Dalla piattaforma AI-nativa di Google alla flessibilità governata di Microsoft, dall’ingegneria multicloud di WeAreProject fino alla compliance by-design di Wolters Kluwer: quattro traiettorie diverse che ridefiniscono il nuovo stack dell’intelligenza aziendale
La convergenza tra AI e cloud rappresenta un paradigma operativo e al tempo stesso una direttrice strategica che ridisegna l’impresa. E se il tema è condiviso, le strade per interpretarlo cambiano radicalmente a seconda dei player. I contributi di Google Cloud, Microsoft, WeAreProject e Wolters Kluwer Tax & Accounting Italia raccontano che l’AI, per generare valore, deve trovare nel cloud il suo ambiente naturale.
Google Cloud punta sulla massima integrazione. Con Gemini Enterprise, l’AI non è più un servizio aggiuntivo, ma una componente nativa dell’infrastruttura per superare la frammentazione, democratizzare l’uso di agenti intelligenti e ridurre drasticamente la complessità tecnica. La parola chiave è unificazione. Microsoft percorre una strada diversa: non una piattaforma unica, ma un ecosistema operativo. Oltre 18mila modelli, framework aperti e un focus esplicito sulla governance e il controllo dei costi. La logica è quella dell’AI industriale: flessibilità, sicurezza, sostenibilità economica. Qui la parola chiave è “scelta”. Ed è un messaggio che risuona con le aspettative dei C-level che devono orchestrare innovazione e budgeting, mantenendo al tempo stesso libertà e resilienza operativa.
WeAreProject porta la discussione su un piano più ingegneristico: multicloud, MLOps evoluto, ottimizzazione hardware-software, inferenza spostata sull’edge. È l’approccio di chi costruisce l’infrastruttura invisibile che permette ai modelli di funzionare bene, ovunque. Un punto di vista prezioso per quelle imprese – manifatturiere, energetiche, utility – in cui la continuità operativa vale quanto l’innovazione. Qui la parola chiave è orchestrazione. Infine, Wolters Kluwer Tax & Accounting Italia propone un ecosistema AI-cloud “by design”, dove sicurezza, auditabilità e conformità normativa sono integrate fin dall’inizio, trasformando l’adozione dell’AI da semplice scelta tecnologica a fattore strategico di fiducia e competitività. Un messaggio chiave per i settori regolati, dove l’AI non può essere solo potente ma deve essere trasparente, tracciabile e giuridicamente affidabile.
DAL CLOUD ALL’AI-NATIVE
Molte aziende restano bloccate in sperimentazioni isolate e non riescono a sfruttare appieno il potenziale dell’integrazione tra cloud e intelligenza artificiale. L’automazione, l’edge computing e le applicazioni in tempo reale spingono il cloud a evolversi, supportando scenari sempre più complessi. Il vero vantaggio risiede nella capacità di gestire grandi volumi di dati, essenziali per l’efficacia di algoritmi di machine e deep learning, che richiedono vasti set di dati per essere addestrati e ottimizzati. Le piattaforme cloud garantiscono archiviazione sicura, facilitano l’accesso e la gestione dei dati, offrendo scalabilità e flessibilità operativa. Poiché l’AI richiede una potenza di calcolo considerevole, il cloud diventa un abilitatore strategico: offre risorse on-demand che ottimizzano costi e prestazioni, mentre GPU e hardware specializzati accelerano l’addestramento dei modelli, rendendo lo sviluppo di soluzioni avanzate più rapido e alla portata di organizzazioni di ogni dimensione, PMI comprese.
INFRASTRUTTURA INTELLIGENTE
L’integrazione dell’intelligenza artificiale in ambienti cloud trasforma le capacità e le funzionalità dei servizi, svolgendo un ruolo chiave nell’ottimizzazione delle risorse e automatizzando la gestione dell’infrastruttura. I sistemi intelligenti monitorano in tempo reale l’uso delle risorse, anticipano i picchi di attività e aumentano o riducono la capacità in maniera autonoma. Il risultato è un’infrastruttura che non spreca energia, controlla i costi e segue il ritmo del business quasi in tempo reale. L’altro fronte in cui questa sinergia si rivela decisiva è la sicurezza. L’AI analizza milioni di segnali al secondo, riconosce deviazioni minime nei comportamenti di rete e permette di intervenire rapidamente prima che un’anomalia diventi una minaccia concreta. Parallelamente, automatizza attività complesse come la gestione dei firewall e le procedure di risposta agli incidenti, rendendo gli ambienti cloud più robusti e meno vulnerabili. Anche la gestione dei dati trae vantaggio da questa evoluzione. Strumenti analitici avanzati permettono di dare ordine al caos informativo: indicizzano, classificano, cercano, suggeriscono. Funzionalità che fino a ieri richiedevano tempo e lavoro manuale oggi vengono delegate a sistemi in grado di farlo in pochi istanti, alleggerendo il carico dei team IT e riducendo gli errori. Questo accelera anche l’aggiornamento e la manutenzione delle applicazioni, riducendo i tempi necessari per portare innovazione in produzione.
