La crescita dell’intelligenza artificiale e dei servizi cloud ha trasformato la spesa IT da voce di supporto a vero motore economico dell’impresa digitale. Secondo Rajesh Ganesan, CEO di ManageEngine, il punto critico oggi non è tanto l’aumento degli investimenti, quanto la difficoltà nel dimostrare che queste risorse vengono usate in modo ottimale. «I Chief Financial Officer ci chiedono: spendiamo tanto in cloud, ma lo stiamo davvero utilizzando in modo efficiente?» ha spiegato durante il ManageEngine User Conference 2025. È una domanda che tocca un tema centrale per ogni azienda in fase di trasformazione digitale: la sostenibilità economica dell’innovazione.
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Dall’espansione incontrollata alla misurabilità del valore
Negli ultimi anni il cloud è diventato il pilastro delle infrastrutture IT, ma anche una delle principali fonti di inefficienza. La facilità con cui team e reparti possono attivare risorse — server virtuali, storage, licenze SaaS — ha prodotto un fenomeno diffuso di espansione incontrollata dei costi digitali. Come osserva Ganesan, «oggi ogni gruppo di lavoro può acquistare capacità di calcolo o nuovi servizi con un clic, ma pochi sanno dimostrare se quelle risorse vengono realmente sfruttate».
La conseguenza è che la spesa tecnologica cresce più rapidamente del valore generato, mentre le aziende faticano a correlare i costi ai risultati. I sistemi di controllo tradizionali non sono progettati per gestire questa fluidità: l’agilità che rende il cloud uno strumento di innovazione rischia di trasformarsi in un fattore di dispersione economica.
Ganesan individua qui la necessità di un cambio di paradigma. L’adozione dell’AI nei processi di gestione IT deve servire a riconciliare la velocità dell’innovazione con la disciplina della governance, introducendo automazione e analisi predittiva nella misurazione dei costi.
L’automazione come leva per l’efficienza
Nel suo intervento, Ganesan ha descritto una serie di scenari che mostrano come l’intelligenza artificiale possa migliorare la sostenibilità della spesa IT. L’idea non è sostituire i controlli umani, ma affiancarli con agenti digitali capaci di monitorare in tempo reale l’utilizzo delle risorse. «Oggi possiamo immaginare agenti che analizzano i consumi cloud di ogni reparto, li confrontano con benchmark di settore e suggeriscono dove ridurre sprechi o rinegoziare contratti», ha spiegato.
L’ottimizzazione dei costi del cloud, in questa prospettiva, non è più un’attività periodica di auditing, ma un processo continuo, automatizzato e adattivo. Gli algoritmi analizzano i dati di consumo, individuano inefficienze e formulano raccomandazioni economiche basate su dati oggettivi, non su percezioni.
Questa forma di automazione intelligente consente alle imprese di ridurre il tempo necessario per identificare costi anomali o duplicazioni, aumentando la trasparenza verso la direzione finanziaria. In un modello maturo, la governance diventa un sistema dinamico in cui la spesa IT è costantemente allineata ai livelli di utilizzo e di performance richiesti dal business.
Dai dati tecnici alle informazioni finanziarie
L’aumento della spesa IT globale è un fenomeno ormai strutturale. I dati di Gartner e IDC mostrano una crescita annua del 20% nelle soluzioni cloud pubbliche, con un’incidenza media sui budget aziendali superiore al 40%. Ma la vera criticità, come sottolinea Ganesan, è la mancanza di evidenze interne sulla correlazione tra costi e valore.
«In molte aziende — afferma — ogni team richiede più macchine virtuali, più storage, più servizi, ma pochi sono in grado di documentare quanto queste risorse incidano sui risultati». La conseguenza è che le decisioni di spesa vengono prese senza una visione complessiva del ritorno operativo.
Qui l’AI può agire su due livelli: trasparenza e accountability. Nelle aziende, gli agenti digitali descritti da Ganesan non si limitano a raccogliere dati tecnici, ma li traducono in informazioni finanziarie comprensibili per chi gestisce i budget. Attraverso analisi continue e report automatici, la tecnologia restituisce ai CFO la visibilità di cui hanno bisogno per valutare se la crescita dei costi digitali è proporzionata al valore generato.
