Più parlo di cloud con i CIO e più il filo conduttore mi pare sorprendentemente costante: il cloud era stato presentato loro come una leva di efficienza e contenimento dei costi. Ma perché, allora, la spesa continua a crescere oltre le previsioni e a mettere sotto pressione i budget IT?

La risposta, nella maggior parte dei casi, non risiede nel prezzo delle risorse o nei contratti con i provider. La mia esperienza mi suggerisce che il vero nodo è la complessità che si è stratificata nel tempo, partendo dagli ambienti ibridi, lift and shift dall’on-prem non ottimizzati, ai tool ridondanti, alla governance frammentata. È lì che i costi si moltiplicano, spesso lontano dai riflettori delle negoziazioni commerciali.

Abbiamo vissuto un decennio di accelerazione tecnologica straordinaria. Lakehouse, data mesh, streaming real-time, feature store, MLOps, architetture multi-cloud e così via: ogni nuova ondata ha portato capacità concrete e ha risolto problemi reali, che stavano impattando sull’operatività. Sarebbe una follia negarlo. Il punto è che ogni innovazione si è sommata alla precedente e pochissime organizzazioni hanno avuto il tempo (o il coraggio) di fare pulizia.

Il risultato è che molte Data Platform oggi sono tecnicamente brillanti, ma economicamente… opache. 

Cosa intendo con questo termine? Quando entro in un’organizzazione e chiedo chi abbia una visione end-to-end della piattaforma, è difficile avere una risposta chiara. Ci sono esperti di singoli domini, specialisti di tool specifici, team focalizzati su particolari pipeline. Ma raramente emerge una visione sistemica condivisa. E quando manca questa visione, il controllo dei costi diventa inevitabilmente reattivo.

Inoltre, il cloud amplifica tutto. Amplifica la velocità, certo, ma amplifica anche l’inefficienza. È straordinariamente semplice attivare nuove risorse, molto meno semplice disattivarle quando non servono più. È naturale sovradimensionare “per sicurezza”, è umano partire con un lift and shift che funziona sull’on-prem. Ogni tipo di decisione è comprensibile nel breve periodo, ma nel lungo periodo crea stratificazioni difficili da governare.

Quello che osservo più spesso non è uno spreco evidente, ma una somma di micro-inefficienze: storage ridondante, workload che girano oltre il necessario, procedure cloud non ottimizzate, ambienti di test che diventano permanenti. Singolarmente pesano poco, eppure complessivamente incidono in maniera impressionante. Ed è qui che il concetto di cost saving su cloud viene spesso frainteso: non è un esercizio di taglio lineare, non si tratta di chiedere ai team di “spendere meno”. Si tratta di riportare coerenza tra ambizione tecnologica e capacità organizzativa.

La mia convinzione è che il vero cost saving su cloud non sia un tema finanziario ma strategico e tecnologico. Una piattaforma dati è sostenibile quando l’organizzazione è in grado di comprenderla e governarla senza dipendere da pochi individui chiave, quando le scelte architetturali non sono dettate dall’urgenza del singolo progetto ma da una visione coerente, o quando esiste disciplina nel dire “questo non lo aggiungiamo, perché aumenterebbe complessità senza generare valore proporzionale”.