Veeam ha scelto VeeamON 2026, a New York City, per presentare una serie di novità che mostrano con chiarezza la direzione della società: trasformare la protezione dei dati in una piattaforma più ampia di resilienza, governance e controllo per ambienti ibridi, multi-cloud e sempre più influenzati dall’intelligenza artificiale agentica.
Le novità principali sono Veeam Data Platform v13.1, il nuovo DataAI Resilience Module all’interno della Veeam DataAI Command Platform, Veeam Intelligent ResOps e il Data and AI Trust Maturity Model. Insieme, questi annunci puntano a rispondere a un problema concreto: nelle imprese moderne backup, sicurezza, governance, identità, dati di produzione e attività degli agenti AI sono spesso gestiti con strumenti separati. Il risultato è una visibilità frammentata, con più complessità operativa e maggiori difficoltà nel capire cosa sia protetto, cosa sia cambiato, cosa debba essere ripristinato dopo un incidente e quali azioni dell’AI possano essere comprese, controllate e validate.
La strategia di Veeam è riunire questi elementi in un livello di gestione comune, capace di coprire workload, ambienti, identità, autorizzazioni, dati in produzione e backup. È una visione che sposta il baricentro dalla sola protezione dei dati alla resilienza operativa e alla fiducia dimostrabile nell’AI, con un ruolo crescente per l’intelligenza artificiale non come elemento accessorio, ma come parte strutturale della gestione del rischio.
Veeam Data Platform v13.1 rafforza protezione, portabilità e sicurezza
Veeam Data Platform v13.1 introduce più di 70 nuove capacità e funzionalità, con l’obiettivo di accelerare la modernizzazione dell’infrastruttura e rafforzare la resilienza dei dati. La nuova versione estende la protezione portabile su un numero maggiore di hypervisor, migliora il ripristino delle identità, potenzia le protezioni di sicurezza e introduce nuove funzioni che saranno dettagliate più vicino alla disponibilità generale.
Uno dei punti più rilevanti riguarda la portabilità su un numero illimitato di hypervisor. Per le aziende impegnate in strategie di modernizzazione, Veeam punta a ridurre la necessità di re-platforming complessi, con un’attenzione specifica anche a OpenShift Virtualization. È un passaggio importante perché molte organizzazioni stanno ripensando le proprie architetture virtualizzate, ma non sempre possono permettersi migrazioni invasive o lunghi progetti di riconfigurazione.
La piattaforma rafforza anche la resilienza delle identità, con il ripristino delle foreste Active Directory, un tema critico negli scenari di attacco ransomware e compromissione degli ambienti Microsoft. Il recupero delle identità non è più un’area secondaria del disaster recovery: senza Active Directory, molte organizzazioni non riescono a ripristinare correttamente applicazioni, accessi e processi aziendali.
Sul fronte cybersecurity, Veeam Data Platform v13.1 amplia il rilevamento delle minacce, con scansioni che copriranno AWS, Azure, NAS e Microsoft 365. A questo si aggiungono il rilevamento malware integrato, il supporto per FIPS ibrido e la crittografia post-quantistica. La direzione è chiara: la resilienza dei dati non può più essere separata dalla sicurezza, soprattutto quando backup e repository diventano obiettivi diretti degli attaccanti.
Veeam introduce inoltre elementi di economia della resilienza più intelligente, con archiviazione NAS, conservazione a lungo termine a costi ridotti e tariffe di storage inferiori. Il tema economico non è marginale: più crescono i dati da proteggere, più il costo della conservazione diventa una variabile determinante nella sostenibilità delle strategie di backup e recovery.
Dal backup alla gestione unificata della resilienza dei dati
La nuova versione della piattaforma si inserisce in una strategia più ampia che include ambienti isolati, dark site e contesti sovrani. Veeam descrive questa evoluzione come una soluzione ibrida SaaS che estende gli ambienti on-premises della Veeam Data Platform al cloud tramite la Veeam DataAI Command Platform, per gestire protezione e ripristino dei dati.
