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A tre mesi dal suo insediamento, Nico Losito, General Manager di IBM Italia dal 1– aprile, ha incontrato la stampa per tracciare la strategia dell’azienda attorno a tre missioni: intelligenza artificiale, hybrid cloud e quantum computing, con la sicurezza come priorità trasversale e le competenze come motore di crescita. Tra i temi discussi: i risultati del programma interno Client Zero, l’ambizione di portare una macchina quantistica in Italia e una proposta sulla sovranità digitale che la cronaca recente sta mettendo a dura prova.

Losito ha citato in apertura la survey IBM condotta su 6.000 CEO nel mondo: oggi il 69% degli amministratori delegati dichiara che l’AI ha già un impatto sui processi core aziendali, ma solo il 10% afferma che sta guidando la crescita dei ricavi. La proiezione al 2030 sale al 79%, con appena il 24% degli intervistati in grado di indicare con precisione da dove arriverà quella crescita. Gli investimenti in infrastruttura AI, secondo le stesse stime, cresceranno del 150% entro la fine del decennio. Nelle piccole e medie imprese italiane, aggiunge Losito, l’adozione procede più lentamente, spesso frenata dallo scetticismo.

Da qui la tesi di Losito, secondo cui non ci sarebbe alcun rischio bolla sull’intelligenza artificiale: un parallelo con l’adozione, più lenta, del cloud, la reazione altalenante di Wall Street ai risultati trimestrali delle software company e lo shortage infrastrutturale, dovuto secondo IBM all’accaparramento di capacità computazionale da parte degli hyperscaler, sarebbero prova di una domanda reale e non speculativa. “Non sento nessun segnale di rischio bolla e oggi la promessa dell’AI si sta realizzando”, ha detto Losito, e noi registriamo questa sua sicurezza.

Client Zero: il metodo interno

Per illustrare come IBM applica l’AI ai propri processi, Losito ha raccontato il programma Client Zero: un esercizio interno, giunto al quarto anno, in cui ogni processo viene rivisto e potenziato grazie all’AI, ma non prima di avere risposto a quattro domande: Questo processo genera ricavi? Genera profitto? Aumenta la soddisfazione del cliente? Genera flusso di cassa? Se le risposte sono negative, ha spiegato Losito, “il processo va semplicemente eliminato, invece che potenziato con l’AI”.

Il risultato cumulato in tre anni sarebbe di 4,5 miliardi di dollari di guadagni di produttività, pari a circa il 7% del fatturato globale IBM (65-67 miliardi di dollari), con una crescita non lineare: solo nell’ultimo anno l’incremento è stato di un miliardo, a fronte delle 165.000 idee vagliate dai team interni nello stesso periodo. Un secondo programma, RevTech, punta invece a usare l’AI per accelerare la generazione di ricavi, non solo il risparmio sui costi, soprattutto nel segmento delle medie imprese dove IBM cerca di allargare la propria quota di mercato.

IBM Bob e l’infrastruttura sottostante

Tra gli strumenti nati da Client Zero c’è IBM Bob, presentato come un salto oltre il semplice code assistant: non si limita a velocizzare la scrittura di codice del singolo sviluppatore, ma interviene sull’intero ciclo di vita del software, generando agenti specializzati per test, refactoring, documentazione e conformità alle policy. Sono 80.000 gli sviluppatori IBM che lo utilizzano internamente, con una riduzione del 70% nei tempi di sviluppo e un miglioramento dell’85% nella qualità del codice e nella copertura dei test, per un risparmio stimato di oltre 2 milioni di dollari sui progetti interni.

Bob integra diversi modelli linguistici, inclusi quelli di Anthropic, e include strumenti di monitoraggio dei costi computazionali per tenere sotto controllo il consumo di token, una voce di spesa che nei progetti AI tende facilmente a sfuggire di mano e a cui le aziende – dopo un periodo di ubriacatura da token – stanno prestando sempre più attenzione.

Questa impostazione multi-modello riflette la strategia infrastrutturale più ampia di IBM: un’architettura hybrid cloud basata su Red Hat OpenShift come layer di interoperabilità, sopra il quale convivono il modello proprietario Granite e modelli di terze parti (Google, Meta, Anthropic), distribuiti su un mix eterogeneo di risorse che spazia dai sistemi Z e Power alle infrastrutture cloud di altri fornitori. Sul fronte sicurezza, tema ormai ricorrente in ogni presentazione del genere, Losito ha citato la piattaforma Concert, che correla i segnali di vulnerabilità provenienti dai propri strumenti riducendo i tempi di discovery di nuove vulnerabilità da 80 a 8 ore.

Sovranità digitale: bella promessa, prova sul campo ancora da superare

Il 4 maggio IBM ha lanciato Sovereignty Core, una piattaforma che promette libertà su quattro dimensioni: dove risiede il dato, chi gestisce le operazioni, quanto lock-in tecnologico si accumula verso i fornitori (per il 70% americani, secondo le stime citate da Losito) e quanto sono spiegabili i modelli di intelligenza artificiale utilizzati. Rispetto all’approccio degli hyperscaler, che secondo Losito offrono “un layer di sovranità” paragonabile a un hotel a cinque stelle “le cui chiavi restano sempre in mano all’albergatore”, IBM rivendica un’infrastruttura nativamente open source, con oltre 150 framework regolatori già mappati, tra cui GDPR, NIS2 e AI Act.

È una promessa che merita però una verifica sul campo che nessuno vorrebbe mai dover fare. Lo scorso giugno il governo statunitense ha imposto ad Anthropic la sospensione dell’accesso ai modelli Fable 5 e Mythos per tutti gli utenti non americani, citando motivi di sicurezza nazionale mai chiariti nel dettaglio, come abbiamo raccontato su queste pagine. L’episodio ha mostrato con chiarezza quanto un fornitore americano possa, per decisione della propria amministrazione, disattivare un servizio anche per i clienti esteri, senza preavviso e senza un processo di valutazione trasparente. È il tipo di scenario che nessuna piattaforma, per quanto ben progettata a livello tecnico, può da sola escludere.

Quantum computing: la corsa per portarlo in Italia

Sul fronte quantum computing IBM rivendica dieci anni di storia, dal 2016, quando ha reso disponibile in cloud il primo accesso a una macchina quantistica, e circa 90 macchine costruite fino a oggi. La roadmap dell’azienda prevede il raggiungimento del “quantum advantage” (la dimostrazione che un computer quantistico risolve un compito meglio di uno tradizionale) entro quest’anno, con l’obiettivo di arrivare a un sistema fault-tolerant nel 2029. A sostenere questo percorso c’è anche Anderon, la joint venture con il Dipartimento del Commercio statunitense per la produzione di chip quantistici, sostenuta da un contributo pubblico legato al CHIPS Act.

Losito ha rivendicato l’ambizione e l’auspicio di riuscire a portare una macchina quantistica IBM in Italia, oggi presente in Europa solo in Germania, Paesi Baschi e Romania. Un tentativo promosso dalla Regione Campania è vicino alla concretizzazione, ma è in attesa di verifiche sulle procedure di gara.

Sul fronte della sicurezza post-quantum, IBM ricorda che tre dei quattro algoritmi certificati dal NIST americano nascono da ricerca IBM, due dei quali sono stati sviluppati da ricercatori italiani nel laboratorio di Zurigo, e che il tempo medio di migrazione verso questi standard è di 5-10 anni: una finestra che, per dati con obblighi di riservatezza pluriennali come il segreto bancario, si sta già assottigliando.