Oltre 5mila partecipanti affollano la sala del keynote in occasione di Aws Summit Milano 2026 a Rho Fiera, occasione per aggiornare le proprie competenze su cloud e intelligenza artificiale, ascoltare i casi reali delle aziende e cogliere occasioni di networking con gli esperti del settore e farlo “in un momento sfidante”, richiama in apertura Giulia Gasparini, country leader di Aws Italia, che invita anche a puntare con decisione sull’obiettivo possibile: “Si tratta di trasformare le idee in progetti, e i progetti in prodotti e soluzioni che cambiano le aziende e la vita delle persone”.
Aws investe in Italia dal 2012 e la region di Milano, aperta nel 2020, offre oggi oltre 130 servizi cloud, con un impatto stimato sul Pil pari a 4,6 miliardi di euro grazie all’arrivo di 1,2 miliardi ulteriori entro il 2029. Ma incontra in Italia anche una situazione caratterizzata da luci e ombre. I dati del report Unlocking Italy’s AI Potential 2026 fotografano un Paese sì in accelerazione – il 40% delle imprese ha adottato l’AI (+33% sull’anno precedente), il 66% segnala già benefici di produttività e il 91% si aspetta una spinta alla crescita nei prossimi dodici mesi – ma anche frenato da tre problemi ricorrenti: la carenza di competenze, i vincoli di budget – con oltre un terzo della spesa IT assorbito dalla compliance — e, appunto, la frammentazione normativa.
“Quindi la domanda non è più se utilizzare l’intelligenza artificiale, ma come farlo bene e velocemente”, osserva Gasparini.
Per spiegare allora cosa serva a superare questi ostacoli, la manager sceglie un’immagine, quella di Ariane 64, il più potente vettore europeo, che a inizio anno ha portato in orbita 32 satelliti Amazon Leo. Come con un razzo, “decollare” con l’AI richiede tre elementi: competenze, scelta e fiducia. Il carburante sono le persone — e il programma Amazon Future Engineer punta a formare oltre 200mila studenti in materie Stem; “la capacità di navigare è invece data data dalla libertà di scegliere i modelli senza lock-in, garantita da Amazon Bedrock“. La struttura che regge la missione è la sicurezza: “Nell’era dell’AI agentica la sicurezza non è una funzione, ma un fondamento – rimarca Gasparini citando Aws Nitro System, che agisce a livello hardware, e la disponibilità di Aws European Sovereign Cloud, operativo da gennaio in Germania con un impegno da 7,8 miliardi entro il 2040. “Il vettore è pronto, l’energia siete voi”, è lo stimolo che rilancia in platea Gasparini.
Gli strumenti tecnologici, i vantaggi con i Frontier Agents
Raccolgono il testimone, Dario Regazzoni, head of technology South Europe di Aws, e Antonio D’Ortenzio, senior manager Solutions Architecture di Aws Italy, che si lanciano in un’interessante provocazione: “Perché dovremmo accettare che i limiti di oggi diventino le barriere di domani?” Da qui la proposta di un percorso in due tempi, la disponibilità di applicazioni Aws pronte all’uso (1) e gli strumenti per costruirne di proprie (2). Si procede per esempi scelti sulla base dell’interesse in relazione proprio all’AI.
Amazon Quick Suite porta l’AI agentica nella business intelligence unendo dati strutturati e non. “E’ uno spazio di lavoro sull’intelligenza artificiale sviluppato da Aws per unificare le funzioni di ricerca, analisi dei dati e automazione aziendale in un’unica piattaforma” — l’italiana Musixmatch lo ha adottato in tre mesi riducendo i costi del 50% -.
Kiro è ambiente di sviluppo integrato (Ide) basato sull’AI e automatizza l’intero ciclo di vita dello sviluppo software, “generando codice tramite linguaggio naturale a partire da specifiche dettagliate, documenti di progettazione e requisiti strutturati e dando struttura al codice generato dall’AI con requisiti, architettura e test”. Ma le aziende lavorano ancora con risorse in tanti casi legacy e allor Amazon propone Transform, che modernizza ambienti Vmware, mainframe e Windows, mentre Aws Transform Custom si propone come servizio di intelligenza artificiale agentica che automatizza l’aggiornamento e la modernizzazione del codice legacy su larga scala.
