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La corsa alla agilità ancora disattesa

La corsa alla agilità ancora disattesa

11 Giugno 2025 Gian Carlo Lanzetti
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Gian Carlo Lanzetti
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Da sempre, il cloud promette agilità, intesa come la capacità di innovare rapidamente, adattarsi ai cambiamenti e favorire il successo del business. Eppure, per molte aziende, questa promessa è ancora in gran parte disattesa.

Nonostante gli ingenti investimenti in infrastrutture cloud, permangono ostacoli importanti: dati frammentati, sistemi chiusi in silos, difficoltà nell’applicare l’intelligenza artificiale in modo efficace. Il risultato? Troppo spesso ci si limita a raccontare i benefici teorici senza riuscire a concretizzarli.

Da sempre, il cloud promette agilità, intesa come la capacità di innovare rapidamente, adattarsi ai cambiamenti e favorire il successo del business. Eppure, osserva Sammy Zhoglami, Senior Vice President, Nutanix,  per molte aziende, questa promessa è ancora in gran parte disattesa. Nonostante gli ingenti investimenti in infrastrutture cloud, permangono ostacoli importanti: dati frammentati, sistemi chiusi in silos, difficoltà nell’applicare l’intelligenza artificiale in modo efficace. Il risultato? Troppo spesso ci si limita a raccontare i benefici teorici senza riuscire a concretizzarli.

La forza della tecnologia, però, sta proprio nella sua capacità di evolversi. Ed è così che nasce il modello multicloud ibrido, indicato da molti come il vero punto di svolta. Grazie a una gestione fluida dei dati su ambienti diversi e a una piena integrazione tra innovazione basata sull’IA e obiettivi strategici, il multicloud ibrido consente alle aziende di trasformare l’agilità da concetto astratto a risultato concreto. Un passaggio oggi non solo possibile ma necessario, in un mercato in cui l’IA è ormai un fattore chiave per restare competitivi.

Perché le aziende sono ancora indietro

Nonostante l’entusiasmo, osserva sempre l’esponente di Nutanix,  legati soprattutto alle soluzioni cloud, per molte aziende è sempre più difficile raggiungere la flessibilità e la reattività necessarie per sviluppare e distribuire nuovi carichi di lavoro, ambienti cloud native e, in definitiva, portare innovazione nel business. Uno degli ostacoli principali è la frammentazione dei dati. Si pensi ad esempio alle banche che implementano soluzioni di IA per il rilevamento delle frodi: i dati sono spesso distribuiti in sistemi isolati, il che rende impossibile l’analisi in tempo reale.

Allo stesso modo, molte aziende trattano l’IA come un esperimento scientifico: iniziative sconnesse tra di loro, che raramente generano un impatto concreto sul business. Un’altra sfida importante è la gestione delle tematiche legate alla privacy. Se da un lato il cloud pubblico offre scalabilità, dall’altro solleva interrogativi sulla sovranità e sulla sicurezza dei dati. Si tratta di un ostacolo significativo per le aziende che gestiscono informazioni sensibili dei clienti. È proprio la complessità degli ambienti frammentati e isolati a soffocare quell’agilità che le imprese cercano con così tanta determinazione.

Il multicloud ibrido per l’agilità 

Le soluzioni di multicloud ibrido, sottolinea Zhoglami, offrono un framework unificato per superare tali sfide, creando un ambiente dove dati e carichi di lavoro possono fluire senza interruzioni tra cloud pubblici, privati e edge. Un aspetto fondamentale del multicloud ibrido è la capacità di accedere ai dati in tempo reale in ambienti diversi. Ciò elimina i silos, permettendo ai modelli di IA di operare in modo efficiente e accurato.  Inoltre, il multicloud ibrido supporta carichi di lavoro ad alte prestazioni come l’elaborazione del linguaggio naturale e il deep learning senza richiedere infrastrutture specializzate e costose. Permette inoltre di addestrare modelli di intelligenza artificiale in un ambiente e distribuirli in un altro, garantendo prestazioni ottimali e massima adattabilità. Integrando e ottimizzando le risorse, il multicloud ibrido riduce i costi nascosti spesso legati ad architetture frammentate. Grazie a questo approccio integrato, il multicloud ibrido trasforma l’agilità da concetto teorico in una realtà operativa, consentendo alle aziende di accelerare l’innovazione e scalare efficacemente le iniziative di AI.

