Jonathan Lacour, CTO di Mission – Serie di interviste

Jonathan Lacour, Chief Technology Officer (CTO) di Mission, ha oltre 20 anni di esperienza nella guida di innovazioni cloud, software e prodotti. Si è unito a Mission attraverso la fusione di Reliam, Stratalux e G2 Tech nel 2018, dopo aver ricoperto il ruolo di CTO di Reliam. In precedenza, ha ricoperto ruoli di leadership senior in DreamHost, ha co-fondato la società di networking open-source Akanda e ha guidato iniziative di prodotto in Pictage. Durante la sua carriera, Jonathan si è concentrato sull’espansione di piattaforme cloud e sull’aiuto alle aziende a sfruttare tecnologie trasformative.

Mission Cloud (una società di CDW) è un partner specializzato di AWS che offre servizi di cloud e AI end-to-end. Aiutano le organizzazioni a migrare, modernizzare, gestire e proteggere ambienti AWS, con competenze in AI generativa, analisi dei dati, ottimizzazione dei costi e operazioni cloud. Garantiscono scalabilità e agilità attraverso servizi gestiti, consulenza professionale e una piattaforma (“Mission Control”) per la visibilità e la governance del cloud. Il loro curriculum include oltre 350 certificazioni AWS, lo stato di partnership di primo livello e un elenco clienti che comprende settori come salute, finanza, retail, media e altro.

Sei stato un tecnologo fin dall’età di 14 anni e hai lavorato in settori che vanno dalle cure sanitarie all’hosting e al cloud. Come hanno plasmato le tue esperienze giovanili la tua prospettiva come leader tecnologico oggi?

In realtà, ho iniziato ancora prima, a 10 anni. Le mie prime esperienze sono state con un Apple (AAPL ) II alla scuola elementare, e in seguito con il Macintosh originale di mio padre. Lui era un pastore e lo usava per progettare newsletter e programmi di servizio, e io mi sono appassionato. A 10 anni, stavo già costruendo piccole app in HyperCard. Quella scintilla, la sensazione che scrivere codice sia come recitare un incantesimo che si trasforma in qualcosa di reale, mi guida ancora oggi. Anche come CTO, scrivo codice quasi ogni giorno perché mi tiene collegato a quella sensazione di possibilità. Nel tempo, lavorare nel settore sanitario, nella gestione dei documenti e nelle startup mi ha insegnato a combinare quella scintilla con l’empatia per l’utente finale. Ho imparato a preoccuparmi profondamente dell’esperienza utente e di allineare la tecnologia con i problemi reali che le persone affrontano. Quella combinazione di curiosità e focus sul cliente è il filo conduttore della mia carriera.

A DreamHost, sei stato profondamente coinvolto nella costruzione di servizi cloud. Come quel viaggio ti ha preparato per il tuo ruolo attuale in Mission, dove aiuti le aziende a espandere l’uso di AWS e tecnologie cloud?

DreamHost mi ha dato un’educazione pratica su cosa significhi costruire e gestire il cloud su larga scala. Abbiamo progettato servizi di calcolo e archiviazione, li abbiamo eseguiti su scala petabyte e abbiamo dovuto renderli efficienti, automatizzati e convenienti dal punto di vista dei costi. Questo mi ha insegnato quanto siano difficili gli aspetti economici del cloud e quanto possano essere complessi i modelli di fatturazione per i clienti.

Ho anche imparato quanto potesse essere intimidatorio AWS per molti sviluppatori e PMI. Abbiamo cercato di semplificare le cose con prezzi e confezionamenti più accessibili. Sebbene non abbiamo vinto il mercato in quel settore, le lezioni sono state inestimabili: ho guadagnato empatia per le difficoltà dei clienti e una profonda comprensione delle sfide tecniche e operative che affrontano. Questa base mi aiuta ora a guidare le aziende in Mission nel loro viaggio AWS con sia insight strategici che competenze pratiche.

Hai co-fondato aziende e contribuito a progetti open-source come Akanda. Come la tua passione per l’open source e l’IndieWeb ha influenzato il tuo approccio all’adozione di cloud e AI su larga scala?

L’open source è stato un acceleratore in tutta la mia carriera. Ho iniziato a eseguire server Linux da teenager, scrivendo codice su hardware commodity e ho capito che se qualcosa non funzionava come volevo, potevo cambiarlo – o collaborare con una comunità globale per renderlo migliore. Quell’esperienza ha plasmato il mio modo di pensare alle squadre distribuite, all’iterazione e all’innovazione condivisa.

A DreamHost, eravamo profondamente coinvolti in OpenStack e Ceph. Ho contribuito a progetti Python per decenni e sono stato onorato di essere nominato Fellow della Python Software Foundation. Tutto questo mi ha insegnato come operare in grandi comunità distribuite con obiettivi condivisi. Oggi, gestisco Mission allo stesso modo. Siamo geograficamente distribuiti, collaboriamo virtualmente e costruiamo sul lavoro degli altri. Quella mentalità open-source, la trasparenza, il contributo e l’iterazione rapida, è esattamente ciò di cui le aziende hanno bisogno quando adottano cloud e AI su larga scala.

