MSP, un mercato da 419 miliardi: grandi opportunità ma anche grandi sfide

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Un report di Canalys e N-able studia i grandi trend nei servizi IT gestiti, dai modelli di business ai driver di crescita (traina la cybersecurity), fino ad AI e M&A

Nel mondo ci sono oltre 335mila operatori del canale IT che vendono almeno un servizio gestito, per un fatturato totale di 419 miliardi di dollari, in crescita annua del 12%. Solo 43mila di questi però sono veri e propri MSP (Managed Service Provider), cioè ricavano dai managed services più di metà del loro fatturato.

Gli altri mixano i servizi gestiti con altri modelli di business: consulenza, servizi professionali, rivendita. Nonostante questo, il numero di MSP “puri” o “ibridi”, e il numero di imprese loro clienti, non sono mai stati così alti.

Questa una delle tesi principali del report “The MSP Horizons 2024”, commissionato da N-able alla società di ricerca Canalys, e presentato pochi giorni fa alla stampa da Jay McBain, Chief Analyst di Canalys, e John Pagliuca, CEO di N-able.

Il report si basa su un’indagine su 354 operatori di canale B2B di tutto il mondo (42% EMEA, 31% Nord America, 23% Asia-Pacifico e 4% Sud America), ed è un’ulteriore dimostrazione che, come Canalys aveva già enunciato qualche mese fa, oggi i managed services sono una delle più grandi opportunità di crescita per il canale IT.

Due su 3 si aspettano di crescere almeno del 10% nel 2024

Ben il 97% degli intervistati infatti si aspetta una crescita del fatturato dei servizi gestiti nel 2024 (per 2 su 3 sarà una crescita a due cifre), con cybersecurity, hybrid infrastructure, e cloud software come principali driver di crescita.

In particolare oltre l’80% ha evidenziato la crescita dei servizi gestiti di cybersecurity, che comprende 4 delle 6 maggiori aree di opportunità nei prossimi tre anni: soluzioni MDR, sicurezza di rete, sicurezza degli endpoint e scansione delle vulnerabilità.

Anche il cloud e la gestione degli endpoint sono in cima alla lista, ma gli alti livelli di domanda per il cloud non implicano un calo di richieste per l’on-premise, visto che il 58% dice di gestire anche passaggi di workload dal cloud ai sistemi interni e ai data center privati dei clienti.

Inoltre la ricerca rivela che l’approccio unificato al monitoraggio e gestione sta guadagnando popolarità, ma le tradizionali soluzioni di RMM sono ancora al centro del modello MSP, anche se necessitano secondo gli intervistati di essere integrate con funzioni EDR e altre.

Differenziarsi all’interno di un ecosistema

Interessante anche la continua crescita (57% degli intervistati) del cosiddetto “modello di ecosistema”, in cui il managed service provider non opera da solo, ma collabora con i vendor, con altri MSP, o con gli stessi clienti per erogare i servizi.

Questo si spiega, ha sottolineato McBain, con la continua evoluzione del concetto di MSP: “Gli MSP più avanzati stanno strutturando le strategie di vendita e marketing, consolidando i loro brand, stanno investendo molto in formazione e certificazioni per specializzarsi su alcune aree tecnologiche o settori verticali: differenziarsi è più importante che mai, e soprattutto saper comunicare l’unicità della propria proposta”.

Già l’88% degli MSP ha già funzioni AI nella propria offerta

Inevitabile anche un approfondimento sull’Intelligenza artificiale (IA): “Con una certa sorpresa abbiamo scoperto che già l’88% utilizza funzioni di IA nei servizi che offre, la maggioranza per la generazione di contenuti, ma anche l’automazione in ambito di sicurezza informatica, di backup e di analisi dei dati è molto richiesta”, ha detto McBain. “Nei prossimi anni vedremo gli operatori di canale costruire un’offerta propria di tool basati su AI”.

Solo il 13% è disposto a vendere l’attività: troppe opportunità sul tavolo

Anche sul tema delle fusioni e acquisizioni nel settore, il report ha dato responsi non scontati. “Nel canale IT l’attività di M&A dopo la pandemia è stata intensa, ma nel 2023 è calata del 60%, e nel segmento MSP è particolarmente bassa: il 44% sarebbe interessato ad acquisire altre aziende, ma solo il 13% è disposto a vendere”, ha sottolineato McBain. “Una mancanza di interesse che è legata alle grandi opportunità del mercato MSP”.

Infine la sostenibilità: la stessa Canalys ha già evidenziato quali enormi opportunità rappresenti questo trend per gli operatori di canale, e in particolare per gli MSP, ma c’è anche il rovescio della medaglia, e cioè i crescenti requisiti di tracciamento e reporting delle emissioni che soprattutto l’Europa impone, vedi CSRD.

“MSP, non è un lavoro dalle 9 alle 5”

In effetti il mercato MSP offre grandi opportunità ma è anche sempre più complesso, ha sottolineato John Pagliuca, CEO di N-able. “Non è un lavoro “dalle 9 alle 5”, gli intervistati ci hanno spiegato che i loro problemi più grandi sono l’acquisizione di nuovi clienti ma anche di nuovi addetti con le competenze necessarie, e la complessità stessa dei nuovi modelli di business”.

“La difficoltà più grande per gli MSP è dover innovare sia sul fronte del modello di business sia sulle tecnologie. Per questo motivo abbiamo collaborato con Canalys al report MSP Horizons 2024, che approfondisce i grandi trend che influenzeranno questo settore nei prossimi anni, e fornisce indicazioni pratiche su cosa fare per prepararsi al meglio per il futuro”.

