Mentre l’UE procede con l’adozione dell’AI Act e con l’attuazione di una strategia più ampia per promuovere e facilitare la diffusione dell’intelligenza artificiale e dell’infrastruttura cloud tra gli Stati membri, le organizzazioni sono sotto pressione per garantire che le proprie infrastrutture siano in grado di tenere il passo con le esigenze operative, le pressioni geopolitiche e i requisiti normativi in costante espansione.
Sebbene queste iniziative siano pensate per aumentare la competitività e ridurre gli oneri amministrativi, molto dipenderà da come l’armonizzazione verrà attuata concretamente. Il dibattito sull’intelligenza artificiale si è evoluto oltre la semplice promessa di innovazione. Oggi si parla di scalabilità, sicurezza e prontezza operativa. Senza un’infrastruttura adeguata, anche le iniziative di AI più sofisticate rischiano di bloccarsi, compromettendo le ambizioni delle organizzazioni e le aspirazioni dell’Europa nel panorama tecnologico globale.
L’infrastruttura come fattore determinante per il successo dell’Intelligenza Artificiale
Le aziende stanno investendo fortemente in intelligenza artificiale generativa, automazione e processi decisionali guidati dall’AI, aspettandosi risultati trasformativi, dall’efficienza operativa ai nuovi servizi. La realtà è che l’infrastruttura è alla base di tutto nell’implementazione dell’intelligenza artificiale. Algoritmi e dati, da soli, non bastano. I carichi di lavoro AI richiedono capacità di calcolo, accesso continuo ai dati e solidi controlli di conformità, il tutto gestendo i costi in modo efficace. Senza una base cloud efficiente, il modo in cui l’infrastruttura viene costruita, gestita e ottimizzata determinerà se questi investimenti avranno successo o diventeranno un ulteriore silo. Allo stesso modo, determinerà se l’UE riuscirà a raggiungere i propri obiettivi strategici per sviluppare un’infrastruttura capace di potenziare ulteriormente il successo del cloud e dell’AI in Europa.
La posta in gioco è alta: il 48% dei responsabili IT dell’area EMEA dichiara di sprecare almeno il 25% della propria spesa cloud, mentre il 90% considera la prevedibilità dei costi una priorità assoluta. L’infrastruttura può accelerare l’adozione dell’AI oppure creare colli di bottiglia, lasciando le organizzazioni alle prese con investimenti sottoutilizzati, problemi di performance, costi fuori controllo e gravi dubbi in materia di compliance e sovranità. Non a caso, il 48% delle organizzazioni nell’area EMEA sta riportando i carichi di lavoro sul cloud privato per motivi legati alla sicurezza o alla compliance, a conferma dell’importanza di un’infrastruttura robusta e ben governata per liberare tutto il potenziale dell’AI.
Scalabilità e resilienza operative
I carichi di lavoro AI sono dinamici ed evolvono in base ai dati e alla domanda. L’infrastruttura deve essere altrettanto agile: deve poter scalare in modo flessibile per evitare colli di bottiglia e garantire un accesso ai dati rapido e sicuro. Un sistema rallentato da archiviazioni inefficienti o da ambienti dati frammentati compromette direttamente la velocità e l’affidabilità degli insight generati dall’AI.
La prontezza operativa va oltre le prestazioni tecniche: implica resilienza, sicurezza e capacità di gestire picchi di domanda. Le organizzazioni che danno priorità a questo massimizzano il valore e la portata delle proprie iniziative in materia di AI, trasformando l’infrastruttura da vincolo a vantaggio competitivo. La resilienza non è solo un fattore operativo, ma anche un requisito normativo. La normativa europea per le istituzioni finanziarie, come il Digital Operational Resilience Act (DORA), impone la resilienza in ogni aspetto dell’infrastruttura tecnologica dei servizi finanziari, con particolare attenzione alle funzioni che supportano i servizi critici. La scalabilità di qualsiasi applicazione dell’AI nel settore finanziario dovrà quindi considerare non solo la possibilità che supporti un servizio critico ai sensi del DORA, ma anche le conseguenze regolamentari e di compliance che ne derivano.
Passi pratici per scalare le strategie di AI
Per i responsabili IT, la domanda non è più se investire in infrastrutture per l’AI, ma come farlo in modo da supportare la scalabilità, il controllo dei costi e la resilienza. Il 93% delle organizzazioni considera il cloud privato il modello di distribuzione preferito per le applicazioni critiche, grazie alla sua visibilità e prevedibilità finanziaria. Questo evidenzia una crescente consapevolezza: le strategie cloud private e ibride possono offrire sia la flessibilità necessaria per gestire carichi di lavoro di AI ad alta intensità, sia i controlli di governance richiesti per la compliance normativa e la sovranità. Si configurano così come un’alternativa competitiva al modello dei grandi hyperscaler, spesso oggetto di critiche per i costi e la governance.
