Oggi IBM punta su un posizionamento molto chiaro e deciso su hybrid cloud e Intelligenza Artificiale, due ambiti specifici sui quali si snoda la strategia di crescita e di sviluppo. A spiegarlo è Alessandro La Volpe, Vice President IBM Technology Italia, al quale abbiamo però chiesto anche qualche dettaglio sul fronte della ricerca

Il cloud non è certo una tecnologia emergente, tutt’altro. A giudicare dai numeri dell’Osservatorio Cloud Transformation promosso dalla School of Management del Politecnico di Milano, parliamo di una tecnologia mainstream, anche nel mercato italiano, giunto a 3,35 Miliardi di Euro, in crescita del + 21% rispetto al 2019.

Eppure, sono ancora moltissime le aziende che, fino ad oggi, hanno preferito mantenere on-premises workload mission-critical. Secondo quando riporta Jim Whitehurst, Presidente di IBM (ex Chief Executive Officer di Red Hat), nell’ultimo IBM Annual Report, all’inizio del 2020 meno del 25% dei carichi di lavoro mission-critical era stato spostato nel cloud. Tuttavia, cercando di fornire ai propri dipendenti la possibilità di lavorare a distanza durante la pandemia, molte aziende hanno accelerato il ritmo dei loro cambiamenti tecnologici, sfruttando il Cloud per le sue “promesse” in termini di velocità, scalabilità e performance.

«Questa tendenza continuerà fino a quando il 75% dei carichi di lavoro rimasti indietro migrerà al cloud ibrido», sostiene Whitehurst.

«Nei prossimi due o tre anni, prevediamo di assistere alla trasformazione digitale a un ritmo che, prima del 2020, pensavamo avrebbe richiesto dai 5 ai 10 anni», sono le parole del Presidente e Amministratore Delegato di IBM, Arvind Krishna, riportate nella sua lettera agli investitori.

Verso il mainstream dell’hybrid cloud

Una trasformazione i cui pilastri, nella visione strategica di IBM, saranno hybrid cloud e Intelligenza Artificiale, come spiega Alessandro La Volpe, Vice President IBM Technology Italia, durante un recente incontro virtuale con la stampa italiana.

«Tre anni e mezzo fa abbiamo iniziato un percorso molto chiaro per andare verso il cloud ibrido, perché è ciò che chiedono le aziende (non è tutto public), soprattutto quelle che hanno già una lunga storia (anche di investimenti ed evoluzioni tecnologiche) la cui trasformazione richiede tempo e passaggi graduali», evidenzia La Volpe.

Calata in quest’ottica, l’acquisizione di Red Hat – e l’impegno nel ripensamento della proposta software di IBM (re-ingegnerizzata in logica di container-microservizi per rendere le applicazioni cloud native e distribuirle “a pacchetto”, con la proposta IBM Cloud Paks) già partita scegliendo Open Shift come piattaforma di base ben prima dell’acquisizione – si è rivelata un “bel colpo”.

Red Hat Open Shift e Red Hat Enterprise Linux rappresentano infatti le fondamenta tecnologiche della Hybrid Cloud Platform che, di fatto, va ad integrare e completare la proposta IBM (infrastrutturale con il proprio cloud pubblico ed i sistemi enterprise, comprese le componenti dell’edge; software con gli IBM Cloud Paks).

Si inserisce in questo chiaro posizionamento anche la scelta di scorporare dall’offerta dei servizi quella legata ai Managed Infrastructure Services dalla divisione Global Technology Services (GTS). «Rimarranno invece all’interno di IBM i servizi per la trasformazione digitale, la modernizzazione applicativa e tutto ciò che richiede la trasformazione e l’orchestrazione di un modello incentrato sull’hybrid cloud», sottolinea La Volpe.

Intelligenza Artificiale “enterprise grade”  

In questi complessi percorsi di trasformazione delle aziende, l’Intelligenza Artificiale si inserisce come una tassello imprescindibile per sfruttare, con alcune specifiche tecniche di IA quali Machine Learning, NLP – Natural Language Processing e NLU – Natural Language Understanding, tutta la potenza e le potenzialità dei dati.

«Con una profonda attenzione a sicurezza e Trust (fiducia ed affidabilità garantite dalla cosiddetta Explainable AI)», ci tiene a sottolineare La Volpe che, proprio sul fronte IA evidenzia quali sono le aree sulle quali si stanno muovendo i laboratori di ricerca di Big Blue.

«L’area tecnica di maggior investimento è legata all’NLP – Natural Language Processing, area principale di investimento anche in ambito R&D (oltre ad essere anche l’area di maggior domanda di mercato in questo momento) con un focus preciso sulle componenti Assistant e le piattaforme conversazionali», fa sapere La Volpe.

Come accennato, c’è poi la componente “Trust & Transparency”, importantissima per le decisioni (dove serve l’Explainable AI). «Dobbiamo rendere visibile e trasparente il modo in cui gli algoritmi funzionano ed arrivano a determinati output, soprattutto quando questi rappresentano decisioni o automatismi», osserva La Volpe sottolineando poi che l’altra importante area di investimento in ricerca e sviluppo riguarda l’automazione dei processi che, proprio grazie all’IA potrebbe avere una forte accelerazione nei prossimi anni.

«Una importante evoluzione su cui stanno lavorando moltissimo i nostri laboratori di ricerca – fa sapere in chiusura La Volpe – è capire come spostarsi o ampliare un dominio applicativo senza dover ripartire da zero, capire cioè come un algoritmo può “espandersi” e risultare efficace anche su domini per i quali non ha avuto l’addestramento. Sfida non banale».