L’evento AI & Data Summit di Milano illustra le opportunità offerte dal cloud e dalle infrastrutture AI ready per cogliere tutte le opportunità dell’intelligenza artificiale generativa in azienda
Autore: Edoardo Bellocchi
Fine novembre a Milano. Nutanix organizza l’evento AI & Data Summit, una densa giornata che riunisce oltre 200 persone tra manager, partner ed esperti, per discutere su tutte le opportunità offerte dal connubio tra cloud, dati e AI. In apertura di giornata, Benjamin Jolivet, Country Manager di Nutanix Italia, cita alcuni dati significativi di scenario, come quelli di uno studio di Ambrosetti che parla di “un contributo di oltre 300 miliardi di euro al Pil italiano che potrebbe aversi introducendo l’AI in maniera capillare, cosa che determinerebbe anche un incremento di produttività del 18% nei prossimi anni”, oppure le stime di McKinsey, che indicano che “il 65% delle aziende hanno oggi in atto progetti AI, ma solo l’11% di questi sono a regime e stanno scalando”.
La vera sfida per le aziende è quindi quella di “dimostrare il TCO e il valore dei progetti di AI, oltre che semplificarli, ed è anche per questo che a inizio novembre abbiamo lanciato Nutanix Enterprise AI, perché è attraverso infrastrutture AI ready e la collaborazione dell’intero ecosistema dei partner che si può arrivare a una scalabilità e a un TCO prevedibili”, prosegue Benjamin Jolivet.
A inquadrare il tema delle opportunità e delle sfide connesse all’adozione dell’AI alle aziende ci pensa l’interessantissimo intervento di Datapizza, startup tutta italiana di data scientist, che con Pierpaolo D’Odorico, co-founder, e con Giacomo Ciarlini, Head of Content & Education, cattura l’attenzione della platea. Nel dettaglio, i giovanissimi esperti di Datapizza identificano tre fasi nell’adozione dell’AI: la prima è quella dell’Approccio plug-and-play, attraverso l’utilizzo di strumenti standard come ChatGPT o Copilot per risultati rapidi senza grandi investimenti; la seconda è quella dell’Integrazione tecnologica, che vede la personalizzazione degli strumenti con automazioni interne e AI wrapper per rispondere a specifiche esigenze aziendali; e infine i veri e propri Progetti trasformativi, con creazione di soluzioni AI su misura tramite investimenti significativi che offrono miglioramenti radicali e a lungo termine nei processi aziendali.
Con altrettanta chiarezza, i ragazzi di Datapizza identificano le sfide principali da affrontare, che sono soprattutto la mancanza di formazione, visto che di massima le persone non sono preparate a usare l’AI, e questo richiede una formazione che aiuti a comprendere come integrarla nel lavoro quotidiano, e l’affidabilità delle soluzioni, dato che senza un framework chiaro e una gestione adeguata, si rischia di implementare sistemi AI poco efficaci o dannosi.
Per affrontare queste sfide, la ricetta suggerita da Datapizza passa per alcuni punti: formare le persone sui vantaggi pratici degli strumenti AI; stabilire policy chiare per garantire sicurezza e conformità; identificare nell’organizzazione gli “AI Champion”, ovvero persone interne appassionate e competenti per guidare e supportare i colleghi, e infine la sperimentazione, promuovendo idee innovative premiando i progetti che migliorano i processi aziendali.
Con Leonardo Boscaro, Seur & Mea Leader Modern Apps & Data di Nutanix, si entra nel vivo della proposta tecnologica dell’azienda, che si inserisce nella visione di “abilitare gli utenti all'utilizzo di servizi in una modalità self-service e automatizzata il più possibile grazie alle nostre soluzioni, con una storia partita 15 anni fa dall'iperconvergenza, offrendo un software che permetteva di semplificare l'utilizzo di risorse infrastrutturali. Nel corso del tempo l'evoluzione del nostro portafoglio si è allineata sull'utilizzo di tecnologie on top alla parte infrastrutturale, andando più verso la possibilità di gestire su Nutanix gli ambienti containerizzati con Kubernetes, oltre ad aggiungere al framework anche tutta la parte di gestione del mondo dati. Con la forte evoluzione dell’analisi dei dati, abbiamo messo a disposizione sulla nostra infrastruttura anche l'utilizzo di differenti tipologie di storage, gestito da un'unica console della cloud platform Nutanix. Oggi la nostra evoluzione va nella direzione del cloud native, con un percorso iniziato circa due anni fa con il Progetto Beacon, che nel medio termine porterà Nutanix a essere una soluzione completamente cloud native: Nutanix Kubernetes, lanciato nei giorni scorsi, è il primo prodotto di questo progetto”.
Si aggancia a Kuberbetes Jason Langone, Senior director, Global AI Business Development di Nutanix, sottolineando che è questo lo strato fondante del sistema, in quanto “applicazioni e microservizi sono basati su container, e avere una strategia Kubernetes è in questo senso fondamentale”.
Sul palco insieme a Marco Del Plato, Senior system engineer manager di Nutanix, Jason Langone illustra come Nutanix Enterprise AI intende favorire l’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle aziende, permettendo di eseguire carichi di lavoro di AI generativa integrando i dati privati con le risorse cloud pubbliche, proprio grazie a Kubernetes. Nutanix Enterprise AI dispone infatti di numerose funzionalità chiave, come “un repository centralizzato di modelli, che permette di controllare e autorizzare quali modelli possono essere utilizzati all'interno dell’azienda”.
Una delle caratteristiche distintive di Nutanix Enterprise AI è il modello di pricing basato sulle risorse utilizzate, che garantisce una maggiore trasparenza e prevedibilità rispetto ad altre soluzioni che adottano una tariffazione legata al numero di token elaborati. Questa struttura dei costi rappresenta, secondo Nutanix, un vantaggio significativo per le aziende che vogliono ottimizzare i loro investimenti senza rischiare spese impreviste.
Il sistema, prosegue Jason Langone, “include governance, controllo degli accessi basato sui ruoli e la possibilità di revocare autorizzazioni non appropriate. Inoltre, il prodotto offre un microservizio endpoint di inferenza integrato, che permette di autorizzare il modello, importarlo e metterlo in servizio. La procedura è compatibile con OpenAI, il che significa che se si sta lavorando con un modello pubblico su AWS o un’altra piattaforma, si può facilmente passare a un modello on-prem su Nutanix cambiando solo l’URL e la chiave di sicurezza. Inoltre, l'integrazione con repository come Hugging Face e Nvidia semplifica ulteriormente l'accesso e la gestione dei modelli AI”.
Infine, la densa mattinata del Nutanix AI & Data Summit si conclude con un interessante confronto al quale intervengono Datapizza, AWS, Milestone, Nuvolaris e Dell Technologies. In particolare, Filippo Ligresti, VP & Managing director di Dell Technologies Italia, richiama gli aspetti fondamentali dell’offerta dedicata Dell AI Factory.