L’intelligenza artificiale e il machine learning richiedono una crescente capacità di calcolo, in particolare attraverso l’utilizzo di GPU, processori progettati per eseguire grandi quantità di operazioni in parallelo e oggi diventati essenziali per l’addestramento degli algoritmi, il rendering avanzato, le simulazioni e le applicazioni ad alta intensità computazionale.

Per ottimizzare i costi, Seeweb propone le Istanze Spot per i Cloud Server GPU (Spot Instances), una nuova modalità di utilizzo delle risorse cloud che consente di accedere alla stessa configurazione hardware delle tradizionali istanze on-demand a un prezzo più conveniente. Il cliente utilizza quindi la capacità di calcolo disponibile beneficiando di uno sconto, accettando però che l’istanza possa essere revocata qualora quelle risorse diventino necessarie per le configurazioni on-demand. La revoca avviene con un preavviso di due minuti, lasciando quindi il tempo di gestire correttamente il processo in corso.

Lo sconto viene definito al momento della creazione dell’istanza e rimane invariato per tutta la durata della macchina in modalità Spot. La fatturazione segue il normale consumo orario del server, senza introdurre un sistema separato di gestione dei costi. Restano invece escluse, finché l’istanza rimane in modalità Spot, alcune funzionalità avanzate come Template, Snapshot e piani Reserved, che tornano disponibili dopo l’eventuale promozione a istanza on-demand.

«Con le Istanze Spot vogliamo mettere a disposizione dei nostri clienti uno strumento aggiuntivo per ottimizzare il rapporto tra prestazioni e costi, in particolare nei progetti di AI e nell’high performance computing – spiega Marco Cristofanilli, Head of Cloud AI di Seeweb «Molti workload moderni sono infatti progettati per essere distribuiti, resilienti e in grado di tollerare eventuali interruzioni. In questi contesti è possibile ottenere un risparmio significativo, continuando ad avere accesso alle stesse risorse hardware delle istanze on-demand e mantenendo la possibilità di convertirle in qualsiasi momento, quando diventano necessarie per attività critiche».

Un modello adatto ai workload che possono essere interrotti

Il valore delle Istanze Spot emerge soprattutto nei contesti in cui la continuità della singola macchina non è un requisito indispensabile. Un esempio è rappresentato dall’addestramento dei modelli di AI. Si tratta di attività che possono durare molte ore o giorni e prevedono normalmente salvataggi periodici dello stato di avanzamento, i cosiddetti checkpoint. In caso di interruzione, il lavoro può ripartire dall’ultimo punto salvato senza dover ricominciare l’elaborazione.

Lo stesso approccio si applica alle batch e alle code di lavoro, come encoding, rendering, ETL e analisi dei dati, che possono essere eseguite in sequenza o distribuite su più risorse, sfruttando la capacità di calcolo disponibile. Le Istanze Spot possono inoltre essere utilizzate nelle pipeline CI/CD per lo sviluppo software, negli ambienti temporanei di test e staging e nei sistemi basati su worker stateless, dove i singoli nodi possono essere sostituiti senza compromettere il funzionamento complessivo dell’applicazione.

Dalla protezione dei dati alla trasformazione in on-demand

La possibilità che un’istanza venga revocata non significa quindi perdere il lavoro svolto. Attraverso lo storage persistente è possibile mantenere al sicuro dataset, modelli, risultati delle elaborazioni e altri contenuti anche nel caso in cui il server venga terminato. Un elemento che consente alle aziende di combinare convenienza economica e continuità operativa, utilizzando le Istanze Spot per attività temporanee o sperimentali senza rinunciare alla protezione dei dati.

Un ulteriore elemento di flessibilità è la possibilità di promuovere in qualsiasi momento un’Istanza Spot a istanza on-demand. Se un progetto diventa più importante o un’elaborazione assume carattere critico, la risorsa può essere trasformata in una macchina permanente, non più soggetta a revoca.

Con l’introduzione delle Istanze Spot, Seeweb punta ad ampliare la propria proposta rivolta a sviluppatori, data scientist, aziende e organizzazioni che necessitano di elevate capacità di calcolo.La novità riguarda quindi la disponibilità di maggiore potenza elaborativa, ma soprattutto il modo in cui viene utilizzata. Il cloud evolve infatti verso modelli sempre più flessibili, in cui le aziende possono scegliere differenti livelli di continuità, prestazioni e costo in base alle caratteristiche dei propri progetti.

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L’intelligenza artificiale sta trasformando il modo in cui le imprese organizzano processi, prendono decisioni e sviluppano nuove competenze. La sfida è tradurre questa evoluzione tecnologica in valore per l’organizzazione, integrandola nei modelli operativi e nelle attività quotidiane.

«La domanda non è più “cosa farà l’AI per noi”, ma “che tipo di azienda vogliamo diventare”, spiega Alessandro Turetta, Chief Business & Growth Officer di Nextea, nel corso di un recente webinar intitolato “La centralità delle persone e della conoscenza nell’AI Strategy”.

«L’intelligenza artificiale è ormai accessibile a tutti. Il vantaggio competitivo nasce dalle persone che sanno utilizzarla e dalla conoscenza che alimenta i modelli», prosegue Turetta. Da questa visione prende forma l’offerta Nextea, società di Consulting e Management di Altea Federation: un percorso che accompagna le aziende nella definizione della strategia AI, nell’individuazione delle priorità, nella costruzione della governance e nello sviluppo delle competenze necessarie per portare l’innovazione nei processi.

Supporto alle imprese

Il punto di partenza è l’assessment della maturità AI dell’organizzazione. L’analisi consente di fotografare il livello di preparazione dell’impresa, individuare gli ambiti con maggiore potenziale e definire una roadmap coerente con gli obiettivi di business.

«Un progetto di AI riguarda l’intera azienda. Riguarda il modo in cui si lavora, si prendono decisioni e si costruisce il futuro dell’organizzazione. La tecnologia è un abilitatore che deve essere inserito in un percorso più ampio», spiega Turetta.

A partire dall’assessment, Nextea supporta le imprese nella definizione delle priorità applicative, nella costruzione dei modelli di governance e nella selezione delle soluzioni più coerenti con le esigenze aziendali.

Un secondo elemento riguarda il patrimonio di conoscenza dell’impresa. Ogni organizzazione possiede un capitale fatto di esperienze, competenze, processi e informazioni che spesso rimane distribuito tra funzioni e persone. Per Nextea, rendere questa conoscenza strutturata e accessibile è una condizione necessaria per valorizzare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale: i modelli possono generare risultati efficaci solo quando hanno accesso al sapere specifico dell’azienda.

