Cloud Governance nell’Era dell’AI
Oggi, l’attenzione è rivolta alle ultime innovazioni nell’AI, che spaziano dai progressi dei GenAI multimodali a applicazioni specializzate e AI agentica. Tuttavia, c’è un’importante lacuna che mette a rischio tutta questa innovazione: i modelli di governance cloud obsoleti.
Questi modelli non sono stati progettati per la velocità attuale. La maggior parte delle organizzazioni cerca ancora di governare le infrastrutture AI con politiche statiche, regole di tagging e avvisi di budget post-mortem. Questo equivale a cercare di controllare un’auto di Formula 1 con un manuale per biciclette: non è affatto adatto alla velocità o alla complessità attuale.
Perché la Governance Tradizionale Non Può Tenere il Passo
I modelli di governance legacy sono stati concepiti per ambienti più prevedibili, dove le infrastrutture venivano provvedute manualmente da team centralizzati. Questa realtà è ormai superata.
Le carichi di lavoro AI sono:
- Dinamicità: L’infrastruttura è fornita automaticamente e si scala in tempo reale.
- Decentralizzazione: I lavori vengono avviati da team che operano al di fuori dei tradizionali canali IT.
- Costo elevato: I lavori di calcolo ad alta potenza accumulano rapidamente costi – spesso nell’ordine di $10 a $100 milioni per modello – senza una chiara proprietà o supervisione.
In ambienti come questi, una governance reattiva non solo rallenta le operazioni, ma fallisce. Secondo i dati, solo il 48% dei progetti AI riesce a entrare in produzione, e il tempo medio per arrivarci è di otto mesi, con ritardi spesso radicati in flussi di lavoro frammentati e colli di bottiglia nelle politiche.
Quando la Governance Fallisce, la Cultura Ne Risente
Il rischio più profondo non è solo operativo, ma culturale.
Quando la governance è costruita attorno a ritardi e controlli reattivi, invia un messaggio chiaro: la compliance e la velocità non possono coesistere. E quando i team sono costretti a scegliere, scelgono sempre la velocità.
Ciò porta a infrastrutture ombra, decisioni frammentate e soluzioni di emergenza che lasciano finanza e sicurezza all’oscuro. Non è che le persone non si preoccupino della governance; piuttosto, la governance è diventata qualcosa da “eludere”.
Quando ciò accade, tre risultati tipici seguono:
- Espansione del cloud: I team creano infrastrutture dove e come vogliono, senza supervisione unificata.
- Spesa imprevedibile: I carichi di lavoro AI si espandono inaspettatamente e i team finanziari reagiscono alle fatture invece di gestire l’impatto.
- Gap di compliance: Dati sensibili vengono elaborati senza controlli appropriati, esponendo l’organizzazione a rischi evitabili.
Cosa Richiede la Governance nell’Era dell’AI
Per supportare l’AI e garantire operazioni future, la governance deve passare da un processo reattivo a una capacità preventiva. Deve essere integrata nell’infrastruttura, non aggiunta successivamente.
Questo inizia con quattro principi fondamentali:
- Politiche integrate nella piattaforma: La logica di governance deve risiedere dove viene creata l’infrastruttura. Controlli automatizzati su provisioning, accesso e tipi di risorse prevengono i problemi prima che inizino.
- Strade asfaltate, non deviazioni: Il percorso più facile dovrebbe essere anche il più conforme. Quando gli strumenti e i modelli self-service includono barriere integrate, i team rimangono allineati senza rallentare.
- Visibilità in tempo reale con contesto aziendale: I dati di spesa e utilizzo devono essere trasparenti e visibili mentre accadono, collegati a carichi di lavoro reali, team e obiettivi aziendali.
- Shift-left FinOps: La responsabilità dei costi non può essere un compito di fine mese. Quando finanza e ingegneria si allineano durante la pianificazione e lo sviluppo, la governance diventa parte della consegna, non qualcosa di aggiunto dopo il lancio.
La Governance come Vantaggio Strategico
Se eseguita correttamente, la governance accelera l’innovazione. Dà ai team la fiducia per muoversi rapidamente, scalando all’interno di un quadro che protegge l’azienda. Collega le decisioni tecniche ai risultati aziendali e al ROI.
Il modello obsoleto – approvazioni manuali, supervisione isolata e documenti di policy statici – non è stato progettato per questa era di innovazione. Ha creato punti ciechi, e la rapida accelerazione dell’AI amplifica solo questi problemi.
È imperativo integrare la governance AI nei sistemi, nei flussi di lavoro e nell’infrastruttura già in uso. Rendi tutto automatico, contestuale e nativo al modo in cui le persone costruiscono.
Perché quando la governance funziona in questo modo – quando la cosa giusta è anche la più semplice e naturale – i team non la resistono. Si affidano ad essa. E questo è quando la governance diventa strategica.
