Oracle ha sfruttato l'opportunità offerta dalla tappa italiana dell'AI World Tour per mostrare con casi reali come l'AI sia abilitate e migliori le performance.
L’innovazione tecnologica entra in una nuova fase, in cui l’intelligenza artificiale non è più un esperimento, ma una leva concreta per trasformare i processi aziendali. Questo è stato l’argomento che ha caratterizzato la tappa italiana dell’Oracle AI World Tour, offrendo uno sguardo dettagliato sulle capacità dell’Oracle AI Database di combinare agentic AI e dati operativi e analitici per permettere alle imprese di costruire, distribuire e scalare applicazioni sicure, adatte a carichi di lavoro di produzione su larga scala.
Il cuore della proposta Oracle risiede proprio nella capacità di collegare agenti AI a dati enterprise in tempo reale, ovunque essi risiedano, permettendo di usare i dati di business con LLM addestrati su informazioni pubbliche per fornire insight strategici. I clienti possono scegliere modelli AI, framework agentic, formati dati aperti e piattaforme di deployment, mentre chi utilizza Oracle Exadata beneficia di Exadata Powered AI Search, che accelera le query AI ad alto volume e multi-step.
L’esperienza dei clienti al centro
Secondo Cormac Watters, EVP EMEA di Oracle, il successo delle imprese è strettamente legato alla capacità dell’azienda di affrontare le sfide più critiche: “Per decenni, le imprese si sono affidate a noi quando le sfide di business erano fondamentali e i modelli tradizionali non erano più sostenibili. Non si trattava di esperimenti, ma di sistemi core, dati mission-critical, contesti in cui il fallimento non era semplicemente un’opzione”.
Watters ha sottolineato come ogni innovazione sia nata dalle esigenze concrete dei clienti. “Non abbiamo costruito nulla in isolamento. I clienti ci hanno affidato i loro problemi e ci hanno chiesto di innovare insieme, con tecnologie che funzionassero davvero nel mondo reale”, spiega.
In un contesto globale segnato da competizione crescente, pressioni normative e instabilità economica, Oracle ha sviluppato infrastrutture sicure, performanti e resilienti. “Prima di essere predittivi o adattivi, i sistemi dovevano essere affidabili. Solo dopo potevano diventare intelligenti – precisa Watters –. E oggi l’impatto si vede: alcune delle soluzioni che presentiamo sono già alimentate dall’intelligenza artificiale, altre rappresentano le fondamenta che la rendono possibile. Ma tutte stanno generando valore reale”.
Casi concreti in Italia
Anche in Italia emergono esempi significativi: compagnie assicurative migliorano le performance oltre il 30%, aziende manifatturiere diagnosticano guasti sei volte più velocemente grazie all’AI, fintech semplificano radicalmente le architetture dati. “Questi esempi rappresentano solo l’inizio di ciò che è possibile”, osserva Watters.
Il manager evidenzia che l’AI non sostituisce le competenze umane, ma le potenzia. “Assorbendo la complessità invisibile di analisi, coordinamento e previsione, consente ai leader di dedicare meno tempo alla reazione e più alle decisioni. I team smettono di gestire processi e iniziano a guidare risultati”.
Nei settori finanziario e manifatturiero, l’AI trasforma tempi e metodi: “processi che richiedevano mesi possono oggi essere completati in ore, mantenendo comunque il controllo umano nelle decisioni critiche”, sottolinea Watters.
Sovranità digitale e multi-cloud
La sovranità digitale è un tema centrale, soprattutto in Europa. “La sovranità è ormai una domanda che emerge in ogni confronto con i clienti – sostiene Watters –. E si sta evolvendo rapidamente: non si parla più solo di sovranità europea, ma nazionale e persino regionale”.
Oracle ha sviluppato modelli come Alloy, che permettono a entità locali di gestire il cloud mantenendo il controllo giuridico e operativo. “Stiamo vedendo una crescente richiesta di soluzioni in cui il cloud sia gestito da organizzazioni locali, pur mantenendo la stessa tecnologia”.
