L’period dell’intelligenza artificiale generativa ha accelerato tutto per la maggior parte delle aziende con cui parliamo, in particolare i cicli di sviluppo (grazie al “vibe coding” e allo “agent swarming”).
Ma anche se cercano di sfruttare la potenza dei nuovi strumenti di programmazione assistiti dall’intelligenza artificiale e degli agenti di codifica come Claude Code per generare codice, le aziende devono fare i conti con una preoccupazione incombente: no, non la sicurezza (anche se quella è un’altra!): la spesa per il cloud.
Secondo Gartnerla spesa per il cloud pubblico aumenterà del 21,3% nel 2026 e tuttavia, secondo L’ultimo rapporto sullo stato del cloud di Flexerafino al 32% della spesa cloud aziendale è in realtà solo uno spreco di risorse: codice duplicato, codice non funzionale, codice obsoleto, impalcature inutili, processi inefficienti, ecc.
Oggi, una nuova azienda, Adattivo6 sono emersi in modalità stealth per ridurre gli sprechi del cloud in tempo reale, in modo automatico. L’azienda, che anche ha annunciato un finanziamento totale di 44 milioni di dollari, inclusa una serie A da 28 milioni di dollari guidata da US Venture Partners (USVP), mira a trattare i rifiuti del cloud non come una discrepanza finanziaria, ma come una vulnerabilità del codice che deve essere rilevata e corretta.
Co-fondato da CEO Aviv Revachun fondatore esperto, ex capo della strategia presso Taboola ed ex chief del gruppo di ricerca sulla sicurezza per l’Unità di intelligence militare israeliana 8200, l’concept alla base dell’impresa è nata direttamente dalla sua esperienza di lavoro nel campo della sicurezza informatica.
“Ci siamo resi conto che questo non è un problema finanziario; è un problema ingegneristico”, ha detto Revach a VentureBeat in un’esclusiva intervista in videochiamata condotta di recente. “Abbiamo attinto al nostro background nel campo della sicurezza informatica, dove per trovare le vulnerabilità, si scansiona il cloud, si identificano i problemi, li si associa al codice pertinente, si trova lo sviluppatore o l’ingegnere responsabile e si pone rimedio o, in alcuni casi, si sposta a sinistra e si prevengono del tutto… period ovvio che questo è esattamente ciò che dobbiamo fare.”
La piattaforma di Adaptive6 introduce un cambiamento radicale nel modo in cui le aziende governano le infrastrutture: invece di chiedere ai workforce finanziari di individuare le inefficienze che non possono risolvere, consente agli ingegneri di risolvere gli sprechi direttamente nel loro flusso di lavoro.
Applicando il rigore della sicurezza informatica (scansione, tracciamento e correzione), Adaptive6 automatizza la pulizia dei “rifiuti ombra” in ambienti multi-cloud complessi.
Il passaggio: dalla fatturazione all’ingegneria
Per anni, lo commonplace di settore per la gestione dei costi del cloud è stato la “visibilità”, ovvero dashboard che raccontano le notizie di ieri. Revach sostiene che la visibilità senza azione è solo rumore.
“La prima generazione di strumenti cerca di aiutare dal lato finanziario del cloud”, ha detto Revach a VentureBeat. “Di solito si occupano degli aspetti finanziari dei costi del cloud… mostrando i costi in aumento, i costi in diminuzione, previsioni, price range. Ma ciò su cui non si concentrano veramente è uno dei problemi più grandi, ovvero il problema dei rifiuti.”
Secondo Revach, la disconnessione risiede nella proprietà.
“Proprio come nel settore della sicurezza informatica il CISO cerca di convincere tutti a pensare alla sicurezza, ora c’è la persona FinOps che cerca di convincere tutti a pensare ai costi del cloud.”
Tecnologia: caccia ai “rifiuti ombra”
Il nucleo dell’offerta di Adaptive6 è la sua piattaforma “Cloud Value Governance and Optimization” (CCGO). Non cerca solo server inattivi; va a caccia di ciò che l’azienda chiama Shadow Waste: inefficienze nascoste nell’architettura e nei carichi di lavoro applicativi che gli strumenti di costo tradizionali spesso non riescono a cogliere.
Il sistema funziona senza agenti, utilizzando API cloud commonplace per ottenere l’accesso in sola lettura agli ambienti.