Accompagnare la trasformazione

La preparazione delle persone rappresenta uno degli elementi distintivi dell’approccio Nextea. L’introduzione dell’intelligenza artificiale nei processi aziendali richiede nuove competenze, capacità di valutazione e una cultura diffusa dell’utilizzo consapevole degli strumenti.

È questo il principio alla base della Human Readiness, ovvero la capacità dell’organizzazione di creare le condizioni per un’adozione efficace dell’AI.

«La trasformazione AI dipende dalla capacità dell’azienda di integrare tecnologia, governance e persone – afferma Massimiliano Caviglia, Partner and Manager People Value Area di Nextea -. Il fattore umano ha un peso determinante, anche se richiede tempi di maturazione più lunghi».

Per questo Nextea interviene sul fronte People & Culture con programmi di formazione, sviluppo delle competenze e accompagnamento dei team.

L’approccio si traduce in interventi di change management, revisione dei ruoli, workshop strategici ed esperienziali, percorsi dedicati all’intelligenza emotiva e alle brain skills, fino alla formazione tecnica per sviluppare l’AI literacy e accompagnare l’adozione dell’intelligenza artificiale nell’organizzazione.

L’AI come moltiplicatore

L’intelligenza artificiale può esprimere il suo valore quando entra nei processi aziendali e diventa parte del modo in cui l’organizzazione lavora e prende decisioni. «L’AI è un moltiplicatore delle capacità dell’impresa perché amplifica ciò che l’azienda sa fare – conclude Turetta «La tecnologia mette a disposizione nuove possibilità, ma il valore nasce dalla capacità delle persone di utilizzarle e trasformarle in risultati tangibili. Per questo puntiamo a integrare la visione consulenziale con una piattaforma che trasformi l’AI in infrastruttura e consenta di valorizzare la conoscenza aziendale e trasformarla in una capability operativa, mettendo a disposizione delle persone un patrimonio strutturato di informazioni e competenze a supporto delle attività quotidiane».

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La crescita dell’intelligenza artificiale, l’aumento della densità dei server e la pressione crescente su sostenibilità ed efficienza energetica stanno ridefinendo il futuro dei data center. Alla luce di queste dinamiche anticipare le esigenze infrastrutturali non è più un vantaggio competitivo: è una necessità.

È quanto è emerso nel corso del Data Cloud Congress, svoltosi di recente a Cannes, uno dei principali appuntamenti internazionali del settore, che ha riunito i C-level delle più grandi multinazionali del digitale. «La principale criticità è la rapidità con cui cambiano le tecnologie. Chi investe oggi deve fare i conti con l’incertezza delle esigenze future. Progettare un data center significa quindi immaginare già oggi quali carichi dovrà gestire tra due o tre anni», spiega Gianluca Favaron, Sales National Key Account Section Manager IT Cooling di Mitsubishi Electric.

Un big data center richiede mediamente fino a tre anni per essere costruito, un arco di tempo in cui l’avanzamento tecnologico può stravolgere le premesse progettuali iniziali. «Se un operatore prevede che il 70% dei propri sistemi sarà costituito da server ad alta densità, deve progettare le infrastrutture in modo coerente con quell’obiettivo fin dal primo giorno. Ogni modifica successiva genera ritardi e costi che si potevano evitare», aggiunge Favaron.

L’impatto dell’intelligenza artificiale

L’accelerazione dell’intelligenza artificiale rende il quadro ancora più complesso. La crescente diffusione delle GPU – processori specializzati nei calcoli paralleli fondamentali per l’AI e il machine learning – sta aumentando in modo significativo la potenza dissipata dai server. Dati confermati anche da Data Center Nation, l’evento milanese che si è tenuto il 27 maggio: «Attualmente siamo nell’ordine di 50-60 kW per rack, ma il mercato sta già guardando a configurazioni da 140 kW. In altri contesti si parla di sistemi superiori ai 200 kW, con sperimentazioni che arrivano fino a 600 kW», afferma Favaron.

Carichi di questo livello impongono una revisione profonda delle architetture di raffreddamento e delle infrastrutture energetiche. «L’obiettivo è ridurre le complessità della supply chain e accorciare i tempi di consegna», osserva Favaron. Una strada che permette anche di attenuare l’impatto della volatilità dei costi delle materie prime, dei trasporti e dei tempi di fornitura.

Sostenibilità come driver strategico

In parallelo alla velocità di sviluppo, cresce anche l’attenzione verso la sostenibilità. Il settore si interroga su consumi energetici, utilizzo dell’acqua e impatto ambientale complessivo dei data center. «Sostenibilità significa sviluppare soluzioni che consentano di ridurre il consumo di acqua, limitare l’inquinamento acustico e migliorare i rendimenti energetici dei sistemi», spiega Favaron. Un tema destinato a diventare sempre più decisivo, in linea con le richieste dei grandi operatori globali e con gli obiettivi di decarbonizzazione delle infrastrutture digitali.

La risposta tecnologica di Mitsubishi Electric si concentra quindi sull’evoluzione dei sistemi di raffreddamento. «L’intelligenza artificiale e l’High Performance Computing stanno riscrivendo le regole del raffreddamento dei data center. Per questo abbiamo sviluppato specifici reference design pensati per accompagnare il passaggio dalle architetture tradizionali a quelle di nuova generazione», spiega Favaron. Al centro di questo approccio c’è l’hybrid cooling, che integra raffreddamento a liquido e ad aria. «I nuovi server arriveranno a dissipare circa 140 kW per rack. In questi casi prevediamo che l’80-85% del calore venga gestito tramite liquid cooling, mentre la quota restante continuerà a essere trattata con sistemi ad aria».

Un’infrastruttura integrata per i data center AI-ready

L’approccio di Mitsubishi Electric non si limita ai singoli componenti, ma si concretizza in un ecosistema integrato e già disponibile sul mercato, composto da:

• Chiller e sistemi free-cooling ad alta efficienza.
• Fanwall ad acqua refrigerata per l’ottimizzazione dei flussi in sala.
• CDU (Cooling Distribution Unit) dedicate alla gestione del fluido termovettore.

Grazie alla capacità di fornire combinatamente sia le apparecchiature di condizionamento per le sale server sia le unità CDU per i rack, l’azienda è in grado di offrire una soluzione chiavi in mano per il trattamento delle cosiddette white space, i cuori pulsanti dei server di nuova generazione.