Questo passaggio è fondamentale: la sostenibilità della trasformazione digitale non può essere misurata solo in termini di velocità, ma anche di efficienza economica.
Dati, intelligenza e governance: un triangolo strategico
L’equilibrio tra innovazione e sostenibilità si gioca sul rapporto tra dati, intelligenza e governance. Ganesan propone un modello in cui questi tre elementi si alimentano a vicenda. I dati sono la base della conoscenza, l’intelligenza artificiale ne amplifica la capacità interpretativa e la governance ne garantisce la coerenza con gli obiettivi aziendali.
Senza una governance solida, anche l’automazione più avanzata rischia di generare nuove inefficienze. Allo stesso modo, senza l’analisi intelligente dei dati, la governance resta un esercizio burocratico. L’AI diventa quindi il motore di un ciclo virtuoso, capace di connettere i dati operativi con le decisioni finanziarie.
Ganesan ha sintetizzato questa idea con un interrogativo diretto: «Stiamo usando l’AI per lavorare meglio o stiamo lavorando per far funzionare l’AI?». È una domanda che vale anche per la spesa digitale. La tecnologia deve essere uno strumento di ottimizzazione, non una nuova fonte di complessità o di costo.
Dal controllo alla previsione: la finanza tecnologica
L’integrazione tra AI e governance finanziaria apre la strada a un concetto emergente di “finanza tecnologica”, in cui i confini tra IT e direzione amministrativa si fanno più sfumati. Gli algoritmi di analisi predittiva possono stimare i trend di spesa, suggerire scenari di ottimizzazione o evidenziare margini di rinegoziazione con i fornitori di servizi cloud.
Secondo la visione di Ganesan, questo approccio consente di superare la logica del controllo ex post, tipica della contabilità tradizionale, a favore di una gestione proattiva e predittiva dei costi IT. È la stessa differenza che intercorre tra un’azienda che reagisce ai problemi e una che li anticipa.
L’ottimizzazione dei costi del cloud, in questa prospettiva, diventa un esercizio di intelligenza collettiva. L’AI elabora i dati, ma la decisione finale resta nelle mani dei manager, che devono interpretare i risultati e tradurli in scelte strategiche.
La sostenibilità come principio di governance
La parola “sostenibilità” nel linguaggio di Ganesan assume un significato più ampio: riguarda la durabilità del modello digitale nel tempo. Un’infrastruttura tecnologica non è sostenibile se richiede risorse economiche sempre crescenti per mantenere le stesse prestazioni.
Da qui l’importanza di misurare l’impatto finanziario dell’innovazione. L’intelligenza artificiale può contribuire a rendere questa valutazione più precisa, ma non sostituisce la responsabilità manageriale. La sostenibilità nasce dalla capacità di bilanciare efficienza e crescita, evitando che la trasformazione digitale diventi un motore di costi permanenti.
Come osserva Ganesan, la tecnologia deve diventare «una forza che lavora in background», capace di automatizzare i processi e migliorare la produttività senza consumare attenzione, tempo o capitale. È un principio che vale tanto per l’AI quanto per la finanza: il progresso deve essere misurabile e governabile.
Verso una governance tecnologica consapevole
Le riflessioni di Ganesan delineano una tendenza chiara: il futuro della gestione IT sarà definito dalla capacità di unire automazione, trasparenza e responsabilità economica. Le imprese che riusciranno a integrare questi elementi potranno trasformare la spesa digitale da costo a investimento strategico, costruendo un modello operativo più resiliente e sostenibile.
L’AI non è una scorciatoia per ridurre i costi, ma uno strumento per comprendere come e dove generare valore. In un’epoca in cui la competitività dipende dalla capacità di innovare senza disperdere risorse, l’ottimizzazione dei costi del cloud rappresenta la nuova frontiera della governance tecnologica: un terreno dove economia e intelligenza artificiale imparano a parlare la stessa lingua.
