Generative e Agentic AI, analisi dei dati, sviluppo applicativo, ottimizzazione delle risorse con il cloud, fino ai casi d’uso di diverse industry italiane: sono i cinque temi chiave di keynote e sessioni in occasione di Aws Summit Milano 2025. L’opportunità di ascoltare testimonianze di realtà che utilizzano l’AI sul campo, e come con l’innovazione e il cloud sia possibile generare vantaggi competitivi ed individuare nuove opportunità di crescita, sono i motivi che portano oltre 7.000 partecipanti nei padiglioni di Rho Fiera Milano dove, per l’occasione, fa gli onori di casa Giulia Gasparini, country leader di Aws Italia di fresca nomina, che apre i lavori proprio su questi temi.
“L’obiettivo dell’incontro con voi – esordisce -, oltre allo scambio di idee con clienti e partner, è mostrare come l’innovazione tecnologica basata sul cloud Aws possa rendere le aziende più competitive, sicure e sostenibili” -. Con i partner a rivestire un ruolo chiave. “Sono loro a tradurre le potenzialità di oltre 200 servizi cloud in soluzioni concrete per le imprese, mentre Aws è impegnata a rinnovare il suo impegno nel mercato italiano, che è iniziato nel 2012”. Una tappa chiave è stata l’apertura della Region Aws di Milano nel 2020, che ha segnato un punto di svolta nella strategia dell’azienda. Ma “da allora non ci siamo mai fermati: abbiamo investito più di 3 miliardi di euro in Italia e il contributo apportato da questi investimenti è di 4,5 miliardi di euro per 5.500 nuovi posti di lavoro entro il 2029”, prosegue Gasparini.
E’ arrivata, intanto, la disponibilità nella region italiana anche di Amazon Bedrock, il servizio attraverso cui Aws rende accessibili i principali modelli di AI generativa e Aws ha annunciato il suo ingresso nel Polo Strategico Nazionale.
“Ma quando parliamo di investimenti, parliamo anche di tutte quelle attività e iniziative che servono per colmare lo skill gap del Paese”, puntualizza Gasparini. Formazione e inclusione sono due assi portanti della strategia Aws in Italia. “A partire dal 2023 abbiamo creato un’alleanza che riunisce 31 istituzioni educative e 25 aziende, denominata Skills to Job Tech Alliance”, racconta.
Grazie a iniziative come Aws Educate, Aws Academy e Amazon Professional Engineer, Aws porta poi la formazione cloud nelle scuole e nelle università italiane, contribuendo a formare la nuova generazione di professionisti del digitale. E l’inclusività rappresenta un’altra priorità per l’azienda. “Con Aws re/Start e Amazon Women Innovation lavoriamo per costruire un futuro digitale inclusivo, combattendo i divari occupazionali e di genere nel settore tech”.
Si parte con i temi più a fuoco per la giornata tecnica, sulla base di un assunto: la curiosità resta il moto primo che muove lo sviluppo in azienda, nelle aziende.
Rilancia e chiude Gasparini: “I leader non smettano mai di imparare e cerchino sempre di migliorarsi. Siano curiosi e agiscano per esplorare nuove possibilità. Viviamo in un’epoca in cui l’innovazione tecnologica viaggia a una velocità senza precedenti e la curiosità e la voglia di imparare sono basi fondamentali per chiunque, in qualunque ruolo o industria”.
Lo scenario in Italia
Raccoglie il testimone Julien Groues, VP di Aws per il Sud Europa, che snocciola il numeri il quadro di riferimento italiano, secondo una ricerca interna Aws. “Il 30% delle aziende italiane ha già adottato l’AI generativa, con una crescita annua del 30% – un ritmo più rapido persino dell’adozione del cellulare negli anni 2000”. Tuttavia, la media europea è già al 42%.
“Dobbiamo accelerare”, sottolinea, richiamando l’attenzione sull’impatto concreto dell’AI: “Il 64% delle imprese italiane dichiara un aumento di produttività, il 93% una crescita dei ricavi, e il 41% un miglioramento della customer experience”.
Groues mette a fuoco quindi quattro fasi tipiche dell’adozione della Generative AI nelle imprese: “La prima riguarda la produttività interna – come dimostra il caso di Namirial, che con Amazon Bedrock ha ridotto del 90% i tempi di gestione documentale -; la seconda ottimizza i processi aziendali – come accade in Mediaset con l’inserimento automatico della pubblicità in modo mirato-; la terza abilita nuovi prodotti e modelli di business, come nel caso di MusixMatch con la soluzione Lyric Lens; la quarta, appena avviata, è quella dell’AI Agentica, dove l’AI diventa capace di prendere decisioni in autonomia sotto supervisione umana”.