Questa transizione tecnologica viaggia in parallelo con una forte impronta green. Per Mitsubishi Electric, supportare gli hyperscale data center significa ridurre drasticamente i consumi di acqua, abbattere l’inquinamento acustico e massimizzare i rendimenti energetici. Una proposta integrata che risponde sia alle severe metriche dei grandi player globali sia agli obiettivi europei di decarbonizzazione, garantendo al contempo la massima affidabilità e la continuità operativa del sistema.

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L’intelligenza artificiale sta trasformando la funzione Finance e con essa il ruolo del CFO. «L’AI è un “ombrello” molto ampio che negli ultimi anni ha cambiato il modo di leggere e utilizzare i dati» – spiega Fabrizio Tocchini, VP Technology Product Management di CCH Tagetik.

Il punto di partenza è rappresentato dall’”esplosione” delle informazioni: non più soltanto dati finanziari, ma flussi che arrivano da supply chain, vendite e operation. Un perimetro sempre più ampio che rende insufficienti gli strumenti tradizionali e impone l’adozione di modelli più evoluti per trasformare i dati in valore e insight in tempi rapidi. Il primo passaggio di questa evoluzione è rappresentato dall’introduzione di modelli di machine learning in grado di individuare i driver delle performance.

«Oggi non si tratta più solo di dire se i ricavi crescono o diminuiscono, ma di capire perché accade» – prosegue Tocchini. «Integrando variabili interne ed esterne – come pricing, politiche di marketing o indicatori macroeconomici e geopolitici – questi modelli permettono di costruire previsioni più accurate e aderenti al contesto del business. Il Finance non si limita pertanto a leggere il passato, ma sviluppa una capacità predittiva più strutturata, basata su correlazioni e scenari».

DATI SUBITO E “NUOVI COLLEGHI”

Su questa base si inserisce la Generative AI, oggi integrata nelle soluzioni CCH Tagetik. «L’utente può interrogare il sistema in linguaggio naturale e ottenere risposte immediate, senza dovere costruire manualmente report complessi», dichiara Tocchini. L’analisi diventa pertanto più accessibile e veloce, con un impatto diretto sui tempi decisionali: anche utenti che non possiedono particolari competenze tecniche oggi sono in grado di esplorare i dati, interrogarli e ottenere insight in tempo reale, senza passaggi intermedi.

L’evoluzione più recente è l’Agentic AI, su cui CCH Tagetik sta investendo in modo significativo. «Stiamo introducendo agenti che operano come “colleghi virtuali”: raccolgono, controllano e normalizzano i dati, costruiscono analisi e generano spiegazioni», spiega Tocchini.

Gli agenti intervengono lungo tutto il processo Finance, dal preprocessing delle informazioni all’analisi degli scostamenti tra dati previsionali e consuntivi. Individuano le cause delle variazioni e suggeriscono possibili azioni correttive in modo sempre più autonomo e preciso. «L’AI, oltre ad automatizzare attività come la raccolta o la preparazione dei dati, affianca il team nelle fasi di analisi, potenziandone la capacità analitica» – sottolinea Tocchini.

CIO, CFO E TEAM IBRIDI

Le informazioni provenienti da sistemi diversi devono essere validate e rese coerenti prima di poter essere utilizzate. Una fase che viene sempre più affidata a agenti AI che automatizzano controllo e mappatura delle informazioni. Si rafforza così la collaborazione tra CIO e CFO: il primo garantisce la qualità dell’infrastruttura e dei dati, il secondo lavora su informazioni affidabili per prendere decisioni più rapide e precise, riducendo il margine di incertezza. Non tutto però è automatizzabile allo stesso modo. «Le attività ripetitive possono essere automatizzate, mentre le decisioni di business restano umane. La tecnologia diventa così uno strumento di supporto alla funzione finanziaria. La persona non sarà sostituita, ma supportata in modo sempre più strutturato nei processi decisionali», afferma Tocchini.

Secondo Tocchini, il modello operativo è destinato a cambiare in modo profondo. «I team Finance evolvono verso modelli ibridi composti da persone e agenti AI». I collaboratori virtuali si occuperanno delle attività preparatorie e analitiche, mentre le persone si concentreranno nell’individuare nuove opportunità e parteciperanno attivamente al processo di decisione strategica: il professionista finance si muoverà dal ruolo di misuratore della performance al ruolo di costruttore del valore aziendale. Anche il controllo di gestione evolverà verso logiche più continue, con simulazioni, monitoraggi e alert in tempo reale. «L’obiettivo – conclude Tocchini – è costruire un Finance capace di anticipare le dinamiche del business, riducendo il lavoro manuale e aumentando la qualità delle decisioni».

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L’intelligenza artificiale è un cambiamento che attraversa processi, persone, organizzazione e conoscenza aziendale. «L’AI cambia il rapporto tra aziende, dati e decisioni». È questa la visione di Fabio Pisoni, CEO di Kepleria, società di Altea Federation, focalizzata su data governance, analytics e performance management. «Valorizziamo il patrimonio informativo delle aziende per supportare pianificazione, analisi e controllo» – spiega Pisoni.

Kepleria nasce dall’esperienza maturata da Altea Federation su attività operative, industry e progetti complessi legati ai dati, e da oggi opererà sempre di più dentro una piattaforma comune del Gruppo che metterà a fattor comune trentatré anni di sapere applicato su diverse applicazioni enterprise come SAP, Microsoft, Oracle, Infor e TeamSystem. Un percorso che si traduce in una forte complementarità con le 23 Company della Federation, attive tra consulenza tecnologica, management consulting, operation e digital.

«Il punto non è solo introdurre strumenti di AI» – commenta Pisoni. «Ma costruire una base solida di data governance. Senza una corretta gestione del dato, l’AI resta un esperimento incompleto e rischia di produrre allucinazioni. Non è “magia”, è il riflesso dei dati su cui viene addestrata».

Le organizzazioni più evolute stanno rafforzando governance e qualità del dato. «Per anni si è detto che i dati erano il nuovo petrolio. Oggi sono un carburante raffinato che fa funzionare il motore dell’AI». Secondo Pisoni, cambia anche il modo in cui le innovazioni entrano nelle aziende. «In passato l’approccio era top-down. Con l’AI accade il contrario: l’adozione è partita dalle persone. Mentre molte aziende sono ancora ferme su dinamiche obsolete. Coesistono due forme di intelligenza: una più fluida, che apprende velocemente strumenti nuovi, e una più cristallizzata, fatta di esperienza e conoscenza dei processi. La forza è nella loro combinazione» – spiega il CEO di Kepleria.

