L’innovazione dell’AI è continua. Anche la tua cloud foundation dovrebbe esserlo.

Gli Stabilizer (~60% del totale) sono in gran parte bloccati nel loro percorso verso il cloud: le strategie cloud non sono in linea con gli obiettivi di business, quindi gli sforzi iniziali si arrestano, erodendo la fiducia. Sistemi legacy, automazione parziale e scarsa osservabilità rallentano i rilasci e trasformano ogni cambiamento in un rischio. I bilanci sono destinati a garantire la sopravvivenza del business, non a favorirne lo sviluppo.

L'opportunità è concreta: ripensare il cloud come strumento per sbloccare liquidità e capacità. Modernizzare alcuni sistemi visibili, rendere misurabile il valore in tempo reale, ridurre gli incidenti e i costi e riprendere slancio passo dopo passo.

Azioni da intraprendere

• Collegare il valore aziendale alla strategia cloud: tradurre le esigenze di business e gli obiettivi di crescita a lungo termine in chiari target di modernizzazione, definendo una governance che ancora le decisioni sul cloud al valore di business.
  
  
• Progettare una moderna base di architettura enterprise: scegliere computing, dati, sicurezza e piattaforma AI-ready, predisporre landing zone sicure e organizzare i dati affinché i modelli possano individuare rapidamente i segnali giusti.
  
  
• Modernizzare lungo tutto il continuum: sviluppare capability moderne in ambienti on-promise, ibridi e multi-cloud; adottare Agile e DevOps e creare una moderna data foundation.
  
  
• Puntare su un FinOps full-stack: rendere trasparente la spesa per il cloud in ecosistemi multi-cloud e ibridi, con una visibilità in tempo reale che colleghi ogni implementazione a un valore di business misurabile.
  
  
• Migliorare l'osservabilità e la sicurezza: progettare sistemi con metriche in tempo reale che creino un ciclo di feedback per migliorare la readiness dell'AI. Proteggere dati, applicazioni e workload di AI in tutto il cloud, garantendo visibilità end-to-end e una gestione chiara degli accessi.

Gli Optimizer: (circa un terzo delle aziende) hanno completato le migrazioni core e costruito infrastrutture cloud stabili, ma queste sono progettate per garantire la continuità operativa, non per favorire l'innovazione. L'automazione è superficiale, i casi d'uso dell'AI supportano il lavoro ma non lo trasformano e il monitoraggio del valore è poco chiaro, con conseguente disallineamento tra Finance e IT. Le sfide legate ai dati, tra cui sicurezza e compliance, proliferazione dei dati e integrazione, limitano la scalabilità dell'AI.

Per gli Optimizer, l’obiettivo è superare l'incrementalismo: collegare costi, performance e intelligenza ai risultati, riprogettare end‑to‑end un percorso critico per i ricavi e trasformare una base solida in un motore di innovazione ripetibile.

Azioni da intraprendere

• Integrare l'intelligenza in una piattaforma di AI componibile: assemblare soluzioni utilizzando data product, pipeline, guardrail e template riutilizzabili e unificare i dati su un layer cloud governato, arricchito dal contesto di business.
  
  
• Sfruttare cloud e AI per accelerare la modernizzazione: modernizzare le applicazioni in modo incrementale con API e architetture event-driven e accelerare il processo con strumenti di AI. Adotta l'AI FinOps per gestire il valore dei workload basati sull'AI man mano che scalano.
  
  
• Promuovere operations autonome guidate dalle persone: implementare l'osservabilità predittiva abilitata dall'AI e l'automazione intelligente per gestire in modo proattivo lo stato di salute del sistema.
  
  
• Rendere la sicurezza automatica e l'AI sicura fin dall'inizio: integrare sicurezza e governance dell'AI responsabile applicando i principi Zero Trust e le architetture cloud approvate.
  
  
• Creare team potenziati dall''AI, non squadre a rotazione: creare team AI dedicati e cross‑funzionali per sviluppare e gestire in modo sostenibile i sistemi di AI, dotarli di assistenti AI e investire nell'upskilling.

Gli Innovator (l'8% delle aziende) stanno passando rapidamente da casi d'uso locali dell'AI a una trasformazione a livello aziendale. Hanno acquisito padronanza dei progetti pilota, dei modelli cloud-native e della sperimentazione dell'AI; ora devono riprogettare i processi core e i modelli di business integrando l'AI nel flusso di lavoro. Qui sta la sfida: la piena integrazione dei dati e dell'AI è ancora un obiettivo sfuggente e l'automazione non ha ancora raggiunto il suo potenziale.

L'opportunità attuale consiste nell'integrare l'AI nei flussi di lavoro core, unificare i flussi di dati e puntare a risultati a livello di board – nuovi ricavi, aumento dei margini e quota di mercato – trasformando i progressi nel cloud, conquistati con fatica, in un vantaggio competitivo derivante dall'AI.