Gestire in modo efficiente un ecosistema IT multi-cloud non è solo una questione tecnologica, ma sempre più una sfida di governance e controllo finanziario. Il modello FinOps si sta affermando come disciplina fondamentale per unire competenze IT e capacità di gestione economica. Tecnimont Services, società del gruppo Maire, ha illustrato durante la Case Study Presentation Session 2025 dell’Osservatorio Cloud Transformation del Politecnico di Milano come l’adozione strutturata di questo approccio abbia permesso di ottenere risultati concreti in termini di risparmio e trasparenza.
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La nascita di un modello FinOps interno
Come ha spiegato Valentino Monfreda, FinOps and Portfolio Manager del Cloud Center of Excellence di Tecnimont Services, fin dall’avvio delle attività globali e multi-cloud si è resa necessaria una governance chiara dei costi. Da qui la scelta di sviluppare un modello FinOps interno, con strumenti e dashboard costruite su misura dal team aziendale.
L’obiettivo era duplice: da un lato avere piena visibilità sulle risorse in uso nei diversi cloud provider, dall’altro responsabilizzare le business unit attraverso politiche di chargeback e showback.
Il tagging delle risorse ha consentito di associare i costi a specifici competence center, mentre le dashboard custom permettono di monitorare discovery, raccomandazioni dei provider e stato delle ottimizzazioni.
Risultati economici tangibili
L’approccio non si è limitato alla teoria. In un anno di attività, Tecnimont Services ha conseguito un risparmio di circa 200mila euro, pari a oltre il 20% della spesa cloud relativa alle principali sottoscrizioni di produzione. Un risultato particolarmente significativo se si considera che nello stesso periodo i workload e i progetti cloud erano in aumento.
“Parliamo di una percentuale che supera il 20% della spesa cloud in un anno di attività”, ha sottolineato Monfreda rispondendo a una domanda del pubblico sul valore percentuale del saving.
Oltre le piattaforme esterne: la scelta delle API
Un altro elemento distintivo dell’approccio di Tecnimont Services è la decisione di non adottare piattaforme FinOps esterne già disponibili sul mercato. Pur riconoscendo la validità di molte soluzioni di terze parti, l’azienda ha preferito puntare su strumenti sviluppati internamente e sull’uso delle API dei provider.
Monfreda ha spiegato che la scelta è legata alla volontà di costruire un modello più aderente alle specificità organizzative e di avere il pieno controllo sui dati. “Abbiamo trovato tante piattaforme ottime dal punto di vista del dashboarding e del reporting, ma noi stiamo valutando altro. Siamo più orientati verso un utilizzo delle API”, ha chiarito.
Verso l’automazione con l’intelligenza artificiale
Il percorso FinOps di Tecnimont Services non si ferma ai risultati raggiunti. La società sta già valutando l’integrazione di agenti di intelligenza artificiale per rendere il modello più dinamico ed efficiente.
L’idea è utilizzare l’AI per migliorare le capacità di forecast e per automatizzare le raccomandazioni di ottimizzazione dei costi. Questo permetterebbe non solo di velocizzare i processi interni, ma anche di offrire alle business unit strumenti più precisi per comprendere l’impatto economico delle proprie scelte IT.
Secondo Monfreda, l’obiettivo è rendere partecipi tutte le unità del gruppo Maire, fornendo loro scenari previsionali e dati facilmente interpretabili, così da responsabilizzarle nella gestione del budget cloud.
Una governance che evolve con i workload
La complessità crescente del panorama multi-cloud impone una governance capace di adattarsi a workload in costante crescita. Tecnimont Services ha mostrato come un modello FinOps strutturato possa conciliare la necessità di scalare i servizi digitali con il contenimento dei costi.
La sfida futura, come sottolineato dallo stesso Monfreda, è quella di estendere la pratica a tutto il portafoglio applicativo, superando la logica delle sole applicazioni core per arrivare a un modello omogeneo che includa anche sistemi meno critici. In questo modo l’automazione basata su AI potrà agire in maniera trasversale, garantendo un controllo ancora più accurato e sostenibile delle risorse cloud.