Applicazioni concrete e casi d’uso

Fortunatamente, osserva ancora, il potenziale del multicloud ibrido si sta già concretizzando in diversi settori. Nel mondo bancario, i sistemi di rilevamento delle frodi in tempo reale si basano su un’integrazione fluida tra data center locali e modelli IA basati sul cloud. Questo approccio elimina la latenza e migliora la sicurezza. Nel settore pubblico, le strategie ibride rappresentano la soluzione ideale per implementare soluzioni di IA, rispettando rigide normative sulla privacy. In ambito manifatturiero e nel settore della sanità, le aziende aggregano grandi quantità di dati provenienti da dispositivi e sistemi diversi per creare modelli predittivi, ottimizzare i processi operativi e migliorare i processi decisionali.

Superare la sfida dell’integrazione

Integrare l’IA nelle infrastrutture esistenti è senza dubbio una sfida complessa. Le aziende si scontrano spesso con resistenze al cambiamento e preoccupazioni riguardo ai costi e alla complessità legata alla modernizzazione dei sistemi legacy. Le strategie di migrazione graduale - un approccio che prevede la transizione progressiva dei sistemi verso ambienti multicloud ibridi - rappresentano una soluzione efficace, poiché aiutano a ridurre al minimo le interruzioni e a garantire la continuità operativa.

Questo approccio incrementale al multicloud ibrido affronta anche un’altra sfida importante: garantire che gli investimenti infrastrutturali già effettuati non diventino obsoleti.

I dati sono la chiave

L’agilità dipende dal flusso e dall’utilizzo continuo dei dati in modo fluido e senza interruzioni. Unificando e consolidando i dati in un’unica struttura scalabile, le aziende possono conseguire livelli di efficienza operativa e innovazione senza precedenti. Tutto parte da una solida base dati, un solido livello di dati che rappresenta il fondamento per operazioni IA fluide. Tale livello permette l’integrazione di fonti dati diverse, consentendo alle aziende di sfruttare efficacemente modelli di IA e machine learning per ottenere informazioni preziose. Per raggiungere l’agilità, è essenziale eliminare i silos e la frammentazione dei dati.

Una visione unificata dei dati offre alle aziende una fonte unica di verità, favorendo decisioni informate a tutti i livelli. Questo approccio semplificato migliora l’agilità, per rispondere più rapidamente ai cambiamenti del mercato, migliorare l’allocazione delle risorse e adattarsi velocemente alle esigenze in continua evoluzione dei clienti. Inoltre, garantire la sicurezza e la privacy dei dati è fondamentale. Prioritizzando unificazione, gestione e sicurezza dei dati, le aziende possono creare una base realmente agile. Bisogna abbracciare il futuro della agilità.

Chi è Nutanix

Nutanix è tra i leader globali nel software cloud e offre alle aziende un'unica piattaforma per l'esecuzione di applicazioni e la gestione dei dati, ovunque. Grazie a Nutanix, le aziende sono in grado di ridurre la complessità e di semplificare le operations, potendosi così focalizzare sul raggiungimento dei risultati di business. Pioniere nelle infrastrutture iperconvergenti, Nutanix è apprezzata per la gestione, coerente e vantaggiosa in termini di costi, di ambienti multicloud ibridi  sta proprio nella sua capacità di evolversi. Ed è così che nasce il modello multicloud ibrido, indicato da molti come il vero punto di svolta.

 

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