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L’intelligenza artificiale è spesso raccontata come una rivoluzione software. Si parla di modelli linguistici, agenti autonomi, copiloti, automazione dei processi e capacità predittive. Molto meno evidente, però, è ciò che realmente rende possibile tutto questo: una gigantesca infrastruttura fisica composta da data center, GPU, reti di trasmissione elettrica, sistemi di raffreddamento e impianti energetici.

La trasformazione digitale delle aziende ha raggiunto un livello di complessità che impone una profonda revisione delle architetture informative. La coesistenza di sistemi sviluppati in epoche differenti, la frammentazione dei dati e la necessità di adottare rapidamente soluzioni di intelligenza artificiale stanno spingendo i responsabili tecnologici a superare le vecchie logiche di collegamento point-to-point.

L’integrazione fra container e AIOps rappresenta una delle opportunità più concrete per modernizzare le operazioni IT. Il perché è presto detto. Mentre i container standardizzano l’esecuzione delle applicazioni e producono telemetria coerente, le piattaforme di AIOps sfruttano queste informazioni per rilevare anomalie, eseguire Root Cause Analysis automatizzate e attivare remediation rapide.

Velocità, qualità del codice, controllo e governance: raramente un’organizzazione riesce a presidiare queste tre dimensioni insieme. Nella maggior parte dei casi ne vengono ottimizzate due a scapito della terza. Questo compromesso, che fino a poco tempo fa sembrava inevitabile, oggi non è più sostenibile.

Nell’attuale ecosistema digitale, la stabilità operativa delle imprese tecnologiche italiane non è più una semplice questione di manutenzione tecnica, ma un imperativo strategico che incide direttamente sulla competitività e sulla sopravvivenza del business.

Modernizzare l’ERP significa affrontare l’obsolescenza tecnologica di un gestionale che, pur continuando a funzionare, rischia di diventare sempre più vincolante e frenante. Superare i limiti delle piattaforme legacy vuol dire adottare un’architettura più flessibile, processi più standardizzati e dati meglio integrati, creando le condizioni perché l’organizzazione possa sfruttare tecnologie evolute come cloud e intelligenza artificiale.

L’Italia si trova di fronte a un bivio macroeconomico e manageriale in cui l’evoluzione tecnologica non è più un’opzione di efficienza, ma una necessità di sopravvivenza del sistema Paese; è ciò che emerge dai dati e le metodologie condivise da Giovanni Miragliotta, Responsabile Scientifico dell’Osservatorio Innovative Robotics, durante il Convegno finale dell’Osservatorio.

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La prossima fase dell’AI enterprise si giocherà sul costo ricorrente dei modelli in produzione. L’addestramento resta un’attività ad alta intensità di capitale, ma l’inferenza è il punto in cui la spesa diventa continua: ogni richiesta, ogni risposta generata, ogni agente che richiama strumenti, basi dati e altri modelli produce consumo di calcolo, memoria, rete ed energia.

«Crediamo che il futuro della trasformazione digitale appartenga a chi saprà integrare intelligenza artificiale, fiducia digitale e sovranità del dato in un’unica piattaforma di valore». La visione di Havant è anche il suo piano di sviluppo.