Più del 60% dei responsabili di infrastruttura e IT operations sta già investendo in casi d'uso AI e pianifica di aumentare gli investimenti. Il problema è che l'adozione disordinata di strumenti GenAI accessibili a tutti porta a implementazioni frammentate e non gestibili se l'IT non offre soluzioni tempestive e strutturate. Standardizzare tutto non funziona più: la versatilità dei modelli rende impraticabile un approccio unico. Serve un metodo diverso.
Le risk personas: differenziare per profilo di rischio
Il punto di partenza è smettere di applicare le stesse regole a tutti gli utenti e passare a un sistema di personas basate sul rischio. Ogni persona viene valutata su due dimensioni: la sensibilità dei dati che inserisce negli strumenti GenAI, che include IP proprietaria e dati dei clienti, e la sensibilità degli output generati, che dipende da come vengono usati in termini di comunicazione esterna e impatto su sistemi produttivi.
La valutazione di ogni persona richiede di rispondere a domande concrete: i dati che questo utente inserisce nei tool GenAI sono soggetti a restrizioni dalla politica di classificazione dei dati? Cosa succederebbe se quei dati diventassero pubblici? Gli output generati vengono usati direttamente in comunicazioni esterne? Quanto è critico un errore nell'output per le operazioni aziendali?
Il risultato è una mappa che permette di prioritizzare le personas a basso rischio per interventi di miglioramento a breve termine, e di lavorare con le funzioni di architettura enterprise per identificare opportunità ad alto valore nelle aree più rischiose, esplorando mitigazioni come l'uso di dati sintetici o infrastrutture private.
Le cloud landing zone: ambienti sicuri per sperimentare
L'adozione GenAI richiede un approccio cloud strutturato. Anche quando non si usano servizi GenAI esterni, le sole infrastrutture data center tradizionali non sono in grado di garantire la resilienza e l'adattabilità necessarie. Un cloud disorganizzato, con account separati, tecniche di integrazione diverse e spese sparse su carte di credito di diversi team, diventa un collo di bottiglia per le ambizioni AI dell'intera organizzazione.
L'architettura di cloud landing zone risolve questo problema: fornisce blueprints che incorporano sicurezza, coerenza, agilità e autonomia negli ambienti cloud man mano che scalano. Con strumenti di automazione e template di provisioning, sia gli utenti tecnici sia quelli non tecnici possono richiedere un ambiente adatto agli esperimenti GenAI e riceverlo rapidamente, come se usassero un service catalog interno.
Un esempio pratico: fornire dati sintetici o redatti come parte di un ambiente GenAI costruito su una cloud landing zone permette ai team di condurre proof of concept senza esporre dati reali a rischi di breach o violazioni normative. Questo mantiene il focus sulla validazione del caso d'uso e sui requisiti di sviluppo, producendo input utili per il roadmap infrastrutturale a lungo termine.
Pianificare l'infrastruttura fin dal business case
Un errore comune è non includere le risorse infrastrutturali necessarie nei business case GenAI fin dall'inizio. I requisiti variano significativamente in base al modello di deployment scelto: consumare GenAI embedded in applicazioni esistenti richiede capacità di rete e integrazioni con l'infrastruttura ibrida; estendere modelli con RAG o fine-tuning aggiunge vector database e embedding model; costruire modelli custom da zero richiede storage, middleware e distributed cloud services a scala. Pianificare questi costi in anticipo, collaborando con gli sponsor delle iniziative GenAI, evita che l'infrastruttura diventi il limite della strategia AI aziendale.