È un’impostazione pensata per grandi aziende distribuite, ambienti multi-team e multi-regione, organizzazioni soggette a requisiti di conformità e realtà che devono mantenere controllo sui dati pur sfruttando strumenti centralizzati di gestione. La resilienza, in questo modello, non viene trattata come una funzione locale legata a singoli workload, ma come una capacità trasversale da orchestrare su scala.
“In un mondo definito da ransomware incessanti, rapida trasformazione dell’infrastruttura e accelerazione dell’innovazione AI, garantire la resilienza dei dati non è mai stato così complesso,” ha dichiarato Rehan Jalil, Presidente Products and Technology di Veeam. “Strumenti di dati frammentati, dalla sicurezza alla governance fino alle operations, riducono la visibilità, aumentano l’overhead e lasciano lacune invisibili. Con Veeam Data Platform v13.1 e il nostro DataAI Resilience Module nella DataAI Command Platform, stiamo rendendo le operazioni di resilienza più potenti e intelligenti, così che le organizzazioni possano ripristinare in modo pulito e rapido e mantenere dati affidabili pronti per il futuro guidato dall’AI.”
La dichiarazione sintetizza il punto centrale della proposta: rendere il ripristino più rapido e pulito, ma anche trasformare il dato protetto in un elemento affidabile per l’uso futuro dell’AI. In altre parole, il backup non è più solo una polizza contro la perdita di dati, ma una base di fiducia per processi automatizzati e agentici.
DataAI Resilience Module porta visibilità e agenti AI nelle operations
Il DataAI Resilience Module rappresenta il primo passo verso un’esperienza unificata su tutte le offerte Veeam. È progettato per abilitare funzionalità di intelligence e capacità agentiche all’interno della Veeam DataAI Command Platform, sfruttando il DataAI Command Graph come livello di collegamento tra dati, workload, protezione, sicurezza e operazioni.
Il modulo introduce una visibilità centralizzata su resilienza dei dati, postura di sicurezza, salute operativa e readiness. In pratica, l’obiettivo è offrire ai team una vista più coerente dello stato dell’ambiente, evitando di dover ricostruire manualmente informazioni sparse tra console, log, strumenti di sicurezza e sistemi di backup.
Una delle funzioni chiave è la ricerca globale con inventario, pensata per rispondere rapidamente a domande operative come “il workload X è protetto?”. Da questa visibilità dovrebbe essere possibile passare all’azione, dal ripristino di un singolo file fino al recupero completo di un sito o di una clean room.
Il modulo punta anche a ridurre le frizioni nelle operazioni di Day 2, cioè nella gestione e nel monitoraggio continuativi, e a limitare il rischio di configurazioni errate grazie a una maggiore coerenza nella configurazione nel tempo. È un aspetto rilevante perché, nelle grandi infrastrutture, molti problemi di resilienza non derivano dall’assenza di strumenti, ma da configurazioni incoerenti, policy non allineate o coperture non verificate.
Veeam prevede inoltre agenti AI integrati, utilizzabili tramite comandi in linguaggio naturale per attività come troubleshooting dei log in tempo reale, gestione automatizzata dei ticket e pianificazione predittiva della capacità. L’obiettivo è evitare che l’ambiente di backup resti indietro rispetto all’evoluzione dell’infrastruttura e dei carichi di lavoro.
Veeam Intelligent ResOps collega contesto dei dati e ripristino
Accanto a Veeam Data Platform v13.1 e al DataAI Resilience Module, uno degli annunci centrali di VeeamON 2026 è Veeam Intelligent ResOps. La soluzione unifica il contesto dei dati e il ripristino, con un approccio pensato per l’era dell’AI agentica, in cui le modifiche possono propagarsi a velocità macchina e coinvolgere rapidamente grandi quantità di informazioni.
Il problema affrontato è concreto: quando le informazioni sullo stato dei dati sono scollegate dai processi di recovery, la risposta agli incidenti rallenta. I team possono sapere di avere punti di ripristino disponibili, ma non sempre sono in grado di capire subito cosa sia cambiato, quali dati siano coinvolti, se siano sensibili o regolamentati, chi vi abbia avuto accesso e quale parte dell’ambiente debba essere recuperata.
