La promessa del FinOps è semplice da riassumere ma molto più complessa da realizzare: allineare finanza, IT ed engineering attorno a decisioni di spesa cloud data-driven, trasformando la trasparenza sui costi in valore di business reale.
Sulla carta, gli strumenti di Cost Management di ultima generazione offrono ai CIO e ai CISO tutta la visibilità necessaria per governare l’infrastruttura cloud e allineare la crescita aziendale agli investimenti IT.
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FinOps: i 7 errori che affossano la strategia di ottimizzazione cloud
Nella pratica, però, molte organizzazioni scoprono che il percorso è disseminato di ostacoli culturali, organizzativi e tecnici. La FinOps Foundation, nel suo paper “Adopting FinOps – Pitfalls to Avoid“, e KPMG, nel report “Five costly mistakes to avoid in cloud FinOps“, convergono su un punto: il problema raramente è la tecnologia, più spesso è la messa a terra del processo.
Ma quali sono gli errori più ricorrenti nell’adozione del FinOps?
1. Confondere Cost Management e ottimizzazione
Il primo equivoco che compromette una strategia FinOps di successo è di natura concettuale, prima ancora che operativa. Molte organizzazioni trattano come sinonimi due attività profondamente diverse: la riduzione degli sprechi e la reale ottimizzazione dell’infrastruttura.
Due logiche distinte, due risultati diversi
Secondo la FinOps Foundation, il Cost Management si concentra sulla rimozione degli sprechi e sull’applicazione di impegni contrattuali (come le Reserved Instance, con cui le aziende si impegnano a utilizzare il cloud per uno o più anni a fronte di una scontistica che, per alcuni hyperscaler, arriva anche fino al 70% rispetto alle comuni tariffe a consumo) su carichi di lavoro già esistenti. L’ottimizzazione è un approccio più strategico e meno tattico, che richiede di ripensare l’architettura applicativa per allinearla al reale fabbisogno di business.
La differenza è paragonabile a quello che in medicina è trattare il sintomo rispetto allo studiare a fondo la causa di una patologia.
Un caso di successo
Un caso citato nel documento rende evidente la distanza tra i due approcci: un’azienda di gaming aveva stimato in circa 49.000 dollari al mese il costo di una coda AWS SQS necessaria a gestire 50.000 messaggi al secondo tra i giocatori. Intervenendo sull’architettura, e non solo sul contenimento della spesa, il team FinOps ha suggerito di raggruppare più messaggi in un’unica chiamata bulk. In questo modo, il numero di richieste alla coda è sceso da 50.000 a 166, portando il costo mensile stimato a poco più di 174 dollari. Un risultato che il solo Cost Management non avrebbe mai potuto raggiungere.
2. Non essere in grado di definire obiettivi e KPI misurabili
Un secondo errore, molto diffuso nelle fasi iniziali di adozione del cloud, riguarda l’assenza di obiettivi chiari e circoscritti. KPMG osserva che le aziende spesso faticano a stabilire OKR (Objectives and Key Results) e indicatori di performance realmente collegati agli obiettivi di business.
Dal 30% generico agli indicatori granulari
Fissare un target come “ridurre l’utilizzo delle istanze cloud del 30%” risulta spesso insufficiente se non si specifica a cosa si applica: tutti i workload o solo alcuni, le istanze di calcolo o anche le GPU per il training dei modelli, i carichi ad alta priorità o quelli secondari.
KPMG suggerisce di ancorare gli obiettivi a KPI granulari – percentuale di risorse correttamente taggate, percentuale di costi condivisi allocati, saving da rightsizing, tempo medio di rilevamento delle non conformità – costruendo un impianto di misurazione che unisca automazione, target realistici e approccio data-driven.
Il report evidenzia anche l’impatto quantitativo di alcune leve: un’architettura cost-effective che riduce il tasso di errore può abbassare il TCO cloud di circa il 18%, la negoziazione di sconti tramite impegni futuri con i cloud provider di circa il 10%, il rightsizing di circa il 7% e l’auto-scaling di circa il 9%. Numeri che, senza KPI a monitorarli, restano solo un esercizio di stile.
3. Trattare FinOps come un progetto una tantum
Il terzo errore riguarda la corretta definizione dell’orizzonte temporale di riferimento. Diverse organizzazioni impostano il FinOps come un programma di cost-cutting con un inizio e una fine, anziché come un processo di miglioramento continuo.
Dal progetto al loop operativo
FinOps è un percorso, non una destinazione, e abbandonare l’iniziativa dopo pochi anni di risultati positivi rappresenta un errore strategico, soprattutto in un contesto di spesa cloud in continua evoluzione.
