Poiché il cloud sta diventando il layer esecutivo dei modelli operativi basati sull’AI, le strategie cloud e AI devono evolvere insieme.
È questa una delle principali evidenze emerse dalla nostra più recente ricerca, Cloud-led innovation in the era of AI: The new rules for driving value with cloud, basata sulle opinioni di oltre 2.300 senior decision maker in 33 Paesi. Mentre le organizzazioni accelerano l’adozione dell’intelligenza artificiale, il rapporto tra strategia cloud e strategia AI diventa sempre più rilevante. Eppure, in molte aziende, le due continuano a essere pianificate e finanziate separatamente.
Oggi l’AI è il principale utilizzatore del cloud, mentre il cloud rappresenta il principale abilitatore dell’AI. Quando queste strategie vengono sviluppate in modo indipendente, le organizzazioni finiscono per finanziare due architetture che non riescono a garantire i risultati di cui il business ha bisogno.
Questa separazione genera attriti. Le iniziative AI avanzano rapidamente, mentre gli ambienti cloud evolvono con tempi diversi. Nel tempo, questo disallineamento rende più difficile scalare l’AI oltre le prime fasi sperimentali e integrarla nei processi core aziendali.
Il cloud è andato oltre il concetto di infrastruttura
Il cloud non è più semplicemente il luogo in cui vengono eseguiti i sistemi. Con l’AI sempre più integrata nelle operations, nell’analytics e nei processi decisionali, gli ambienti cloud determinano in misura crescente l’efficacia con cui le capacità AI possono essere implementate e scalate.
La nostra ricerca dimostra che le organizzazioni stanno già riconoscendo questo cambiamento. Quasi tutti gli intervistati affermano che l’AI ha aumentato la necessità di investire nel cloud. Allo stesso tempo, molte aziende riconoscono che le proprie fondamenta cloud sono ancora in fase di evoluzione.
Quando gli ambienti cloud non vengono progettati tenendo conto dell’AI, le organizzazioni incontrano spesso difficoltà nell’integrare l’AI nei workflow aziendali, nella gestione delle pipeline dati o nella scalabilità dei modelli AI tra diverse business unit. Quello che nasce come un promettente progetto pilota AI può rapidamente diventare difficile da operationalizzare.
Ecco perché il rapporto tra strategia cloud e strategia AI è diventato così cruciale.
Il segnale legato ai talenti che i leader stanno osservando
Uno degli indicatori più chiari di questo cambiamento è la crescente convergenza tra competenze cloud e AI.
Le organizzazioni indicano oggi le competenze AI come il principale gap di talenti legato al cloud. Tra i cloud leader, quasi la metà (49%) prevede che le competenze AI continueranno a rappresentare una sfida nei prossimi 12 mesi, rispetto al 33% delle altre organizzazioni. Questo riflette una realtà precisa: sviluppare capacità AI richiede sempre più competenze in architettura cloud, data platform e ambienti applicativi moderni.
Il legame è evidente anche a livello executive. I Chief AI Officer hanno il 22% di probabilità in più rispetto a CIO e CTO di affermare che la crescita dell’AI aumenti la necessità di maggiori investimenti nel cloud. Con l’espansione delle iniziative AI, i leader responsabili dell’AI riconoscono sempre più che la strategia cloud influenza direttamente la velocità con cui queste iniziative possono scalare.
Nel complesso, questi segnali conducono alla stessa conclusione: le capacità cloud e AI sono ormai profondamente interconnesse.
La prima regola del cloud nell’era dell’AI
In risposta a questi cambiamenti, la nostra ricerca identifica un principio chiaro per le organizzazioni che vogliono generare valore dall’AI: le strategie cloud e AI devono essere sviluppate in parallelo.
Poiché il cloud sta diventando il layer esecutivo dei modelli operativi AI, le strategie devono evolvere insieme. Quando roadmap cloud e programmi AI vengono sviluppati separatamente, le organizzazioni creano spesso un disallineamento tra le ambizioni AI e gli ambienti cloud necessari per supportarle.
Le organizzazioni che riescono a scalare con successo l’AI adottano un approccio diverso. Allineano fin dall’inizio architettura cloud, sviluppo delle competenze, investimenti nelle piattaforme e framework di governance con la propria strategia AI. Questo allineamento consente agli ambienti cloud di supportare in modo più efficace i workload AI, riducendo al contempo la complessità operativa che può rallentare l’innovazione.
Sviluppare insieme strategie cloud e AI aiuta inoltre le organizzazioni a dare priorità alle capacità necessarie per una crescita guidata dall’AI, dalle moderne piattaforme dati fino ai modelli integrati di sicurezza e governance.
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L’allineamento strategico è ormai un requisito per scalare
Con l’accelerazione dell’adozione dell’AI, le organizzazioni non possono più considerare il cloud esclusivamente come un’iniziativa infrastrutturale. Le decisioni relative al cloud determinano sempre più la velocità con cui le iniziative AI passano dalla sperimentazione a un impatto su scala enterprise.
Allineare strategie cloud e AI garantisce che architettura, competenze e governance necessarie a supportare l’AI evolvano insieme alle ambizioni che la guidano. Senza questo allineamento, le organizzazioni rischiano di costruire capacità AI che i propri ambienti cloud non sono in grado di supportare pienamente.
Le organizzazioni che riconosceranno tempestivamente questo cambiamento saranno nella posizione migliore per trasformare l’innovazione AI in risultati di business misurabili.