Mission è diventata uno dei principali partner di consulenza Premier di AWS. Cosa differenzia Mission nell’aiutare le aziende non solo a migrare verso il cloud, ma anche a ottimizzare e operativizzare realmente il cloud?

Siamo unici perché siamo sia ampi che profondi. Copriamo l’intero ciclo di vita del cloud: rivendita di software, ottimizzazione dei costi, servizi gestiti, sicurezza, servizi professionali – ma siamo anche profondamente focalizzati su AWS. Molte aziende sono o rivenditori, o consulenti, o MSP. Mission è tutto questo, lavorando in concerto, il che ci consente di offrire un’esperienza end-to-end che pochi partner possono eguagliare.

Con Mission ora parte di CDW, come questo rapporto ampliato aumenta il valore che potete offrire ai clienti aziendali?

CDW porta una incredibile ampiezza di partnership ISV e relazioni con i clienti. Mentre Mission è laser-focalizzato su AWS, CDW ha rapporti con quasi tutti i principali ISV e centinaia di migliaia di clienti. Ciò significa che possiamo ora supportare i clienti non solo nell’adozione di AWS, ma anche in come il loro software di terze parti si integra con AWS. È un’estensione della nostra portata e della nostra capacità di creare soluzioni end-to-end.

Molte aziende lottano per andare oltre i progetti di prova di AI. Dal tuo punto di vista, quali sono le barriere più comuni che le organizzazioni affrontano quando cercano di scalare AI dal proof-of-concept alla produzione?

La barriera più grande è iniziare con la tecnologia invece del problema aziendale. Troppi progetti di prova sono “abbiamo bisogno di una strategia AI” – non legati a risultati, solo guidati dalla pressione dei consigli di amministrazione o degli investitori. Ciò quasi garantisce che rimangano in laboratorio. Ci sono anche sfide con i costi, lacune di talenti e il ritmo di cambiamento. L’ecosistema AI si sta evolvendo così rapidamente che le migliori pratiche stanno ancora emergendo, il che rende le aziende esitanti a impegnarsi.

Puoi condividere alcune strategie o framework che consigli alle aziende che desiderano operativizzare con successo AI in tutta l’azienda?

Inizia con il risultato aziendale. Definisci il problema che stai cercando di risolvere, quindi valuta se AI è lo strumento giusto. Guarda modelli provati sul mercato (riassunto, accelerazione del contenuto, supporto clienti) e utilizzali come ispirazione. Altrettanto importante, metti in atto governance e limiti. Con AI generativa e agente, stai dando ai sistemi accesso a dati e flussi di lavoro sensibili. Ciò significa che hai bisogno di visibilità, monitoraggio e politiche per guidare l’adozione sicura.

Oltre la tecnologia, quali cambiamenti organizzativi o culturali le aziende devono abbracciare per realizzare appieno i benefici di AI?

Devono creare una cultura del “sì”. Troppo spesso, i team di sicurezza o conformità si attengono al “no”. Ma i dipendenti chiedono strumenti AI perché migliorano il loro lavoro. Più velocemente i leader possono muoversi da “no” a “sì, con le giuste protezioni”, più velocemente l’innovazione può accadere. Ascoltare i dipendenti, abilitare l’esperimentazione e adottare una mentalità di servizio verso gli utenti interni sono cambiamenti culturali critici.

La migrazione al cloud è notoriamente difficile. Quali sono le trappole più comuni in cui le organizzazioni cadono durante questo processo?

La maggior parte delle trappole comuni è ben documentata: pianificazione insufficiente, costi eccessivi e problemi di conformità. Ma la nuova sfida è AI. Le aziende stanno sempre più collegando le loro migrazioni al cloud alle loro strategie AI, spostando dati nel cloud specificamente per alimentare AI. Ciò introduce nuove complessità, poiché i modelli AI non sono ancora standardizzati. La trappola è trattare la migrazione come se fosse solo un’infrastruttura quando, per molte aziende, è anche un’iniziativa di dati e AI.

Se potessi dare un consiglio alle aziende su come mitigare il fallimento durante la migrazione al cloud, cosa sarebbe?

Il perfetto è il nemico del buono. Il cloud è questione di agilità e slancio, non di ottenere tutto giusto prima di iniziare. Muoviti rapidamente, impara strada facendo e priorizza il progresso incrementale sulla perfezione. Approfitta del fatto che nel cloud puoi testare, iterare ed evolvere senza le limitazioni dell’infrastruttura fisica.

Una volta che un’azienda è “nel cloud”, quali sono gli aspetti più trascurati dell’ottimizzazione e della gestione dei costi che possono fare o rompere il successo a lungo termine?

L’errore più grande è trattare l’ottimizzazione come un evento unico invece di una disciplina continua. Molte aziende “ottimizzano” trimestralmente o annualmente, spesso acquistando un blocco di Istanze Riservate. Ciò può portare a un impegno eccessivo o a lasciare risparmi sul tavolo. L’approccio giusto è l’ottimizzazione continua – misurare, adattare, impegnarsi strategicamente e ripetere. Trattare come una metodologia in corso, non come un traguardo. È questo che guida i risparmi sostenibili e i miglioramenti delle prestazioni nel lungo termine.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Mission Cloud.