L’AI è esplosa sulla scena piena di promesse, e sta mantenendo le aspettative. Porta alla luce pattern nascosti in enormi volumi di dati, accelera i processi decisionali e rende persino le interazioni umane più naturali. Sta ridisegnando interi settori, dalla sanità e finanza alla manifattura e al settore pubblico. Nessuno è immune all’entusiasmo e tutti vogliono farne parte.
Ma voler essere parte della rivoluzione AI e essere davvero AI-ready sono due cose molto diverse.
È vero, puoi utilizzare un’AI che non è tua, come modelli pubblici, endpoint pubblici o infrastrutture condivise, e in molti casi questo va benissimo. Tuttavia, nel momento in cui i tuoi dati diventano sensibili, regolamentati, proprietari o centrali per la tua competitività, lo scenario cambia radicalmente.
La vera trasformazione avviene quando l’AI opera dove i tuoi dati risiedono, cioè nel tuo ambiente, sotto la tua governance, con un’infrastruttura progettata sulle tue esigenze e con pieno controllo sui dati. La Private AI è fondamentale in questo percorso, ma non è plug-and-play. Richiede pianificazione accurata e una revisione architetturale dell’intero stack tecnologico: compute, storage, networking e sicurezza.
4 grandi idee sbagliate sulla Private AI (e cosa è vero)
La cosa curiosa della Private AI è che ciò che spesso ne ostacola l’adozione non è la tecnologia, che funziona, ma l’aspettativa che basti collegare qualche GPU, puntare i dati su un modello e che tutto filerà liscio. La Private AI richiede molto di più.
Ecco le idee sbagliate più frequenti che frenano la Private AI prima ancora che raggiunga il suo potenziale.
Idea sbagliata 1: “La Private AI riguarda soprattutto la potenza di calcolo”
Il presupposto più diffuso è che la Private AI inizi e finisca con il computing, solitamente le GPU, acquistate nella quantità che il budget permette. È comprensibile, le GPU sono il motore degli attuali modelli di AI.
Ma il computing è solo una parte dell’ecosistema. Senza il giusto mix di processori, architettura di memoria e infrastruttura di supporto, persino gli acceleratori più avanzati rimangono sottoutilizzati. La Private AI non è una semplice somma di hardware, è la costruzione di un ambiente bilanciato ed eterogeneo, in cui compute, memoria e workload lavorano in modo armonico.
Idea sbagliata 2: “Se abbiamo i dati, lo storage farà il resto”
Storicamente, lo storage è stato visto solo come un luogo dove conservare dati. Con l’AI questo non funziona. I modelli sono affamati di dati e, se i livelli di storage non riescono a fornire input veloci e costanti, si creano colli di bottiglia che lasciano GPU costose inutilizzate.
Ecco perché tecnologie come gli storage NVMe e data lake scalabili e ben progettati sono fondamentali. Nell’AI lo storage è una parte attiva del motore. Senza l’architettura corretta e una strategia di tiering adeguata, persino i modelli migliori faticano a esprimere le loro prestazioni.
Idea sbagliata 3: “La nostra rete attuale andrà bene, supporta già tutto il resto”
La rete è facile da dare per scontata. Se gestisce le applicazioni quotidiane, si presume possa gestire anche l’AI. Ma i carichi di lavoro AI sono completamente diversi: flussi continui ad alto volume e velocità altissima, e una latenza minima può già creare colli di bottiglia.
Perché la Private AI funzioni, serve una rete a ultra-bassa latenza e con elevata capacità di throughput, in grado di alimentare GPU e pipeline di dati in tempo reale. Questo può richiedere di ripensare la fabric di rete, adottando Ethernet ad alte prestazioni o soluzioni specializzate come InfiniBand.
Prima di implementare l’AI, è essenziale una valutazione approfondita della rete per individuare i punti deboli che rallenterebbero l’inferenza e sprecherebbero capacità computazionale.
