Cloudera a sostegno dell’AI

“Solo il 9% delle aziende, a livello mondiale, dichiara di avere piena visibilità dei propri dati. Questo è un fattore critico, poiché l’intelligenza artificiale si basa proprio su questi ultimi per il training dei modelli.” Così Fabio Pascali (a sinistra nella foto in alto), Regional Vice President Italy di Cloudera, ha introdotto i risultati dello studio The Evolution of AI: The State of Enterprise AI and Data Architecture rilasciato di recente dal vendor come analisi che dettaglia l’evoluzione delle architetture dati aziendali, l’accelerazione nell’adozione dell’AI e le sfide che le imprese stanno affrontando nel 2025 per adottarla in sicurezza. Si tratta di uno scenario che individua come prima limitazione tecnica nelle architetture dati per i carichi di lavoro proprio la scarsa integrazione dei dati (37%) . “Le aziende continuano a operare in ‘silos’ sia a livello applicativo (business) sia infrastrutturale (cloud, multi-cloud, on-premise), per una frammentazione ulteriormente amplificata dall’emergere di soluzioni AI iper-verticali.” Contestualmente si osserva tuttavia una controtendenza, ossia il fatto che una parte dei workload si sta di fatto spostando dal cloud verso l’on premise. Oggi parliamo di fatto di un 52% in public (dal 59% dello scorso anno ) e di un 24% in private cloud (precedente 19%), probabilmente anche a causa delle esigenze legate proprio all’intelligenza artificiale.

Lo studio ha inoltre analizzato le principali preoccupazioni nell’adozione dell’AI. Ecco che emerge un argomento classico, ossia quello dei costi. “I modelli di pricing ‘per token’ – ossia per informazione analizzata dai modelli – generano un costo di proprietà esponenziale e difficile da gestire. I modelli basati sull’infrastruttura, invece, pur avendo un costo iniziale, sono asintotici e gestibili a lungo termine,” ha commentato Pascali. Un secondo timore riguarda inoltre la sovranità e sicurezza del dato con oltre il 50% delle aziende che ha espresso in tal senso preoccupazione, in particolare in relazione al training dei modelli (che spesso richiede l’esportazione di dati a servizi esterni) e nell’uso di prompt per AI generativa contenenti informazioni sensibili.

In tutto questo la proposta di valore di Cloudera, basata su una strategia agnostica, può essere riassunta con il motto AI Everywhere. “La nostra piattaforma AI è indipendente dall’infrastruttura, essendo implementabile in public cloud, in regioni sovrane o in ambienti completamente privati/on-premise. Inoltre questa flessibilità permette ai clienti di mantenere i dati sensibili all’interno del proprio perimetro di sicurezza, evitando l’esportazione per il training o l’esecuzione dei modelli. Il paradigma è quello di ‘portare gli algoritmi ai dati’ anziché il contrario.”

Un tassello in tal senso evidenziato dal manager riguarda l’offerta di una piattaforma pre-integrata e supportata, con componenti open source. “Questo consente alle aziende di concentrarsi sullo sviluppo di casi d’uso AI invece di costruire da zero la propria infrastruttura, pur mantenendo una chiara ‘exit strategy’ verso un’eventuale adozione puramente comunitaria dell’open source,” ha continuato Pascali.

Sebbene il ritorno sugli investimenti AI non sia sempre immediato e su vasta scala, i casi di successo comunque mostrano ritorni significativi. Ecco che secondo il manager italiano la chiave è capitalizzare l’investimento su molti casi d’uso. “La nostra piattaforma facilita il consolidamento degli strumenti in una soluzione integrata, riducendo la quantità di sistemi e ottimizzando i costi. Inoltre l’acquisizione di OctoPi, specializzata in data lineage cross-platform, è per noi strategica. Aiuta le aziende a ricostruire il percorso del dato end-to-end, supportando la compliance normativa e facilitando la trasformazione di sistemi legacy.”

Uno scenario in evoluzione

Nel corso dell’incontro Yari Franzini (a destra nella foto in alto), Group Vice President Southern Europe di Cloudera, ha spiegato che “quando si parla di costi, emerge inevitabilmente anche un tema di gestione. Oggi il ruolo del business è ancora più centrale rispetto al passato quando ci si affidava principalmente al supporto dei partner. Ora il coinvolgimento dei CEO e dei responsabili di business è fondamentale per allineare le due prospettive: quella tecnologica e quella operativa.” Il manager ha quindi aggiunto che dal punto di vista dei settori di riferimento la Region da lui guidata vede il “settore FSI (Financial Services & Insurance) come quello principale, seguito dalle Telecomunicazioni e dal Pubblico (con il più alto tasso di crescita). L’Energia si conferma inoltre anch’esso come un comparto strategico.”

Tra gli esempi di progetti portati avanti da Cloudera in Italia ci sono quelli in ambito Smart City a Milano (su Microsoft Cloud) e la Piattaforma Nazionale di Telemedicina (su AWS), a dimostrazione dell’indipendenza infrastrutturale. In Spagna invece si parla della collaborazione con la Comunità di Madrid per un ‘Data and AI Hub. “Questo centro di competenza sarà un punto di riferimento per favorire la sinergia tra la pubblica amministrazione locale e Cloudera, con l’obiettivo di sviluppare soluzioni congiunte nel campo dei dati e dell’intelligenza artificiale. Infine, vorrei citare un fenomeno in forte accelerazione, soprattutto in Francia: quello del sovran cloud. Abbiamo già avviato progetti concreti con player locali, con i quali stiamo costruendo collaborazioni strategiche e investendo attivamente. Questo ci consente di rafforzare ulteriormente il nostro posizionamento su un tema sempre più cruciale come la sovranità dei dati,” ha puntualizzato Franzini

La chiave delle skill

Secondo Fabio Pascali le competenze AI nelle aziende sono notevolmente cresciute, con figure specifiche (come il Chief AI Officer) che collaborano sempre più con i CIO per costruire soluzioni integrate che considerino sia il business che l’infrastruttura. Tuttavia manca ancora una competenza manageriale con visione strategica, capace di conciliare quadro normativo, strategia AI e opportunità competitive con gli strumenti tecnici disponibili. Ci sono in ogni caso diversi esempi virtuosi che oltre a quelli delle comunità citate in precedenza toccano altri settori importanti per Cloudera. Tra questi il manifatturiero dove viene supportata l’ottimizzazione dei costi di produzione, il miglioramento della qualità in tempo reale e la manutenzione predittiva.

A livello tecnologico Cloudera ha inoltre stretto un’alleanza strategica con Dell Technologies e NVIDIA per offrire ‘AI-in-a-Box’, un’infrastruttura fisica pronta per implementazioni di Private AI on-premise. “Questa architettura di riferimento semplifica l’adozione, fornendo scalabilità e chiarezza sui requisiti hardware e costi, un aspetto cruciale per i clienti. Supporta anche scenari ibridi, dove lo sviluppo avviene nel cloud e l’esecuzione/inferenza on-premise,” ha sottolineato Pascali.

In definitiva l’idea è che oggi non ci siano più nelle aziende resistenze significative rispetto all’uso dell’intelligenza artificiale. “L’attenzione è comunque principalmente sulla protezione dei dati, l’etica e la gestione delle ‘allucinazioni’ degli LLM e di conseguenza sullo spostamento sugli SLM. E l’Europa sta sviluppando un quadro normativo sull’AI che è considerato ben strutturato e lungimirante, anche sui temi dell’etica. La sfida sarà bilanciare questa regolamentazione con la competitività globale, dato che altre regioni potrebbero avere regole meno stringenti,” ha concluso Franzini.