Negli ultimi mesi Google Cloud ha pubblicato il report “State of AI Infrastructure”, evidenziando che l’83% delle organizzazioni ha bisogno di upgradeare l’infrastruttura per supportare AI agenti in produzione.
I carichi di lavoro degli agenti AI operano a velocità non lineare, richiedendo accesso rapido a dati contestuali, storage ad alta disponibilità e rete a bassa latenza. Senza una base dati unificata e ottimizzata, le aziende rischiano colli di bottiglia, costi imprevisti e perdita di competitività.
Google Cloud ha risposto con l’Agentic Data Cloud, un’architettura AI‑native che collega dati, modelli e database operativi in un unico System of Action. La piattaforma è costruita su infrastrutture flessibili, con supporto a BigQuery, Spanner e open standard come Apache Spark e Iceberg.
I vantaggi principali includono:
- Riduzione della complessità operativa, grazie a meno hops di rete e integrazione nativa dei tool.
- Maggiore affidabilità e uptime, con scaling automatico e failover cross‑region.
- Accesso in tempo reale a contesto di business, tramite Knowledge Catalog e cataloghi di dati.
- Maggiore sicurezza, con controlli di token, policy e audit integrati.
Per le PMI è consigliabile valutare subito l’attuale infrastruttura, identificare i gap e pianificare un upgrade verso un modello AI‑ready, sfruttando le risorse cloud e le best practice di Google Cloud.
Come afferma il report, 'il vero ostacolo non è la potenza dei modelli, ma la capacità di alimentarli con dati affidabili e contestualizzati'.
