In questo articolo, Sammy Zoghlamy, Senior Vice President EMEA di Nutanix, analizza le sfide che le aziende affrontano nell’adozione dell’IA su larga scala e spiega perché osservabilità, resilienza e performance dell’infrastruttura sono elementi chiave per trasformare l’intelligenza artificiale da promessa a vantaggio competitivo.
Buona lettura!
Osservabilità: che cos’è e la sua rilevanza nell’era dell’IA
La tecnologia dovrebbe semplificare tutto. Decisioni più rapide, sistemi più intelligenti, operazioni più snelle. Ma per molti leader, la realtà è ben diversa: costi in aumento, maggiori rischi informatici e complessità elevata tra sistemi legacy e multicloud sempre più difficili da gestire. L’IA promette di aiutare a risolvere questi problemi, ma, in realtà, il compito che l’aspetta è tutt’altro che semplice.
Anche i progetti più avanzati risentono della pressione. Gartner prevede che oltre il 40% dei progetti di AI Agentica sarà cancellato entro la fine del 2027, ostacolato da costi in continua crescita, ritorni sugli investimenti insufficienti o controlli sui rischi inadeguati. L’IA può certamente generare valore, ma le fondamenta su cui si basa non sono state progettate per affrontare le sfide che ci attendono.
La frustrazione associata all’IA non nasce dall’IA in sé, ma dai sistemi su cui si basa — e dalla difficoltà delle aziende di avere una reale visibilità su ciò che accade al loro interno. Per quanto si parli di agenti intelligenti e flussi di lavoro autonomi, il successo si gioca ancora su aspetti molto più fondamentali: prestazioni, visibilità e resilienza delle piattaforme che sostengono questi modelli. Quando l’infrastruttura non riesce a tenere il passo, i costi lievitano, le prestazioni diminuiscono e la complessità prende il sopravvento. È a quel punto che iniziano a manifestarsi le criticità.
Tre punti critici ricorrenti continuano a emergere:
I carichi di lavoro dell’IA sono affamati di dati
I modelli moderni divorano dati. Le sessioni di addestramento e le pipeline RAG (Retrieval Augmented Generation) dipendono dall’accesso ad alta velocità a file, oggetti e dati vettoriali distribuiti su ambienti ibridi. Tuttavia, i sistemi di storage tradizionali non sono stati progettati per sostenere questo ritmo. I colli di bottiglia in entrata e uscita limitano le performance, le GPU rimangono inattive in attesa dei dati e ogni secondo sprecato si traduce in capacità di calcolo sprecata. Per molte aziende, lo storage è diventato una vera e propria tassa che grava sui progressi dell’IA.
L’osservabilità non è tale se si limita ai soli indicatori infrastrutturali
La maggior parte delle aziende riesce a monitorare il carico della CPU, le operazioni di I/O del disco e la latenza di rete, ma ciò rappresenta solo metà della realtà. La vera osservabilità implica la correlazione di questi segnali infrastrutturali con il comportamento dei modelli: accuratezza, drift, throughput, tassi di errore e persino costi per inferenza. Quando dati, capacità di calcolo e modelli sono distribuiti su più cloud, questa visione end-to-end scompare. Di conseguenza, i team finiscono per reagire ai sintomi — query più lente o bollette in aumento — senza comprenderne le cause profonde. In realtà, l’osservabilità dovrebbe fornire informazioni su cosa sta accadendo, per quali motivi e come agire al riguardo.
La fragilità è una minaccia nascosta
I carichi di lavoro AI tollerano molto poco gli imprevisti. Un singolo guasto a un nodo, una fluttuazione di corrente o un blackout possono compromettere i flussi di lavoro in produzione, interrompere le pipeline di inferenza e minare la fiducia dell’azienda. Molte imprese si affidano ancora a failover manuali o a piani di disaster recovery non testati. Una vera resilienza implica ridondanza cross-region, ripristino automatico e validazione continua, perché nell’IA disponibilità equivale a fiducia.
Questi tre punti cruciali sono alla base delle cancellazioni, dei ritardi e delle delusioni menzionati da Gartner. Ed è proprio per questo che performance e resilienza, le due componenti meno “glamour” dello stack, sono improvvisamente diventate le più strategiche.
Quale può essere una soluzione davvero efficace?
È necessario capire che le prestazioni sono il risultato di un’architettura più intelligente e non necessariamente di hardware più potente. I migliori sistemi di AI funzionano solo se supportati da uno storage in grado di tenere il passo. Ciò si traduce in architetture veloci, scalabili e sufficientemente intelligenti da bilanciare costi e velocità. Quando i workload di addestramento o le pipeline di RAG accelerano, i dati devono muoversi con la stessa rapidità. Le architetture di storage a livelli, ottimizzate per l’IA, alimentano le GPU alla massima velocità di linea garantendo al contempo la durabilità e la verificabilità necessarie per la conformità.
Tuttavia, le sole performance non sono sufficienti. Senza visibilità, anche i sistemi meglio ingegnerizzati procedono alla cieca. L’osservabilità deve andare oltre le semplici dashboard e gli alert. Deve collegare i punti tra l’integrità dell’infrastruttura e il comportamento dei modelli. È la capacità di vedere come un picco di utilizzo della GPU in una regione influenzi la latenza di inferenza altrove, o come la congestione di rete degradi l’accuratezza del modello. Quando si riesce a visualizzare l’intero ecosistema – dati, capacità di calcolo e performance del modello – è possibile ottimizzarlo, correggerlo e, in ultima analisi, fidarsi.
C’è poi la resilienza, il motore silenzioso della scalabilità dell’IA. Più l’IA diventa distribuita, più aumenta la sua fragilità. I modelli vengono addestrati in diverse regioni, i dati fluiscono tra più cloud e un singolo disservizio può avere effetti a catena su tutto il sistema. La risposta non è la ridondanza fine a sé stessa, ma la resilienza progettata fin dall’origine: migrazione dinamica dei carichi di lavoro, infrastrutture che si riparano automaticamente e validazione continua dei processi di failover. È questo che trasforma l’IA da uno strumento sperimentale a un vero e proprio asset operativo.
In realtà, prestazioni, osservabilità e resilienza sono inseparabili. Insieme, definiscono quanto un’azienda sia davvero pronta ad affrontare l’AI su larga scala — non solo nella fase pilota, ma nella quotidianità della gestione di carichi di lavoro critici in produzione.
Il successo dell’IA dipende dalla capacità di considerare l’infrastruttura come parte integrante dell’intelligenza stessa. I leader dovrebbero iniziare ponendosi domande su visibilità e controllo: i team sono in grado di tracciare i flussi di dati attraverso ogni cloud? Si dispone di visibilità in tempo reale su come le decisioni infrastrutturali influenzano le prestazioni dei modelli? E i processi di ripristino sono realmente testati per affrontare il momento in cui — non se — qualcosa dovesse andare storto?
Le risposte a queste domande definiscono il vero vantaggio competitivo. Le aziende che considerano l’infrastruttura come un sistema vivo, costantemente ottimizzato, monitorato e messo alla prova, saranno in grado di trasformare l’IA in un motore affidabile di produttività. Perché il futuro dell’intelligenza artificiale non riguarda solo la creazione di modelli più intelligenti, ma la generazione di valore.
di Sammy Zoghlamy, Senior Vice President EMEA di Nutanix