ADOPTION E KNOW-HOW

In Kepleria questo approccio si traduce in percorsi strutturati di adozione interna dell’intelligenza artificiale, pensati per accompagnare le persone nel cambiamento. «L’AI non è uno strumento per ridurre i costi: serve per amplificare il business e trasformare il modo di lavorare e di gestire la conoscenza aziendale» – sottolinea Fabio Pisoni. L’intervento dell’azienda è trasversale e riguarda diversi ambiti operativi: dalla gestione documentale al testing, dall’analisi dei requisiti fino alle operation, passando per data quality e knowledge management. In tutti questi processi l’obiettivo è ripensare il ciclo del lavoro informativo, riducendo attività ripetitive, migliorando il controllo dei dati e liberando tempo a maggiore valore aggiunto.

«Ci sono interi workflow che possono essere documentati, analizzati e ottimizzati. Si tratta di recuperare tempo, aumentare la qualità e rendere più solido il controllo della catena operativa in senso generale» – continua Pisoni. È in atto una trasformazione culturale, e qui sta il salto. «Prima la conoscenza era archiviata in modo statico. Presto, dentro una piattaforma di gruppo, riusciremo a catturare anche il modo in cui le persone lavorano, l’intuizione e l’esperienza non scritta, e a renderla operativa nei processi» – spiega Pisoni.

DAGLI ERP AGLI AGENTI AI

Tra le soluzioni su cui la società sta investendo c’è già “Kepleria in a Box”, che porta l’architettura agentica del Gruppo sui processi di performance management e finance. «Abbiamo realizzato una suite di modelli con agenti AI che rappresenta sia la nostra esperienza tecnica sia quella funzionale» – spiega Pisoni. La piattaforma copre ambiti chiave come acquisti, vendite, produzione, magazzino, cash flow e finance. «Per portare sul mercato questi modelli non basta la competenza tecnica: servono persone che conoscano i processi, le industry e le modalità di integrazione con gli ERP di mercato. Nella visione trasformativa di Gruppo, gli agenti non partiranno da zero, ma ereditano il sapere applicato della Federation».

In parallelo, Kepleria sta lavorando sull’integrazione di modelli predittivi nelle piattaforme di performance management, con l’obiettivo di superare le logiche tradizionali di forecasting e passare a una lettura più dinamica e continua dei dati. La velocità del mercato impone un aggiornamento costante. «I cicli decisionali si comprimono drasticamente: strategie e roadmap costruite pochi mesi fa oggi richiedono già una revisione» – conclude Pisoni. Per questo Kepleria si posiziona anche come osservatorio sui trend e sulle tecnologie emergenti, con l’obiettivo di trasformare il cambiamento in valore per aziende e persone.

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Affidabilità della filiera, velocità di risposta, sostenibilità della supply chain, digitalizzazione e intelligenza artificiale applicata ai processi reali. Sono questi alcuni dei temi al centro dell’evoluzione del procurement manifatturiero. «IUNGO è nata venticinque anni fa con un obiettivo preciso: digitalizzare il rapporto tra aziende e fornitori in modo realmente utilizzabile da tutti. Fin dall’inizio abbiamo capito che il modello basato solo sui portali non avrebbe funzionato ovunque. Nel manifatturiero non si può digitalizzare soltanto una parte della supply chain: bisogna coinvolgere tutti gli attori della filiera» – racconta Andrea Tinti, CEO e Founder di IUNGO.

«Da questa intuizione nasce IUNGOmail, uno degli elementi distintivi della nostra piattaforma. Abbiamo voluto eliminare le barriere dell’onboarding. Le aziende con cui si collabora hanno dimensioni, competenze e livelli di digitalizzazione molto diversi. La nostra forza è sempre stata rendere semplice la collaborazione».

Affidabilità e velocità contano più del prezzo

Secondo il CEO di IUNGO, il ruolo della supply chain è profondamente cambiato negli ultimi anni. «Oggi le aziende, sia le grandi organizzazioni sia le PMI, non ci chiedono solo efficienza. Ci chiedono affidabilità. Molte imprese perdono ordini perché non riescono a garantire consegne puntuali ai clienti finali».

Per questo motivo, la gestione digitale dei fornitori assume un valore strategico. «IUNGO permette di governare i fornitori come se fossero reparti interni. Significa avere visibilità immediata sulle anomalie, ridurre i tempi di reazione e condividere informazioni in tempo reale – sottolinea Tinti. «Esiste ancora un forte divario tra la rilevanza strategica del tema e la maturità operativa delle aziende. Eppure oggi velocità e continuità della supply chain fanno la differenza competitiva molto più del prezzo».

Anche la questione ESG è sempre più legata alla continuità della filiera nel lungo periodo. «La sostenibilità oggi non riguarda soltanto gli aspetti ambientali o normativi – spiega Tinti. «Significa costruire una supply chain capace di garantire continuità, resilienza e solidità anche tra dieci anni». Un approccio innovativo, che ha consentito a IUNGO di costruire negli anni un forte rapporto di fidelizzazione con i propri clienti.

L’AI come acceleratore di valore

A incidere sull’evoluzione del procurement c’è anche il tema delle competenze. «Le aziende vogliono crescere senza aumentare le attività manuali – continua Tinti. «La digitalizzazione deve servire a liberare tempo e permettere alle persone di concentrarsi sulle attività a maggior valore».

È qui che entra in gioco l’intelligenza artificiale, affrontata da Micaela Valent, COO Area Solutions, con un approccio misurabile. «Sul mercato si parla moltissimo di AI, ma il confine tra hype e risultati concreti è semplice» – spiega -. «L’intelligenza artificiale funziona quando lavora su dati reali, strutturati e inseriti all’interno di processi concreti».

Secondo Valent, il patrimonio costruito nel tempo da IUNGO rappresenta oggi un vantaggio competitivo: «Abbiamo una grande quantità di dati strutturati sulla supply chain e questo ci permette di utilizzare l’AI come acceleratore di valore». Le applicazioni seguono tre direttrici principali: aiutare il buyer a liberare il tempo operativo, solo in questo modo potrà smettere di estrarre dati e iniziare a governare strategie (la piattaforma è un sistema che sintetizza, prioritizza e suggerisce); trasformare i vincoli in vantaggi e costruire partnership più forti (far cadere le ultime barriere di integrazione con i fornitori in modo automatico e senza sforzo manuale, qualunque sia il canale o il formato che usano per collaborare).

