Cloud ibrido e AI aperta come motori della trasformazione. Governance e sicurezza come garanzia di affidabilità. Etica e responsabilità per un’innovazione sostenibile. Intervista all’amministratore delegato di IBM Italia.
Una decennale esperienza internazionale nel settore tecnologico, con un focus su innovazione, sostenibilità e trasformazione digitale. Alessandro La Volpe ha guidato la crescita dell’ecosistema IBM per le PMI in Europa, aperto il primo business accelerator IBM in Israele e lanciato in Italia l’IBM Garage, acceleratore di innovazione per le aziende.
Nel tempo ha assunto ruoli sempre più strategici, gestendo il business di diverse divisioni, hardware, cloud e software, technology e, a livello globale, software per la sostenibilità, fino a diventare amministratore delegato di IBM Italia.
Intervistarlo è come assistere a una masterclass: chiara, coinvolgente, mai banale. Non servono troppe domande, perché la sua capacità di collegare dati, scenari e visione strategica anticipa il discorso con una logica impeccabile.
Non a caso, oltre al suo ruolo in IBM, è docente di “Transformative Innovation” presso il MIBE, Dipartimento di Scienze Economiche e Aziendali dell’Università degli Studi di Pavia.
Lo incontriamo io e Tommaso Canonici, publisher del MIT Technology Review Italia; insieme a lui Claudia Ruffini, Head of Communications di IBM Italia.
Per comprendere l’attuale momento di innovazione tecnologica, è fondamentale analizzare il contesto in cui ci troviamo. Stiamo vivendo un periodo favorevole o sfavorevole? E quali sono i principali fattori che ne determinano l’andamento?
Partiamo dallo scenario macroeconomico, che è il contesto in cui operiamo tutti. Attualmente, sia il quadro economico che quello geopolitico sono caratterizzati da un’elevata incertezza, un aspetto che osserviamo ormai da tempo. Questa instabilità deriva da molteplici fattori: il posizionamento strategico di Stati Uniti e Cina, l’evoluzione dei conflitti in corso – come quelli in Europa e in Medio Oriente – e la loro influenza sulla stabilità globale.
Un altro elemento cruciale è l’energia. L’approvvigionamento energetico sta diventando sempre più complesso e critico, con impatti significativi non solo per il nostro Paese, ma per il mondo intero. Questo aspetto è fondamentale, specialmente nel settore IT, che è sempre più energivoro. La sostenibilità e le strategie per gestire l’energia in modo efficiente sono dunque temi centrali per il futuro.
Oltre alla questione energetica, le catene di approvvigionamento globali sono soggette a forti pressioni. Le tensioni geopolitiche hanno costretto molte aziende a ripensare le loro strategie logistiche, modificando rotte commerciali e ridefinendo il concetto stesso di globalizzazione. Questo ha portato a una competizione accesa per l’accesso alle risorse e ha avuto ripercussioni dirette anche sulla sostenibilità ambientale, un tema che, sebbene possa apparire di tendenza negli ultimi mesi, resta una priorità cruciale per il futuro del pianeta.
Se guardiamo queste dinamiche a livello aziendale, emergono tre concetti chiave: business transformation, digital transformation e sostenibilità, tutti strettamente interconnessi. Le imprese devono essere in grado di adattarsi rapidamente ai cambiamenti, sviluppando organizzazioni più resilienti e flessibili. Ciò richiede competenze avanzate e l’adozione dell’innovazione tecnologica non solo come strumento di efficientamento, ma anche come leva competitiva.
In questo contesto, l’intelligenza artificiale rappresenta la più grande opportunità. Sebbene l’AI generativa abbia catalizzato l’attenzione nell’ultimo anno e mezzo, il primo grande cambiamento di paradigma è avvenuto con la convergenza tra cloud computing e business, che ha portato all’affermarsi di infrastrutture tecnologiche ibride e multi-cloud. Un altro tema fondamentale è la cybersecurity, che non è più solo una questione aziendale, ma un elemento centrale nelle guerre, nelle elezioni e nella governance globale. La sicurezza informatica diventerà ancora più rilevante con l’avanzare delle tecnologie di automazione e AI.
Guardando al futuro, le aziende devono concentrarsi su due aspetti: da un lato, sviluppare una struttura organizzativa capace di assorbire e rispondere all’incertezza; dall’altro, sfruttare al massimo le opportunità offerte dall’innovazione tecnologica.