Passaggi attraverso i quali l’unicità del Made in Italy non può che trarre vantaggi. “Perché l’AI a una “cassetta degli attrezzi” digitale in grado di amplificare il genio italiano, il vostro partner strategico in grado di spalancare le porte a nuove opportunità”.
Aws Summit Milano 2025, prospettive tecnologiche
Spetta a Nandini Ramani, VP of Search, Observability and CloudOps di Aws, delineare la visione tecnica dell’azienda con un approccio orientato ai builder: “Aws fornisce i building block fondamentali”. E questi blocchi, ha spiegato, si fondano su tre pilastri: sicurezza, scalabilità e innovazione modulare.
La sicurezza parte dal silicio e permea tutto lo stack, fino ai dati: “Neppure noi possiamo accedere ai vostri dati nei nostri data center”, sottolinea. Il secondo pilastro è la scalabilità, “garantita dalla backbone globale Aws”: oltre 6 milioni di km di fibra ottica, cresciuti dell’80% solo nell’ultimo anno. Su queste basi si innestano i servizi di calcolo, come Amazon EC2 con oltre 850 istanze e soluzioni specifiche per AI, Hpc, analytics e applicazioni mission-critical, e lo storage.
Con la crescita dell’AI generativa, Aws ha ampliato l’offerta di Gpu con la nuova famiglia di istanze EC2 P6 dotata di chip Nvidia Blackwell GB200. Per rispondere alla domanda variabile, sono state introdotte le EC2 Capacity Blocks, ideali per training e fine-tuning a breve termine. Ritorna il tema del ritmo: “L’innovazione non è mai lineare. Si costruisce, si itera e si scala”. Sul fronte dell’efficienza del calcolo, essenziale per l’AI, Ramani pone allora l’accento sulla proposta Graviton4, “Cpu custom con prestazioni superiori del 45% rispetto a Graviton3 e consumi ridotti del 60%”. Mentre Trainium2 ridefinisce l’economia dell’AI. Aws Trainium è una famiglia di chip di intelligenza artificiale creati appositamente da Aws per l’addestramento e l’inferenza dell’AI così da offrire prestazioni elevate riducendo i costi. “È fino a 4 volte più veloce e 3 volte più efficiente di Tranium1”, dettaglia Ramani. Partner come Anthropic già la utilizzano per accelerare il training di modelli fondamentali. Anche lo storage evolve: “Con il bucket S3 per Apache Iceberg, semplifichiamo la gestione di metadati e snapshot su larga scala”. L’obiettivo è fare di S3 un “first-class citizen” anche per i dati strutturati. Infine, con Amazon Time Sync e Aurora dSql, Aws garantisce coerenza transazionale cross-region, grazie alla sincronizzazione atomica dei clock e a un nuovo modello di commit che riduce la latenza. “Il database scala in modo illimitato, senza infrastruttura da gestire. Ed è completamente serverless”.
L’esperienza di Pirelli
La declinazione tecnologica con i suoi vantaggi trova il riscontro dell’esperienza sul campo di Pirelli. Ne parla Pier Paolo Tamma, Svp e chief digital officer dell’azienda , che racconta la visione del percorso di trasformazione digitale intrapreso, sottolineando come l’intelligenza artificiale stia già oggi rivoluzionando ogni fase della progettazione e produzione degli pneumatici. Pirelli, che è attiva nel segmento high value del comparto ed è fornitore esclusivo di pneumatici per la Formula 1 e, dal 2027, del campionato di MotoGP, opera in 160 Paesi con oltre 30mila dipendenti e una rete di 18 siti produttivi. Spiega Tamma: “Sviluppiamo ogni anno 300 nuovi pneumatici e gestiamo un portafoglio di oltre 3.000 prodotti. Per noi, la digitalizzazione è l’elemento che rende sostenibile questo modello”. Dal 2019, Pirelli ha avviato un ambizioso programma di trasformazione digitale, costruendo un’infrastruttura cloud globale su Aws e realizzando un unico big data lake aziendale basato su Amazon S3. Grazie all’Industrial IoT, tutti i macchinari dei plant sono connessi per raccogliere dati in tempo reale, utilizzati poi da oltre 50 algoritmi AI in produzione per migliorare produttività ed efficienza. L’AI è protagonista anche nello sviluppo del prodotto: “Abbiamo completamente digitalizzato le cinque fasi fondamentali del design di un pneumatico” – racconta Tamma.