Revach ha spiegato a VentureBeat che la piattaforma esegue la scansione su AWS, GCP e Azure, nonché su livelli PaaS come Databricks e Snowflake e persino in profondità nei cluster Kubernetes.
“Disponiamo di una tecnologia unica che sostanzialmente ci consente di abbinare ciascuna risorsa nel cloud [where] abbiamo riscontrato un problema nella riga di codice pertinente che effettivamente ha creato quel problema”, ha spiegato Revach.
Questa tecnologia “Cloud to Code” consente al sistema di identificare il tecnico specifico che ha apportato la modifica e di fornirgli una correzione direttamente nel suo flusso di lavoro (Jira, Slack o ServiceNow).
Oltre al dimensionamento di base delle risorse, la piattaforma analizza configurazioni complesse, comprese quelle per i carichi di lavoro emergenti dell’intelligenza artificiale.
Revach ha evidenziato una sfumatura tecnica specifica riguardante il “throughput assegnato” per i Massive Language Fashions (LLM) su AWS.
Ha osservato che gli ingegneri spesso faticano a bilanciare i livelli di impegno: impegnandosi troppo poco si rischiano le prestazioni, mentre impegnandosi troppo si spreca capitale. Il motore di Adaptive6 analizza questi modelli di utilizzo specifici per consigliare il preciso impegno di throughput necessario, un livello di granularità che manca agli strumenti finanziari generali.
Revach ha anche fornito un esempio specifico di “Shadow Waste” che coinvolge inefficienze a livello di applicazione:
“Se stai usando Python… e non stai usando la versione più recente, in questo momento, la versione 3.12 ha apportato un cambiamento importante che lo ha reso molto più efficiente”, ha detto. “La maggior parte delle persone, quando pensa ai costi del cloud, non pensa necessariamente alla versione Python, quindi pensa solo alle dimensioni della macchina. Passando a quella versione, ottieni efficienza in modo che il tuo codice venga eseguito più velocemente e riduci i costi.”
Il paradosso dell’intelligenza artificiale: sia problema che soluzione
Mentre Adaptive6 utilizza l’intelligenza artificiale per generare script di riparazione e “correzioni in 1 clic”, Revach è stato attento a distinguere il suo approccio deep-tech dagli agenti di codifica IA generici. In effetti, ha osservato che il codice generato dall’intelligenza artificiale è spesso esso stesso una fonte di spreco.
“Il codice prodotto dall’intelligenza artificiale molte volte non è così efficiente perché è stato addestrato su molto codice scritto da altre persone che non teneva necessariamente conto dell’ottimizzazione dei costi e della governance del cloud”, ha avvertito Revach.
Questo è il motivo per cui Adaptive6 si affida a un workforce di ricerca di esperti anziché solo a modelli generativi per identificare le inefficienze. “Proprio come con la ricerca sulle vulnerabilità, vedi le aziende informatiche che si avvalgono dei migliori ricercatori di sicurezza per trovare cose… stiamo facendo esattamente la stessa cosa per le inefficienze di costo”, ha detto Revach.
Impatto e adozione
La piattaforma è già utilizzata dalle principali aziende, tra cui Ticketmaster, Bayer e Norstella, con i clienti che segnalano riduzioni del 15-35% nella spesa totale per il cloud.
Per le organizzazioni globali, la capacità di decentralizzare la gestione dei costi è fondamentale. “Per quanto complesso possa essere con una grande organizzazione, questo è esattamente il nostro punto debole”, ha osservato Revach. Ha citato un esempio drammatico dell’efficacia dello strumento: “Abbiamo avuto un caso in cui un errore di configurazione che sostanzialmente un’organizzazione ha risolto ha effettivamente comportato un risparmio di oltre un milione di dollari”.
Guardando avanti
Il sistema embrace anche funzionalità di prevenzione dello “spostamento a sinistra”, integrandosi direttamente nelle pipeline CI/CD. Ciò consente alla piattaforma di scansionare il codice per individuare inefficienze di costo prima ancora che venga messo in funzione, bloccando efficacemente costosi errori architetturali prima che vengano implementati, proprio come uno scanner di sicurezza blocca il codice vulnerabile.
“Individuiamo ciò che sta già sprecando denaro, preveniamo nuove inefficienze prima che si verifichino e risolviamo su vasta scala”, ha affermato Revach. Spostando la responsabilità lasciata agli sviluppatori, Adaptive6 suggerisce che il futuro della gestione dei costi del cloud non si troverà in un foglio di calcolo, ma in una richiesta pull.
