Il numero di aziende hanno iniziato ad utilizzare il cloud computing per gestire attività e dati è in aumento costante. A confermarlo sono i dati dell’Osservatorio Cloud Transformation del Politecnico di Milano, che registra una crescita significativa del mercato italiano (+20% sull’anno precedente). Stiamo parlando di una cifra di 8,1 miliardi di euro nel 2025.
Non è un caso quindi che nel periodo 2025-2026, questa tecnologia si collochi al quarto posto su undici nelle strategie di investimento (sale al terzo posto nelle grandi aziende). Tra gli aspetti che stanno guidando lo sviluppo del mercato emerge una crescente attenzione verso l’economia dei dati, insieme alla diffusione di soluzioni che integrano strumenti di intelligenza artificiale: nel 2025, infatti, oltre il 25% delle grandi imprese ha utilizzato servizi di AI tramite infrastrutture cloud.
Tra le piattaforme più apprezzate nel settore c’è sicuramente Google Cloud, scelto da molte organizzazioni per la solidità dell’infrastruttura, ma anche per gli elevati standard di sicurezza e la capacità di adattarsi alle più svariate esigenze operative.
Ma come può la trasformazione digitale aziendale aiutare le imprese a semplificare i processi e migliorare l’organizzazione del lavoro? Vediamo gli strumenti messi a disposizione da Google.
Google Cloud: la piattaforma per accelerare la trasformazione digitale aziendale
Ormai sappiamo che lo sviluppo dell’intelligenza artificiale corre veloce, sono molte le organizzazioni che non vogliono rimanere indietro e stanno aggiornando i propri sistemi per sfruttare i nuovi progressi tecnologici, così da migliorare il modo in cui gestiscono processi e servizi.
Google Cloud mette a disposizione un ambiente cloud progettato appositamente per gestire dati aziendali, sviluppare applicazioni e integrare strumenti di AI generativa per il business. L’obiettivo è permettere alle imprese di utilizzare le informazioni disponibili in modo più efficace e trasformarle in insight utili per prendere decisioni consapevoli.
Tra i punti di forza troviamo indubbiamente la gestione dei dati. Le aziende, infatti, possono raccogliere, analizzare e utilizzare grandi volumi di informazioni all’interno della stessa infrastruttura, mantenendo un collegamento diretto con i sistemi applicativi e con i modelli di machine learning. Pensiamo a strumenti come BigQuery che permettono di elaborare dataset complessi in tempi rapidi e di collegare i risultati alle applicazioni aziendali.
Un altro riferimento importante è Vertex AI, la piattaforma di Google Cloud progettata per sviluppare e utilizzare l’AI generativa in ambito aziendale. Qui gli sviluppatori possono accedere ai modelli di Google Gemini, testare prompt e lavorare con diversi tipi di input come testo, immagini, video o codice, così da creare applicazioni basate sull’AI direttamente all’interno dell’infrastruttura cloud. Vertex AI consente anche di addestrare, testare e perfezionare modelli di machine learning nello stesso ambiente, mantenendo dati e strumenti di sviluppo collegati tra loro. La piattaforma include inoltre strumenti MLOps pensati per data scientist e machine learning engineer, utili quindi per automatizzare le fasi di sviluppo, gestire i modelli e standardizzare i flussi di lavoro nei progetti di AI.
Accanto alla componente infrastrutturale, Google Cloud supporta anche il lavoro quotidiano dei team. Servizi come Google Workspace consentono di condividere file, documenti e dati in tempo reale. Un ottimo modo per facilitare il coordinamento tra reparti e rendere più fluido lo sviluppo dei progetti aziendali.
Perché scegliere una soluzione scalabile per i processi di business
I sistemi informativi aziendali cambiano insieme al volume di dati, alle applicazioni e alle esigenze operative. Una piattaforma cloud scalabile permette di adattare le risorse informatiche senza dover intervenire ogni volta sull’infrastruttura.
Il vantaggio di Google Cloud sta nel fatto che l’azienda può aumentare la capacità di calcolo, gestire nuovi servizi digitali e integrare strumenti di analisi dei dati man mano che il business cresce.
Un’infrastruttura cloud progettata in questo modo permette all’azienda di aggiornare i propri sistemi con maggiore rapidità e di introdurre nuovi servizi digitali senza rallentare le attività. In sintesi, è una base tecnologica che accompagna la crescita del business e rende più semplice integrare innovazioni future.
Google Workspace per aziende: integrare collaborazione e infrastruttura
Se Google Cloud rappresenta la base tecnologica su cui costruire applicazioni e gestire dati aziendali, Google Workspace interviene su un altro livello, quello dell’operatività quotidiana tra team.
Siamo tutti d’accordo sul fatto che gestire file sparsi tra computer diversi, versioni di documenti inviate via email e riunioni organizzate con strumenti scollegati tra loro, rubi tempo prezioso all’organizzazione. Per archiviare documenti in uno spazio condiviso, accessibile ai membri del team secondo permessi definiti, c’è Google Drive. Google Calendar, invece, aiuta a coordinare riunioni, scadenze e attività attraverso agende sincronizzate tra loro. Non dimentichiamoci poi della semplicità d’uso di Google Meet, con cui si possono creare riunioni e incontri online in pochissimi passaggi.
Un ruolo importante lo svolgono anche gli strumenti di produttività collaborativa. Con Google Docs, per esempio, più persone possono lavorare sullo stesso documento contemporaneamente, inserire commenti e seguire le modifiche nel tempo grazie alla cronologia delle versioni.