L’importanza della gestione predittiva del rischio

Alla base c’è anche un forte lavoro di co-innovazione con il mercato. «Crediamo molto nel nostro Innovation Program – sottolinea Valent. «Coinvolgiamo le aziende nello sviluppo delle nuove funzionalità, lavorando su esigenze concrete». Secondo Valent, il tema del rischio diventerà sempre più strategico. «L’obiettivo oggi è passare da un approccio reattivo a uno proattivo, utilizzando dati e capacità predittive per anticipare le criticità».

A confermare quanto il tema sia ancora aperto è anche una recente ricerca realizzata da IUNGO sulla gestione del rischio di filiera. Dall’indagine emerge che solo l’8% delle aziende italiane dispone oggi di una visione integrata e automatizzata del rischio fornitori, mentre nella maggior parte dei casi i processi restano frammentati o gestiti manualmente.

Alla base resta però la centralità delle persone. «L’AI non sostituirà chi lavora negli acquisti – dichiara Valent. «Cambierà però il ruolo del buyer, che diventerà sempre più un architetto di ecosistemi complessi, capace di interpretare dati e prevenire criticità».

Una trasformazione che sarà al centro anche dello IUNGOforum, in programma a Reggio Emilia il 2 ottobre 2026. Sarà l’occasione per celebrare i 25 anni dell’azienda insieme a clienti e partner. «Le imprese oggi ci chiedono dove sta andando davvero la tecnologia che sto adottando? Come evolve concretamente il ruolo del procurement? Come posso supportare i risultati aziendali? E l’AI è già realtà o è ancora una promessa? Noi vogliamo dare risposte concrete, infatti al forum i nostri clienti vedranno le novità della piattaforma e i risultati del nostro Innovation Program, ottenuti dai nostri “clienti pionieri”. Vedere questi risultati significa capire come l’innovazione può funzionare quando è costruita con le persone giuste. Perché in fondo quello che IUNGO fa da 25 anni è togliere dubbi. Dimostrare che quello che diciamo funziona. Costruire abbastanza esperienza da poter guidare gli altri e farlo sempre insieme a chi quella strada la percorre con noi», conclude Tinti.

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Finomnia nasce come sintesi di un percorso di trasformazione che ha portato all’integrazione di diverse realtà attive nel software bancario. «Una società nuova come struttura, ma costruita sull’esperienza di tante aziende già consolidate» – spiega il CEO Andrea Pettinelli. L’operazione, che ha coinvolto diversi player – tra cui OCS, Finwave, Quid, altermAInd e Alvantia – risponde a una logica precisa: per competere su scala europea servono massa critica e solidità.

Supportata dai fondi Apax, la nuova realtà ha già raggiunto circa 200 milioni di fatturato nell’ultimo esercizio e si colloca tra i principali software vendor europei specializzati nel finance. Il nuovo nome fonde la vocazione finance (“Fin”) con la completezza dell’offerta (“Omnia”), mentre il payoff “Moving Finance Forward” sintetizza la mission di accompagnare banche e istituti di credito nella trasformazione digitale, con strumenti cloud-based e soluzioni AI-based.

IL MODELLO INDUSTRIALE

Due le direttrici strategiche di Finomnia. Da un lato l’espansione geografica, con una presenza ancora concentrata in Italia ma già estesa a Spagna, Paesi Bassi, Romania e America Latina, mentre Francia e Germania restano mercati importanti anche per operazioni inorganiche. Dall’altro un profondo processo di industrializzazione: «Quando cresci di dieci o venti volte, cambia tutto» – commenta Pettinelli.

Il posizionamento di Finomnia si fonda su una copertura completa del ciclo del credito. L’offerta è organizzata in business unit che riflettono le competenze delle società di origine – consumer finance, corporate solutions, banking, RegTech e gestione dei crediti deteriorati – e consente di presidiare l’intero processo, dall’origination al recupero. Un approccio che si traduce in una continuità informativa lungo tutte le fasi e in una significativa riduzione dei silos applicativi, con benefici in termini di efficienza operativa e velocità. Le soluzioni sono modulari e scalabili, adattabili anche a operatori di dimensioni contenute.

Sul piano tecnologico, interoperabilità, scalabilità, architettura cloud-ready e logiche API-first rappresentano gli elementi fondamentali, con un orientamento dichiaratamente “future-proof”, capace di evolvere insieme ai clienti e integrarsi con i sistemi legacy.

AI, COMPLIANCE E SICUREZZA

L’intelligenza artificiale ha un impatto duplice – spiega Pettinelli.  «Migliorare l’efficienza nello sviluppo software e innervare i processi operativi con soluzioni avanzate». In quest’ambito, Finomnia può contare anche sulle competenze sviluppate con altermAInd, spin-off bancario che rafforza la compliance.

Le applicazioni sono già attive: valutazione del merito creditizio, previsione del rischio e delle anomalie, prioritizzazione e strategie di recupero. «L’AI è un supporto alle decisioni, non sostituisce il controllo umano» – afferma Pettinelli. «Restano al centro il tema della governance, con modelli tracciabili, controllo dei bias e allineamento alle normative europee». In un settore fortemente regolato, gli investimenti in risk management, compliance, audit e sicurezza – in linea con DORA – rappresentano un elemento distintivo. «Gli ingenti investimenti in sicurezza sono diventati per Finomnia un vantaggio competitivo» – sottolinea il CEO.

«La regolamentazione viene integrata nei processi di sviluppo secondo un approccio compliance-by-design, affiancato da una cybersecurity strutturale. Un aspetto sempre più rilevante in un mercato in cui le banche tendono a ridurre il numero di fornitori, privilegiando partner solidi e affidabili».

Guardando avanti, l’evoluzione dell’IT passa per l’AI predittiva e spiegabile, l’automazione dei processi, la data intelligence, il cloud ibrido e le architetture componibili. «L’AI Agentica sarà la principale protagonista di questa trasformazione» – spiega Pettinelli. «Senza dimenticare il tema del rinnovamento dei core system bancari, molti dei quali obsoleti. In particolare, sul credito abbiamo piattaforme cloud native pronte per intercettare questa domanda. L’obiettivo è l’accompagnamento dei clienti verso una nuova generazione di credit management, capace di coniugare solidità ed evoluzione tecnologica».

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Un gruppo industriale europeo, una produzione continua e una trasformazione digitale che impone scelte rapide ma, soprattutto, governate. «L’IT è chiamata a garantire l’equilibrio tra stabilità e innovazione» – dichiara Massimiliano Bartolozzi, CIO di Lucart.

