L’uso dell’AI per il cloud sta cambiando la prospettiva con cui le aziende guardano alla gestione del multicloud. Da semplice strumento di controllo e standardizzazione, la Cloud Management Platform diventa progressivamente un assistente in grado di supportare decisioni, ottimizzare i costi e orientare le scelte in chiave di sostenibilità. L’esperienza di Tecnimont Services, in collaborazione con Liquid Reply, mostra come le potenzialità della GenAI possano estendere i confini tradizionali della governance IT.
L’occasione di confronto è stata il Cloud Transformation: Case Study Presentation Session 2025 organizzato dall’Osservatorio Cloud Transformation del Politecnico di Milano, dove Francesco Pisani, Head of Cloud Center of Excellence di Tecnimont Services, e Danilo Abbaldo, Senior Manager di Liquid Reply, hanno illustrato i passi già compiuti e le evoluzioni in corso nella loro piattaforma di gestione multicloud.
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Una piattaforma costruita su misura per il multicloud
Tecnimont Services è la società del gruppo Maire che si occupa di servizi digitali a supporto dei cantieri e dei progetti internazionali. L’adozione di una Cloud Management Platform si è resa necessaria per gestire i servizi distribuiti in oltre 45 società presenti in 50 Paesi.
Pisani ha spiegato come la scelta sia ricaduta su Morpheus come base tecnologica, una piattaforma capace di gestire nativamente i workload IaaS ma non i servizi PaaS. Da qui la decisione, condivisa con Liquid Reply, di avviare un processo di personalizzazione profonda per estendere le funzionalità e includere anche il governo delle applicazioni cloud native. «Abbiamo adeguato in autonomia, con il supporto di Liquid Reply, le capacità della piattaforma, introducendo la gestione dei PaaS e delle applicazioni critiche sviluppate in azienda», ha dichiarato Pisani.
L’obiettivo era ottenere una visione unica del multicloud, un vero Single Pane of Glass, in grado di integrare i principali hyperscaler pubblici – Azure, Google Cloud, AWS e Oracle Cloud – ma anche componenti on-premise come VMware, OpenShift e infrastrutture iperconvergenti. Questo ha permesso di unificare la gestione di un ecosistema eterogeneo, garantendo al tempo stesso standardizzazione e policy by design.
Dalla centralizzazione all’intelligenza artificiale
Se la prima fase del progetto ha riguardato la costruzione di una governance centralizzata, la seconda guarda all’adozione dell’AI per il cloud. Secondo quanto illustrato da Abbaldo, l’integrazione con GenAI mira a trasformare la piattaforma in un sistema cognitivo capace di assistere gli operatori in modo proattivo.
«Stiamo lavorando per integrare la piattaforma con l’intelligenza artificiale generativa», ha spiegato Abbaldo, «in modo da poter realizzare use case verticali che supportino sia l’ottimizzazione dei costi sia la scelta dei servizi più sostenibili in termini di emissioni di CO₂».
Tra le funzioni previste rientra la possibilità di interrogare il database della CMP in linguaggio naturale, accedendo in tempo reale allo stato delle risorse e dei servizi, visualizzando parametri e metriche di utilizzo, generando report personalizzati e ricevendo suggerimenti di ottimizzazione.
Governance intelligente e sostenibilità
Uno degli aspetti più innovativi dell’approccio è la capacità dell’AI di legare la governance dei servizi non solo a parametri economici ma anche ambientali. Come sottolineato nella presentazione, l’uso della GenAI può aiutare a selezionare le risorse infrastrutturali tenendo conto non solo dei costi, ma anche del loro impatto in termini di emissioni di CO₂.
Questo orientamento si inserisce in una strategia più ampia focalizzata sulla transizione energetica e sulla riduzione delle emissioni, e dimostra come l’adozione di strumenti tecnologici avanzati possa contribuire anche agli obiettivi di sostenibilità.
AI per il troubleshooting e le control room
Un altro fronte di applicazione della AI per il cloud riguarda il troubleshooting. La piattaforma, ha ricordato Pisani, è stata arricchita con una funzione di “light observability”, che permette di monitorare le applicazioni attraverso un’interfaccia semaforica e di accedere ai log per una prima analisi.
L’integrazione con GenAI dovrebbe estendere questa capacità, consentendo all’AI di analizzare i dati in tempo reale e suggerire interventi mirati. «L’obiettivo è rendere la piattaforma un supporto attivo anche a situazioni di control room», ha spiegato Abbaldo, «dove il tempo di reazione è critico e dove l’intelligenza artificiale può facilitare una diagnosi più rapida delle anomalie».
Multi-tenancy e personalizzazione delle viste
Un aspetto cruciale per un gruppo distribuito è la gestione multi-tenant. Con l’integrazione del Single Sign-On, la piattaforma è già in grado di creare “isole logiche” per singole aziende o progetti, mantenendo comunque una gestione centralizzata.
La prospettiva di introdurre l’AI in questo contesto apre la strada a un livello ulteriore di personalizzazione. La GenAI potrebbe infatti proporre viste differenziate per ciascun tenant, adattando suggerimenti e analisi in base alle priorità operative e agli obiettivi di business delle singole società.
Verso una nuova generazione di Cloud Management Platform
L’esperienza di Tecnimont Services e Liquid Reply dimostra come la trasformazione delle Cloud Management Platform stia andando oltre la mera automazione dei processi. Non si tratta più solo di ridurre i tempi di provisioning o di centralizzare il monitoraggio dei costi, ma di creare sistemi intelligenti in grado di assistere attivamente operatori e decision maker.
«Grazie all’integrazione dell’AI la piattaforma può diventare fruibile anche a un pubblico eterogeneo, offrendo supporto concreto alle operation quotidiane e contribuendo al raggiungimento degli obiettivi aziendali», ha osservato Abbaldo nella parte finale del suo intervento.
Il percorso è ancora in fase di sperimentazione, ma il caso presentato evidenzia come l’AI per il cloud stia aprendo nuove possibilità nella gestione multicloud, combinando esigenze di governance, efficienza economica e sostenibilità ambientale.
