Se si parla di ESG applicata alle infrastrutture IT — soprattutto quando dentro c’è molta AI — non ci si può improvvisare, ma servono una profonda esperienza tecnologica e un metodo preciso e validato nel tempo.
L’ESG non è più uno slogan da inserire in una slide o una sorta di autocertificazione da esibire a progetto finito. Anzi, non lo è mai stato. In ambito tecnologico l’ESG è un vero e proprio criterio di progettazione: significa costruire sistemi che durano nel tempo, che riducono i rischi operativi, che tengono sotto controllo costi, consumi e governance dei dati.
In questi anni ho visto che, per affrontare il tema in modo concreto e non solo dichiarativo, è indispensabile ragionare su tre livelli distinti ma integrati tra loro.
Li descrivo qui, perché oggi rappresentano l’approccio più efficace per progettare infrastrutture AI davvero sostenibili.
1. Assessment ESG dell’infrastruttura digitale
Il punto di partenza è sempre la valutazione dell’esistente, o dello status quo, come si diceva una volta.
Prima di mettere mano a qualsiasi componente IT in ambito AI è indispensabile comprendere in modo chiaro:
- lo stato reale dell’infrastruttura
- i rischi di sicurezza e continuità operativa
- i consumi energetici e gli sprechi potenziali
- la qualità della data governance
- eventuali situazioni di lock-in tecnologico
- livelli di obsolescenza e margini di miglioramento
Questo tipo di assessment permette di distinguere ciò che è pronto per ospitare componenti AI da ciò che rischierebbe di generare problemi futuri.
L’ESG, in questa fase, diventa un filtro estremamente utile per mettere a fuoco costi nascosti, inefficienze operative e dipendenze indesiderate.
2. Progettazione dell’architettura AI sostenibile
Solo dopo aver compreso la base si può ragionare sulle scelte architetturali.
Il punto centrale non è decretare se “meglio cloud” o “meglio on-premise”, ma comprendere quale soluzione sia:
- sostenibile nel tempo
- coerente con i volumi di dati
- compatibile con i consumi e i costi previsti
- sufficientemente flessibile per evolvere
Le architetture che oggi funzionano meglio integrano spesso componenti on-premise, cloud, ibride o edge, ognuna con vantaggi specifici.
La chiave è progettare qualcosa che non faccia esplodere i costi tra un anno, che non richieda manutenzioni ingestibili, e che permetta di mantenere il controllo assoluto sulle informazioni critiche.
Una progettazione sostenibile non è mai un esercizio accademico: significa portare performance adeguate minimizzando consumi, lock-in e complessità.
3. Implementazione e monitoraggio continuativo
Una volta definita l’architettura, arriva il momento più delicato: trasformare le scelte strategiche in operatività.
E qui entrano in gioco elementi determinanti, come:
- installazione dei modelli e configurazione degli ambienti
- ottimizzazioni per ridurre tempi di inferenza e consumi
- sistemi di logging e audit per garantire tracciabilità
- dashboard di monitoraggio
- formazione dei team interni
- una roadmap chiara di aggiornamento e manutenzione.
Un’infrastruttura è sostenibile solo se rimane prevedibile nel tempo, e questo richiede attenzione costante, metriche, controlli e processi maturi.
Il monitoraggio continuo è una delle parti più sottovalutate ma decisive.
Il principio guida è semplice: una tecnologia è sostenibile quando continua a funzionare, senza sorprese, mentre il contesto evolve. Soprattutto se questa tecnologia è il cervello sintet della nostra azienda.
L’AI può accelerare un’azienda, oppure rallentarla o fermarla completamente
L’intelligenza artificiale sta trasformando processi, servizi e modelli di business. Questa è una banalità che ormai hanno capito veramente tutti.
Ma non è una tecnologia neutrale: richiede energia, dati ben governati, responsabilità decisionale e un’infrastruttura capace di reggere carichi nuovi.
L’ESG applicata all’infrastruttura che fa funzionare l’AI non è un vincolo, ma una garanzia: permette di costruire oggi qualcosa che non diventerà ingestibile domani.
Ed è per questo che, quando si affrontano temi di questo tipo con aziende e professionisti, vanno sempre messi in gioco:
- competenze tecniche solide
- un approccio strategico e non dogmatico
- indipendenza dagli interessi dei vendor — ci sarebbe da scriverci un romanzo su questo punto!!!
- attenzione concreta a sicurezza, governance e sostenibilità operativa.
Chi sta valutando un progetto AI o vuole rendere più efficiente la propria infrastruttura digitale dovrebbe quindi considerare l’ESG come un asse portante, non come un obbligo esterno o una mera formalità.
Una revisione ESG fatta con metodo può trasformare l’infrastruttura AI nell’asset più stabile dell’azienda, capace di sostenerne davvero la crescita, al di là di ogni possibile scenario futuro.