L’intelligenza artificiale ridefinisce i bisogni di tecnologie ed allo stesso tempo richiede di trasformare infrastrutture, processi e modelli di business. In questo scenario di accelerazione continua, a valle di Dell Technologies World 2025, l’azienda condivide la sua vision e i punti principali della proposizione tecnica necessaria per guidare l’adozione dell’AI nelle imprese, anche e soprattutto quelle italiane. In particolare, evidenzia come le novità di fatto si traducono in soluzioni accessibili per il nostro mercato a partire dall’evoluzione di Dell AI Factory – oggi snodo centrale per rendere l’AI scalabile – e della collaborazione strategica con Nvidia. “Dell Technologies mette al centro del proprio percorso evolutivo una visione chiara: rendere l’intelligenza artificiale accessibile, concreta e scalabile, abbattendo le barriere architetturali, economiche e anche culturali che fino a poco tempo fa limitavano la sua adozione”, spiega Frediano Lorenzin, chief technology officer di Dell Technologies Italia. Sulla base di un assunto: “Chi non inizia a usarla perderà competitività”. I numeri di una ricerca di Dell Technologies condotta a livello globale spiegano il senso: il 75% delle organizzazioni considera l’intelligenza artificiale fondamentale per la propria strategia è inferiore però sensibilmente la percentuale di chi riesce a portare con successo i progetti di AI in produzione. Restano da sostenere sfide quali la qualità dei dati, i problemi di sicurezza e i costi elevati che possono rallentarne gli avanzamenti. Ancora più interessante il dato secondo cui l’approccio Dell con l’AI Factory può risultare fino al 62% più conveniente per l’inferenza di Llm on-premise rispetto al cloud pubblico e supporta le organizzazioni a implementare facilmente e in modo sicuro workload AI su qualsiasi scala.
Anche in Italia, si è spostato il baricentro del dibattito. Nel confronto con i clienti italiani, Lorenzin rileva un’evoluzione netta nella percezione dell’AI: se un anno fa le domande riguardavano ancora il “perché adottare l’intelligenza artificiale”, oggi il punto è proprio “perché non farlo”. L’AI diventa pervasiva e si propone come leva per aumentare fatturato, ridurre i costi, innovare, ma anche semplicemente per tenere il passo. Eppure, restano nodi da sciogliere, primo fra tutti la concreta implementazione. Se ieri la domanda era quindi “Quali sono gli use case possibili?”, oggi il quesito diventa “Come li metto a terra?”. Per capirlo è opportuno delimitare lo scenario.
La centralità dell’edge e dei dati
Gli annunci di Dell Technologies World 2025 a Las Vegas mettono prima di tutto a fuoco la centralità dell’edge. “Oggi, non si parla più solo di grandi data center, ma diventa sempre più centrale l’IT di prossimità. E l’edge sono anche i laptop, i dispositivi personali, che diventano veri nodi computazionali grazie all’integrazione delle Npu più potenti”. Questo cambiamento è guidato dalla diffusione degli agenti AI, che vivono vicino all’utente finale e che abilitano esperienze personalizzate. È il superamento del paradigma d’uso basato su un Llm centralizzato, per cui “il focus si sposta sull’inferenza in locale, su modelli più leggeri, accessibili e con performance migliori”. Dell, in questo scenario, si presenta con un’infrastruttura AI end-to-end per supportare qualsiasi aspetto, dall’inferenza edge su pc AI, alla gestione dei più impegnativi workload AI nel data center. Lo fa quindi con una proposizione rinnovata lato client, così come con i nuovi server Dell PowerEdge che offrono prestazioni di inferenza migliorate. Ma anche con una proposta per l’AI che tiene l’importanza del dato al centro, basata su una piattaforma progettata per garantire prestazioni e scalabilità. Infatti gli aggiornamenti alla Dell AI Data Platform migliorano l’accesso a dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati di alta qualità e la proposta Dell Project Lightning, come file system parallelo veloce, accelera i tempi di training per i flussi di lavoro complessi e su larga scala.
La proposta Dell Technologies si basa su un assunto chiave, quindi: il paradigma dell’AI “monolitica” è in crisi. “La capacità computazionale per far girare i modelli si è ridotta. Esistono Llm da un miliardo di parametri che girano su uno smartphone”, racconta Lorenzin. È il segnale che si può utilizzare l’AI con meno risorse, e che “la domanda di mercato si sposta dalla costruzione dei modelli estesi alla loro ottimizzazione per l’uso quotidiano e questo cambia la geografia dell’infrastruttura e le regole economiche del gioco”. L’AI si sta democratizzando anche grazie a soluzioni verticali “chiavi in mano”, quelle che Lorenzin definisce “AI in a box”, spesso focalizzate su use case specifici e con costi prevedibili. È una transizione importante che avvicina anche le Pmi e consente ai clienti di valutare il Roi con maggiore consapevolezza.
Dal punto di vista della proposta è ancora più importante per questo Dell Data Lakehouse come “piattaforma” dati completamente integrata, progettata per la gestione dei dati, l’analisi e l’intelligenza artificiale. Combina hardware Dell e una suite software, che include un motore di query basato su Starburst e Dell Data Analytics Engine, per fornire un accesso ad alte prestazioni ai dati distribuiti, indipendentemente dalla loro posizione. Così si semplificano i flussi di lavoro dell’AI e si velocizzano gli use case, come motori di recommendation, le ricerche semantiche e il rilevamento dell’“intento degli utenti”, con la possibilità di generare data set ottimizzati per l’AI già pronti per l’analisi.