Con sede a Porcari, in provincia di Lucca, Lucart è una realtà manifatturiera di primo piano nel settore della carta tissue, destinata al contatto con alimenti e persone. Ogni anno produce circa 400mila tonnellate nei suoi 12 stabilimenti europei – distribuiti tra Italia, Francia, Spagna, Regno Unito e Ungheria – e serve una settantina di paesi. Il fatturato supera i 670 milioni di euro, con circa 1800 addetti. Un sistema industriale complesso, costruito su un modello operativo 24/7, dove le macchine continue non si fermano mai.

La complessità si riflette anche nell’organizzazione strutturata per linee di business. Accanto alla grande distribuzione, con marchi come Tenderly, Tutto e Grazie EcoNatural, vi è il segmento Away From Home (AFH), area di business in cui Lucart è leader di mercato in Italia. «Il 55% deriva dal segmento AFH cosiddetto “fuori casa”, che include ambienti come uffici, centri commerciali, aeroporti, ospedali e ristoranti. La nostra presenza è capillare in questi spazi: siamo tra i primi player anche in Europa» – spiega il CIO. Un posizionamento che si traduce in una leadership solida, in Italia e in Europa.

Altro tratto distintivo è la fibra riciclata. La specificità di Lucart è di utilizzare per il 54% carta da riciclare come materia prima in ingresso alla produzione, producendo anche prodotti tissue al 100% da riciclato, che include i cartoni per bevande tipo Tetra Pak che vengono trattati separandone le tre componenti – alluminio, polietilene e carta – grazie a tecnologie proprietarie che ne consentono il riutilizzo in ottica circolare. «Essere nel Top 1% a livello globale secondo EcoVadis per il quarto anno consecutivo conferma un posizionamento di eccellenza nel panorama della sostenibilità» – afferma Bartolozzi, indicando la direzione per il futuro.

IL NUOVO RUOLO DEL CIO

«Nel periodo precedente alla pandemia – ricorda Bartolozzi – il CIO poteva permettersi di essere l’uomo dei bottoni, chiuso nella sua stanza, a cui si bussava solo quando serviva un report. L’emergenza sanitaria e lo smart working forzato hanno segnato una netta discontinuità: ci si è accorti che l’IT ha un ruolo fondamentale nel mantenere vivo il business. Da lì, è stato un continuo crescendo di opportunità di digitalizzazione, fino all’avvento dell’intelligenza artificiale, che ha cambiato completamente le carte in tavola». Oggi il CIO è pienamente coinvolto nelle scelte strategiche e chiamato a interpretare un’epoca in cui si intrecciano aspettative e timori. «I dati e la cybersecurity sono i temi che più alimentano le preoccupazioni, mentre l’IT evolve verso un nuovo posizionamento: stiamo diventando garanti della stabilità in azienda».

Le persone osservano, valutano, confrontano le tecnologie, soprattutto quando si tratta di AI generativa. Per questo – secondo Bartolozzi – al CIO è richiesto un salto di qualità: «Deve acquisire una conoscenza profonda del business, delle strategie, dei processi e delle dinamiche organizzative. Solo così è possibile orientarsi in un mercato in cui le soluzioni si moltiplicano e tutti promettono risposte, ma dove la sicurezza non può essere un punto di arrivo: deve essere una condizione di partenza».

L’obiettivo è quindi trovare un punto di equilibrio per costruire una strategia capace di contenere gli entusiasmi e, allo stesso tempo, accelerare dove necessario. «Il CIO assume così un ruolo di guida, deve trainare il business ma senza forzare la velocità, perché l’azienda deve evolvere nel suo insieme, non per singole parti» – osserva Bartolozzi.

GESTIRE IL CAMBIAMENTO

All’interno dell’area AFC – amministrazione, finance e controllo di gestione – convivono funzioni profondamente diverse per natura e velocità di evoluzione. «Sono tre ambiti distinti, con dinamiche e ritmi differenti» – spiega Bartolozzi. «L’amministrazione mantiene una forte impostazione transazionale. Una volta registrate le fatture, il lavoro è considerato concluso. In questo contesto, l’innovazione può inizialmente generare resistenze, perché l’automazione viene percepita come una possibile riduzione del ruolo umano. L’approccio deve invece essere chiaro: la digitalizzazione non sostituisce le persone, ma ne amplia le capacità, orientandole verso attività a maggiore valore aggiunto».

Più orientata alla tempestività e all’affidabilità del dato è l’area finance, dove la priorità è avere informazioni nel minor tempo possibile. «Chiusura rapida, bilancio consolidato previsionale, gestione dei flussi di cassa: tutto ciò che consente di leggere l’andamento aziendale quasi in tempo reale fa la differenza».

Il settore controlling, invece, esprime una forte vocazione all’autonomia operativa. «Più metti le persone nelle condizioni di usare la tecnologia, più crescono in efficacia e soddisfazione». In questa direzione Lucart ha introdotto modelli di self-service AI, che permettono la produzione autonoma di report e analisi. A supporto di questo percorso, è stato rivisto il modello operativo, esternalizzando le attività a minor valore e introducendo business analyst dedicati alle singole aree. «Abbiamo un riferimento per ciascun ambito: contabilità clienti, fornitori, finance e controlling» – precisa Bartolozzi. «L’obiettivo è rafforzare la conoscenza dei processi e consolidare il ruolo dell’IT come partner del business». A questo si aggiunge un confronto strutturato con il CFO, costruito su una relazione continua. «Ci incontriamo una volta al mese per un allineamento costante sulle priorità. Questo modello rafforza il dialogo tra IT e Finance e favorisce un approccio realmente collaborativo» – aggiunge il CIO.

AI E QUALITÀ DEI DATI

L’intelligenza artificiale segna una discontinuità importante, ma introduce anche nuovi profili di rischio se non governata nel modo corretto. «Senza un perimetro chiaro, l’AI genera complessità che si traduce in dati non governati e agenti che operano senza controllo. La responsabilità resta sempre in capo a chi la utilizza» – dice Bartolozzi.

Ma prima ancora di definire piattaforme, regole e priorità – serve competenza interna. «Sto seguendo un master sull’intelligenza artificiale al Politecnico di Milano, perché è indispensabile comprenderla a fondo per poterla governare». Una scelta che evidenzia la necessità di un IT sempre più consapevole, non solo esecutivo. Lucart adotta un approccio smart follower: osserva il mercato e introduce rapidamente le soluzioni che si dimostrano efficaci. «Lasciamo agli altri il tempo di sperimentare, poi adottiamo ciò che funziona veramente» – afferma Bartolozzi, delineando una logica tecnopratica all’innovazione.

