Nutanix, il valore di un ecosistema cloud per l’AI

Imprenditori, manager, partner e addetti ai lavori insieme per esplorare l’adozione e le potenzialità delle tecnologie basate sull’intelligenza artificiale. A Nutanix AI & Data Summit – a Milano, oltre 200 i partecipanti – si vuole fare il punto sul panorama dell’innovazione tecnologica in Italia basata su cloud e AI e comprendere come affrontare la trasformazione digitale e come portare in azienda i progetti con l’intelligenza artificiale. “Oggi, l’AI non è solo una tecnologia: è un’opportunità senza precedenti per le aziende italiane”, esordisce Benjamin Jolivet, country manager di Nutanix Italia, ed è tema di confronto centrale nei board. “Secondo uno studio di Ambrosetti, l’introduzione capillare di queste tecnologie potrebbe portare un contributo di oltre 300 miliardi di euro al PIl italiano nei prossimi anni, con un incremento della produttività stimato al 18%”. Ma nonostante il potenziale, solo una minima parte delle organizzazioni oggi riesce a scalare i progetti di AI a livello aziendale: competenze e scarsa digitalizzazione gli ostacoli. Prosegue infatti Jolivet: “Su tutte le organizzazioni che adottano progetti di generative AI, solo l’11%, secondo i dati McKinsey riesce a raggiungere una scalabilità effettiva”

Serve allora affidarsi alle infrastrutture AI-ready, tenere al centro efficienza operativa, sicurezza e scalabilità. “A partire dalla consapevolezza di dove siamo oggi nell’enterprise AI, quali sono le sfide, e come possiamo superarle”.

Il panorama italiano si trova a un bivio. Il Pnrr pone l’AI al centro della strategia di innovazione del Paese. Ma “mentre in Cina l’80% delle organizzazioni ha implementato progetti di AI, in Italia i numeri sono ancora molto più bassi”. C’è quindi un enorme potenziale inespresso “e l’obiettivo di Nutanix è semplificare questi progetti, fornendo una scalabilità prevedibile e dimostrando il valore del Tco per le aziende”. Dalla collaborazione con i partner ci si attende quindi un approccio integrato, per affrontare sia le sfide tecniche che quelle organizzative. Jolivet esprime con chiarezza il concetto base: “La potenza dell’AI è nulla se non si è in grado di gestirla. La nostra missione è quindi aiutare le aziende italiane a sfruttare questa tecnologia in modo responsabile e vantaggioso”.

Il percorso verso una piena adozione resta “challenging”. Pierpaolo D’Odorico e Giacomo Ciarlini, rispettivamente co-founder di Datapizza (startup di data scientist) e head of Content & Education, entrano nel vivo dei temi del giorno e mettono a fuoco allora opportunità e difficoltà legate all’adozione dell’AI nelle aziende italiane. D’Odorico, “L’AI è ormai una componente centrale dell’innovazione, con strumenti come i modelli generativi che accelerano attività quotidiane come la creazione di contenuti o l’analisi dei dati”. La GenAI in particolare consente alle aziende di creare modelli personalizzati per esigenze specifiche. “Attraverso le Api, persino team non tecnici possono iniziare a integrare strumenti avanzati nei processi aziendali, migliorando produttività e qualità del lavoro. Ma serve studiare percorsi opportuni”. In particolare Datapizza individua tre fasi principali:

1. Approccio plug-and-play: Le aziende iniziano con strumenti pronti all’uso, come ChatGpt o Copilot, utili per ottenere risultati rapidi senza investimenti tecnologici significativi.
2. Integrazione tecnologica: Le imprese passano alla personalizzazione degli strumenti, sfruttando AI wrapper (livelli addizionali di codice) o sviluppando automazioni interne per rispondere a esigenze specifiche. Fase in cui si avvia una vera integrazione nei processi aziendali.
3. Progetti trasformativi: Le aziende più mature implementano soluzioni AI completamente personalizzate, spesso collaborando con partner tecnologici o costruendo team interni specializzati. Si parla allora di progetti che richiedono un investimento maggiore ma offrono risultati a lungo termine, come miglioramenti radicali nelle operazioni aziendali.

Ci sono anche gli ostacoli, appunto. Ciarlini: “La prima è la mancanza di formazione: le persone non sono preparate a usare l’AI. La tecnologia è disponibile, ma il vero problema è formare i dipendenti e aiutarli a comprendere come integrare questi strumenti nel loro lavoro quotidiano”. Un altro ostacolo è rappresentato dalla difficoltà di costruire soluzioni affidabili e robuste. “Sebbene l’AI offra potenzialità straordinarie – spiega Ciarlini – è proprio vero che la potenza è nulla senza il controllo”. Senza un framework chiaro e un’adeguata gestione, il rischio è quello di implementare soluzioni inefficaci o controproducenti.

