Tra accelerazione degli investimenti, pressione sui costi, fabbisogno crescente di capacità computazionale e nuove esigenze di sicurezza e sovranità digitale, l’adozione dell’intelligenza artificiale entra in una fase più concreta e selettiva. Per le imprese non si tratta più soltanto di sperimentare, ma di capire come tradurre l’AI in valore operativo, continuità industriale e vantaggio competitivo. In questo scenario si inseriscono anche le scelte infrastrutturali e di partnership. Ne parliamo con Claudio Ricci, Head of Cloud e AI di TIM Enterprise.
Ne parliamo con Claudio Ricci, Head of Cloud e AI di TIM Enterprise.
Nell’ultimo anno gli investimenti in AI sono cresciuti in modo esponenziale. Quali sono gli elementi fondamentali per definire una strategia di adozione dell’AI perché sia una leva di trasformazione?
La corsa globale agli investimenti in AI racconta due cose: le aziende si aspettano un’ondata di domanda e intuiscono un impatto potenzialmente dirompente. In parallelo, le prestazioni dei sistemi stanno crescendo a una velocità impressionante, e non ci sono segnali di rallentamento. Per questo, il punto di partenza non può essere solo la tecnologia, ma le priorità di business: scegliere dove puntare, su quali casi d’uso investire e quali competenze costruire per arrivare a un’adozione davvero profonda che nelle imprese sta aumentando, ma è ancora spesso parziale. Mettere a disposizione strumenti di AI in azienda è un segnale importante di attenzione all’innovazione, ma da solo non basta a parlare di una reale adozione dell’intelligenza artificiale, soprattutto se l’ambizione è ottenere un impatto trasformativo. Quando l’ambizione è cambiare davvero processi e risultati, entrano in gioco adozione, change management e, in molti casi, anche una revisione dell’organizzazione: non sono il fine, ma i passaggi necessari per rendere l’implementazione efficace. È un percorso simile a quanto avvenuto per la trasformazione digitale, ma con tempi molto più rapidi: oggi la velocità è almeno tripla.
Una delle preoccupazioni maggiori è legata alla crescita dei costi fuori controllo. Come si può gestire questo problema?
Prima di parlare di costi, bisogna chiarire una cosa: la spesa in AI può rappresentare un problema solo se non produce valore. Se i costi crescono perché un caso d’uso funziona, viene adottato e genera risultati, con un Roi (ritorno sugli investimenti) stimato correttamente, aumentare la spesa è, in fondo, gestibile. Il paradosso è che spesso nelle aziende avviene l’opposto: si investe poco perché l’AI resta ai margini e non viene usata. Il problema nasce quando i costi superano le attese rispetto ai risultati ottenuti: in questo caso va rivista la progettazione. Ci sono due dimensioni su cui provare agire: applicare pratiche di FinOps ai progetti AI (soprattutto in cloud) e lavorare sull’architettura. Collegarsi via Api al modello ‘miglior’ è facile, ma può far esplodere i costi per token; progettare soluzioni come le architetture agentiche o multi-modello, capaci di individuare il modello più adatto ed efficiente richiede più competenza, ma consente di tenere sotto controllo la spesa.
La crescita di capacità computazionale richiesta dall’AI rappresenta una sfida concreta. Quali investimenti state facendo per rendere la capacità computazionale più accessibile, scalabile e sostenibile?
La vera sfida non è soltanto aumentare la potenza di calcolo disponibile, ma renderla accessibile, scalabile e sostenibile nel tempo. Come TIM Enterprise investiamo costantemente per potenziare le nostre infrastrutture, come la rete di 16 Data Center pluricertificati, e i nostri servizi, dal cloud alla cybersecurity.
Stiamo lavorando a un’AI Platform, un sistema dedicato alle applicazioni basate su intelligenza artificiale pensate per aziende, pubbliche amministrazioni, ma anche startup e Isv. Sarà il nostro contributo per mettere a disposizione del Paese un abilitatore di innovazione e sviluppo attraverso l’uso dell’AI con garanzie massime di sicurezza e sovranità digitale. Parallelamente stiamo sviluppando un’infrastruttura edge cloud predisposta per l’AI, con nodi di prossimità distribuiti sul territorio che consentano di abilitare use case in cui i sistemi agentici o le applicazioni AI devono elaborare dati e rispondere con bassissima latenza. Il tutto sarà integrato in una rete di comunicazione evoluta, progettata per garantire prestazioni end-to-end, continuità del servizio e capacità di scalare insieme alla domanda di calcolo richiesta dall’AI.
Sicurezza dei dati e dei modelli adottati sono anch’essi aspetti da governare. Quali sono le contromisure da adottare?
I dati sono una risorsa strategica per imprese, pubbliche amministrazioni e per il Paese nel suo complesso. L’intelligenza artificiale è lo strumento che consente di trasformare questa materia prima in valore, ed è per questo che la protezione dei dati deve essere considerata una priorità assoluta. Il tutto in un contesto che pone nuove sfide, dalla sicurezza intrinseca di modelli che sono sostanzialmente delle black box, ai rischi legati all’uso dell’agentic AI. C’è poi una dimensione sempre più rilevante, quella geopolitica e della sovranità digitale. Garantire che dati e servizi critici restino sotto il controllo di soggetti nazionali, e che nessun attore esterno possa comprometterne accesso, continuità o disponibilità, è una componente fondamentale della sicurezza. Il tutto in maniera pragmatica senza chiusure aprioristiche a fornitori di tecnologia avanzata come gli hyperscaler, ma attraverso collaborazioni che rimettano nelle mani di un soggetto nazionale il controllo su dati e servizi. La trasformazione digitale del Paese ha bisogno di infrastrutture solide e noi come TIM Enterprise, vogliamo essere il campione nazionale della sovranità digitale.
Qual è il valore differenziante della partnership TIM Google Cloud nel mondo dell’AI?
La collaborazione con Google Cloud ci ha permesso, negli anni, di sviluppare competenze tecniche molto profonde e di costruire un approccio all’innovazione che coniuga velocità, efficacia e controllo. Mi riaggancio a quanto dicevo prima: oggi possiamo offrire ai clienti soluzioni con totale garanzia di sovranità digitale per workload e dati particolarmente critici attraverso piattaforme realizzate ed esercite da noi, così come appoggiarci al cloud di Google inserendo livelli e servizi di securizzazione e controllo svolti da noi per aumentare il livello di protezione. L’AI è una sfida che nessuno può affrontare da solo. Per questo la partnership tra TIM e Google Cloud nasce con un obiettivo preciso: mettere a disposizione di aziende e PA italiane una piattaforma solida, sicura e concreta per trasformare l’intelligenza artificiale in una leva reale di competitività e sviluppo.
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