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La GenAI al servizio del multicloud: il caso Tecnimont Services



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La società del gruppo Maire sta integrando l’intelligenza artificiale generativa nella propria Cloud Management Platform per abilitare report intelligenti, ottimizzazioni infrastrutturali e troubleshooting avanzato, riducendo costi ed emissioni.

Pubblicato il 18 set 2025



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La gestione di ambienti multicloud è una sfida complessa per tutte le grandi realtà industriali che operano su scala globale. La molteplicità dei fornitori, la distribuzione geografica dei servizi e la crescente presenza di applicazioni cloud native rendono necessaria una piattaforma unificata, capace di garantire governance, controllo dei costi e standardizzazione. Ma l’evoluzione non si ferma alla centralizzazione: oggi si guarda all’integrazione dell’intelligenza artificiale nella gestione del cloud come nuovo passo verso l’efficienza e la sostenibilità.

Durante il convegno Cloud Transformation: Case Study Presentation Session 2025, organizzato dall’Osservatorio Cloud Transformation del Politecnico di Milano, Francesco Pisani, Head of Cloud Center of Excellence di Tecnimont Services (società del gruppo Maire Tecnimont) e Danilo Abbaldo, Senior Manager di Liquid Reply, hanno illustrato come la loro Cloud Management Platform stia evolvendo verso l’integrazione con GenAI, aprendo scenari inediti per la governance di infrastrutture digitali distribuite.

Dalla governance centralizzata alla dimensione cognitiva

La Cloud Management Platform di Tecnimont Services nasce dall’esigenza di unificare la gestione delle risorse digitali distribuite su oltre 45 aziende del gruppo Maire, attive in più di 50 Paesi.

La scelta di Morpheus come base tecnologica ha permesso di costruire un sistema centralizzato in grado di orchestrare i principali hyperscaler pubblici – Microsoft Azure, Google Cloud, AWS e Oracle Cloud – oltre a componenti on-premise come VMware e OpenShift.

Questo ha garantito al gruppo una visione unica, il cosiddetto Single Pane of Glass, per monitorare risorse, applicazioni e costi, con funzionalità di chargeback e showback basate su listini personalizzati. Ma come sottolineato da Abbaldo, la sfida ora è «estendere le funzionalità della piattaforma sfruttando le potenzialità dell’AI per il cloud» e rendere la governance più proattiva.

GenAI per supportare operation e sostenibilità

La roadmap di Tecnimont Services prevede l’integrazione della GenAI nella Cloud Management Platform, con l’obiettivo di trasformarla in un vero e proprio strumento cognitivo. Secondo quanto illustrato da Liquid Reply durante il convegno, l’AI sarà in grado di:

  • interrogare il database della piattaforma in linguaggio naturale, per visualizzare lo stato di salute delle risorse e dei servizi cloud;
  • generare report personalizzati sull’andamento di costi e consumi;
  • suggerire ottimizzazioni infrastrutturali basate su metriche di utilizzo (CPU, RAM, storage);
  • proporre scelte di provisioning orientate non solo al costo ma anche alla riduzione delle emissioni di CO2.

Queste funzionalità, ancora in fase di Proof of Value, puntano a ridurre la complessità delle operation quotidiane e a estendere la piattaforma a un pubblico eterogeneo, inclusi utenti non specialisti.

AI come alleato nel troubleshooting

Uno degli ambiti più promettenti dell’AI per il cloud è il supporto al troubleshooting. Come spiegato da Pisani, la piattaforma già oggi offre una “light observability” che consente di individuare anomalie tramite un’interfaccia semaforica e accedere ai log per un primo livello di analisi.

L’obiettivo della roadmap, ha aggiunto Abbaldo, è integrare la GenAI per permettere un troubleshooting mirato: l’intelligenza artificiale potrà analizzare i dati in tempo reale e suggerire interventi puntuali, accelerando i tempi di risoluzione e riducendo l’impatto operativo su progetti distribuiti a livello mondiale. Questo approccio si rivela particolarmente rilevante per le control room, dove la rapidità di diagnosi e di risposta è un fattore critico.

Una piattaforma al servizio di più tenant

Un altro elemento evidenziato da Pisani riguarda la necessità di gestire i diversi domini delle società del gruppo Maire attraverso un modello multi-tenancy. Grazie all’integrazione con Single Sign-On, la piattaforma è oggi in grado di fornire accesso differenziato a progetti e aziende, mantenendo una governance centralizzata.

L’AI, integrandosi con questa architettura, potrebbe consentire di proporre viste personalizzate per ciascun tenant, offrendo suggerimenti contestualizzati in base alle esigenze operative e agli obiettivi di business.

Dalla standardizzazione all’assistenza intelligente

Il percorso di Tecnimont Services con Liquid Reply mostra come le Cloud Management Platform stiano passando da strumenti di mera standardizzazione a soluzioni capaci di apprendere, suggerire e anticipare i bisogni. Se la fase iniziale ha riguardato la riduzione dei tempi di provisioning e la centralizzazione dei costi, la nuova frontiera è rendere la piattaforma capace di dialogare con gli operatori, semplificando la complessità del multicloud.

Come ha sottolineato Abbaldo in chiusura della presentazione, l’integrazione dell’AI per il cloud «può diventare un supporto attivo a situazioni di control room, permettendo di risolvere più rapidamente le problematiche e di rendere la piattaforma fruibile a un pubblico eterogeneo».

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