Una pratica efficace consiste nel portare i segnali di costo direttamente negli strumenti quotidiani degli sviluppatori – dashboard, pipeline CI/CD – così da accorciare la distanza tra insight e azione, centralizzando la telemetria in un Center of Excellence e responsabilizzando i singoli team sulle decisioni di ottimizzazione.
4. Sottovalutare il fattore culturale e il coinvolgimento degli esperti di dominio
Se i primi tre errori sono soprattutto metodologici, il quarto è squisitamente organizzativo: il FinOps fallisce quando viene percepito come una funzione di controllo anziché come una partnership.
Diventare alleati degli ingegneri, non controllori
La FinOps Foundation dedica un intero capitolo del suo report al principio “be an advocate for engineers”. Cosa significa in pratica? Che prima di condividere raccomandazioni con i team più ampi, la funzione FinOps deve collaborare con gli esperti di dominio per comprenderne il contesto.
Spegnere risorse fuori orario senza consultare l’engineering, ad esempio, può interrompere test di stabilità pianificati di notte o penalizzare team che lavorano su fusi orari diversi. Presentare risparmi al management senza un confronto preventivo rischia di proporre ottimizzazioni realizzabili solo sulla carta o già superate da decisioni di decommissioning.
Il ruolo della cultura organizzativa
Un caso citato nel paper racconta di un team che presentava un’elevata opportunità di rightsizing sulle proprie macchine virtuali. Il confronto con gli ingegneri ha rivelato che il template infrastrutturale utilizzato era stato ereditato da un altro team, ottimizzato per workload CPU-bound anziché memory-bound. Una volta individuate istanze con un miglior rapporto memoria/vCPU, il costo di esercizio si è rapidamente ridotto del 50%.
Sul fronte della cultura organizzativa, il documento KPMG osserva un fenomeno simile a quello descritto che riguarda la fase del rollout: enfatizzare eccessivamente il brand “FinOps” può generare resistenza nei team che hanno già vissuto esperienze negative o temono un aumento della burocrazia. La raccomandazione degli esperti è di concentrarsi sul lavoro concreto – business review, conversazioni cross-funzionali, condivisione dei successi – senza dare un nome a quello che si sta facendo, parlando di FinOps solo una volta ottenuta la fiducia.
5. Trascurare tagging e governance dei dati
Il quinto errore è tra i più tecnici, ma anche tra i più determinanti per la riuscita (o il fallimento) dell’intero programma: una governance del tagging debole o procrastinata.
Perché il tagging non può aspettare
KPMG evidenzia come il tagging e l’inventario delle risorse siano essenziali per l’allocazione dei costi e per l’automazione a valle dei processi di ottimizzazione.
Senza un’etichettatura coerente delle risorse cloud, infatti, anche la strategia meglio progettata rischia di restare un esercizio teorico incapace di tradursi in un’allocazione dei costi realmente utile al business, vanificando qualsiasi sforzo di chargeback e showback.
6. Puntare sugli strumenti prima che su cultura e processo
Il sesto errore riguarda l’approccio “tecnologico” al FinOps: implementare un tool sperando che la sola visibilità generi automaticamente risparmi consistenti.
La visibilità è il biglietto d’ingresso, non il traguardo
Secondo lo studio KPMG, l’implementazione di policy strutturate di visibilità sull’utilizzo delle risorse genera, nel primo anno, un saving compreso tra il 3 e l’8% nella quasi totalità delle aziende, mentre con la messa a terra di DevOps i risparmi si attestano, in media, tra il 20 e il 30%.
Il “salto” verso risparmi più consistenti arriva, però, quando si implementano strategie di rightsizing automatizzato, acquisto intelligente di commitment e spegnimento automatico degli ambienti inattivi.
7. Sottovalutare i costi AI
Il settimo e ultimo errore è, in realtà, tra i più rilevanti in questo momento: la scarsa visibilità sui costi legati ai carichi di lavoro dell’intelligenza artificiale e la loro prevedibilità.
AI, la nuova frontiera del FinOps
Non è un caso che, secondo lo State of FinOps 2026 Report della FinOps Foundation, la principale sfida per i practitioner FinOps, oggi, è capire quanto costa davvero l’AI, migliorare la visibilità sul consumo di chip specializzati e storage e, soprattutto, tradurre la spesa cloud in unità di misura chiare, collegate al valore che l’azienda ne ricava.
Senza una funzione FinOps in grado di intercettare questi consumi per tempo, il rischio è che gli investimenti in AI sfuggano al controllo proprio nel momento in cui le aziende ne intensificano l’adozione su ampia scala.
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