Sul fronte dell’esperienza utente, l’AI consente un livello di personalizzazione fino a poco tempo fa impensabile. Analizzando preferenze e comportamenti, i sistemi di raccomandazione suggeriscono configurazioni e percorsi d’uso più adatti a ciascun contesto. Le aziende ne ricavano interfacce più intuitive, un time-to-market più rapido e la possibilità di introdurre nuove funzionalità senza rallentare le operazioni. A chiudere il cerchio, le piattaforme cloud mettono a disposizione ambienti di sviluppo completi: modelli pre-addestrati, strumenti di analisi, pipeline automatizzate. Elementi che permettono ai team di sperimentare, testare e creare prototipi con agilità, alimentando un ciclo continuo di innovazione e sostenendo una trasformazione digitale più matura e sostenibile nel tempo.
EFFETTO CONVERGENZA
Diego Lavezzi, AI solution manager di WeAreProject racconta come l’integrazione tra AI e Cloud sia anche il fulcro della visione di un ecosistema modulare e ibrido dove modelli, dati e servizi coesistono in modo sinergico su architetture cloud native, containerizzate e scalabili. «Con la nostra piattaforma PIM (Project Innovation Module) abilitiamo un approccio MLOps evoluto, in cui modelli pre-addestrati, feature store e pipeline di addestramento operano in ambienti multi-cloud, aperti e interoperabili». Il framework PIM supporta l’intero ciclo di vita dei modelli, offrendo API e microservizi basati su standard open source e compatibili con foundation model proprietari o di terze parti, sfruttando al meglio anche i servizi gestiti AWS Bedrock e Azure AI Foundry.
«Cerchiamo di ottimizzare costantemente i carichi di lavoro di GenAI, tramite una gestione dinamica delle risorse GPU e degli acceleratori Intel AMX, grazie all’orchestrazione serverless e autoscaling intelligente. Gli strumenti integrati di monitoraggio e controllo predittivo dei costi, invece, ci garantiscono un equilibrio costante tra performance e sostenibilità» – spiega Lavezzi. Anche il fronte edge è parte della strategia: «La potenza del cloud funge da nucleo centrale, mentre l’inferenza viene portata vicino al dato e all’utente grazie all’attivazione delle NPU Intel, assicurando latenza minima e continuità operativa nei contesti industriali».
Anche per Andrea Gazzaniga, director of Technology di Wolters Kluwer Tax & Accounting Italia, la convergenza tra cloud e AI costituisce un passaggio fondamentale, ma non una fusione indifferenziata. «L’AI funziona meglio quando è immersa nel contesto applicativo e nei dati già governati in cloud. Il nostro approccio privilegia un ecosistema integrato ma modulare, in cui l’AI e le infrastrutture cloud operano in modo sinergico. L’obiettivo è bilanciare scalabilità, flessibilità e sovranità digitale, mantenendo sempre il controllo sui dati e sulla logica dei modelli». In altre parole, AI e cloud non sono solo compatibili, sono a tutti gli effetti co-dipendenti. «L’AI progredisce dove i dati vivono nativamente e dove governance e sicurezza sono parte del design. Una direzione coerente con le esigenze del mondo professionale, dove accuratezza, compliance e tempestività delle informazioni sono fattori chiave».
I RISCHI DELL’AI NEL CLOUD
Come per la maggior parte delle tecnologie emergenti, l’implementazione dell’AI in ambienti cloud presenta vantaggi e svantaggi. Le aziende devono essere consapevoli dei rischi e delle complessità legate all’implementazione. In particolare: problemi di privacy e sicurezza dei dati, vendor lock-in, mancanza di controllo sull’infrastruttura, trasferimento dati e latenza. Data la natura sensibile dei dati utilizzati dall’AI, esiste il rischio di violazione di dati e di accesso non autorizzato durante l’implementazione dell’AI in un ambiente cloud. Pertanto, è necessario una governance adeguata. Inoltre, può essere difficile passare da un provider cloud all’altro, dopo che un’organizzazione ha investito tempo e risorse nell’implementazione dell’AI in uno specifico ambiente cloud. Quando si utilizza un servizio cloud di terze parti, le organizzazioni hanno un controllo limitato sull’infrastruttura in cui viene distribuita l’AI e ciò potrebbe portare a potenziali tempi di inattività o altri problemi che sfuggono al loro controllo. La velocità con cui i dati vengono trasferiti tra la rete e il cloud può influire sulle prestazioni delle applicazioni di AI, causando problemi di latenza, se la distanza tra la rete e i server cloud è significativa.