La seconda parte alza ulteriormente l’asticella delle possibilità con i Frontier Agents: “Agenti autonomi e instancabili, affiancati da Aws Security Agent — che rende continuo il penetration testing — e da Aws DevOps Agent, capace di risalire alla ‘root cause’ di un incidente prima dell’intervento umano”. Sotto, una foundation in cui “infrastruttura, dati e inferenza devono lavorare insieme”: le istanze Amazon EC2 con i processori Aws Graviton5 (presentato a dicembre) e l’acceleratore Aws Trainium (di cui Anthropic usa oltre un milione di unità per addestrare il modello Claude); l’orchestrazione serverless di Aws Lambda e delle nuove Lambda Durable Functions; lo storage a oggetti Amazon S3 – alla base di una Open Data Architecture – e Amazon Bedrock con il supporto per oltre 100 modelli e Amazon Bedrock AgentCore per portare gli agenti in produzione.
Aws A1, l’autostrada dell’innovazione e i casi italiani
Il keynote è occasione per evidenziare alcuni degli strumenti disponibili, ma il confronto con i clienti ne misura il potenziale di impatto reale. “Non basta adottare l’AI: è fondamentale il modo in cui essa viene utilizzata; oggi, nonostante la diffusione, solo una minoranza di imprese la sfrutta completamente”, rileva nel confronto diretto ancora Gasparini riprendendo i numeri del report. Il cloud è ormai diffuso nel 70% delle aziende, ma solo il 13% ha raggiunto uno stadio avanzato e agentico nell’uso dell’AI, contro la media europea del 22%, e le imprese che lanciano nuovi prodotti basati sull’AI sono scese dal 40% al 34%. Pesano i divari territoriali — Nord-Ovest al 46% di adozione, Sud al 33%, Isole al 31% — e dimensionali, con le Pmi cresciute dal 29% al 38% ma trasformative solo nell’11% dei casi, a fronte delle startup al 71%.
E’ lo scenario entro cui si inserisce l’idea di Aws A1 – Autostrada dell’Innovazione. E’ il progetto con cui Aws celebra i vent’anni dal lancio del primo servizio cloud commerciale, Amazon S3, e raccoglie casi reali di imprese italiane. “Al pari dell’Autostrada A1 negli anni Sessanta, oggi le nuove autostrade digitali basate sul cloud collegano imprese, dati e servizi, sostenendo la crescita del Paese”, rimarca Gasparini. Tra le realtà ospitate ecco allora: A2A Life Ventures – polo di innovazione e Corporate Venture Capital del gruppo A2A, lanciato per accelerare la transizione ecologica e l’economia circolare -, Latitudo 40 – startup innovativa che unisce i dati satellitari all’intelligenza artificiale per l’analisi del territorio – e Satispay.
A2A Life Ventures e la piattaforma Materia
Il primo a raccontare l’esperienza sul campo è Patrick Oungre, Ceo di A2A Life Ventures: un’ottantina di professionisti – tra chimici, designer e AI engineer – organizzati per team fluidi “un po’ come fanno le startup”. Il passaggio all’AI agentica, ammette il Ceo, impone un cambiamento culturale: “Non è facile chiedere a un coder di non scrivere codice, perché ama scrivere codice”. Ma la vera scommessa non è efficientare l’esistente quanto piuttosto abbracciare modelli custom di settore per cumulare vantaggio competitivo, perché “quando si combinano dati proprietari e modelli avanzati proprio questa fusione genera valore di know-how”. Il caso Materia rende concreta questa visione. E’ la piattaforma AI-native per la tracciabilità dei rifiuti industriali, sviluppata con Aws e con il Senseable City Lab del Mit di Boston, e nasce da un problema sul campo: “Quando i flussi di rifiuti entrano in un impianto si perde la tracciabilità, la carta di un cliente si mischia a quella di altri cento”, una vera “black box”. Combinando computer vision, un tag del Mit e un modello di machine learning custom che “impara e migliora di continuo”, Materia riesce invece a garantire un’accuratezza intorno all’85% e lavora su uno stack interamente Aws — Amazon S3, Amazon Bedrock per l’orchestrazione agentica, Amazon Rekognition per la computer vision. Il valore, ha chiarito Oungre, va oltre la trasparenza: “Normalmente si fissa un prezzo dello scarto a tonnellata senza saperne il reale valore”, mentre ora i gestori ottimizzano la marginalità per cliente e ottengono dati certi su materia recuperata ed emissioni di CO2, utili anche anche per le rendicontazioni Esg. Materia guarda a un mercato europeo da centinaia di miliardi: “L’AI agentica non serve solo all’efficienza, quindi, ma può creare un nuovo business”. Un esempio che per Gasparini incarna l‘approccio di Aws: “Siamo builder, e ogni cliente vuole la propria unicità: è la differenza tra il prêt-à-porter e la sartoria”.