Idea sbagliata 4: “Private significa automaticamente sicuro”
C’è una convinzione diffusa secondo cui portare l’AI in-house risolva automaticamente le sfide di sicurezza. L’idea “Se i miei dati restano dentro i miei confini, allora sono al sicuro” è fuorviante.
La Private AI non eredita la sicurezza solo perché gira sulla tua infrastruttura. Introduce infatti nuovi pattern di movimento dei dati e nuovi punti di accesso, portando con sé rischi che i controlli tradizionali non sono progettati per gestire.
I modelli AI richiedono flussi costanti di dati ad alto valore e senza controlli adeguati questo crea esposizione indesiderata. Il modello Zero Trust, in cui ogni utente, dispositivo e workload è costantemente autenticato e autorizzato, è la base, non un obiettivo avanzato. Lo stesso vale per la cifratura ovunque: a riposo, in transito e sempre più spesso “in uso”.
L’accesso deve essere granulare e rigidamente governato. Anche le funzionalità di sicurezza integrate nell’hardware sono critiche, perché una violazione può originarsi in luoghi tanto fondamentali quanto apparentemente innocui, come un chip.
- DA LEGGERE ANCHE → Proactive risk management: il segreto per mettere in sicurezza il tuo percorso di AI
NTT DATA: portare la Private AI nella giusta direzione
In NTT DATA comprendiamo perché queste idee sbagliate nascano. Non si tratta di scarsa competenza o scelte errate, ma di assunzioni logiche basate su una visione tradizionale dell’AI. Ma la Private AI è diversa, cambia le regole.
Ed è qui che la consulenza di NTT DATA diventa un valore fondamentale, guidandoti nella complessità di costruire un’infrastruttura AI performante, sicura e pronta per il futuro. Guardiamo all’intero stack tecnologico, dal computing che alimenta i modelli allo storage che li supporta, dalle reti che muovono i dati alla sicurezza che garantisce resilienza e compliance.
La Private AI funziona solo quando tutti questi livelli sono presenti, e qui entra in gioco la nostra esperienza. Ti aiutiamo a progettare un ambiente bilanciato, resiliente e allineato alle reali necessità dell’AI moderna, così che i tuoi team possano concentrarsi sui risultati, non sulla complessità tecnica.
- DA LEGGERE ANCHE → Secure networking: la tua rete è pronta a supportare i carichi AI?
Costruisci il successo della tua Private AI con la nostra expertise
Costruire una piattaforma di Private AI non è un semplice upgrade, è un cambiamento profondo del modo in cui affronti la strategia del data center. Senza competenze specializzate in compute, storage, networking e sicurezza, rischi errori costosi, prestazioni insufficienti, colli di bottiglia, vulnerabilità di sicurezza e architetture incapaci di tenere il passo con la velocità dell’AI.
Per questo una guida consulenziale forte è essenziale: aiuta a evitare errori, prendere decisioni corrette, rafforzare sicurezza e compliance e creare un ambiente futuro-ready e future-proof.
Con la giusta strategia, la Private AI diventa un vantaggio competitivo. È ciò che offre la data center advisory di NTT DATA: competenza profonda, conoscenza dei workload AI e delle architetture enterprise, e l’esperienza necessaria per costruire l’infrastruttura che la moderna AI richiede.
Le organizzazioni leader sono quelle che allineano la strategia infrastrutturale agli obiettivi di business. Una strategia di data center ben eseguita non è solo una decisione IT, ma un vantaggio competitivo.
Il nostro approccio aiuta a liberare tutto il potenziale dell’AI, in modo sicuro, efficiente e alle tue condizioni. Sei pronto a guidare il cambiamento?
COSA FARE ORA
Prenota oggi stesso un assessment con i nostri esperti di data center e inizia a costruire un ambiente di Private AI sicuro, efficiente e pienamente controllato, capace di liberare tutto il potenziale dell’intelligenza artificiale.