Veeam Intelligent ResOps punta a ridurre questo divario. La soluzione consente di eseguire backup e conservazione dei dati in modo più intelligente, dare priorità alla risposta agli incidenti con un contesto chiaro su ciò che è cambiato, incluse le modifiche guidate dall’AI, e ripristinare solo i dati interessati. L’obiettivo è evitare rollback estesi, ridurre le interruzioni e accorciare i tempi di recupero.
Veeam precisa che Intelligent ResOps non è al momento un’offerta autonoma. Viene venduta come estensione delle principali soluzioni di resilienza dell’azienda sulla Veeam DataAI Command Platform, aggiungendo contesto e intelligence a capacità già esistenti di backup e ripristino.
“Troppe aziende operano alla cieca senza una chiara visibilità su quali dati possiedono, cosa è cambiato e cosa è realmente a rischio”, ha affermato Rehan Jalil. “In questa era di AI agentica, la resilienza non può essere reattiva. Veeam Intelligent ResOps è l’unica soluzione che connette dati, identità e contesto AI con le azioni di ripristino su produzione e backup, grazie al DataAI Command Graph, così le organizzazioni possono individuare rapidamente l’impatto e ripristinare solo ciò di cui hanno bisogno, nient’altro”.
Il messaggio è netto: il ripristino non deve più essere ampio per prudenza, ma preciso perché guidato dal contesto.
DataAI Command Graph come livello di intelligence unificata
Al centro di Veeam Intelligent ResOps c’è il DataAI Command Graph. Questo livello di intelligence mappa continuamente dati, utenti, autorizzazioni, agenti AI, attività e stato di protezione, con l’obiettivo di fornire contesto azionabile tra gli ambienti.
Il DataAI Command Graph serve a rispondere a domande operative che, nelle infrastrutture moderne, diventano sempre più complesse: quali dati possiede l’organizzazione, quali sono più importanti, quali sono a rischio, quali sono protetti, quali sono ridondanti, obsoleti o triviali, chi o cosa può accedervi e cosa è cambiato nel tempo.
In questo modello, la resilienza non dipende solo dall’esistenza di una copia di backup, ma dalla capacità di interpretare il significato e il rischio del dato. Se un agente AI modifica migliaia di file, se un utente con privilegi eccessivi espone informazioni regolamentate o se una policy di conservazione non è allineata al rischio effettivo, il backup da solo non basta. Serve una correlazione tra dati, identità, accessi, attività e stato di protezione.
Veeam Intelligent ResOps introduce quindi intelligenza contestuale per identificare dati sensibili, regolamentati, critici per il business o ROT, cioè ridondanti, obsoleti o triviali. Questa classificazione serve a guidare decisioni di resilienza più precise, soprattutto nelle fasi di preparazione, risposta agli incidenti e ripristino.
La soluzione abilita anche un ripristino chirurgico, recuperando solo ciò che è necessario invece di avviare restore ampi e impattanti. In parallelo, l’intelligenza sul ciclo di vita dei dati evidenzia i punti critici legati ai dati ROT, l’esposizione al rischio di conservazione e le policy non allineate che aumentano il rischio e gonfiano i volumi di backup.
Microsoft 365 è il primo workload supportato
Microsoft 365 è il primo workload supportato da Veeam Intelligent ResOps. La scelta è coerente con il ruolo centrale che Microsoft 365 ha nelle aziende: SharePoint, OneDrive, Teams ed Exchange ospitano una quota rilevante di dati sensibili, regolamentati e operativi.
Veeam basa questa estensione sulla propria esperienza nella protezione di 25 milioni di utenti Microsoft 365. Intelligent ResOps fornisce un contesto condiviso tra produzione e backup per SharePoint, OneDrive, Teams ed Exchange ed è disponibile come componente aggiuntivo per Veeam Data Cloud for Microsoft 365.
Per i team IT e di sicurezza, questo significa poter individuare dati sensibili, regolamentati e ROT sia in produzione sia nei backup. Significa anche tracciare l’attività di utenti e Copilot, compreso ciò a cui gli agenti AI possono accedere, condividere o esporre. Il tema è particolarmente rilevante perché l’AI generativa e agentica introduce nuovi livelli di accesso e automazione sopra dati aziendali spesso già complessi da governare.
