La crescita esponenziale delle soluzioni AI e la loro integrazione nei processi aziendali stanno trasformando il modo in cui le organizzazioni lavorano, prendono decisioni e creano valore. Tuttavia, l’adozione efficace dell’intelligenza artificiale non può prescindere da un’infrastruttura tecnologica adeguata, ed è qui che il cloud computing si afferma come vero e proprio
abilitatore della rivoluzione AI.
AI: stato dell’arte e trend di adozione
L’interesse verso l’intelligenza artificiale ha subito una forte accelerazione soprattutto dopo il 2022, grazie alla diffusione su larga scala di soluzioni di AI generativa come i modelli GPT e gli assistenti virtuali evoluti. Secondo i dati di IDC, il mercato globale delle soluzioni AI supererà i 500 miliardi di dollari entro il 2027, con un tasso di crescita annuo (CAGR) superiore al 18%. In Europa, Gartner prevede che
oltre il 60% delle aziende introdurrà almeno una soluzione di AI in produzione entro il 2025. Anche in Italia il trend è crescente: il report dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano segnala come il 61% delle grandi aziende e il 35% delle PMI abbiano già avviato iniziative concrete in ambito AI, seppur spesso in logica sperimentale o di Proof of Concept. L’attenzione si concentra soprattutto su ambiti come l’automazione dei processi, la customer experience, la manutenzione predittiva e l’analisi dei dati.
Perché il cloud è un abilitatore fondamentale per l’AI
L’adozione e la scalabilità delle soluzioni di intelligenza artificiale sono profondamente legate alle caratteristiche del cloud. Il motivo risiede nei requisiti tecnici dell’AI: per addestrare e utilizzare i moderni modelli, servono enormi risorse computazionali (CPU, GPU, memoria RAM) e la gestione di grandi volumi di dati eterogenei. Il cloud computing offre esattamente questi vantaggi — on demand, ovvero senza necessità di investimenti infrastrutturali upfront da parte delle aziende.
Ecco i benefici chiave del cloud per l’AI:
- Scalabilità elastica: il cloud consente di accedere, in modo flessibile, a capacità computazionale enormemente superiore rispetto a un’infrastruttura tradizionale on-premise. Si possono avviare cluster di server con GPU specializzate per eseguire training o inferenza su larga scala, pagando solo per ciò che si consuma.
- Rapidità di sperimentazione e rilascio: piattaforme cloud offrono servizi già pronti — dai modelli pre-addestrati, agli strumenti di sviluppo e test — accelerando la fase di prototipazione e rilascio in produzione delle soluzioni AI.
- Gestione intelligente dei dati: i servizi cloud agevolano la raccolta, normalizzazione, archiviazione sicura e gestione conforme (GDPR) dei dati necessari per alimentare i modelli AI.
- Integrazione con altri servizi digitali: soluzioni di analytics, IoT, automazione e machine learning possono essere gestite in modo integrato, permettendo di sviluppare architetture dati ibride, distribuite e resilienti.
Nel mondo delle PMI e delle aziende mid-market, una tale democratizzazione dell’accesso a risorse AI si traduce in un vantaggio competitivo concreto: anche realtà con risorse limitate possono usufruire di tecnologie avanzate, senza onerosi investimenti iniziali.
Private AI: il nuovo paradigma tra privacy, controllo e performance
Un trend emergente, che sta acquisendo sempre più rilevanza, è quello della cosiddetta Private AI. Mentre nelle prime fasi di diffusione l’AI era spesso sinonimo di servizi pubblici gestiti da hyperscaler internazionali, oggi cresce il numero di aziende che, per ragioni di protezione dati, compliance o esigenza di controllo diretto, preferiscono soluzioni AI “private”, ovvero installate su ambienti cloud dedicati, isolati e localizzati in data center compliant al 100% con le normative europee (GDPR, NIS2).
Le caratteristiche distintive della Private AI sono:
- Maggior controllo su dati e modelli: i dati sensibili rimangono sempre sotto il controllo del cliente e non vengono trasferiti su piattaforme pubbliche. I modelli AI possono essere customizzati e affinati direttamente sulle specificità dei dati aziendali.
- Sovranità digitale: sfruttando cloud provider europei, le aziende possono garantire la conformità alle regolamentazioni e la tutela della proprietà intellettuale e dei dati strategici.
- Prestazioni dedicate: la disponibilità di risorse on demand ma dedicate (es. cluster GPU privati) permette di massimizzare le performance e ridurre la latenza, soprattutto per applicazioni mission-critical o real-time.
Questa evoluzione si rivela particolarmente interessante per settori come la sanità, la finanza, la pubblica amministrazione e le industrie regolamentate, che hanno bisogno di coniugare l’innovazione AI con i più alti standard di sicurezza e governance.
Cloud e AI, un binomio strategico per l’innovazione
Il cloud computing è divenuto rapidamente il motore che consente all’intelligenza artificiale di sprigionare tutto il suo potenziale, offrendo infrastruttura scalabile, flessibilità di sviluppo, rapidità di adozione e, con le soluzioni private, una risposta concreta alle esigenze di privacy e controllo. Per IT Manager, CTO e decision maker chiamati a tracciare una strategia di evoluzione digitale, la comprensione delle opportunità offerte dal cloud come piattaforma per l’AI si traduce nella possibilità di progettare servizi più intelligenti, sicuri e resilienti, cogliendo la sfida dell’innovazione senza compromessi per la sicurezza e la governance dei dati.
La rivoluzione è già in corso: ora è il momento di comprenderla, adottarla e guidarla.