Altro tool davvero efficace è Google Apps Script, che permette di creare piccole automazioni all’interno di Workspace. In poche parole, si tratta di una piattaforma per lo sviluppo rapido di applicazioni. Si possono inviare notifiche automatiche per attività in sospeso, aggiornare report periodici o collegare tra loro diversi servizi della piattaforma. Il suo utilizzo richiede qualche conoscenza in più di programmazione ma, secondo noi, vale la pena testare le sue funzionalità.
Prodotti e soluzioni per diversi settori
Uno dei motivi che spiegano la diffusione di Google Cloud riguarda l’ampiezza dell’ecosistema tecnologico che ruota attorno alla piattaforma. Alcuni servizi sono pensati per gestire la capacità di calcolo e l’infrastruttura, altri aiutano a lavorare sui dati aziendali oppure a sviluppare applicazioni cloud e progetti di intelligenza artificiale.
Questa varietà di strumenti permette alle organizzazioni di costruire architetture tecnologiche adattabili ai diversi contesti operativi.
Per darti una panoramica completa, abbiamo raccolto i principali prodotti Google Cloud in una tabella.
| Prodotto | Funzione |
|---|---|
| Compute Engine | Permette di creare macchine virtuali nell’infrastruttura cloud di Google. Si può scegliere tra configurazioni già pronte oppure definire parametri personalizzati in base al tipo di applicazione, ad esempio server web, database o progetti basati su AI. |
| Cloud Storage | Sistema di archiviazione cloud progettato per conservare dati non strutturati in modo sicuro e accessibile. È possibile collegarlo a BigQuery, a Dataproc per le analisi open source e Vertex AI per il deployment di modelli di ML. |
| BigQuery | Data warehouse utilizzato per analizzare grandi volumi di dati e ottenere insight utili per il business. La piattaforma data-to-AI è in grado di gestire l’intero ciclo di vita dei dati in modo automatizzato. |
| Cloud Run | Ambiente gestito per creare app e siti web senza configurare l’infrastruttura. Puoi eseguire servizi di frontend e backend, job batch, LLM host e workload di elaborazione in coda. |
| Vertex AI | Piattaforma per sviluppare modelli di machine learning e applicazioni di AI generativa. Consente di costruire, addestrare, distribuire e gestire modelli ML. |
| Data Studio | Strumento di Business Intelligence utilizzato per analizzare dati aziendali e creare dashboard. |
| Apigee | Piattaforma per gestire e monitorare il ciclo di vita delle API. Si adatta a diversi ambienti operativi e a carichi di lavoro di qualsiasi dimensione. |
| Cloud SQL | Servizio di database relazionale per MySQL, PostgreSQL e SQL Server. Automatizza backup, repliche, patch e crittografia. |
| Gemini Enterprise | Ambiente sicuro per creare e gestire agenti AI all’interno dell’infrastruttura cloud. Perfetto per automatizzare workflow che coinvolgono più applicazioni e diverse fasi operative in un unico ambiente. |
I consigli di Data Masters: il valore di Google Cloud nell’economia dei dati
Insomma, le aziende stanno investendo in infrastrutture cloud e strumenti di intelligenza artificiale, e le ragioni per farlo, come abbiamo visto, sono diverse. La tecnologia, infatti, permette di gestire grandi volumi di informazioni, sviluppare modelli di machine learning e portare applicazioni basate su AI all’interno dei processi aziendali.
Per trasformare queste opportunità in risultati concreti serve però una visione strategica che colleghi lo sviluppo tech agli obiettivi di business. Molte realtà imprenditoriali si trovano infatti a fronteggiare gli stessi ostacoli: strumenti acquistati senza un piano di integrazione nei processi operativi, competenze interne ancora limitate oppure progetti di AI che rimangono allo stadio di sperimentazione e non arrivano mai in produzione. In questi casi diventa fondamentale affiancare alla tecnologia un percorso strutturato di sviluppo delle competenze e di implementazione delle soluzioni.
Attraverso la consulenza specializzata per aziende, Data Masters supporta le organizzazioni che vogliono introdurre l’intelligenza artificiale in modo efficace. Per farlo è nata Data Masters Builder, la business unit dedicata allo sviluppo end-to-end di soluzioni AI in azienda. Il team affianca le imprese nella progettazione di applicazioni scalabili, così da superare lo stallo in cui molte realtà finiscono. Questo approccio permette di sviluppare sistemi come AI agents, Automazioni o sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation) direttamente all’interno dei processi aziendali, nel rispetto dei requisiti di sicurezza e trasparenza.
Il lavoro non si limita allo sviluppo tecnico. L’obiettivo è superare i limiti imposti dai sistemi legacy e dalla complessità dei modelli di AI, trasferendo allo stesso tempo le competenze ai team interni.
In questo modo infrastrutture come Google Cloud possono trasformarsi nelle fondamenta solide su cui costruire nuovi modelli di lavoro e generare un vantaggio competitivo duraturo.
AUTORE:Giuseppe Mastrandrea Apri profilo LinkedIn
Giuseppe è un Ingegnere Informatico con una forte specializzazione e pubblicazioni in ambito Computer Vision. Da circa 8 anni si dedica all’insegnamento in ambito informatico e alla formazione sulle tecnologie emergenti tra le quali il Machine Learning.