La promessa operativa è il ripristino in pochi minuti, recuperando solo ciò che serve ed evitando restore ampi e lenti. In uno scenario in cui un’azione errata, umana o automatizzata, può modificare rapidamente molti contenuti, la capacità di circoscrivere l’impatto diventa un vantaggio concreto.
Agent Commander e Intelligence Agent per indagini e decisioni operative
Veeam Intelligent ResOps introduce anche funzionalità orientate alla fiducia e alla resilienza nell’AI. Agent Commander offre visibilità sull’attività degli agenti AI e supporta l’investigazione e il rollback di modifiche indesiderate guidate dagli agenti. È un tassello importante perché, con l’aumento dell’automazione, diventa necessario capire non solo quale utente abbia agito sui dati, ma anche quale agente o quale processo AI abbia generato una modifica.
L’Intelligence Agent consente invece di interrogare Veeam come agente di intelligence integrato, ottenendo insight in linguaggio naturale sui dati e sull’AI. L’obiettivo è accelerare investigazioni, report e decisioni operative quotidiane, riducendo il tempo necessario per passare dal problema alla diagnosi e poi all’azione.
Queste funzionalità sono coerenti con la logica della Veeam DataAI Command Platform, descritta come il punto in cui dati, accessi, identità e AI convergono in un unico livello di fiducia connesso. La piattaforma copre sia i dati in produzione sia quelli di backup e include agenti, identità e modelli nell’intero ecosistema IT di un’organizzazione.
Le capacità integrate della piattaforma sono cinque: DataAI Command Graph, DataAI Security, DataAI Governance, DataAI Compliance & Privacy e DataAI Resilience. La resilienza diventa quindi una componente di un quadro più ampio, in cui protezione, sicurezza, conformità, privacy e governance dei dati devono operare insieme.
Data and AI Trust Maturity Model misura la fiducia reale nell’AI
Il terzo tassello della strategia presentata a VeeamON 2026 è il Data and AI Trust Maturity Model, un framework basato sulla ricerca e validato dai clienti, progettato per aiutare le organizzazioni a valutare, confrontare e rafforzare l’efficacia con cui governano e rendono operativa l’AI.
Il punto di partenza è il divario tra adozione e controllo. La maggior parte delle aziende ha già iniziato a usare l’intelligenza artificiale, spesso anche in più funzioni aziendali. Ma l’adozione non equivale automaticamente alla capacità di governare l’AI, soprattutto quando questa evolve da strumenti di supporto ad agenti autonomi in grado di operare sui dati aziendali a velocità macchina.
Secondo una ricerca condotta da Emerald Research Group per conto di Veeam, molte organizzazioni hanno accelerato più rapidamente sull’adozione dell’AI che sulla costruzione dei framework necessari per identità, basi dati e governance. Questo crea un problema molto concreto: le aziende possono dichiararsi pronte a scalare l’AI, ma non sempre riescono a dimostrare questa preparazione davanti a un consiglio di amministrazione, a un revisore o a un’autorità regolatoria.
La questione, quindi, non è più solo se l’AI venga utilizzata. La vera domanda è se le sue azioni possano essere comprese, controllate e validate. È su questo terreno che Veeam posiziona il Data and AI Trust Maturity Model: uno strumento per ridurre la distanza tra preparazione percepita ed esecuzione reale, aiutando i leader a capire dove si trovano, quali gap devono colmare e quali priorità affrontare per passare dalla sperimentazione a un’AI responsabile e pronta per la produzione.
Dodici dimensioni e cinque livelli di maturità
Il modello valuta la maturità dell’AI attraverso 12 dimensioni e mappa i progressi lungo cinque livelli, da una gestione ad hoc fino allo status di leader di riferimento. L’obiettivo è identificare dove esistono controlli, dove questi controlli si interrompono nelle condizioni operative reali e quali priorità debbano essere affrontate per rafforzare fiducia, governance e resilienza.