Alessandro La Volpe sul palco dell’evento AI experience on tour di IBM
Qual è il posizionamento di IBM e in particolare di IBM Italia, nel panorama tecnologico attuale? Quali innovazioni rappresentano al meglio la vostra visione?
Partiamo dal nostro posizionamento. IBM opera esclusivamente nel settore enterprise, distinguendosi per la sua focalizzazione su cloud ibrido e intelligenza artificiale. Negli ultimi cinque anni, sotto la guida del nostro CEO Arvind Krishna, abbiamo intrapreso una trasformazione significativa, iniziata con l’acquisizione di Red Hat. Questa operazione ha rafforzato il nostro impegno nell’open source e ci ha permesso di sviluppare soluzioni avanzate per la gestione dei container con OpenShift, anticipando l’affermazione del cloud ibrido.
Oggi il cloud ibrido è una realtà consolidata nelle aziende. Le imprese necessitano di infrastrutture flessibili che consentano di gestire applicazioni e dati sia su cloud pubblici sia su sistemi on-premise, garantendo sicurezza e continuità operativa. I dati rappresentano un asset strategico e la loro gestione efficace è fondamentale per mantenere un vantaggio competitivo. Per questo, abbiamo ridefinito il nostro portafoglio software con soluzioni aperte, permettendo alle aziende di adottare il modello più adatto alle loro esigenze.
Parallelamente, l’intelligenza artificiale ha subito un’evoluzione significativa. Se in passato l’AI tradizionale non si era diffusa in modo pervasivo, oggi la Generative AI sta trasformando radicalmente il modo in cui le aziende operano. Il recente sviluppo di DeepSeek in Cina, ad esempio, ha dimostrato come l’accessibilità ai modelli AI possa cambiare le regole del gioco, consentendo una democratizzazione della tecnologia. IBM ha abbracciato questo paradigma con watsonx, il nostro portfolio di soluzioni di AI generativa che integra modelli open source di terze parti come Mistral e Meta, garantendo massima flessibilità agli utenti.
Un altro aspetto cruciale riguarda la sostenibilità e l’efficienza computazionale. L’AI generativa, per essere realmente applicabile nel mondo enterprise, deve essere accessibile, economica e sostenibile. Ecco perché il nostro focus è sui modelli ottimizzati per le aziende, che permettono di ridurre i costi operativi e l’impatto ambientale, senza compromettere le prestazioni.
Insomma IBM si posiziona come un partner strategico per le aziende, offrendo un ecosistema tecnologico basato su cloud ibrido, Generative AI e gestione dei processi, con un’attenzione costante all’etica, alla sostenibilità e alla sicurezza. Il nostro obiettivo è rendere l’innovazione accessibile, efficiente e sicura, contribuendo alla crescita delle imprese e al progresso della società.
Ci piacerebbe approfondire un altro aspetto cruciale: l’impatto dell’innovazione sulle persone. In che modo IBM coinvolge dipendenti, clienti e partner nell’adozione delle nuove tecnologie? E come garantisce che i modelli di intelligenza artificiale siano etici, trasparenti e guidati da un “purpose”?
La missione di IBM è sviluppare tecnologie con un impatto positivo sulla società, garantendo che l’adozione dell’AI sia responsabile, trasparente e affidabile. Innovazione e governance vanno di pari passo: un uso scorretto dell’AI può compromettere la fiducia nelle aziende, specialmente se introduce errori o bias nei processi decisionali.
IBM pone grande enfasi sulla trasparenza, affinché anche chi non è esperto possa comprendere il funzionamento dei modelli AI, i dati utilizzati e il processo decisionale. Ha sviluppato strumenti per individuare e correggere pregiudizi nei dati e nei modelli, garantendo un’AI equa e responsabile.
Un altro aspetto cruciale è la proprietà intellettuale: i modelli AI vengono addestrati su enormi quantità di dati, il che può esporre le aziende a rischi legali. IBM affronta questo problema garantendo la piena conformità dei dati e assumendosi la responsabilità della loro affidabilità.
