AI, la sfida delle aziende: come portare i progetti in produzione

Le piattaforme dati non sono più semplici depositi di informazioni, ma motori di intelligenza capaci di generare valore attraverso l’AI. È la visione espressa da Stefano Bussolino — Partner di Storm Reply — al convegno annuale dell’Osservatorio Cloud Transformation del Politecnico di Milano.

Bussolino descrive una fase di profonda trasformazione per le imprese: quella in cui le data platform si evolvono in AI platform, aprendo una nuova stagione per l’adozione del cloud e per la modernizzazione dei processi aziendali.

AI platform: dai dati all’intelligenza applicata

Secondo Bussolino, la vera novità di questa fase è che le piattaforme digitali stanno diventando «la fonte dei dati AI di ogni azienda».
La qualità e l’affidabilità del dato AI rappresentano la condizione essenziale per poter costruire applicazioni efficaci. «Se non hai set di dati su cui puoi effettivamente fare affidamento, qualunque applicazione AI sbaglierà», spiega. È un richiamo a una verità spesso sottovalutata nel dibattito sull’AI: i modelli di machine learning non sono autonomi, ma dipendono dalla solidità e dalla pulizia dei dati che li alimentano.

Per Bussolino, quindi, l’intelligenza artificiale non nasce dal nulla: è un’estensione della conoscenza aziendale, un modo per valorizzare e mettere a sistema i dati già esistenti. Da qui l’evoluzione delle infrastrutture cloud, che oggi non si limitano più a fornire capacità di calcolo o storage, ma devono essere progettate per supportare pipeline di AI, orchestrare dati, garantire sicurezza e sostenibilità operativa.

Dal proof of concept alla produzione: la sfida della scalabilità

Molte aziende si trovano ancora nella fase dei progetti AI sperimentali che raramente riescono a passare alla produzione.
Il salto di scala, spiega, richiede un cambio di prospettiva: «Nel momento in cui un’applicazione deve andare in produzione, è necessario pensare a tutti quei requisiti non funzionali», cioè robustezza dei dati, sicurezza, gestione dei costi e consumo delle risorse.

È una fase meno spettacolare, ma decisiva. Significa costruire architetture resilienti e controllabili, in grado di sostenere carichi di lavoro reali e di integrarsi con i sistemi legacy aziendali.
In questa prospettiva, il cloud diventa il terreno su cui si gioca non solo la maturità, ma anche la governance tecnologica dell’AI: solo chi riesce a bilanciare agilità e controllo potrà realmente sfruttare il potenziale delle AI platform.

L’adozione cloud come strategia, non come urgenza

Il percorso verso l’intelligenza distribuita nelle imprese non può prescindere da un ripensamento del rapporto con il cloud.
Bussolino ricorda come la prima stagione dell’adozione cloud sia stata dominata dall’urgenza di «portare tutto in cloud perché così magicamente si poteva essere in grado di innovare».
Oggi quella fase è superata. La migrazione massiva ha lasciato spazio a una strategia selettiva, in cui ogni applicazione viene valutata per il suo valore e per il suo contributo all’innovazione. «Ci si è resi conto che non è stato così», ammette, riferendosi all’idea che bastasse spostare i sistemi per ottenere automaticamente modernità e agilità.

Le aziende più mature hanno compreso che l’adozione cloud non è una questione di tecnologia, ma di consapevolezza organizzativa.
Le linee di business devono capire cosa è possibile ottenere e quali strumenti possono essere sfruttati per innovare servizi e processi. È qui che la consulenza tecnologica assume un ruolo centrale: aiutare le imprese a disegnare una strategia coerente, ottimizzare i costi «già dal design dell’applicazione» e impostare modelli di sicurezza integrati nel ciclo di vita del software.

Dalla governance all’automazione: il cloud intelligente

La governance del cloud e AI sono strettamente collegate e, più recentemente, all’impatto dell’intelligenza artificiale sui processi di sviluppo e gestione.
Negli anni passati, ricorda, si è parlato molto di DevOps e di governance, concetti che introducono principi di automazione e di controllo. L’AI, oggi, amplifica la possibilità di sviluppo, permettendo di utilizzare il cloud in modo più efficiente e proattivo.

Questo significa che la frontiera dell’innovazione si sposta verso l’infrastruttura come leva strategica, dove automazione e AI si intrecciano per abilitare nuovi modelli di gestione.
L’obiettivo è costruire un ecosistema in cui la manutenzione, la sicurezza e il monitoraggio siano parte di un ciclo automatizzato e intelligente, capace di ridurre errori, tempi di intervento e sprechi di risorse.

Architetture solide per un’intelligenza sostenibile

Dietro ogni applicazione intelligente, sottolinea Bussolino, ci sono «diversi livelli di complicazione legati alla definizione delle architetture».
È su questi aspetti che le imprese devono concentrarsi: non basta configurare servizi o scrivere codice, serve progettare sistemi che incorporino fin dall’inizio i principi di robustezza, sicurezza e sostenibilità.

Il cloud, in questo senso, non è più solo un ambiente operativo, ma un fattore architetturale.
La capacità di orchestrare risorse, gestire i confini di sicurezza e monitorare i costi in modo dinamico diventa una competenza distintiva.
Per questo motivo, la partnership con i provider e con i system integrator assume una nuova dimensione: non più semplice fornitura di servizi, ma co-progettazione strategica di architetture che uniscano AI, automazione e dati in un equilibrio operativo continuo.

Verso una cultura della modernizzazione

Si delinea, dunque, un cambiamento culturale: il passaggio da una logica di adozione tecnica a una logica di progettazione intelligente.
Le AI platform incarnano questa transizione, rappresentando la convergenza di tecnologia, metodo e consapevolezza.
L’AI, in questa visione, non è un punto di arrivo, ma un catalizzatore che ridefinisce la relazione tra dati, infrastruttura e valore di business.

Per le imprese significa adottare un approccio più riflessivo, in cui la modernizzazione applicativa non è un progetto una tantum ma un processo continuo di adattamento.
La sfida non è più solo “andare in cloud”, ma capire come costruire sul cloud le basi di un’intelligenza sostenibile, trasparente e scalabile.