IL VALORE DI CCH TAGETIK

Nel percorso di evoluzione dei processi finance, CCH Tagetik ha giocato un ruolo chiave. «Quando sono arrivato nel 2012 era già presente con una soluzione di budgeting» – racconta Bartolozzi. «Nel tempo, abbiamo costruito un ecosistema completo. Tra il 2018 e il 2022 abbiamo integrato budgeting, planning, consolidation e forecasting. Un ambiente protetto, ancora on-premise, in cui il finance è padrone dei propri dati». In attesa di nuove funzionalità legate all’intelligenza artificiale, alla base resta un elemento che riveste un’importanza fondamentale: «La fiducia tra CIO e CFO» – spiega il CIO di Lucart. «Una relazione che consente di affrontare anche le pressioni sul ritorno degli investimenti e la necessità di accompagnare le persone verso attività a maggior valore aggiunto».

Un segnale importante arriva dalla governance. «Abbiamo istituito il primo comitato per il governo dell’innovazione digitale, con CIO, amministratore delegato, CFO, direttore delle operations e responsabile HR». Un passaggio che evidenzia quanto il tema sia sentito a livello aziendale. «È fondamentale essere tutti allineati» – conclude Bartolozzi. «Perché l’innovazione digitale non è soltanto tecnologia, ma una responsabilità condivisa che riguarda tutta l’organizzazione».

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Stefano Maio fa il suo ingresso in Wolters Kluwer Tax & Accounting a luglio dello scorso anno, prendendo la guida della funzione vendite della Region South, che comprende Italia e Spagna, con la responsabilità di tutti i canali: diretti, indiretti e partner. Il suo è un osservatorio privilegiato su un mercato «ricco di cambiamenti e caratterizzato da instabilità economica», ma allo stesso tempo attraversato da «una fortissima accelerazione tecnologica sui temi legati all’intelligenza artificiale».

Una dinamica che si riflette anche sul mondo degli studi professionali: «Le sfide sono dettate dall’IA, dalla competitività e gestione dei dati, che richiedono competenze sempre più adeguate». Sul fronte delle imprese, invece, «l’IA è percepita come qualcosa di nuovo ed è richiesta maggiore integrazione tra le soluzioni, insieme alla capacità di presidiare compliance, fiscalità, dati e consulenza». Un’evoluzione che ridefinisce ruoli e organizzazione: «Il professionista non è più chiamato solo a fare adempimenti, ma a entrare nel processo decisionale aziendale».

STRATEGIA E NUOVI MODELLI

Tra il 2024 e il 2025, la spesa in software, hardware e servizi cloud raggiunge quota due miliardi di euro. Un mercato sostenuto da una platea ampia ma frammentata – circa 1,4 milioni di professionisti e fino a 300mila studi, per lo più di piccole e medie dimensioni (dati Confprofessioni e Osservatorio Professionisti e Innovazione Digitale – POLIMI). Oltre 69mila sono gli studi di commercialisti, che contribuiscono per circa l’1% al PIL nazionale (dati Rapporto 2024 – Albo dei Dottori Commercialisti e degli Esperti Contabili).

L’adozione dell’intelligenza artificiale accelera in modo trasversale. Lo conferma anche Jason Marx, CEO di Wolters Kluwer Tax & Accounting, che già nella presentazione della ricerca “Future Ready Accountant 2025” ha delineato le direttrici del cambiamento. «Stiamo passando da un modello in cui lo sviluppo richiede mesi o anni a cicli molto più rapidi, nell’ordine di poche settimane» – spiega Maio. «Ma il vero punto è il metodo: prima si costruisce la cultura, poi si introducono i nuovi strumenti». Da questo approccio nasce l’investimento sulla formazione interna, con una Academy dedicata a «educare le persone a lavorare con l’IA, supportata da assistenti virtuali che facilitano l’interazione con il cliente e la comprensione dei bisogni».

L’intelligenza artificiale diventa così un abilitatore: «Non sostituisce la persona, ma sostituisce chi non la utilizza». Allo stesso tempo, rappresenta un moltiplicatore di efficienza: «La capacità di esplorare e analizzare le informazioni si moltiplica. La decisione resta prerogativa umana, ma diventa più data-driven e consapevole, con impatti tangibili sulla velocità operativa, l’automazione delle attività ripetitive e la riduzione degli errori» – spiega Maio. In questo scenario, si inserisce il lancio di Genya Dichiarativi con IA integrata, la nuova funzionalità della piattaforma cloud Genya, che supporta commercialisti ed esperti fiscali nella compilazione delle dichiarazioni, a partire dall’IVA 2026.

EVOLUZIONE GIÀ IN CORSO

Secondo la ricerca Future Ready Accountant, tra i professionisti che già utilizzano l’IA, il 65% segnala una maggiore disponibilità di insight finanziari in tempo reale, il 61% un miglioramento nelle attività di ricerca e apprendimento e il 59% un aumento dell’accuratezza dei dati.

In Italia la maggior parte dei professionisti si concentra ancora sulle attività contabili tradizionali: «Siamo a metà del guado. Il cambiamento è comunque in atto» – spiega Maio. «Grazie all’IA, il commercialista può dedicare più tempo ad attività a maggior valore aggiunto e sta evolvendo verso un ruolo di consulente strategico». Il modello di go-to-market di Wolters Kluwer Tax & Accounting si fonda sulla presenza territoriale e una rete che combina forza vendita interna, 22 agenzie storiche e un ecosistema di partner e reseller specializzati.

«La prossimità differenziata rappresenta un elemento vincente della strategia commerciale che si estende alla Region South nel suo complesso» – spiega Maio. «A entrambi i mercati – Italia e Spagna – offriamo soluzioni analoghe. In particolare, quello spagnolo registra un trend positivo legato alle soluzioni storiche. Al netto dello slittamento dell’obbligo generalizzato di fatturazione elettronica, siamo già presenti nelle grandi aziende grazie all’esperienza italiana, pronti a intercettare le evoluzioni future».

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Nel nuovo ciclo di investimenti europei in AI e cloud, la sfida principale è di aumentare non solo la capacità computazionale, ma ripensare l’infrastruttura che la sostiene. Mentre cresce in modo sostenuto la domanda di nuova potenza installata, di spazi colocation e di data center ad alta densità, Mitsubishi Electric consolida il proprio ruolo nel mercato di riferimento puntando sull’evoluzione delle architetture di raffreddamento – con il passaggio dall’aria al liquido – sul recupero termico e sull’integrazione sistemica dell’impianto.