GOVERNANCE E TRASPARENZA
Secondo Gazzaniga di Wolters Kluwer Tax & Accounting Italia, le principali sfide dell’adozione dell’AI nel cloud riguardano proprio la data governance, la trasparenza dei processi di training e la riduzione del rischio di lock-in tecnologico. «Operiamo in ambiti regolati e sensibili, come quello fiscale e contabile: questi aspetti non sono solo tecnici ma strategici. La nostra priorità è assicurare che l’AI venga sviluppata e utilizzata nel rispetto dei principi di affidabilità, tracciabilità e accountability» – spiega Gazzaniga. «Integrare soluzioni AI nei processi di supporto ai professionisti significa garantire conformità by design. Adottiamo, cioè, criteri di qualità dei dati, documentiamo i processi di addestramento, assicuriamo la possibilità di audit dei modelli e gestiamo con trasparenza ogni interazione uomo-macchina».
Per Wolters Kluwer, l’AI Act non è un vincolo, ma un fattore abilitante di fiducia. «L’AI nel cloud non è una promessa tecnologica ma un impegno di lungo periodo». Per superare le sfide di adozione dell’AI, occorre avere un approccio unificato. «Data governance e flessibilità per evitare il rischio di lock-in non richiedono solo tecnologia, ma un partner strategico che offra una piattaforma aperta, sicura e completa, capace di generare valore reale e preparare le aziende a un futuro sempre più resiliente e predittivo» – spiega Paolo Spreafico, director Customer Engineering Italy di Google Cloud. I risultati lo dimostrano: «Virgin Voyages ha implementato oltre 50 agenti AI, riducendo del 40% il tempo di creazione delle campagne marketing e contribuendo a un record di vendite. Macquarie Bank sta distribuendo Gemini Enterprise a tutti i suoi dipendenti per promuovere una cultura dell’innovazione diffusa, migliorando produttività e customer experience. Gordon Food Service utilizza la piattaforma per unificare dati e potenziare le strategie di vendita». Garantire qualità, sicurezza e conformità normativa richiede processi robusti e strumenti di monitoraggio avanzati. A ciò si aggiunge il rischio di lock-in tecnologico, che Microsoft affronta promuovendo architetture aperte, così da preservare la libertà di scelta e la resilienza operativa – come evidenzia Andrea D’Onofrio, Cloud Platform & AI lead di Microsoft.
Un altro tema chiave è la sostenibilità economica. «I carichi di lavoro dell’AI generativa sono intensivi e, senza un controllo accurato, i costi possono crescere rapidamente. Per questo offriamo soluzioni di ottimizzazione dinamica delle risorse e dashboard predittive per la gestione dei budget» – continua D’Onofrio. Gli impatti concreti sono già evidenti: «Nel settore sanitario, i nostri modelli hanno migliorato la capacità diagnostica, riducendo i tempi di analisi. In ambito finanziario, l’AI applicata al cloud ha potenziato i sistemi antifrode grazie ad algoritmi predittivi. Nell’industria, la manutenzione predittiva basata su LLM ha ridotto i fermi macchina, aumentando la produttività».
APPROCCIO UNIFICATO
Se l’edge computing avvicina l’intelligenza artificiale ai dati, riducendo i tempi di risposta e rendendo i sistemi più agili ed efficienti, l’informatica quantistica promette di moltiplicarne la potenza di calcolo. L’integrazione tra cloud e AI abilita l’AI as a Service (AIaaS), permettendo di accedere a funzionalità avanzate senza investire in infrastrutture proprietarie. Al tempo stesso, le piattaforme cloud supportano modelli di ricavo basati su abbonamento o pay-per-use, garantendo flessibilità finanziaria e operativa. In questo scenario, le tecnologie avanzate diventano più accessibili e l’adozione da parte delle imprese più rapida e sostenibile.
A tal proposito Andrea D’Onofrio di Microsoft sottolinea che la richiesta di modelli di grandi dimensioni – dai LLM ai foundation models – impone soluzioni in grado di garantire addestramento, fine-tuning e inferenza in modo scalabile e sicuro. «Per rispondere a questa esigenza, stiamo sviluppando piattaforme che combinano API dedicate e servizi gestiti, offrendo accesso a oltre 18mila modelli proprietari e open source. Questo approccio consente alle aziende di accelerare i progetti di AI senza dover investire in infrastrutture complesse, mantenendo al contempo flessibilità per personalizzazioni e integrazione con workflow esistenti. La vasta scelta permette di utilizzare il modello più corretto in base all’esigenza, in modo da sfruttare il migliore rapporto possibile tra costi e benefici».