“La fiducia nell’AI è elevata, ma non è sufficiente a garantirne una crescita su larga scala,” ha dichiarato Anand Eswaran, CEO di Veeam. “La nostra ricerca mostra che, sebbene la maggior parte delle organizzazioni ritenga di essere pronta a scalare l’AI in modo sicuro e responsabile, molte faticano a dimostrare questa preparazione in un contesto di governance aziendale, audit o regolamentazione. Il Data and AI Trust Maturity Model fornisce ai leader un modo chiaro e oggettivo per comprendere la propria reale posizione, identificare i gap di esecuzione e definire le priorità delle capacità necessarie per rendere operativa la fiducia nell’AI, e non solo aspirare ad essa. Questo è fondamentale in un mondo agentico.”
La logica del modello è utile perché sposta la discussione dall’entusiasmo per l’AI alla prova operativa. Una governance dichiarata non basta, se poi l’organizzazione non è in grado di produrre evidenze, ricostruire responsabilità, dimostrare controlli o garantire continuità in caso di incidente.
Il divario tra fiducia dichiarata e prove dimostrabili
La ricerca alla base del Data and AI Trust Maturity Model si fonda sulle opinioni di 300 senior leader aziendali e tecnologici, inclusi dirigenti C-level responsabili di dati, sicurezza, rischio e strategia tecnologica. I risultati mostrano un divario costante tra ambizione nell’AI, fiducia dichiarata e preparazione operativa.
Quasi sette organizzazioni su dieci dichiarano che l’AI è integrata in più funzioni aziendali o centrale per le proprie operazioni. Questo significa che sistemi e agenti AI interagiscono ormai ogni giorno con dati di produzione sensibili, informazioni dei clienti e workflow decisionali. La fiducia dei dirigenti è alta: l’80% dei leader afferma di sentirsi sicuro della propria capacità di scalare l’AI in sicurezza nei prossimi due anni.
Il problema è che questa fiducia spesso non poggia su evidenze solide. Quasi la metà dei dirigenti riconosce che la propria sicurezza è guidata più dall’intuizione che da prove dimostrabili e pronte per un audit da fornire agli stakeholder esterni.
La scalabilità dell’AI sta inoltre facendo emergere sfide di esecuzione. Il 52% delle organizzazioni segnala che le iniziative AI sono state ridimensionate negli ultimi 18 mesi, quattro su dieci hanno registrato ritardi e il 28% ha interrotto completamente alcune iniziative. Gli ostacoli principali non sono solo tecnologici: pesano lacune nelle competenze di AI e machine learning, difficoltà nell’integrare l’AI nei workflow e nei sistemi esistenti, incertezza normativa, limiti nella qualità dei dati e problematiche di explainability.
Anche la governance è in ritardo rispetto all’adozione. Quasi nove organizzazioni su dieci dichiarano di avere policy formali di governance AI in qualche forma, ma solo circa una su tre afferma di poter produrre immediatamente evidenze complete per un audit, se richiesto. È qui che il tema della fiducia diventa misurabile: non conta solo avere policy, ma poter dimostrare che funzionano.
Quattro pilastri per rendere operativa la fiducia nell’AI
Il Data and AI Trust Maturity Model non misura soltanto quanto l’AI sia stata adottata, ma quanto i controlli, le responsabilità e le pratiche operative funzionino in condizioni reali. Il framework organizza la preparazione della fiducia attorno a quattro pilastri fondamentali: comprensione, protezione, resilienza e potenziamento.
La comprensione riguarda la visibilità e il contesto su dati, asset AI, lineage e rischio. La protezione copre governance delle identità e degli accessi, privacy e controlli di protezione dei dati. La resilienza include backup, affidabilità del ripristino e continuità operativa per dati critici e servizi dipendenti dall’AI. Il potenziamento riguarda invece la readiness di dati affidabili per supportare uno sviluppo e un’adozione responsabili dell’AI.