Dell AI Factory 2.0 e il valore delle partnership
E’ il cuore degli annunci in occasione di Dell Technologies World 2025. Si aggiorna la piattaforma Dell AI Factory basata sulla partnership con Nvidia, e “Dell conferma così il proprio impegno nel rendere l’intelligenza artificiale accessibile su larga scala”. La soluzione integra infrastruttura, software e servizi gestiti per accelerare l’adozione dell’AI nelle imprese. Oltre che sui nuovi server PowerEdge, cui abbiamo già fatto riferimento, il “peso” della proposta si misura nell’integrazione con Nvidia AI Enterprise, la nuova Nvidia AI Data Platform e strumenti come NeMo Retriever e Blueprints che abilita anche lo sviluppo di agenti AI. Dell AI Factory è ora supportata da servizi gestiti 24/7 che semplificano l’operatività IT. Una proposta che vuole coprire l’intero ciclo di vita dei progetti AI, dal training al deployment.
Se la partnership con Nvidia dà vita alla proposta “AI Factory” con questa denominazione, “Dell non preclude ad altre progettuali con l’AI, ed estende il proprio ecosistema Dell Technologies con diverse collaborazioni e soluzioni personalizzabili, progettate per integrare facilmente l’intelligenza artificiale negli ambienti IT esistenti”.
Per esempio, l’implementazione on-premises di Cohere North per i workload autonomi, l’integrazione di Google Gemini su server Dell PowerEdge, e le soluzioni agentiche basate su Llama 4 di Meta. Dell collabora inoltre con Glean per la prima distribuzione on-premises della piattaforma Work AI e con Mistral AI per flussi di knowledge management sicuri. L’offerta si arricchisce anche grazie alla Dell AI Platform con Amd e alla Dell AI Platform con Intel basata sugli acceleratori Gaudi 3.
Cloud e workload AI, relazione stretta… E critica
I carichi di lavoro con l’AI richiedono anche di “ripensare” all’approccio al cloud in azienda. Non ha dubbi al riguardo Lorenzin. “La corsa al cloud non è più lineare. Le aziende creano Poc in cloud, ma poi tornano on-premise quando si tratta di progetti su alti numeri”. I motivi sono chiari: costi imprevedibili, sovranità, controllo. Per questo Dell propone modelli ibridi e collabora con Microsoft, Google, Red Hat e con i system integrator per integrare la tecnologia più adeguata nei progetti e sviluppare use case. “E oggi non serve avere architetture enormi. Meglio invece investire su/con partner locali con esperienza di mercato e lì si svilupa reale valore aggiunto”. Per garantire l’agilità necessari ai progetti AI poi serve puntare sull’automazione e sulla riduzione della complessità.
Dell semplifica l’automazione e la gestione del cloud privato e dell’edge grazie al proprio software (oltre 1.000 i brevetti solo nell’ultimo anno) e all’integrazione con infrastrutture disaggregate e tecnologie di partner come Broadcom, Nutanix e Red Hat. La proposta Dell Private Cloud, per esempio, consente di realizzare cloud privati flessibili e scalabili, riducendo del 90% i passaggi manuali necessari al provisioning grazie a Dell Automation Platform, che consente on-boarding centralizzato veloce favorendo la riutilizzabilità dell’hardware e la protezione dell’investimento. Soprattutto in Dell NativeEdge sono state introdotte funzionalità per la gestione avanzata dei workload virtualizzati all’edge e nelle sedi remote, con protezione dei dati, backup, migrazione e supporto per ambienti misti e infrastrutture legacy.
La sostenibilità come vincolo strutturale
L’efficienza tecnologica è infine correlata a quella energetica. In questo ambito l’idea di Concept Astro utilizza l’intelligenza artificiale agentica, i gemelli digitali e l’automazione per stimolare un processo decisionale intelligente, volto a migliorare le operazioni IT e il consumo energetico. E’ come disporre di una fabric con intelligenza artificiale interconnessa e adattiva in grado di prevedere il tempo necessario per completare un’attività e il fabbisogno energetico necessario, consapevole della rete, pronta ad estrarre dati e formulare previsioni in tempo reale per identificare il momento, la posizione e le risorse ideali necessarie per eseguire l’attività, assegnando la priorità ai carichi di lavoro in base alle esigenze aziendali, alla disponibilità energetica e/o ai costi.
In Italia…
Non mancano casi d’uso virtuosi, di utilizzo dell’AI, come di progettualità avanzate anche nella gestione infrastrutturale. In particolare in sanità – nella diagnostica per immagini e nell’elaborazione semantica, ma anche per simulare i cicli delle cure, e use case concreti di utilizzo di AI avanzata vi sono anche nel finance e nell’industria.
Anche il retail sta mostrando un’evoluzione interessante in particolare per quanto riguarda l’analisi del customer journey e non solo nei punti vendita.
Resta centrale il ruolo dei partner. Nell’ecosistema italiano, ancora di più. Spiega Lorenzin: “I partner sono il nostro ultimo miglio. Sono loro che traducono l’AI nella realtà delle imprese, soprattutto pensando alla nostra azienda media, dove l’AI può entrare come use case già ‘confezionato’, facilitando la riuscita dei progetti”. A voler modellizzare lo scenario e mettere in evidenza, infine, un ambito di attenzione, Lorenzin non ha dubbi: “Il focus oggi non sono più tanto, o comunque non solo, i modelli generativi conversazionali, quanto piuttosto la realizzazione di use case basati sull’Agentic AI e, in prospettiva, alte sono le attese per l’evoluzione della Robotic AI. Certo serve un approccio basato su un’idea di “responsible AI” che richiede un’analisi corretta delle reali esigenze delle aziende, e quindi di quali siano i progetti che meritano davvero la messa a terra a valle della valutazione di costi, benefici e reale maturità dei dati disponibili”.
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