Per affrontare queste sfide, D’Odorico e Ciarlini suggeriscono quindi alcune strategie chiave: è fondamentale educare i dipendenti sull’uso degli strumenti AI, partendo dalle basi e mostrando i vantaggi pratici, ma le aziende devono anche stabilire regole chiare sull’utilizzo dell’AI per garantire sicurezza e conformità. Serve poi identificare un gruppo di dipendenti appassionati e competenti, gli AI champion, per diffondere la conoscenza e supportare i colleghi nell’adozione dell’AI ed infine promuovere la sperimentazione con l’AI, premiando idee innovative che migliorano i processi aziendali.

Nutanix, una proposta di AI e cloud per fare ecosistema

E si arriva ai temi tecnici. Il percorso di sviluppo tecnologico di Nutanix nel tempo si trova oggi su un punto di convergenza vantaggioso ad indirizzare le richieste aziendali su cloud e AI, ne parla Leonardo Boscaro, Seur & Meda leader Modern Apps & Data di Nutanix, che mette a fuoco questi sviluppi dalla loro origine nell’iperconvergenza fino alla transizione verso piattaforme completamente cloud-native, progettate per soddisfare le esigenze complesse delle aziende, in particolare, per Nutanix, quelle enterprise. “Non si tratta infatti – sarebbe semplice – di indirizzare solo le esigenze delle startup che possono partire da zero con architetture cloud-native, ma di collaborare con aziende che hanno alle spalle uno storico di applicazioni legacy e che devono affrontare la sfida di integrare le nuove tecnologie senza rinunciare all’efficienza operativa”. Nutanix per questo offre una piattaforma che consente di gestire sia i sistemi esistenti sia le innovazioni emergenti, come l’intelligenza artificiale e le infrastrutture containerizzate. “Il punto focale – prosegue Boscaro – è la self-service automation, che permette agli utenti di accedere rapidamente alle risorse necessarie senza preoccuparsi delle complessità tecniche sottostanti”.

Nutanix per questo ha mosso i primi passi nel settore IT circa 15 anni fa, concentrandosi in primis proprio sull’iperconvergenza, un paradigma che semplifica la gestione delle risorse infrastrutturali. Boscaro: “I Cio che hanno adottato Nutanix cercavano una soluzione per eliminare le complessità legate all’hardware e concentrarsi sulle esigenze degli utenti IT”. E l’iperconvergenza ha permesso di integrare gestione hardware e software in un unico sistema, rendendo più agile l’intero ecosistema aziendale. Nutanix ha introdotto quindi una seconda ondata di innovazione, focalizzata sulle cloud platform. E’ entrato in gioco l’approccio basato su Kubernetes, per la gestione di container e l’orchestrazione delle applicazioni moderne con agilità. “E oggi l’azienda offre un ecosistema integrato che include soluzioni per la gestione dei dati, sia strutturati che non strutturati, rispondendo alle esigenze crescenti di analisi dei big data e intelligenza artificiale. Il nostro obiettivo è allora oggi fornire un’unica console di gestione per tutte le risorse aziendali, sia on-premise che nel cloud pubblico. Questo garantisce la stessa semplicità operativa di un cloud pubblico, ma con il controllo necessario per le aziende che non possono spostare tutto sul cloud”.

La vision di Nutanix ora va oltre ancora con il progetto Beacon. Annunciato due anni fa, rappresenta un passo decisivo verso gli scenari completamente cloud-native. Boscaro: “Il primo risultato di questa evoluzione, Nutanix Kubernetes, l’engine è già operativo su piattaforme come Aws EC2, ed offre alle aziende la possibilità di lavorare in ambienti ibridi o completamente cloud-native”.​ Si innesta qui l’estensione della partnership con l’yperscaler con l’obiettivo di semplificare la migrazione al cloud e migliorare la gestione dei carichi di lavoro tra ambienti on premise e cloud. Grazie a Nutanix Cloud Clusters (NC2) su Aws, i clienti possono beneficiare di un ambiente coerente per eseguire applicazioni, accedere a servizi Aws avanzati (come database, storage e AI) e mantenere alti livelli di sicurezza e scalabilità. La soluzione NC2 consente una migrazione agile e a basso rischio, eliminando la necessità di costosi interventi di refactoring e migliorando l’efficienza con la portabilità bidirezionale. Oltre a questo si guadagna in flessibilità e scalabilità, garantendo l’automazione lungo l’intero stack hybrid cloud. I clienti possono utilizzare le risorse bare-metal di Aws con un unico pannello di controllo e strumenti di automazione coerenti, semplificando la gestione delle applicazioni e riducendo i costi.