Latitudo 40 e Satispay
Dallo spazio arriva invece a terra la sfida di Latitudo 40. “Ogni giorno i satelliti inviano decine di terabyte di dati che, per anni, solo pochi tecnici potevano usare”, racconta Francesco Amato, Dpm dell’azienda: l’azienda li trasforma in informazioni utili per chi decide, dalle smart city che mappano le zone più esposte al calore alle imprese, alle assicurazioni e al real estate alle prese con i rischi ambientali. Il programma Aws Startup ha aiutato Latitudo 40. Il 90% dei dati arriva dai satelliti Sentinel dell’Esa già ospitati su Amazon S3, l’elaborazione è circa il 70% più veloce. Le piattaforme — un marketplace e un SaaS con tool di simulazione — consentono agli urban planner di disegnare la città futura: in un ex distretto industriale irlandese, a partire da tre master plan la AI generativa ha prodotto immagini satellitari predittive, “come se si fosse fatto passare il satellite tra cinque o sei anni”.
Chiude la storia di Satispay, per cui la priorità è l’affidabilità. Con 6 milioni di utenti e quasi mezzo milione di esercenti — in cinque anni l’azienda è passata anche da 70 dipendenti a oltre 800 — la posta è alta. Per il Ciso Giovanni Mellini “un’infrastruttura di pagamenti deve essere resiliente, veloce e sicura”. Integrando l’Aws Sdk nei flussi applicativi e filtrando il traffico non autorizzato ai margini del cloud, prima che raggiunga il backend, l’azienda ha ridotto costi di log e storage e rumore di fondo per i team, con detection in tempo reale e in modo del tutto “trasparente all’utente”.
La voce dei partner
L’ultimo confronto tra gli addetti ai lavori estende la metafora dell’autostrada all’ecosistema dei partner. “Il cloud – ricorda Gasparini – ha democratizzato l’accesso alla tecnologia. Una piccola impresa e la più grande enterprise usano oggi lo stesso servizio” — e il compito di Aws “non è mai stato fare al posto del cliente o del partner, ma abilitare il suo ecosistema“. Ma in 20 anni è cambiato il ritmo. Per questo la sfida non è solo portare il 40% di aziende che adottano l’AI verso il 100%, ma fare in modo che il 91% che si aspetta crescita la veda realizzarsi, perché “questa tecnologia permette di ripensare il modo di fare azienda, non quello di fare tecnologia”.
Sul mercato, conferma Luca Gardini, global head, Strategic Partnership and Alliances and Partner of Reply, la domanda è cambiata: dopo un 2025 speso a mostrare il potenziale dell’AI, oggi i clienti “non chiedono più cos’è l’AI, ma come incide e trasforma il loro business”. Le richieste arrivano insieme: velocità, con casi d’uso concreti capaci di portare valore in poche settimane e pronti a scalare, anche grazie a semilavorati costruiti con Aws; e industrializzazione, perché “i clienti non partono da zero, ma da un patrimonio tecnologico costruito in più di vent’anni” che l’AI deve integrare nei Crm e nei gestionali. Il cloud torna centrale come spina dorsale abilitante e per governare i costi. Tra i casi d’uso più maturi, Gardini cita la conversational AI — agenti che chiudono circa il 60% dei ticket in perimetri ben definiti — lo sviluppo software, con risparmi del 30-40% e bug scovati persino in codice in produzione da vent’anni, e la knowledge extraction.
Una lettura completata da Simone Merlini, amministratore delegato e co-founder di beSharp, per cui un progetto AI poggia su tre cardini — dati, cloud e mindset. “No data, no AI”, scandisce, segnalando il ritardo italiano sulla data culture. Nata nel 2011, prima dell’arrivo di Aws in Italia, beSharp ha attraversato tutte le stagioni del cloud, dalle “porte in faccia” degli esordi al “cloud is the new normal”, fino all’attuale fase in cui è dato per scontato: “Ed è proprio ora il momento di scaricare a terra quanto imparato in oltre quindici anni”, perché il cloud è “oggi un modello che trascende la tecnologia” e vale anche per i modelli di business e organizzativi. Il paradigma agentico, vero game changer, va però maneggiato con misura: meglio usare i modelli “quando davvero servono”, all’interno di sistemi prevedibili che tengano sotto controllo i costi. A chiudere, Gasparini ribadisce allora la mission per Aws: “Siamo builder, e dobbiamo già pensare ai prossimi vent’anni”, con un ecosistema di partner capace di accompagnare ogni livello di maturità delle imprese, “perché il one size fits all non funziona e la competitività del made in Italy passa anche da qui”.
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