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L’intelligenza artificiale in Italia fa il botto: cresce del 52% e vale 760 milioni di euro

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Sei grandi imprese su 10 hanno avviato almeno un progetto, ma solo il 5% del mercato è IA Generativa. Un posto di lavoro su 2 in Italia può essere automatizzato

La ricerca dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, presentata nei giorni scorsi, ha delineato un quadro roseo per il mercato dell’intelligenza artificiale in Italia, che nel 2023 è cresciuto in maniera impetuosa a +52% raggiungendo il valore record di 760 milioni di euro, dopo che già nel 2022 aveva registrato un +32% rispetto all’anno precedente.

La gran parte degli investimenti riguarda soluzioni di analisi e interpretazione testi per ricerca semantica, di classificazione, sintesi e spiegazione di documenti o agenti conversazionali tradizionali, mentre sono ancora limitati al 5% (38 milioni di euro) i progetti di IA generativa.

Sei grandi imprese italiane su dieci hanno già avviato progetti di intelligenza artificiale, almeno a livello di sperimentazione, ma ben due su tre hanno già discusso internamente delle applicazioni deIl’IA generativa e tra queste una su quattro ha avviato una sperimentazione (il 17% del totale).

Nel 2023 quasi tutti gli italiani (98%) hanno sentito parlare di intelligenza artificiale e più di un italiano su quattro (29%) ne ha una conoscenza medio-alta. C’è grande interesse, dunque, ma anche una certa confusione: tre italiani su quattro hanno sentito parlare di ChatGPT ma solo il 57% conosce il termine Intelligenza Artificiale Generativa. Un italiano su quattro dichiara inoltre di aver interagito almeno una volta con ChatGPT, mentre il 77% (+4% rispetto al 2022) guarda con timore all’IA, soprattutto in relazione ai possibili impatti sul mondo del lavoro. Tuttavia, solo il 17% è fermamente contrario all’ingresso di questa tecnologia nelle attività professionali.

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La cosa certa è che gli impatti sul mondo del lavoro saranno molto significativi. Già oggi, in Italia, l’intelligenza artificiale ha un potenziale di automazione del 50% di posti di lavoro equivalenti, ma da qui a 10 anni le nuove capacità delle macchine potrebbero svolgere il lavoro di 3,8 milioni di persone in Italia. Il 90% del mercato dell’intelligenza artificiale in Italia è dovuto alle grandi imprese, mentre il resto è suddiviso in modo equilibrato tra PMI e Pubblica Amministrazione.

  • La quota più significativa del mercato IA italiano (29%) è legata a soluzioni per analizzare ed estrarre informazioni dai dati (Data Exploration & Prediction, Decision Support & Optimization Systems)
  • Il 27% è per progetti di interpretazione del linguaggio, scritto o parlato (Text Analysis, Classification & Conversation Systems)
  • Il 22% per algoritmi che suggeriscono ai clienti contenuti in linea con le singole preferenze (Recommendation Systems)
  • Il 10% per analisi di video ed immagini
  • Il 7% per Process Orchestration Systems
  • Il 5% per IA generativa

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Guardando alla spesa media in intelligenza artificiale per azienda, ai primi posti ci sono Telco-Media e Assicurazioni, seguiti da Energy, Resource & Utility e Banche e Finanza.

Il 61% delle grandi imprese ha all’attivo, almeno al livello di sperimentazione, un progetto di IA, mentre si scende al 18% tra le piccole e medie imprese (+3 punti percentuali rispetto al 2022). L’adozione nelle imprese è sostanzialmente stabile rispetto al 2022. Le aziende che avevano già avviato almeno una sperimentazione proseguono e accelerano, mentre nelle aziende in ritardo sono rari i casi in cui l’avvento dell’IA generativa ha già dato vita ad una sperimentazione.

Il 37% delle grandi realtà che non hanno progetti all’attivo ha intenzione di attivarli nei prossimi 12 mesi e si moltiplicano le iniziative di workshop ispirazionali/formativi sul tema. Circa 2 grandi aziende su 3 hanno infatti discusso internamente delle applicazioni GenAI e, tra queste, una su quattro ha avviato una sperimentazione (il 17% del totale, dunque). D’altro canto, soltanto il 7% delle piccole e medie imprese sta riflettendo su potenziali applicazioni e solo il 2% ha concretamente attivato almeno una sperimentazione.

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L’Osservatorio ha infine analizzato la maturità delle grandi organizzazioni nel percorso di adozione dell’IA, arrivando ad individuare alcuni profili precisi:

  • L’11% è avanguardista (+2% rispetto all’anno scorso): si tratta di aziende che hanno raggiunto la piena maturità a livello tecnologico, organizzativo e gestionale nell’adozione di soluzioni di intelligenza artificiale
  • Il 23% è apprendista: sono aziende con diversi progetti avviati ma che difficilmente impiegano metodologie strutturate nel gestirli e tendono a far ricorso a soluzioni standard o pronte all’uso
  • Nel restante 66% dei casi permangono situazioni eterogenee: ci sono organizzazioni in cammino (29%), dotate degli elementi abilitanti ma con pochi progetti, e aziende che non percepiscono il tema come rilevante e non dispongono di un’infrastruttura IT adeguata alla gestione di grandi quantità di dati

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