Google Cloud consolida la propria leadership nel settore dell’intelligenza artificiale e della gestione dei dati introducendo nuove funzionalità per AlloyDB AI e Dataplex, semplificando i processi multi-agent, ottimizzando i Large Language Model su GKE e istituendo un advisory board europeo per orientarsi nel complesso panorama normativo. Le novità rafforzano la strategia “Europe-first” di Google Cloud, che punta su sostenibilità, trasparenza e innovazione responsabile.
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Ericsson eleva la governance dei dati con Dataplex
Ericsson, che gestisce oltre 710.000 siti di rete in tutto il mondo, ha scelto Dataplex Universal Catalog come perno della propria trasformazione cloud-native e data-driven. La piattaforma consente di unificare i vocabolari aziendali, eliminare ambiguità semantiche e centralizzare la gestione dei metadati. Attraverso glossari e classificazioni automatiche, i team possono scoprire e comprendere i dati con facilità, visualizzarne la lineage a livello di colonna e individuare rapidamente eventuali violazioni grazie a controlli qualità automatizzati.
Il modello operativo adottato da Ericsson mette la qualità dei dati al centro della governance, trattandola come un indicatore di performance aziendale. Ogni pipeline è profilata in modo proattivo, e le violazioni generano incidenti con priorità SLA. La combinazione tra architettura enterprise, principi data fabric e data mesh e policy di stewardship consente una governance bilanciata tra difesa regolatoria e innovazione strategica. Dataplex riduce la complessità dell’integrazione e rende i dati affidabili per ogni dominio, offrendo trasparenza, auditabilità e fiducia nei modelli AI che li utilizzano. Ericsson, in collaborazione con Google Cloud, integra ora l’intelligenza generativa nei processi di governance, sperimentando modelli BigQuery-based per la validazione automatica delle policy.
AlloyDB AI: embeddings e indici vettoriali automatici
Con AlloyDB AI, Google Cloud introduce la generazione automatica di embeddings vettoriali e la creazione dinamica di indici ScaNN. Gli utenti possono vettorizzare dati operazionali direttamente dal database con semplici query SQL, eliminando la necessità di pipeline ETL esterne. Gli embeddings vengono generati inline attraverso modelli Vertex AI, memorizzati in colonne dedicate e aggiornati in background per mantenere la consistenza con i dati operativi. La piattaforma gestisce in modo intelligente limiti API e ritentativi in caso di errori, mentre gli indici ScaNN si auto-configurano e si aggiornano incrementando la scalabilità in base al volume dei dati. Le statistiche in tempo reale ottimizzano i piani di esecuzione e migliorano le prestazioni delle query semantiche. AlloyDB combina la ricerca vettoriale con filtri SQL strutturati, permettendo di interrogare database misti in modo naturale. In scenari di e-commerce, ad esempio, è possibile ordinare risultati in base alla similarità semantica degli embeddings, mantenendo comunque vincoli su attributi come colore o prezzo. Questo approccio trasforma i database operazionali in ambienti AI-native, in grado di accelerare il passaggio da proof-of-concept a produzione reale.
Sub-agenti e tool: un nuovo paradigma nei sistemi multi-agent
Google Cloud sperimenta nuove architetture multi-agent nel proprio Agent Development Kit (ADK), differenziando chiaramente l’uso di tool agent e sub-agenti. I primi sono moduli autonomi e stateless, perfetti per task atomici e riutilizzabili, mentre i sub-agenti sono entità gerarchiche capaci di mantenere uno stato condiviso e di gestire processi multi-step complessi.
In applicazioni data-centriche, un agente principale può utilizzare tool deterministici per conversioni NL2SQL e query database, delegando invece a sub-agenti l’analisi multi-fase o la generazione di visualizzazioni interattive. Questo modello migliora la scalabilità dei sistemi AI collaborativi, riducendo ridondanze di contesto e semplificando la cooperazione tra moduli intelligenti. Gli esempi sviluppati in ADK mostrano come i sub-agenti siano ideali per scenari di pianificazione, assistenza conversazionale o workflow analitici, dove la persistenza del contesto è fondamentale. I tool, invece, mantengono la modularità e favoriscono la riusabilità, combinando efficienza e controllo architetturale.