- Valutare e allineare l’infrastruttura
Per le organizzazioni che intendono ampliare l’adozione dell’Intelligenza Artificiale, il primo passo è valutare l’infrastruttura attuale rispetto ai carichi di lavoro previsti, identificando lacune in termini di capacità di calcolo, accessibilità dei dati e gestione dei costi. Costruire o ampliare l’infrastruttura con un focus sulla scalabilità garantisce che le iniziative di AI possano crescere senza incorrere in blocchi operativi.
- Dare priorità all’integrazione dei dati e alla compliance
L’Intelligenza Artificiale prospera con i dati, ma informazioni frammentate o isolate possono ostacolare sia le prestazioni che la compliance. È fondamentale garantire un’integrazione dei dati fluida, un accesso sicuro e pipeline verificabili. I responsabili devono privilegiare architetture che supportino interoperabilità, archiviazione sicura e elaborazione ad alta velocità, consentendo ai modelli di AI di fornire insight azionabili in modo rapido e affidabile. Inoltre, devono valutare i casi d’uso alla luce dei requisiti normativi pertinenti al proprio scenario o settore. Gli usi ricadenti nell’ambito dell’AI Act richiederanno controlli e governance specifici legati ai dati e agli algoritmi che attraversano l’infrastruttura. Normative come DORA e NIS2 tenderanno a privilegiare controlli organizzativi e tecnici sull’infrastruttura, sulla catena di fornitura e sui flussi di dati. La sovranità resterà una priorità politica, soprattutto per il settore pubblico e le infrastrutture critiche. Per questo motivo, la capacità di dimostrare indipendenza da interferenze straniere nella gestione di un’infrastruttura di IA potrebbe diventare un criterio chiave negli appalti pubblici.
- Integrare il miglioramento continuo
L’infrastruttura AI non è un investimento “set-and-forget”. Richiede un continuo processo di ottimizzazione, test e adeguamento per restare allineata all’evoluzione dei carichi di lavoro e delle richieste normative. Adottando un approccio proattivo e lungimirante, le aziende possono assicurarsi che le proprie implementazioni AI restino efficaci e conformi nel tempo.
Navigare tra le normative
La necessità di un’ottimizzazione continua si accompagna a un quadro regolatorio in rapida evoluzione, che ridefinisce il modo in cui l’Intelligenza Artificiale viene sviluppata, distribuita e utilizzata, nonché gli obblighi legati ai vari casi d’uso o ai settori verticali. Per le organizzazioni europee, queste pressioni sono particolarmente forti. L’AI Act dell’UE rappresenta una pietra miliare normativa volta a creare un quadro armonizzato per l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nei Paesi membri. Il suo impatto sta già influenzando le priorità aziendali, mentre ulteriori iniziative politiche mirano a promuovere l’adozione del cloud e dell’AI. In questo contesto decisamente complesso, la compliance non è più un aspetto secondario, ma una priorità strategica che può determinare il successo o il fallimento di un progetto. Le organizzazioni devono integrare nella propria infrastruttura principi di governance, gestione del rischio e trasparenza, per rispondere alle esigenze normative e rafforzare la fiducia di clienti, investitori e regolatori (forse meglio enti regolatori).
Distribuire soluzioni di Intelligenza Artificiale in modo non conforme, sia a causa di scelte infrastrutturali errate sia per carenza di controlli efficaci, espone le organizzazioni non solo a danni reputazionali, ma anche a sanzioni economiche e azioni legali. Integrare la compliance nella progettazione dell’infrastruttura consente di trasformare le sfide regolatorie in opportunità per un’AI affidabile ed etica.
Garantire la leadership europea nell’Intelligenza Artificiale
L’Europa ha un’opportunità unica per affermarsi come leader globale nell’intelligenza artificiale, grazie alla sua visione regolatoria e all’impegno verso una tecnologia etica. Tuttavia, questo vantaggio non è garantito. Senza un’infrastruttura scalabile, resiliente e ben governata, anche le iniziative AI più avanzate potrebbero faticare a produrre valore, lasciando le organizzazioni vulnerabili a inefficienze operative, costi elevati e rischi normativi.
Il successo dell’AI in Europa dipenderà, in ultima analisi, non solo dall’ingegnosità degli algoritmi, ma dalla preparazione dell’infrastruttura che li supporta. I responsabili che daranno priorità a scalabilità, resilienza operativa e allineamento normativo posizioneranno le proprie organizzazioni per liberare tutto il potenziale dell’Intelligenza Artificiale, promuovere una crescita sostenibile e rafforzare il vantaggio competitivo dell’Europa.