La complessità aumenta in un momento in cui la geopolitica è particolarmente instabile. “Per essere davvero sovrani bisogna anche essere globali – chiarisce Watters –. Serve la capacità di spostare dati e servizi mantenendo la sovranità, se le condizioni lo richiedono”.
In ambienti multi-cloud e multi-vendor, l’AI Data Platform emerge come soluzione chiave per integrare fonti eterogenee, collegando database e applicazioni Oracle e non Oracle, on-premise e cloud. “Il segreto è creare un’architettura che contenga tutto e lo faccia funzionare. Nella AI Data Platform i clienti possono sviluppare agenti e applicazioni AI che attingono a tutto l’universo dati, con garanzie native di sicurezza e solidità”, aggiunge Watters.
L’AI come infrastruttura abilitante
Giovanni Ravasio,VP cloud application country leader di Oracle Italia, paragona il momento attuale all’esplosione dell’e-commerce nei primi anni Duemila: “Quando c’è stato l’hype dell’e-commerce, tutti volevano esserci, ma poi ognuno ha preso strade diverse. Oggi con l’AI siamo in una situazione molto simile: tutti investono, tutti intravedono valore, ma non sappiamo ancora esattamente dove ci porterà”.
Secondo Ravasio, il passaggio verso l’agentic AI è uno degli snodi più rilevanti. “Stiamo passando da sistemi di record a sistemi di outcome. L’AI tradizionale automatizza i processi, ma gli agenti cambiano il paradigma: tu definisci un obiettivo e loro lavorano finché non lo raggiungono”.
Andrea Sinopoli, vice president technology and cloud country leader di Oracle Italia, evidenzia invece la necessità di misurare il ritorno dell’AI: “Oggi non basta introdurre un agente: bisogna dimostrarne il valore. Per questo stiamo integrando dashboard con KPI che permettono di misurare performance e ritorno dell’investimento”.
Il ruolo dei partner per Oracle
Il contributo dei partner è strategico e Oracle si impegna per agevolarli. Ravasio sottolinea: “I partner possono concentrarsi davvero sull’innovazione. Non devono preoccuparsi di integrare o mettere in sicurezza le soluzioni, perché questi aspetti sono già gestiti. Questo è un vantaggio enorme sia per loro sia per i clienti”.
Sinopoli aggiunge: “Non tutte le aziende clienti sono attrezzate per gestire da sole le complessità legate all’AI. È qui che entra in gioco l’ecosistema: lavorare a quattro mani con i partner ci permette di portare l’innovazione anche alle realtà più piccole”.
La democratizzazione dell’AI passa anche dall’accesso agli stessi strumenti utilizzati internamente da Oracle. “La forza del nostro approccio è che mettiamo a disposizione la stessa piattaforma che utilizziamo per sviluppare. Non è un’aggiunta esterna, ma un’integrazione completa dentro le applicazioni”, enfatizza Ravasio.
Competenza, sicurezza e governance
La velocità di evoluzione tecnologica impone aggiornamenti continui. “Quello che facevamo sei mesi fa è già superato. La vera sfida è sviluppare competenze in tempi rapidissimi”, sottolinea Sinopoli.
Watters ricorda inoltre che l’AI deve essere integrata, non aggiunta successivamente: “Non è qualcosa da ‘attaccare’ alla fine. Deve essere parte integrante dell’intera soluzione. Il nostro punto di forza è avere l’intero stack: database, piattaforma dati, infrastruttura e applicazioni. È l’insieme che genera valore”.
La gestione e orchestrazione degli agenti diventa critica. “La vera sfida sarà governarli. Dobbiamo evitare che diventino strumenti fuori controllo”, avverte Sinopoli. “Scalabilità e sicurezza restano centrali. Se perdi il controllo su questi aspetti, non stai più parlando di soluzioni enterprise”, conclude Ravasio.
