L'AI si muove velocemente. La tua infrastruttura deve muoversi più velocemente.

L'AI sta trasformando le imprese. E in ogni conversazione con i clienti che sto avendo ultimamente, il messaggio è sempre lo stesso: la competitività oggi dipende dalla rapidità con cui si riesce ad adottarla. Gli ostacoli che le imprese affrontano—in termini di costi, sovranità, hardware e software—definiranno la differenza tra vincere e perdere.

Il Nutanix Enterprise Cloud Index 2026 (il "ECI Report") coglie questo cambiamento e, onestamente, i numeri sono sorprendenti. L'85% dei leader IT afferma che l'AI sta accelerando l'adozione dei container, anche se l'82% afferma che la propria infrastruttura on-premise non è ancora completamente pronta per carichi di lavoro di AI.

Tale divario tra accelerazione e prontezza è dove si deciderà la competitività.

Questa è la nuova realtà: l'AI non è solo un altro carico di lavoro, è uno stress test per l'intera piattaforma.

L'hardware si muove più velocemente di quanto l'infrastruttura tradizionale possa assorbire

Ricordo quando le decisioni relative all'hardware erano impegni a lungo termine. Sceglievi Intel o AMD come standard. Sveglievi una configurazione di memoria. Compravi server da Dell o Lenovo e ti aspettavi di farli girare per un ciclo di vita prevedibile.

L'AI rompe questo schema.

Nuove GPU, acceleratori, tecnologie di memoria e server stanno arrivando più velocemente di quanto la maggior parte delle organizzazioni possa valutarli. 

I dati ECI confermano questa urgenza. L'82% dei leader IT afferma che la propria infrastruttura on-premise non è ancora completamente pronta a supportare carichi di lavoro di AI, un dato che aumenta ancora di più in settori come la sanità.

In quasi tutte le conversazioni che ho avuto quest'anno, i clienti mi fanno le stesse domande:

• Come posso adottare un nuovo hardware senza riprogettare tutto?
• Come posso evitare il lock-in con un fornitore o configurazione?
• Come posso assicurarmi che la mia infrastruttura non rallenti l'innovazione?

La mia risposta è sempre la stessa: serve una piattaforma che possa assorbire i cambiamenti hardware.  

Se scegli la base giusta, puoi sfruttare le ultime capacità senza dover ristrutturare l'ambiente ogni volta che il settore cambia. Quella flessibilità sta diventando essenziale in fondo allo stack.

Il software si sta evolvendo altrettanto rapidamente—soprattutto gli LLM

L'hardware non è l'unica cosa che accelera. L'ecosistema software attorno all'AI si sta muovendo ancora più velocemente.

Quello che vedo nelle aziende è che gli LLM che implementeranno oggi non saranno più quelli su cui si affidaranno tra sei mesi. Molti di questi modelli girano in container, anche se il resto dell'ambiente è ancora basato su VM. I framework si aggiornano. Le dipendenze si spostano. I requisiti della GPU cambiano.

Questo crea una nuova sfida operativa:

Come adottare nuovi software di AI senza creare frammentazioni?

Il report ECI mostra perché questo è importante. L'85% crede che l'AI stia accelerando l'adozione dei container, e l'83% sta già sviluppando nuove applicazioni nei container. Questo perché l'adozione dei container offre ai team un modo per raggruppare le dipendenze software in rapida evoluzione richieste dai carichi di lavoro di AI.

Se ogni nuovo modello richiede un team separato con competenze distinte, ci si ritrova con un ambiente che col tempo diventa più difficile da gestire. Spesso descrivo questo come l'attivazione di un "interruttore AI". Una volta attivato, stai eseguendo una classe diversa di carichi di lavoro — e la tua piattaforma o supporta tale transizione oppure no.

Se non controlli i tuoi dati, non controlli la tua AI

Anche se riesci a stare al passo con hardware e software, c'è una terza dimensione che è diventata inevitabile: la sovranità dei dati.

I clienti vogliono sapere:

• Dove risiedono i loro dati
• Come sono protetti
• Come vengono replicati
• Come sono governati tra le diverse giurisdizioni

Non si tratta solo di conformità. Si tratta di fiducia. Si tratta di prevedibilità dei costi. E si tratta di evitare l'ascesa dello shadow AI—modelli addestrati su dati che non sono mai stati pensati per lasciare un confine specifico.

Il rapporto ECI è schietto su questo punto: "La maggior parte dei dirigenti IT (87%) ritiene che l'uso di strumenti e agenti AI lontano da supervisione ufficiale crei un rischio aziendale."

E la sovranità è ora una priorità assoluta. L'80% dei leader IT afferma che la sovranità dei dati è un fattore di alta priorità o indispensabile nelle decisioni sull'infrastruttura.