Dall’analisi delle specifiche dei car maker, gli algoritmi determinano la mescola ideale, permettendo la progettazione digitale della struttura del pneumatico. Con il digital twin si simulano virtualmente i test che prima richiedevano prototipi fisici. “Abbiamo ridotto il tempo di test da 30 giorni a 24 ore e tagliato del 33% il bisogno di prototipi fisici, con un impatto diretto vantaggioso su costi e sostenibilità”. Con la tecnologia Pirelli Cyber Tire, i pneumatici vengono “sensorizzati” per raccogliere dati su strada, migliorare l’interazione con le centraline dell’auto (come Abs e sistemi di stabilità) e fornire informazioni al guidatore. Questi dati alimentano il modello digitale, chiudendo un ciclo virtuoso di miglioramento continuo. Il cambiamento ha richiesto anche una profonda revisione organizzativa e delle competenze. “Abbiamo creato a Bari il nostro Digital Solution Center, dove più di 80 esperti in AI lavorano su processi evoluti”, evidenzia Tamma. Processi che richiedono partner tecnologici affidabili con cui rimanere allineati nel percorso perché non si tratta solo di “adottare tecnologie, ma scegliere come usarle per supportare i nostri obiettivi di business”. Guardando al futuro, Pirelli sta esplorando con Aws due frontiere strategiche: la trasformazione delle auto in piattaforme software — “Il pneumatico è il tatto della vettura, raccoglie dati fondamentali per la guida autonoma” — e l’adozione della Generative AI per creare agenti intelligenti in grado di automatizzare ulteriormente i processi. “Sono sfide cruciali, ma oggi abbiamo le basi per affrontarle”, ha spiegato Tamma.
Aws, passi avanti con gli Agenti AI
Tengono banco nel cuore del keynote le evoluzioni più recenti delle tecnologie Aws per l’intelligenza artificiale generativa con focus, in particolare, su Amazon Bedrock, SageMaker e gli agenti AI per la modernizzazione del software aziendale. Bedrock si conferma la piattaforma centrale per costruire applicazioni di GenAI su Aws, sulla base di un’ampia scelta di modelli a seconda degli utilizzi più specifici– tra cui la famiglia proprietaria Amazon Nova – e funzionalità avanzate come Rag multi-formato per un’inferenza più precisa. “Con Nova, è possibile automatizzare le indagini sulle minacce, per esempio, riducendo del 65% i costi di investigazione”, spiega Ramani.
Ma Aws propone oggi anche i Bedrock Guardrails, come “sistemi di controllo che bloccano contenuti indesiderati e, grazie al reasoning automatico, riducono le allucinazioni nei risultati AI”. La riduzione dei costi resta una priorità. E “grazie alla distillazione dei modelli e al prompt routing intelligente”, è possibile incrementare la velocità di esecuzione fino a cinque volte e abbattere i costi del 75%”, spiega Ramani che introduce poi i vantaggi definiti dagli Agenti Amazon Bedrock, proposti “per la capacità non solo di rispondere, ma di pianificare e agire come esperti umani, automatizzando compiti complessi come il refactoring del codice”. Con la nuova generazione di Amazon SageMaker poi, Aws unifica analisi, AI e governance in una piattaforma basata su architettura lakehouse. Gli agenti AI sono inoltre protagonisti della modernizzazione software: “trasformano codice legacy, riducono costi su Windows del 40% e velocizzano di 80 volte le migrazioni da Vmware”.
Miroglio Group e Trussardi, democratizzare l’AI in azienda
Tra i casi d’uso più interessanti quello di Miroglio Group e Trussardi, raccontato da Alberto Racca, Ceo di Miroglio Group e Trussardi, merita l’attenzione perché racconta un percorso di trasformazione anche delle dinamiche aziendali sulla scorta di una domanda fondamentale: “Se nascessimo oggi, se partissimo da zero, come faremmo quello che facciamo ogni giorno?”.
E’ la stessa domanda che guida l’evoluzione del gruppo, che ha recentemente acquisito Trussardi — resta indipendente ma integrata nei servizi condivisi — e ha maturato ricavi per 600 milioni di euro, con un passaggio da zero a 40 milioni di Ebitda in soli cinque anni. “Il turnaround – spiega Racca – è stato possibile grazie a tre criteri guida: tenere al cliente al centro (“il vero padrone dell’azienda è il cliente”), fondarsi sui dati (“se non si parte dal dato, la scelta non ha basi solide e si rischia”) e promuovere un approccio iterativo (“testare, misurare e imparare”). Un sistema che rende le idee valide non in base a chi le propone, ma in base a quanto rispettano questi principi.
