Saturday’s Talks: c’è una ragione se la cloud repatriation coincide con l’ascesa dell’AI?

Sabato piovoso e denso di riflessioni profonde, a tratti complottiste, di quelle che ti fan pensare a come forse ci sia un piano deciso da qualcuno per cui le cose si evolvono come stanno facendo.

In realtà il ragionamento di oggi è molto più semplice di così, ma è bene partire dall’inizio, cioè dalla cloud repatriation. L’argomento è noto ed è stato trattato ampiamente in precedenti Saturday’s Talks, su tutti quando abbiamo parlato lo scorso novembre di Toyota, futuro, cloud repatriation e backup falliti e quando ancora prima, nel 2022, ci siamo chiesti se il prossimo passo dell’evoluzione informatica sarà l’abbandono del cloud ed il ritorno ai datacenter di proprietà.

La questione è quindi nota.

C’è una tendenza da parte di quanti si erano riversati sul cloud: fuggire. Per i costi, la complessità e le aspettative non propriamente rispettate. Le promesse mancate, potremmo dire.

Se date un’occhiata a questo articolo di InfoWorld ci sono diverse ragioni che vengono date per comprendere la repatriation, ma la più evidente è proprio quella delle aspettative.

Fin qui tutto lineare, non fosse per un altro passaggio rilevantissimo, che segue l’affermazione “Don’t feel sorry for the public cloud providers” (non dispiacetevi per i cloud provider):

The cloud providers may be losing workloads and data sets that never should have been on a public cloud in the first place, but they will still enjoy explosive growth. Thank the AI gods that shone down upon them the reality that they are the most convenient place to build and host generative AI applications and data.

Per quello non c’è da dispiacersi: i cloud provider cadranno sempre in piedi, o quantomeno con la storia dell’AI lo stanno facendo. Quindi è palese come sia nell’interesse dei grandi cloud provider, Google, Microsoft e Amazon (ma non solo), che si usi l’AI ovunque.

E non può essere un caso leggere articoli come questo di DevOps.com intitolato Forget Shift Left: Why ‘No Shift’ is the Future of Software Innovation.

Quello che vi si racconta è semplice: se è vero che il paradigma dello Shift Left, ossia l’inserimento della sicurezza sempre più all’inizio del processo di sviluppo (quindi “a sinistra”), è ancora valido, oggi è bene valutare invece il No Shift, cioè l’inserimento di ausili automatici, leggi intelligenza artificiale, che gestiscano tutto questo al posto degli umani.

E che dire del CEO di NVIDIA che consiglia ai ragazzi di non imparare la programmazione, quanto piuttosto ad usare l’intelligenza artificiale. Lui, che è a capo dell’azienda che ha superato Apple e Google proprio perché produce chip per l’AI.

Perché sono troppo complessi i processi, troppo impensabile capire cosa sta succedendo, meglio affidarsi all’entità superiore rappresentata dall’intelligenza artificiale che guiderà il tutto.

Peccato che tra i punti deboli di questo approccio ce ne sono due in particolare: complessità e overhead. Quindi per gestire una complessità grande ci vuole uno strumento grandemente complesso. Che tendenzialmente pochi eletti sanno far funzionare e che, senti senti, può girare solo sul cloud.

Quindi ecco il fiorire di soluzioni ultra complicate (Intelligent CI/CD, come in “Artificial Intelligence“) il cui costo viene giustificato con la promessa di risolvere in maniera automatica tutti i problemi, ignorando però il problema principale: l’automatismo viene sempre dopo l’organizzazione coerente del processo, cosa che manca al 90% delle aziende.

Ma del resto è stato così anche per il cloud: avanti, c’è posto si diceva. Tutti a portare sul cloud carichi di lavoro che avrebbero potuto essere ottimizzati nei datacenter con una migliore organizzazione, nella speranza che una volta parte del magico ambiente in cui tutto era possibile (scalabilità infinita, per esempio) tutti i problemi se ne sarebbero andati.

Come è andata a finire? Con la cloud repatriation.

Come andrà a finire con l’AI?

Nessuno lo può dire. Una cosa però è chiara, ed è che pensare di usare l’AI per risolvere i propri problemi magicamente è come cercare di infilarsi le scarpe senza slacciare i lacci, cercando di far prima. Del resto ce la ricordiamo tutti la pubblicità vero? Il pennello non dev’essere un pennello grande, ma un grande pennello.