“Il successo dell’AI dipende dalla solidità della base dati, ma è proprio qui che le organizzazioni risultano più esposte,” ha dichiarato Krista Case, Principal Analyst presso theCUBE Research. “Sebbene tre quarti delle organizzazioni abbiano già implementazioni AI mature o operative, meno di un terzo effettua il backup di almeno la metà dei dati generati dall’AI, secondo la nostra ricerca. E questo si traduce direttamente in un rischio reale. Gli attaccanti colpiscono direttamente il livello dati attraverso inference, corruzione, data poisoning ed esfiltrazione. I professionisti hanno bisogno di insight strutturati e confrontabili che colleghino i controlli tecnici a risultati concreti di business e di compliance. Il Data and AI Trust Maturity Model di Veeam colma questo divario.”
Il passaggio è importante perché lega direttamente il tema dell’AI alla protezione dei dati. Se i dati generati, modificati o utilizzati dall’AI non sono adeguatamente governati, protetti e recuperabili, l’adozione dell’intelligenza artificiale aumenta la superficie di rischio invece di ridurla.
Assessment, benchmark e roadmap per la governance dell’AI
Il modello viene applicato attraverso il Data and AI Trust Maturity Assessment, un’attività consulenziale erogata dagli specialisti e dai leader di strategia di Veeam in ambito dati, sicurezza e AI. L’assessment produce un punteggio complessivo di maturità sulle 12 dimensioni del modello, un confronto con benchmark per definire urgenza e contesto basati su dati oggettivi, raccomandazioni prioritarie e una roadmap pragmatica per rafforzare la fiducia nel tempo.
L’obiettivo è fornire anche insight pronti per il livello executive, utili per la supervisione del board, per le conversazioni con gli auditor e per il monitoraggio di progressi misurabili. In sostanza, Veeam propone di rendere la fiducia nell’AI un tema verificabile, non una dichiarazione di principio.
Il Data and AI Trust Maturity Assessment sarà disponibile a livello globale nel corso dell’anno, con una distribuzione guidata dai partner che verrà ampliata progressivamente nel tempo. I partecipanti a VeeamON 2026 New York City possono interagire direttamente con gli esperti Veeam e registrarsi per l’assessment.
Una base comune per grandi aziende distribuite
Veeam rivendica una base installata di oltre 550.000 clienti a livello globale. Con Veeam Data Platform, la società copre ambienti fisici, virtuali e cloud, puntando sulla protezione, sulla sicurezza e sul recupero dei dati anche in scenari di ransomware. Con il DataAI Resilience Module, Intelligent ResOps e il Data and AI Trust Maturity Model, queste capacità vengono ricondotte verso una gestione più unificata, in cui il valore non è solo avere backup disponibili, ma sapere in modo continuo cosa è protetto, cosa è esposto, cosa è cambiato e quali controlli sono dimostrabili.
Per le grandi aziende distribuite, questo può tradursi in una gestione più coerente di ambienti multi-team e multi-regione, con requisiti di conformità e necessità di controllo sui dati. La prospettiva è una piattaforma capace di evolvere nel tempo con ulteriori capacità di intelligence, automazione e miglioramenti basati su assessment.
Il punto critico, come sempre, sarà la capacità di trasformare una visione ampia in operatività quotidiana semplice. Veeam sta costruendo una proposta molto estesa, che va dal backup tradizionale alla resilienza guidata dal contesto, dalla governance dell’AI alla fiducia misurabile. Il vantaggio potenziale è evidente: meno silos, più visibilità, ripristini più precisi e controlli più dimostrabili. La sfida sarà mantenere questa architettura comprensibile e governabile per team IT già sotto pressione.
Disponibilità prevista nel terzo trimestre 2026
Veeam Data Platform v13.1 e il DataAI Resilience Module saranno generalmente disponibili all’inizio del terzo trimestre 2026 attraverso la rete globale di partner autorizzati, rivenditori e distributori Veeam.
Veeam Intelligent ResOps è stato annunciato a VeeamON New York il 12 maggio 2026 ed è la prima offerta di resilienza sulla Veeam DataAI Command Platform. Il primo workload supportato è Microsoft 365, con disponibilità come componente aggiuntivo per Veeam Data Cloud for Microsoft 365.
Il Data and AI Trust Maturity Assessment sarà disponibile a livello globale nel corso dell’anno, con estensione progressiva della distribuzione tramite partner.
