La diffusione sempre più rapida dell’intelligenza artificiale generativa sta trasformando il panorama delle tecnologie informatiche. Le imprese si trovano a dover rivedere le loro priorità per adattarsi a una nuova realtà in cui l’IA non è più vista solo come uno strumento di automazione, ma come un catalizzatore di cambiamento nei processi di sviluppo software, gestione dei dati e interazione umana con la tecnologia. Il settimo report annuale del Nutanix Enterprise Cloud Index mette in luce come le organizzazioni stiano cercando di modernizzare le proprie infrastrutture per sfruttare appieno il potenziale offerto dall’IA generativa.
Indice dei contenuti
La crescente adozione dell’IA generativa nelle aziende
Le aspettative nel campo dell’IA generativa sono elevate, con oltre l’80% delle aziende che ha già adottato strategie legate a questa nuova tecnologia. Tuttavia, emerge un interrogativo cruciale: le infrastrutture IT esistenti sono in grado di sostenere le sfide legate alla complessità e all’ampiezza delle applicazioni di IA generativa? La risposta, per molte aziende, è negativa. Il report ECI indica che il 98% delle imprese ha difficoltà a scalare i carichi di lavoro dall’ambito dello sviluppo a quello della produzione, e il principale ostacolo rilevato è l’integrazione dell’IA generativa nelle strutture già esistenti.
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La rapidità con cui si sviluppa l’IA richiede, dunque, una revisione veloce delle priorità aziendali, dove le aziende devono trovare un equilibrio tra innovazione, resilienza operativa e sicurezza. La mancanza di modernizzazione dell’infrastruttura non solo può portare a costi più elevati, ma anche a un danno ambientale significativo.
Scalabilità dell’IA generativa e il ruolo dell’infrastruttura
Uno degli aspetti fondamentali emersi dal report ECI è l’importanza della containerizzazione, un approccio infrastrutturale adottato dal 90% delle aziende, che almeno in parte stanno containerizzando le loro applicazioni. Questo metodo è particolarmente vantaggioso per i carichi di lavoro dell’IA generativa, che necessitano di elevate performance di calcolo, flessibilità e capacità di scalare rapidamente. Attraverso la containerizzazione, le imprese possono isolare le applicazioni IA e le loro dipendenze in moduli leggeri e portatili, rendendoli facilmente scalabili sia in ambienti ibridi sia multicloud.
Tuttavia, nonostante i vantaggi, molti sono gli ostacoli da affrontare. L’81% delle aziende sostiene che le infrastrutture attuali richiedano significativi miglioramenti per poter supportare le applicazioni cloud-native e i container. Senza una dovuta modernizzazione, le aziende si troveranno di fronte a colli di bottiglia e sprechi di risorse, aumentando i costi gestionali man mano che le iniziative di IA generativa si espandono. Inoltre, è necessario investire maggiormente nella formazione e implementazione di piattaforme di orchestrazione come Kubernetes, per garantire che i carichi di lavoro di IA possano essere gestiti con efficienza.
Sicurezza e conformità nelle strategie di IA
Con l’adozione dell’IA generativa arrivano anche maggiori responsabilità in termini di sicurezza e conformità. La ricerca rivela che il 95% delle aziende riconosce che l’IA generativa sta modificando le loro priorità in ambito di sicurezza, eppure è di nuovo significativa la percentuale che ammette di poter fare di più per proteggere le proprie applicazioni ai fini di sicurezza. La protezione dei dati, la governance della sicurezza e il rispetto delle normative sono priorità imprescindibili, soprattutto per settori sensibili come il finance e la sanità.
Le nuove normative europee, come l’AI Act, richiedono una visione proattiva. Le aziende non possono più approcciare la sicurezza in modo reattivo; è indispensabile costruire sin da subito strategie integrate di sicurezza per l’IA. Ogni modello di IA deve essere conforme alle normative in continua evoluzione, garantendo l’integrità dei dati e la protezione contro accessi non autorizzati. È, quindi, essenziale implementare meccanismi di trasparenza che permettano la verifica delle decisioni basate sull’IA.
Colmare il divario delle competenze IT
La tecnologia da sola non basta per realizzare il pieno potenziale dell’IA generativa. Una competenza umana adeguata è fondamentale. Tuttavia, il report ECI mette in luce un significativo divario di competenze, con il 52% delle aziende che lamenta la necessità di formazione professionale nel settore IT e il 48% che richiede nuove assunzioni per portare avanti i progetti di IA. La velocità di sviluppo dell’IA sta superando la disponibilità di professionisti qualificati, costringendo le aziende a ripensare le loro strategie di reclutamento e formazione.
Un dato positivo è che il 53% degli intervistati vede nell’IA generativa un’opportunità per elevare le competenze e sviluppare nuove professionalità. Le aziende che investono nella formazione dei propri dipendenti al posto di attirare nuovi talenti riusciranno a gestire le proprie ambizioni in questo campo in modo più sostenibile. È fondamentale sviluppare programmi di formazione continui orientati all’IA e al cloud, investendo in piattaforme di intelligenza artificiale low-code/no-code, così da rendere l’IA accessibile a team con competenze moderate. La promozione della collaborazione tra diversi reparti sarà decisiva per allineare le iniziative IT agli obiettivi di business.
Considerazioni economiche e sulle strategie di investimento
Le priorità individuate nel report ECI potrebbero aiutare le aziende a massimizzare l’integrazione dell’IA generativa, ma è altrettanto chiaro che affrontare le spese necessarie per la modernizzazione è un aspetto fondamentale da ponderare. Circa il 90% delle organizzazioni si aspetta un incremento dei costi IT, legato principalmente agli aggiornamenti infrastrutturali, all’assunzione di nuovo personale e agli investimenti in sicurezza. D’altro canto, il 70% delle aziende prevede di ottenere un ritorno sull’investimento nell’arco di due o tre anni, grazie a un aumento dell’efficienza e un’accelerazione dei processi innovativi.
Risulta essenziale trovare il giusto bilanciamento tra spese a breve termine e benefici a lungo termine. Le imprese devono focalizzarsi su progetti di IA che producano vantaggi misurabili. È necessario che le iniziative siano ben allineate con gli obiettivi strategici dell’azienda, per esempio migliorando l’esperienza del cliente o automatizzando operazioni ripetitive.
Per ottimizzare il ritorno sugli investimenti, le aziende dovrebbero concentrarsi su casi d’uso dell’IA che hanno un impatto significativo e risultati ben definiti. L’uso di servizi cloud dedicati all’IA può abbattere i costi iniziali legati all’infrastruttura. È cruciale che le imprese monitorino continuamente le performance dell’IA, per migliorare e ottimizzare le strategie di implementazione.
Rimanere al passo con il cambiamento è di fondamentale importanza. Le aziende che non si adattano rischiano di essere escluse dal futuro legato all’IA generativa. Per mantenere un vantaggio competitivo, è necessario adottare un approccio integrato, bilanciando innovazione, resilienza operativa e rispetto delle normative. Le scelte effettuate oggi in termini di infrastruttura e capitale umano definiranno i risultati futuri, in un contesto in cui l’opportunità è enorme, ma altrettanto lo sono i rischi per chi non riesce ad adeguarsi a questo nuovo scenario.
