L’Intelligenza Artificiale sta trasformando le aziende in tutta Europa portando innovazione in tutti gli ambiti e i settori. Eppure, molte aziende vedono le proprie ambizioni sull’AI svanire o ridimensionarsi perchè la propria infrastruttura non è in grado di supportare i carichi di lavoro connessi alle attività di AI.
Gli investimenti ci sono. Le proiezioni mostrano che il mercato dell’AI in Europa sta vivendo una crescita robusta, con una previsione di crescita da circa 105 miliardi di dollari nel 2024 a oltre 640 miliardi entro il 2031, con un CAGR del 35% (Statista). In Italia, secondo l’ultima ricerca dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, nel 2025 il giro d’affari dell’AI ha raggiunto quota 1,8 miliardi di euro, con una crescita del 50% in un solo anno e un’accelerazione che non ha precedenti nel panorama digitale recente. Tuttavia, le infrastrutture legacy, non progettate per i carichi di lavoro eterogenei e complessi come quelli di oggi, possono rappresentare un ostacolo per l’innovazione
Ecco gli elementi chiave per comprendere se la propria infrastruttura può diventare un ostacolo a progetti di AI.
- L’accesso ai dati è un collo di bottiglia, non un abilitatore
I modelli di AI sono alimentati dai dati. Più dati si possono elaborare e più è alta la qualità dei dati, più i risultati diventano accurati ed importanti.
Se l’accesso ai dati è lento e frammentato, se i data scientist dell’azienda passano più tempo ad aspettare il caricamento dei dataset che a costruire modelli, significa che l’infrastruttura non è adeguata. I sistemi storage legacy spesso faticano a fornire l’elevato throughput parallelo necessario per addestrare algoritmi complessi.
In EMEA poi le aziende hanno anche un’altra preoccupazione: il rispetto degli stringenti requisiti normativi, come il GDPR, che prevede standard elevati per la privacy, il consenso e la localizzazione dei dati. L’infrastruttura deve garantire che i dati utilizzati per l’AI non solo siano accessibili tempestivamente, ma anche gestiti e trasferiti in conformità con gli obblighi legali.
Se prendiamo ad esempio il processo di fraud detection, l’analisi in tempo reale infatti è essenziale, ma un panorama dei dati frammentato o lento non solo rischia di far perdere di efficacia l’analisi, ma può anche portare a violazioni dei requisiti di privacy.
Le moderne data platform compliant aiutano a unificare, semplificare e accelerare l’accesso, consentendo un’innovazione sicura e rapida, nel rispetto dei complessi requisiti di privacy e governance.
- Scalare l’infrastruttura server per la prossima ondata di AI
Portare l’IA in produzione è ancora una sfida ad alta intensità di calcolo per la maggior parte delle aziende. Sebbene poche imprese addestrino modelli linguistici di grandi dimensioni da zero, molte stanno implementando l’AI per supportare il processo decisionale in tempo reale, l’analisi dei dati, la computer vision e flussi di lavoro sempre più autonomi, insieme alle applicazioni aziendali esistenti.
Questi workload esercitano una pressione continua sull’infrastruttura server, in particolare quando i server general-purpose operano già vicino alla capacità massima. Quando inferenza dell’AI, elaborazione dei dati e applicazioni core competono per le stesse risorse, le prestazioni ne risentono e il potenziale dell’AI diventa più difficile da concretizzare.
Un’infrastruttura progettata ad hoc, inclusa la computazione accelerata, aiuta le aziende a supportare efficacemente questi workload misti, mantenendo affidabilità e prestazioni prevedibili.
- Una rete congestionata
L’AI non richiede solo potenza di calcolo e storage, ma anche una rete robusta e veloce per spostare enormi dataset tra storage, unità di elaborazione e utenti finali. Una rete lenta o inaffidabile può creare colli di bottiglia importanti, privando di fatto i potenti processori di AI dei dati necessari per funzionare.
Lunghi tempi di trasferimento dei dati, congestione della rete durante le ore di picco di elaborazione e connessioni interrotte che possono interrompere lavori critici di training sono dei campanelli di allarme.
Una rete lenta provoca frustrazione nell’utente e può avere un impatto diretto sulla soddisfazione e sulla fidelizzazione dei clienti. Una struttura di rete ad alta velocità e bassa latenza è essenziale per garantire un flusso di dati fluido e continuo, consentendo alle applicazioni di AI di funzionare come previsto.
- Distribuzione e gestione eccessivamente complesse
Portare un modello di AI dal laboratorio a un ambiente di produzione operativo dovrebbe essere un processo snello. Tuttavia, molte aziende si trovano intrappolate nella complessità.
Se il team IT fatica a fare il provisioning delle risorse, gestire le dipendenze software e scalare le applicazioni, l’infrastruttura sta creando attriti inutili. Un ambiente rigido e configurato manualmente rende difficile sperimentare, iterare e distribuire modelli di AI in modo efficiente.
In un mercato competitivo, questa mancanza di agilità può rappresentare un grave svantaggio. Le infrastrutture moderne semplificano questo percorso con stack software integrati e strumenti di automazione che permettono la rapida distribuzione di applicazioni di AI, la loro facile gestione su scala e su richiesta, favorendo una cultura di innovazione rapida.
- Nessun percorso chiaro per la scalabilità
Una organizzazione può iniziare, anzi spesso è così, con un piccolo progetto di AI; l’importante è che l’infrastruttura sia pronta per evoluzioni future.
Un’infrastruttura basata su un’architettura scalabile e modulare consente di far crescere le risorse di AI in modo continuo sulla base di un modello “pay-as-you-grow” che offre la flessibilità per soddisfare esigenze in evoluzione senza sovrainvestire, garantendo che il percorso verso l’adozione dell’AI sia sostenibile nel lungo periodo.
Costruire le basi per il progresso
Il percorso verso l’implementazione dell’AI non riguarda solo algoritmi e dati, ma la costruzione di una infrastruttura potente e agile che aiuti a superare i limiti dei sistemi legacy. Si tratta di un investimento nel futuro per semplificare la complessità e creare le condizioni affinché l’AI mantenga la sua promessa di guidare un progresso significativo e creare nuove opportunità.