Da oltre un decennio IBM lavora sulla governance etica dell’AI, collaborando con l’Unione Europea e aderendo al Rome Call for AI Ethics, promosso dalla Pontificia Accademia per la Vita. È membro fondatore dell’AI Alliance, insieme a Meta, AMD e NASA, per promuovere un approccio collaborativo e multidisciplinare allo sviluppo di un’AI nel rispetto di principi di base condivisi. Oggi, ad un anno dall’istituzione, ne fanno parte quasi un centinaio di organizzazioni tra imprese tecnologiche, enti di ricerca e università.
L’AI Act europeo rispecchia la visione di IBM: non frenare l’innovazione, ma regolamentare i casi d’uso ad alto rischio. L’Europa deve affiancare alla normativa incentivi concreti per restare competitiva a livello globale. Per IBM, un’AI responsabile non significa rallentare il progresso, ma svilupparlo in modo sostenibile e sicuro, migliorando la vita delle persone e delle imprese.
Domanda di rito per la nostra rubrica, le chiediamo una riflessione su una citazione di Richard Feynman, grande fisico noto per la sua straordinaria capacità divulgativa: “La scienza può aiutarmi a fare previsioni, ma non a prendere decisioni”. Qual è la sua opinione su questa affermazione, pensa che sia ancora valida oggi?
Per contestualizzare, parliamo di una frase pronunciata più di sessant’anni fa, in un periodo in cui l’intelligenza artificiale era ancora agli albori. Quindi, in parte sono d’accordo, ma credo che oggi questa affermazione debba essere rivista.
L’aspetto che condivido è che, indipendentemente dall’innovazione tecnologica, l’essere umano resta centrale: nella creazione, nell’adozione e nell’uso della tecnologia per migliorare il mondo. Questo è il principio guida di IBM e del nostro approccio all’innovazione.
Tuttavia, la tecnologia non si limita più a fornire strumenti di previsione: oggi è in grado di supportare attivamente il processo decisionale e, in alcuni casi, di prendere decisioni in autonomia. Pensiamo all’automazione dei processi aziendali o alla guida autonoma: in molte città statunitensi, i taxi senza conducente sono ormai una realtà. In questi scenari, il sistema non si limita ad assistere, ma effettivamente prende decisioni operative al posto dell’utente.
L’evoluzione dell’IA generativa e del machine learning ha accelerato questo processo, rendendo la tecnologia sempre più accessibile e fruibile. Oggi possiamo contare su sistemi in grado di automatizzare non solo compiti ripetitivi, ma anche processi decisionali sempre più complessi, avvicinandoci al concetto di automazione intelligente. Alcuni parlano di reasoning automation, e in effetti ci stiamo muovendo in quella direzione: l’intelligenza artificiale non sostituisce completamente l’uomo nelle decisioni, ma lo supporta in modo sempre più sofisticato.
Tutto ciò solleva questioni etiche fondamentali: dobbiamo assicurarci che la tecnologia sia governata con trasparenza e responsabilità, per evitare scenari in cui i rischi superino i benefici.
Dal punto di vista aziendale, ci troviamo in una fase in cui la tecnologia ha già superato il livello di adozione: molte imprese stanno ancora sperimentando, senza aver ancora implementato su larga scala soluzioni avanzate. Solo quando usciremo dalla fase di prototipazione e adotteremo realmente queste tecnologie, potremo comprenderne l’impatto effettivo su costi, sostenibilità, competenze e modelli organizzativi.
Una riflessione davvero stimolante. È affascinante vedere come, rispetto a qualche decennio fa, la tecnologia non sia più solo un mezzo per migliorare le previsioni, ma un vero e proprio strumento di supporto decisionale. Questo rende ancora più urgente il dibattito su governance, etica e narrazione della tecnologia.
Esatto, siamo di fronte a un’opportunità senza precedenti. L’IA ha un impatto paragonabile solo a quello di Internet: nessuna altra innovazione, nemmeno il mobile, ha avuto la stessa portata trasformativa. Inizialmente, il web era solo una vetrina, poi ha rivoluzionato il business. Lo stesso sta accadendo con l’intelligenza artificiale: non è solo uno strumento di efficientamento, ma sta ridisegnando interi settori economici.
Ecco perché dobbiamo guardare all’innovazione con un occhio sempre attento alla sostenibilità e all’impatto sociale. Solo così potremo sfruttarne il potenziale in modo etico, responsabile e a vantaggio di tutti.