Il trend è confermato anche da Paolo Spreafico di Google Cloud: «Accompagniamo questa evoluzione favorendo un’integrazione sempre più profonda, con l’obiettivo di superare il concetto di AI come servizio a sé stante e renderla una componente nativa dell’infrastruttura. Per questo abbiamo presentato Gemini Enterprise: non una serie di strumenti separati, ma una piattaforma agentica unificata che integra i modelli AI più avanzati di Google, agenti specializzati e una governance centralizzata con sicurezza di livello enterprise». Ne consegue che la sinergia tra cloud e AI avrà un profondo impatto da un lato, rendendo i servizi più accessibili e personalizzati oltre a migliorare la sicurezza, dall’altro sollevando importanti questioni etiche e sociali, come la protezione della privacy, la sorveglianza, l’occupazione e la sostenibilità.
L’approccio di WeAreProject combina innovazione tecnologica e responsabilità ambientale. La sostenibilità viene perseguita attraverso tre leve principali: bilanciamento energetico, riuso dei modelli e container leggeri. La governance viene garantita seguendo principi etici e regolatori europei: l’AI Act, che definisce standard di trasparenza, sicurezza e affidabilità, e le linee guida HLEG (High-Level Expert Group on AI), che forniscono indicazioni su etica e responsabilità nell’uso dell’intelligenza artificiale. «La qualità dei dati, la sicurezza e il rischio di lock-in restano le sfide principali» – spiega Diego Lavezzi. «Nei nostri progetti – dalla classificazione di items alla generazione e fruizione dei documenti – affrontiamo queste priorità con metodo e un approccio multicloud, dimostrando che l’alleanza tra AI e cloud può rendere le imprese più agili, resilienti e sostenibili».
La convergenza tra cloud e AI definisce le piattaforme cloud di nuova generazione, in cui l’AI non è un servizio separato ma una componente integrata, capace di automatizzare processi, abilitare nuovi modelli di business e supportare paradigmi di sviluppo e programmazione più avanzati. Google Cloud offre alle aziende una piattaforma AI-nativa completa, progettata per semplificare l’adozione dell’intelligenza artificiale. Dall’hardware dedicato con Tensor Processing Units ai modelli Gemini e agli agenti che automatizzano i flussi di lavoro, la piattaforma riduce la complessità dell’integrazione, consentendo alle imprese di sfruttare l’AI senza dover assemblare soluzioni frammentate.
«Questo approccio a 360 gradi è la nostra risposta alla necessità di gestire la complessità e i costi dell’AI» – spiega Paolo Spreafico. «Gemini Enterprise democratizza l’AI, rendendola accessibile a ogni dipendente, non solo agli sviluppatori. Attraverso un workbench no-code e connettori per i principali sistemi aziendali (da Salesforce a Microsoft 365), permettiamo a chiunque di creare agenti per automatizzare processi e analizzare dati in modo sicuro».
SMART MULTI-CLOUD
Con la crescita dell’IoT e dei dati distribuiti, l’AI diventa un alleato per le strategie ibride e multi-cloud, aiutando le aziende a orchestrare workload e modelli su più piattaforme in modo più fluido ed efficiente, pur mantenendo controllo e governance dei dati. La combinazione di cloud e AI aumenta flessibilità, innovazione e accessibilità, ma richiede competenze tecniche solide per affrontare sicurezza, costi e compliance. Pertanto, le organizzazioni, per beneficiare della convergenza tra l’AI e il cloud devono imparare a coniugare innovazione e data governance, superando i limiti legati alle competenze e alla sicurezza che ancora oggi rappresentano un ostacolo. Secondo l’Osservatorio Cloud Transformation del Politecnico di Milano, il 59% delle organizzazioni non ha ancora regole chiare per contrastare la perdita o l’uso improprio di informazioni sensibili da parte dei dipendenti che utilizzano strumenti di AI generativa, mentre il 46% delle grandi organizzazioni fatica a rispettare i requisiti di tracciabilità e documentazione richiesti dall’AI Act. Tra AI generativa, edge computing e applicazioni in tempo reale, il cloud si specializza ed entra in una nuova fase: architettura robusta da un lato, potenza algoritmica dall’altro. Ma il vero vantaggio nasce solo se le basi di data governance, data strategy e cyber resilience sono solide: senza queste fondamenta, le promesse della convergenza rischiano di svanire, e con esse l’efficienza e il valore dell’innovazione.
