Cloudera ha pubblicato i risultati dell’indagine The State of Enterprise AI and Modern Data Architecture, basata su un sondaggio condotto su 600 leader IT negli Stati Uniti, in EMEA e in APAC. Uno dei punti chiave evidenziati nel rapporto è che, sebbene il 88% delle aziende a livello globale stia implementando l’IA in qualche misura, molte di esse non possiedono ancora l’infrastruttura dati necessaria per trarre pienamente vantaggio da essa.

In Italia, questo trend è ancor più accentuato, con il 98% delle imprese che dichiara di utilizzare l’IA in qualche forma, superando così la media globale. Tuttavia, sia a livello globale che locale, il rapporto mette in luce importanti problematiche. Le aziende italiane, ad esempio, riportano due sfide principali: la mancanza di un’infrastruttura dati adeguata e la carenza di competenze e talenti nell’IA, entrambe citate dal 50% degli intervistati.

Nonostante la diffusione dell’IA, restano inoltre preoccupazioni legate alla sicurezza e alla conformità (74% delle aziende a livello globale). In Italia, il 53% delle imprese vede la sicurezza dei dati come una delle principali problematiche, insieme alla gestione dei costi (45%) e alla conformità normativa (44%). Questi ostacoli sono amplificati dalla mancanza di fiducia nei dati stessi. Infatti, sebbene il 97% delle organizzazioni italiane affermi di fidarsi dei propri dati, solo il 22% dichiara di fidarsi “molto” di essi per prendere decisioni aziendali. Questo scetticismo è legato alla governance debole dei dati (45%) e alla gestione complessa di dati frammentati su diverse piattaforme.

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A livello globale, il rapporto sottolinea che i principali casi d’uso dell’IA riguardano l’esperienza dei clienti (60%), l’efficienza operativa (57%) e il miglioramento degli analytics (51%). Anche in Italia, le priorità aziendali sono simili: il 57% delle aziende cita il miglioramento del processo decisionale, il 56% un aumento dell’efficienza operativa e il 50% un miglioramento dell’esperienza dei clienti. L’IA è impiegata per automatizzare processi come l’assistenza clienti (57%), creare raccomandazioni personalizzate (54%) e alimentare chatbot (53%).

Un altro elemento significativo emerso dal rapporto è l’importanza della gestione dei dati. Il 55% delle aziende globali ritiene che accedere ai propri dati sia un processo “doloroso” a causa di problemi di governance, contraddizioni nei dati (49%) e sovraccarico di informazioni (35%). In Italia, il 45% delle aziende segnala difficoltà nella gestione dei dati, mentre il 36% lamenta problemi di ridondanza dei dati e il 39% sottolinea la difficoltà nel governare efficacemente i dati tra piattaforme diverse. Questo evidenzia una mancanza di architetture moderne per una gestione dati organizzata, sicura e affidabile.

Nonostante le sfide, le aziende italiane stanno adottando approcci innovativi per superare questi ostacoli. Il 53% delle imprese ha avviato programmi di formazione interni per coltivare i talenti dell’IA, mentre il 51% si concentra sull’assunzione di personale specializzato. Inoltre, il 47% ha formato team interfunzionali per integrare meglio le soluzioni di AI. Anche la gestione ibrida dei dati è considerata una soluzione efficace: il 53% delle aziende italiane ne riconosce infatti i benefici in termini di sicurezza dei dati e migliore analisi.

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Un aspetto critico che emerge dal rapporto è che la qualità dei dati è essenziale per il successo dell’IA. Molti intervistati affermano che i loro dati non sono sufficientemente organizzati o gestiti in modo efficiente, là dove la capacità di eseguire modelli IA sui dati esistenti è in realtà fondamentale per ottimizzare i costi e migliorare le prestazioni aziendali.

Infine, il rapporto rivela che le aziende italiane sono tra le più avanzate nell’adozione dell’IA, ma devono ancora investire maggiormente nelle infrastrutture dati. Solo il 19% delle aziende italiane ha infatti adottato un’architettura data lakehouse, nonostante i vantaggi che essa offre in termini di efficienza operativa e accesso ai dati non strutturati. Il miglioramento della cultura del dato, della governance e della fiducia nei dati è essenziale per permettere alle aziende italiane di sfruttare appieno il potenziale dell’IA.