La competitività si misura sulla capacità di gestire carichi energetici crescenti, ottimizzando consumi, continuità operativa e performance. I principali vincoli allo sviluppo restano la disponibilità di energia, la capacità delle reti e la complessità degli iter autorizzativi. Gli investimenti nel settore restano elevati: tra il 2028 e il 2031 si prevedono 176 miliardi di euro di investimenti in Europa, creando oltre 300mila posti di lavoro altamente qualificati e contribuendo a 138 miliardi di euro di PIL all’anno solo attraverso i colocation data center, con previsioni in aumento fino al 2031 (Fonte EUDCA).

Le infrastrutture di proprietà degli operatori tecnologici globali, i cosiddetti hyperscale-owned data center, continuano a espandersi in tutta Europa, soprattutto in aree geografiche caratterizzate da approvvigionamento energetico da fonti rinnovabili, climi favorevoli e connettività internazionale. Allo stesso tempo, i data center generano un impatto crescente sul tessuto socioeconomico europeo. Anche il mercato italiano dei data center vive una fase di espansione senza precedenti. Digitalizzazione dei servizi, cloud, intelligenza artificiale e sovranità del dato stanno attirando nuovi investimenti strutturali, riducendo il tradizionale divario con i grandi hub europei. Milano resta il principale polo di riferimento, ma l’interesse si estende progressivamente ad altre aree strategiche del Paese, con nuovi progetti greenfield e ampliamenti di infrastrutture esistenti.

Ridondanza strategica

Mitsubishi Electric è una multinazionale globale con attività che spaziano dall’elettronica all’automazione, fino alle soluzioni per la climatizzazione e refrigerazione. All’interno di questo perimetro, la divisione Living Environmental Systems presidia il mercato delle applicazioni commerciali e specialistiche, tra cui quello dei data center.

Gian Luca Favaron, sales national key account section manager Data Center Business della filiale italiana di Mitsubishi Electric Europe, spiega: «Le nostre soluzioni si distinguono per un approccio innovativo. I compressori a velocità variabile e gli algoritmi di controllo consentono di ottimizzare il funzionamento sui carichi parziali che costituiscono la condizione operativa più frequente nei data center moderni». Il risultato è la riduzione dei consumi energetici e il miglioramento concreto del PUE (Power Usage Effectiveness). «L’integrazione di soluzioni di free cooling e hybrid cooling permette inoltre di sfruttare le condizioni climatiche favorevoli, riducendo l’uso dei compressori e migliorando l’efficienza stagionale» – continua Favaron. «Le soluzioni sono sempre personalizzate in quanto le esigenze di un’infrastruttura che ospita sistemi universitari di calcolo avanzato sono diverse, per esempio, da quelle di un centro dati bancario o di un provider di servizi web». Le architetture degli impianti vengono progettate per garantire alti livelli di ridondanza (N+1, 2N), assicurando la continuità di servizio anche in caso di guasto o nei fermi per manutenzione.

Ridondanza e raffreddamento sono strettamente collegati come due livelli complementari di affidabilità e ottimizzazione energetica. «La priorità assoluta è la ridondanza» – interviene Gian Luca Favaron. «Il raffreddamento deve rimanere continuo anche in caso di guasto di una o più unità. Le rimanenti modulano i parametri operativi per regolare la temperatura, ottimizzando in modo dinamico l’efficienza complessiva senza compromettere la sicurezza dei sistemi». Questa regolazione consente di ridurre i consumi e di rendere i sistemi di raffreddamento più sostenibili in funzione dell’adozione di soluzioni più evolute. Anche l’efficienza energetica e la riduzione delle emissioni di anidride carbonica sono collegate.

Mitsubishi Electric, attiva all’interno dell’Italian Datacenter Association (IDA – italiandatacenter.com), contribuisce al dibattito tecnologico e strategico sul futuro delle infrastrutture digitali in Italia. All’interno di IDA, l’azienda è impegnata nel gruppo Sostenibilità e coordina il gruppo di lavoro Heat Recovery, con l’obiettivo di promuovere soluzioni concrete per il recupero e la valorizzazione del calore. «L’Europa sta accelerando sul recupero termico. Il posizionamento dell’azienda è volutamente focalizzato sul raffreddamento che è considerato l’elemento più energivoro del data center e che può esser visto come una potenziale fonte di calore a servizio della comunità» – spiega Alberto Bolzonella, sales national key account manager Data Center Cooling Business. Continua Bolzonella: «Il calore generato dai server non viene più semplicemente dissipato, ma valorizzato. Quando la temperatura richiesta dall’utilizzatore finale o del teleriscaldamento supera quella disponibile, intervengono le nostre pompe di calore. Inoltre, l’energia termica può essere reimpiegata internamente per alimentare servizi ausiliari, come la produzione di acqua calda sanitaria o il riscaldamento degli uffici».

Futuro ad alta densità

Una delle sfide principali è il passaggio dai sistemi tradizionali ad aria a quelli a liquido, resi necessari dall’aumento esponenziale delle densità di potenza nei rack. «Si tratta di un approccio integrato che consente di coprire l’intera filiera del raffreddamento, offrendo un sistema coerente e ottimizzato» – spiega Favaron. «Mitsubishi Electric ha sviluppato una Cooling Distribution Unit specificamente progettata per il raffreddamento a liquido di queste applicazioni, superando i limiti dei sistemi convenzionali ad aria. L’aumento della densità di potenza nei rack, spinto da AI, HPC e workload avanzati, sta accelerando l’adozione del raffreddamento a liquido».

La Cooling Distribution Unit (CDU) di Mitsubishi Electric consente una gestione efficiente e sicura della distribuzione del liquido refrigerante verso i rack, garantendo controllo, affidabilità e integrazione con l’infrastruttura di raffreddamento esistente. Si tratta di una tecnologia abilitante per affrontare carichi elevati e scenari futuri, dove il raffreddamento ad aria non sarà più sufficiente. «Ma il vero valore aggiunto emerge quando la CDU viene inserita in una visione sistemica dell’impianto, capace non solo di raffreddare, ma anche di valorizzare l’energia termica prodotta» – spiega Favaron. «Guardando al futuro, una delle principali novità riguarda il raffreddamento dei server destinati all’intelligenza artificiale. Il data center è destinato a diventare una delle infrastrutture fondamentali dell’economia futura, un nodo produttivo che genera valore, occupazione e opportunità per i territori. Il data center del domani non sarà valutato solo per la sua capacità computazionale, ma per la qualità delle sue infrastrutture e per il modo in cui utilizza l’energia e si integra al tessuto impiantistico del territorio».

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