attiviamo manualmente kill switch per prevenire sforamenti di budget. A lungo termine, vorremmo automatizzare questo processo con IA".
Casi d'uso ancora in fase embrionale
Nonostante l'hype, la maggior parte delle aziende rimane nelle fasi iniziali dell'adozione dell'IA generativa. Gnau osserva: "Non abbiamo ancora visto molti deployment su larga scala reali. La maggior parte è ancora in fase pilota o di implementazione iniziale". Molte organizzazioni iniziano con applicazioni a basso rischio come trascrizione vocale, riassunto documenti e chatbot customer service, espandendo gradualmente verso casi d'uso più strategici.
Tuttavia, emergono già esempi concreti di successo. JA Worldwide sta testando un IA "pitch master" che aiuta gli studenti a migliorare le capacità di presentazione imprenditoriale, analizzando tono, contenuto, postura e qualità del business model. GTT sta ottenendo risultati notevoli nell'observability e nell'agentic IA, supportando funzioni di service assurance e ottimizzazione predittiva per clienti come compagnie aeree.
Progettare per il cambiamento
L'IA generativa sta riscrivendo le regole dell'infrastruttura cloud. Mentre i CIO si adattano, i playbook IT tradizionali non sono più sufficienti. Le best practice di un anno fa potrebbero essere i colli di bottiglia dei costi di oggi. Architetture flessibili e strumenti consentono adattamento rapido, e le strategie cloud devono riflettere la necessità di approcci infrastrutturali diversi per diverse fasi di adozione IA.
Orlandini conclude: "Domani potrebbero emergere strumenti migliori con prestazioni 10 volte superiori. I CIO devono essere sempre pronti a cambiare direzione". Aerni aggiunge: "Non è più sufficiente avere piani IT triennali. Servono architetture progettate per il cambiamento". Nell'era dell'IA generativa, i vincitori non saranno solo le aziende pronte a scalare, ma quelle pronte a trasformarsi continuamente.