Lo dico spesso perché è vero:

Se non controlli i tuoi dati, non controlli la tua AI.

Le architetture cloud sovrane distribuite stanno emergendo come la strada da seguire. Consentono alle organizzazioni di mantenere i dati locali, rispettare le policy e mantenere la coerenza tra gli ambienti. Ma funzionano solo se la piattaforma sottostante si comporta allo stesso modo ovunque.

Senza tale coerenza, la sovranità è semplicemente irraggiungibile.

La shadow AI è sintomo di infrastrutture che non riescono a tenere il passo

Uno dei risultati più sorprendenti del rapporto ECI è quanto sia diffusa la shadow AI. Il 79% dei leader IT si imbatte in applicazioni AI implementate da dipendenti in funzioni non IT.

Questo non accade perché la gente sia sconsiderata, tutt'altro. Questo accade perché l’azienda vuole l’intelligenza artificiale più rapidamente di quanto il reparto IT sia in grado di fornirla in modo sicuro.

I silos peggiorano le cose. "L'82% ritiene che i silos tra unità di business e IT rendano difficile l'esecuzione efficace delle iniziative tecnologiche", secondo il rapporto ECI.

Quando le diverse parti di un'azienda non sono allineate, l'adozione dell'AI aziendale diventa frammentata—e il rischio aumenta.

Una piattaforma coerente e unificata riduce tale rischio. Offre ai team un modo ufficiale e regolamentato per innovare senza dover aggirare il reparto IT.

Il costo nascosto: tempo perso nella manutenzione

C'è un altro fattore che non riceve abbastanza attenzione. Storicamente, secondo la mia stima, le aziende hanno dedicato il 60–80% del loro tempo alla manutenzione, inclusi patch, aggiornamenti e risoluzione dei problemi. È tempo che non è speso a costruire nuove applicazioni o a implementare nuove capacità AI.

L'AI aumenta il costo del tempo perso.

Ogni ora spesa a mantenere infrastrutture legacy è un'ora non spesa a:

• Addestrare un modello
• Implementare un nuovo servizio
• Integrare nuovo hardware
• Aggiornare all'ultimo LLM
• Migliorare la governance dei dati

L'AI premia la velocità. La manutenzione la rallenta.

Le organizzazioni che spostano il loro tempo dalla manutenzione all'innovazione si muoveranno più velocemente. Chi non lo fa rimarrà indietro.

Dove ci porta tutto questo

Dal mio punto di vista, la cosa si riduce a questo: l'AI si muove troppo velocemente per un'infrastruttura statica. Troppo velocemente per squadre isolate. Troppo rapidamente per architetture non progettate per il cambiamento costante.

La tua capacità di competere dipenderà da quanto velocemente puoi:

• Adottare nuovo hardware
• Integrare nuovi LLM
• Mantenere la sovranità
• Prevenire la shadow AI
• Eseguire tutto su una piattaforma coerente e ripetibile

Le aziende che costruiscono per l'adattabilità guideranno. Quelli che non lo faranno passeranno il prossimo decennio a cercare di recuperare.

Leggi il Nutanix Enterprise Cloud Index 2026 per scoprire di più sul futuro dell'AI, dei container e della sovranità nell'IT enterprise.

Contesto e obiettivi della ricerca

Il sondaggio Nutanix è stato condotto da Wakefield Research su 1.600 dirigenti IT e ingegneristici, con una anzianità minima di manager, in aziende con almeno 500 dipendenti nei seguenti mercati: Australia, Brasile, Francia, Germania, India, Italia, Giappone, Messico, Paesi Bassi, Regno Saudita, Singapore, Spagna, Regno Unito e Stati Uniti, con un sovracampionamento di 100 lavoratori federali statunitensi, tra il 13 e il 23 novembre 2025, tramite un invito via email e un sondaggio online.

I risultati di qualsiasi campione sono soggetti a variazioni del campionamento. L'entità della variazione è misurabile ed è influenzata dal numero di interviste e dal livello delle percentuali che esprimono i risultati. Per le interviste globali condotte in questo particolare studio, le probabilità sono di 95 su 100 che il risultato di un sondaggio non vari, più o meno, di più di 2,38 punti percentuali; per gli Stati Uniti 4,9, e per tutti i paesi rimanenti 9,8, dal risultato che si otterrebbe se fossero state condotte interviste con tutte le persone nell'universo rappresentate dal campione.

¹ Un sondaggio su 1.600 dirigenti cloud, IT e engineering condotto da Wakefield Research per Nutanix che valuta dove eseguono le loro applicazioni, come stanno cambiando le priorità infrastrutturali e quali pressioni guidano le loro decisioni.

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