Private AI e strategia dati enterprise: la visione di Cloudera

Il concetto di mise en place, ovvero la disciplina di organizzare ogni ingrediente prima di accendere i fornelli, rappresenta oggi la metafora ideale per descrivere la sfida delle organizzazioni nell’ambito dell’intelligenza artificiale generativa. Secondo Yari Franzini di Cloudera, molte aziende stanno cercando di offrire esperienze tecnologiche avanzate senza aver prima ordinato e messo in sicurezza la propria dispensa digitale, generando una crisi di data readiness che ostacola l’applicazione della Private AI.

Data Readiness e governance per la sicurezza dell’intelligenza artificiale

Franzini sottolinea come i dati grezzi rappresentino un rischio finché non vengono resi pronti all’uso, paragonandoli a ingredienti non lavati. I business leader oggi puntano a un’AI capace di generare valore differenziante, il che richiede un ambiente controllato dove privacy e sicurezza siano garantite lungo l’intero ciclo di vita. Per questo motivo, la spinta verso la Private AI diventa fondamentale per assicurare che la proprietà intellettuale e i dati sensibili non finiscano nel dominio pubblico. La realtà del mercato suggerisce che il successo dipenda da una maggiore data governance piuttosto che dalla semplice moltiplicazione dei modelli, poiché senza una chiara comprensione della provenienza e della manipolazione dei dati non è possibile garantirne la conformità normativa.

Strategia cloud ibrida e gestione dei costi per la Private AI

Per evitare il disordine dei data center principali, molte organizzazioni adottano soluzioni temporanee spostando piccoli set di dati in ambienti cloud separati. Tuttavia, questo approccio introduce la cosiddetta cloud tax, ovvero costi di uscita significativi ogni volta che i dati vengono trasferiti fuori dal recinto di un provider. Oltre all’onere economico, questo sistema rischia di spezzare la catena della sicurezza, portando alla perdita di metadati e contesto necessari per la conformità. In un settore dove la realtà operativa è prevalentemente ibrida, con workload che devono restare on-premises per motivi di performance o sovranità, una strategia frammentata costringe le aziende a chiudere i propri asset in silos proprietari.

Unified Data Fabric e sovranità dei dati aziendali

La soluzione risiede nella Private AI intesa come piattaforma unificata che porta l’elaborazione dove risiedono i dati, evitando spostamenti massivi. Questo modello si poggia su una Unified Data Fabric che agisce come una dispensa universale basata su tre pilastri fondamentali. La governance unificata crea un livello persistente di metadati e sicurezza che segue le informazioni in tutti gli ambienti, garantendo che le restrizioni di accesso applicate on-premise rimangano valide anche nel cloud. La sovranità del dato viene invece preservata attraverso l’uso di formati aperti, come Apache Iceberg, che evitano il vincolo con i singoli fornitori. Infine, il principio del calcolo vicino ai dati permette di eseguire modelli e inferenza direttamente dove le informazioni sono governate, riducendo i costi e massimizzando l’efficacia degli insight necessari per il vantaggio competitivo.

Questo articolo è una sintesi che si basa sul comunicato inviato dall’azienda alla redazione.