Appena conclusasi l’edizione italiana di Evolve26, l’evento di Cloudera dedicato all’intelligenza artificiale applicata ai dati, Fabio Pascali, country manager Italy di Cloudera, fa il punto sulle strategie dell’azienda toccando il tema caro della sovranità. Una questione sulla quale Cloudera insiste “da tempi non sospetti”, prima che per le aziende si sia rivelata una questione da affrontare o una opportunità. “Il tema della sovranità è entrato a gamba tesa nelle aziende italiane che in questa fase di adozione dell’AI si trovano a definire la sovranità dei dati come il principale vincolo alla scalabilità dell’AI”.
E’ il commento di Pascali sulle evidenze dello studio The State of Enterprise AI 2026: The New Rules of Scale, commissionato da Cloudera a Wakefield Research su 1.500 IT leader e decision maker in 9 mercati (Italia inclusa), che rivela come le aziende italiane, seppure guidino gli investimenti AI in Europa, affrontino pressioni significative su costi, governance e portabilità dei workload.
Un dato su tutti: la metà degli responsabili IT italiani (50%, la percentuale più alta in Europa) identifica la sovranità dei dati come il principale vincolo alla scalabilità dell’AI, a tal punto che il 46% delle aziende sta costruendo architetture multi-ambiente principalmente per ragioni di sovranità, prima che di resilienza e di costi. “L’AI è ovunque – precisa Pascali – ma la stragrande maggioranza delle infrastrutture aziendali non è pronta a supportarla: nell’ultimo anno in media ogni azienda ha cancellato sei progetti AI, per questo motivo la governance dei dati è diventata il vero collo di bottiglia della trasformazione digitale”.
Pressioni operative sulle aziende
Lo spaccato italiano dello studio (condotto su un campione di 125 aziende) racconta che il 74% delle organizzazioni ha aumentato gli investimenti in AI nell’ultimo anno (rispetto alla media europea del 48% o alla Germania ferma al 41%), ma le imprese si trovano ad affrontare pressioni operative dovute alle normative (come l’AI Act in vigore dal 2 agosto).
Le pressioni: il 66% (58% in Emea) considera gravosi i costi per spostare un workload AI tra ambienti dal momento che è il passaggio spesso richiede una riprogettazione significativa dell’architettura, l’83% afferma che requisiti di residenza, sovranità o giurisdizione influenzano il posizionamento dei workload della propria azienda.
“Sapere dove risiedono i dati e chi li controlla non è solo un requisito legale – precisa Pascali, sottolineando come le aziende debbano costruire un’architettura AI in grado di scalare nonostante i vincoli normativi -. I dati italiani rivelano un paradosso strategico: siamo il mercato che investe di più in AI in Europa (74% vs 48%) ma affrontiamo simultaneamente i vincoli più stringenti. Questa non è una contraddizione, ma l’immagine di un mercato maturo che sta scalando l’AI in un contesto regolatorio e geopolitico che richiede controllo”.
Il tema dei costi del token, o token economy, (aumentati di 30 volte, da 0,04 dollari per un workflow lineare semplice nel 2023 a 1,20 dollari per un sistema agentico orchestrato complesso nel 2026) colpisce duramente le aziende italiane ed “è un tema di pianificazione molto serio, perché spesso si scopre il costo dei token solo strada facendo e questo porta a ridefinire gli obiettivi del progetto per rientrare nella spesa”.
Per contenere i costi dei token, l’82% delle aziende ha rivisto progetti AI (85% Emea), il 46% ha ridotto le dimensioni dei modelli, la frequenza di elaborazione o i volume di output, il 44% (47% in Emea) ha spostato workload su cloud privato o on-premise. “Le aziende sono consapevoli che mettere mano pesantemente alla propria architettura, spesso legacy, richiede un investimento significativo. Il vincolo non è dato dai processi ma dall’architettura obsoleta”.
Il 46% cita l’integrazione dei dati come vincolo alla scalabilità, insieme ai costi di token/inferenza.“Seppure l’Italia abbia accelerato sull’AI più di qualsiasi altro mercato europeo, l’incremento degli investimenti non significa automaticamente risultati migliori – commenta Pascali -. L’inferenza rappresenta l’80-90% del costo totale del ciclo di vita di un sistema in produzione. Questo impatta sulle decisioni di Cfo e Cio che devono capire se la spesa in AI è controllabile, prevedibile e che ritorno sull’investimento garantisce”.
L’equilibrio della governance
Il tema della governance sentito in Italia dal 78% del campione (vs 75% Emea, 73% Germania) è ulteriore limite alla scalabilità dell’AI, con meno della metà delle aziende (42%) che dichiara di aver trovato un equilibrio efficace tra velocità e controllo (vs 47% Emea). Seppure la velocità dell’AI rimane un problema difficile da prevedere: il 26% afferma che l’AI si sta muovendo troppo velocemente rispetto alla governance interna (vs 28% Emea) e richiede un cambio di visione. “La velocità con cui le imprese chiuderanno il gap tra investimento e Roi dipenderà dalla capacità di adottare architetture ibride che risolvano sovranità, costi e governance simultaneamente, senza dover riprogettare tutto ogni volta che cambiano le regole. In questo modo le aziende sono più libere di muoversi”, precisa Pascali.
La risposta di Cloudera passa dalla piattaforma annunciata a fine agosto, Cloudera Anywhere Cloud, progettata per operare in modo autonomo, per costruire, distribuire e scalare applicazioni di dati e AI in ambienti multicloud e onpremise. “Ovunque i dati si trovino” precisa Pascali, garantendo controllo e sovranità completi, grazie anche un copilota agentico che lavora direttamente sui dati, senza spostare risorse sensibili tra vari workload. “La nostra piattaforma va nella direzione di aiutare le azienda a rafforzare la governance dell’AI dall’inizio e di investire sulla qualità dei dati, una carenza segnalata dal 46% del campione. Per questo continuiamo a dire che il mondo dei dati deve arrivare prima del mondo dell’AI. Inoltre la piattaforma dà alle aziende la visibilità sui costi variabili, proprio per rispondere a quell’82% di aziende che è costretto a riprogettare use case a causa dei costi dei token”.
Opportunità e alleanze
Il momento di mercato è propizio visti gli investimenti in data center nel nostro paese da parte dei grandi provider: se tra il 2023 e il 2025 sono stati investiti 7,1 miliardi di euro, per il triennio 2026-2028 l’investimento atteso complessivo è di 25,4 miliardi di sommando i progetti promossi da circa 30 operatori (con Milano accentratrice del 68% della potenza installata nel Paese). La candidatura dell’Italia per la costruzione di una delle sette Gigafactory AI europee rafforza la risposta al bisogno di sovranità.
“La sovranità come requisito ci sta aprendo nuove opportunità – conclude Pascali -. Le aziende si stanno interrogando su quale AI sia necessaria per una sovranità dei dati. La partnership strategica stretta con Mistral, sia tecnica che commerciale, ci permette di integrare nella nostra piattaforma modelli Mistral e di portarli in Italia”.
Le due aziende, a inizio settembre, hanno siglato un accordo per unire la piattaforma dati e AI ibrida di Cloudera con i modelli di AI sovrana di Mistral, per offrire alle aziende la possibilità di costruire, personalizzare ed eseguire l’AI utilizzando i propri dati in ambienti cloud, on-premise, edge, sovrani e air-gapped, senza perdere il controllo sulle informazioni sensibili e con una maggior vista sui costi dell’AI, via via che scala.
Progetti che soprattutto in Italia vedono il coinvolgimento dei system integrator, perché difficilmente le aziende possono completare una progettualità AI da sole.
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