Una transizione quella proposta da Nutanix, che riflette un cambiamento nel mercato globale. Le aziende necessitano di piattaforme che combinino semplicità operativa, flessibilità e integrazione nativa con i principali cloud provider. Il vantaggio di una scelta come quella di Nutanix risiede nella flessibilità e nel controllo.
Non tutte le aziende possono o vogliono migrare completamente al cloud pubblico, sia per motivi di compliance che per esigenze di sicurezza o costi operativi e Nutanix propone una soluzione che unisce i vantaggi di un’infrastruttura on-premise con quelli del cloud pubblico. La gestione unificata delle risorse attraverso un’unica piattaforma semplifica le operazioni IT e la possibilità di sfruttare le tecnologie più avanzate senza compromettere la sicurezza o la conformità normativa.​ In particolare il progetto Beacon indirizza tre obiettivi strategici per Nutanix: mira a fornire alle aziende la capacità di operare in ambienti completamente cloud-native o in modalità ibrida, integrando le risorse on-premise con quelle dei principali cloud provider pubblici (1); permette alle aziende di distribuire e gestire workload su diverse piattaforme, inclusi Aws e altri provider cloud, mantenendo un alto grado di controllo e semplicità (2)​; si propone di integrare strumenti avanzati per supportare applicazioni moderne, analisi di dati non strutturati e tecnologie di intelligenza artificiale, garantendo la compatibilità con i framework esistenti (3). La rinnovata ed estesa partnership con Aws entra in gioco proprio su questo punto.
L’intero portafoglio Nutanix sarà trasformato nei prossimi anni per diventare completamente cloud-native. Questa evoluzione consentirà alle aziende di sfruttare appieno le risorse dei cloud pubblici, senza dover abbandonare le infrastrutture legacy o rinunciare alla gestione centralizzata che caratterizza le soluzioni Nutanix.

Nutanix Enterprise AI

I progetti trovano sulla base di questa proposta il fondamento per l’astrazione necessaria dai vincoli infrastrutturali. Ma il “nocciolo” dell’integrazione dell’AI nei workload aziendali rappresenta il necessario passo successivo da risolvere. Jason Langone, senior director of Global AI Business Development, e Marco Del Plato, senior system engineer manager, spiegano allora come Nutanix Enterprise AI stia ridefinendo l’integrazione dell’intelligenza artificiale (AI) nelle aziende.

Si parla di una platform che non solo semplifica l’adozione dell’AI generativa (GenAI) ma offre anche la flessibilità necessaria alle organizzazioni che desiderano utilizzare modelli e dati in ambienti sicuri, sia on-premise che nei cloud pubblici. Nutanix Enterprise AI consente alle aziende di eseguire carichi di lavoro GenAI integrando i dati privati con le risorse cloud pubbliche. Grazie alla compatibilità con le piattaforme Kubernetes, è possibile scalare e distribuire modelli linguistici di grandi dimensioni riducendo il tempo necessario. Langone in particolare rimarca come la piattaforma affronti i principali ostacoli all’adozione dell’AI: “Molte aziende hanno bisogno di un’infrastruttura che garantisca sicurezza e governance per proteggere la proprietà intellettuale generata dai modelli AI. Nutanix offre la possibilità di eseguire questi carichi di lavoro su risorse sotto il diretto controllo aziendale”​​.

La piattaforma Nutanix Enterprise AI si presenta con le seguenti funzionalità: dispone di un repository centralizzato per i modelli che consente di gestire e autorizzare i modelli AI all’interno di un’organizzazione con governance e controlli di accesso basati sui ruoli; permette di implementare modelli linguistici utilizzando pochi passaggi, con supporto per i microservizi Nividia Nim e modelli open source di Hugging Face​; e l’integrazione con Nutanix Kubernetes Platform (Nkp) semplifica la gestione dell’infrastruttura, rendendo possibile l’adozione di AI anche per team IT meno esperti​.

Tra i principali casi d’uso evidenziati da Marco Del Plato vi sono quindi l’analisi dei dati ed il rilevamento delle frodi –“Utilizzando modelli predittivi e generativi, le aziende possono identificare anomalie e generare report personalizzati, migliorando l’efficienza operativa”​ – la sicurezza avanzata – “L’AI può rilevare minacce e creare policy automaticamente, aumentando la resilienza delle infrastrutture aziendali​” e la possibilità di generare contenuti – “I modelli GenAI aiutano a generare documentazione tecnica, codice e contenuti creativi personalizzati​”.