Automazione AI con n8n su Cloud Run
L’automazione dei workflow trova nuova forza grazie alla possibilità di deployare n8n su Cloud Run. Il processo avviene tramite immagine Docker ufficiale e pochi comandi gcloud, consentendo un deployment serverless scalabile e con costi basati sull’utilizzo effettivo.
Cloud Run integra servizi come Cloud SQL per la persistenza dei dati e Secrets Manager per la gestione sicura delle credenziali. n8n, potenziato dall’intelligenza Gemini, permette di orchestrare agenti AI per compiti complessi come la classificazione delle email o la pianificazione automatica di appuntamenti sincronizzati con Google Calendar. Il framework supporta anche LangChain e ADK, estendendo l’uso degli agenti a operazioni più complesse come l’elaborazione documentale o la generazione automatica di report. Cloud Run gestisce la scalabilità dinamica, riducendo la manutenzione e garantendo sicurezza e costi contenuti.
Advisory board europeo e strategia di governance
Per affrontare la crescente complessità normativa, Google Cloud Europa istituisce un advisory board dedicato alla strategia regionale. Il consiglio, guidato da Jim Snabe, presidente di Siemens, include personalità come Stefan Heidenreich (Beiersdorf), Nigel Hinshelwood (HSBC), Christophe Cuvillier (Unibail-Rodamco) e Tim Radford, ex ufficiale militare che entrerà nel board nel 2026. Questo gruppo multidisciplinare supporta Google Cloud nel dialogo con le istituzioni europee, fornendo indicazioni su politiche di sostenibilità, sicurezza dei dati e innovazione digitale. L’obiettivo è armonizzare le strategie aziendali con i valori europei, favorendo una crescita digitale etica e conforme ai regolamenti UE. L’advisory board si riunisce periodicamente per fornire raccomandazioni su sviluppo prodotto e politiche di mercato, contribuendo a un modello operativo che va oltre la semplice conformità e punta a un impatto positivo sull’economia digitale europea.
Ottimizzazione dei LLM su GKE con cache KV tiered
Infine, Google Cloud ottimizza le prestazioni dei Large Language Model su Google Kubernetes Engine (GKE) con l’introduzione della cache KV tiered. Questa tecnologia espande la memoria GPU (HBM) utilizzando RAM e SSD locali, mantenendo un elevato tasso di hit cache e riducendo drasticamente i tempi di risposta. I benchmark condotti con il modello Llama-3.3-70B su istanze A3 Mega con GPU H100 mostrano un miglioramento del 79% nel tempo di primo token (TTFT), un aumento del 264% nel throughput di input e una riduzione del 73% nella latenza end-to-end. La cache tiered risulta particolarmente efficace nei contesti a prompt lunghi e concurrenti, permettendo di scalare modelli di grandi dimensioni in modo più economico e reattivo. Il sistema sfrutta la memoria locale tramite emptyDir e integra un inference gateway per il bilanciamento del carico, con previsioni di estensione verso storage remoto. Questo approccio rende GKE una delle piattaforme più performanti per l’hosting di modelli linguistici su larga scala.
Una strategia AI-driven per l’Europa
Le innovazioni introdotte da Google Cloud in ambito AI e governance rafforzano la visione di un’infrastruttura digitale capace di coniugare potenza computazionale, compliance e sostenibilità. La collaborazione con aziende come Ericsson dimostra l’efficacia di una gestione dati intelligente, mentre le soluzioni AlloyDB AI, ADK e Cloud Run estendono l’uso dell’intelligenza artificiale a tutti i livelli operativi. L’advisory board europeo, infine, rappresenta il ponte strategico tra innovazione tecnologica e valori continentali, assicurando che la trasformazione digitale resti guidata da principi di trasparenza e responsabilità. Con queste iniziative, Google Cloud consolida il suo ruolo di protagonista nell’evoluzione AI e nella costruzione di un’Europa tecnologicamente sovrana e sostenibile.