L’intelligenza artificiale gioca un ruolo chiave. “Partiamo da ciò che già facciamo e ci facciamo aiutare dall’AI”, spiega Racca con una strategia articolata in due pilastri: democratizzazione — “far capire a tutti il valore dell’AI, prima nella vita e poi nel lavoro” — e sviluppo di use case concreti.
Un esempio emblematico: oggi le descrizioni dell’e-commerce sono generate dall’AI tramite un tool sviluppato su Amazon Bedrock. Il risultato? “Da 5 a 40 descrizioni/ora, da un mese a un’ora di lavoro, e 65 iterazioni migliorative grazie al feedback degli utenti”. E il successo dipende ancora una volta dai partner: “Devi scegliere un compagno di strada che abbia i tuoi valori”. E nel rapporto con Aws— partito dalle scelte infrastrutturali, poi quindi del data lake e oggi della Generative AI — quei valori si sono confermati. Il cambiamento passa anche dalla cultura. Ora “tutto nasce dal business e cresce con il feedback continuo”. Conclude: “Ciò che fa la differenza è il talento, e quel pizzico d’insicurezza che ti spinge a chiederti ogni giorno come potresti fare meglio ciò che già fai”.
La tecnologia incontra le industry
E’ il confronto con Antonio D’Ortenzio, senior manager del team di Solution Architects di Aws, ad offrire infine il “polso” sul riscontro del mercato alle tecnologie proposte. “Lavoriamo, io e il mio team, direttamente con i clienti enterprise per accompagnarli nei loro percorsi di trasformazione”, spiega D’Ortenzio. “E per farlo formiamo le nostre persone per avvicinarle alle tematiche specifiche delle industrie, dalla supply chain alla sicurezza ambientale”. L’approccio combina tecnologie general purpose e soluzioni su misura, spesso sviluppate da partner verticali. “I nostri servizi sono sempre più integrati in soluzioni custom per realtà e segmenti specifici, di fatto di qualsiasi dimensioni”.
D’Ortenzio sottolinea che l’attenzione all’AI, accelerata dall’hype globale, coinvolge ormai tutti i settori, inclusi quelli tradizionalmente più lenti, come il finance o il public sector. L’expertise del team si concentra soprattutto sulle grandi aziende, dove la complessità organizzativa è maggiore, ma l’agilità del cloud consente cambiamenti che prima richiedevano mesi e ora si realizzano in giorni, e che sono a portata anche delle Pmi. Sul piano tecnologico, il manager evidenzia la crescente apertura delle aziende, anche nella coesistenza di tecnologie eterogenee – “Stiamo superando l’idea che strategia dati e AI debbano condividere per forza lo stesso cloud” -. Le architetture si stanno orientando verso federazioni di dati distribuiti, elaborati senza essere spostati. Mentre l’attenzione al tema dei costi resta centrale. “Per questo aiutiamo i clienti a ottimizzare i consumi di risorse Aws, anche con strumenti basati su AI perché la missione è accompagnarli nel percorso di trasformazione ma nel modo più breve e meno costoso possibile”. Ma D’Ortenzio vuole anche sottolineare l’importanza dell’ecosistema partner per Aws e ritorna su uno dei temi del giorno. “Le nostre relazioni con i partner sono un elemento di collaborazione fondamentale nel mettere a terra i progetti”. Sono proprio i partner, infatti, a “trasformare la tecnologia Aws in soluzioni concrete per i clienti, implementando progetti su misura che rispondono alle esigenze reali del mercato”.
Un rapporto – quello con i partner – che è coltivato, strutturato e continuo, anche grazie all’Aws Partner Network (Apn), che offre programmi di formazione, certificazione e aggiornamento costante per mantenere i partner allineati alla proposizione Aws. “Noi stessi del team siamo proattivi nel favorire l’engagement, ed il coinvolgimento in tutte le novità tecniche e non”, spiega D’Ortenzio. Nel rapporto cliente-partner, Aws adotta quindi l’approccio che più si rivela virtuoso nell’indirizzare il progetto di trasformazione. “Quando un cliente ha già una preferenza, la seguiamo. Ma se non ce l’ha, possiamo suggerire il partner più adatto in base al tipo di progetto”. Questo vale “sia per i grandi system integrator sia per le boutique verticali, specializzate in ambiti specifici”, fondamentali per incontrare le particolarità delle nostre realtà”. Il risultato è un modello collaborativo che valorizza l’interoperabilità, la specializzazione e la vicinanza al cliente in ogni fase della trasformazione digitale.
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