Uno degli aspetti più innovativi di Nutanix Enterprise AI è il suo modello operativo ibrido e multicloud, che consente alle aziende di distribuire i carichi di lavoro AI nel cloud pubblico, on-premise e all’edge. E, spiega Langone, “proprio grazie all’integrazione con Nvidia, Nutanix offre prestazioni ottimali per i modelli AI più avanzati, supportando la personalizzazione e la gestione dei dati sensibili in modo sicuro”​​. La piattaforma è poi progettata per ridurre le barriere tecniche, trasformando gli amministratori IT in esperti di AI. Inoltre, il modello di pricing trasparente basato sull’infrastruttura elimina i costi imprevedibili legati all’uso di modelli pubblici, incentivando le aziende a sperimentare e innovare​.

Riflessi di AI nello scenario italiano

Nutanix AI & Data Summit offre infine un interessante momento di confronto tra gli addetti ai lavori in chiusura della mattinata. Filippo Ligresti, VP & managing director di Dell Technologies Italia, sottolinea come il panorama tecnologico italiano sia ancora in una fase iniziale rispetto all’adozione dell’AI generativa. Ma “accumulare ritardo oggi significa affrontare un gap esponenziale nel medio periodo e l’adozione di tecnologie come l’AI sono già indispensabili per migliorare produttività ed esplorare nuove opportunità di business. Da qui la proposta di Dell Technologies basata sull’idea di AI Factory, come “un’architettura che ottimizza l’integrazione dei dati e l’infrastruttura per i carichi di lavoro AI, sulla base di piattaforme aperte e modulari per gestire l’innovazione e garantire sicurezza”​.

E’ il confronto conclusivo con Benjamin Jolivet, ad offrirci però una chiave di lettura della giornata a 360 gradi. Jolivet richiama il tema di come Nutanix permetta alle aziende di “concentrarsi sugli obiettivi di business, eliminando le complessità legate alla gestione dell’infrastruttura a partire dalla possibilità di ‘organizzare un vero multi-hybrid cloud” e con un Tco effettivamente prevedibile per i clienti, un aspetto critico per progetti di successo nell’ambito AI​. “Che trova un reale apprezzamento in Italia dove Nutanix registra una significativa crescita” attribuibile all’offerta di un modello cloud-based flessibile che permette alle aziende di costruire servizi moderni basati su app native e cloud app, garantendo la possibilità di erogare servizi critici ai propri clienti​.

Tuttavia: “L’Italia presenta ancora un gap digitale significativo e riconosciuto rispetto ad altri Paesi europei nella digitalizzazione. Sebbene il Pnrr miri a colmarlo, il livello di adozione del cloud e delle infrastrutture ibride è ancora basso. Nutanix sta aiutando le aziende italiane a fare i primi passi nel cloud ibrido, offrendo flessibilità e strumenti per accelerare il percorso verso l’innovazione. E’ necessario un cambio di mentalità per sfruttare appieno le opportunità offerte e su questo si tratta di lavorare insieme a tutto l’ecosistema, anche quello dei partner, per cui serve mettersi in gioco nello sviluppo anche di nuove competenze”. E i partner tecnologici giocano a loro volta un ruolo importante: “Nutanix per questo punta a creare un ecosistema collaborativo con partner come Nvidia e DataRobot e lo fa per promuovere la conoscenza e il training. Organizziamo eventi per formare sia clienti sia partner, focalizzandoci sul valore di business. Inoltre, stiamo educando le linee di business al ruolo strategico dell’infrastruttura per supportare l’AI” – ci spiega Jolivet. 

Allo stesso tempo le aziende italiane mostrano una grande reattività verso il tema dell’intelligenza artificiale (AI), pur a fronte di sfide importanti. “I progetti AI nascono per l’80% al di fuori dei reparti IT, ma è fondamentale per l’IT essere pronti a supportarli con infrastrutture adeguate”. Anche perché l’adozione su larga scala è limitata e, come si riportava in apertura, poco più di un progetto su dieci con l’AI generativa entra in mainstream. Questo problema è accentuato nelle grandi imprese, dove le complessità aumentano. Jolivet: “Ecco, la piattaforma Nutanix Enterprise AI affronta queste difficoltà” e, per quanto riguarda nello specifico l’Italia, prosegue e conclude Jolivet, “sono proprio isettori con minori regolamentazioni, come il manifatturiero, quelli più attivi. Qui, l’AI viene usata per ottimizzare i processi produttivi e la manutenzione predittiva, anche sulla base di investimenti limitati. Invece, settori regolamentati, come il bancario, avanzano più lentamente, a causa di vincoli di sicurezza e conformità. Ma l’attenzione è alta, le banche usano l’AI per migliorare l’efficienza interna, come la gestione delle frodi, e per supportare i dipendenti attraverso assistenti virtuali”. L’obiettivo resta sfruttare la tecnologia, semplificando la gestione infrastrutturale, senza compromettere la sicurezza​. 

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