La rapida diffusione dell’IA generativa (GenAI) costringe le aziende a ripensare le loro priorità IT. Non più solo uno strumento per l’automazione dei compiti, l’IA generativa stimola cambiamenti fondamentali nelle modalità di sviluppo delle applicazioni, gestione dei dati e interazione delle persone con la tecnologia. La settima edizione del report annuale Enterprise Cloud Index (ECI) di Nutanix rivela che molte aziende stanno cercando di modernizzare la loro infrastruttura abbastanza rapidamente per capitalizzare appieno il potenziale dell’IA generativa.
Le aspettative sono elevate, dato che oltre l’80% delle aziende ha implementato una strategia di IA generativa. Tuttavia, la ricerca mostra che le aziende che desiderano sfruttare il potenziale dell’IA si stanno domandando se i loro ecosistemi IT esistenti sono in grado di supportare i requisiti in termini di portata e complessità dell’IA generativa. Per molte, la risposta è ‘non ancora’. Il report ECI evidenzia che circa il 98% delle aziende ha problemi a scalare i carichi di lavoro dell’IA generativa dallo sviluppo alla produzione. Il problema principale è l’integrazione nelle infrastrutture esistenti.
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Per evitare di rimanere indietro, le aziende devono rivedere rapidamente le loro priorità IT, bilanciando l’innovazione con la resilienza operativa e la sicurezza. L'infrastruttura gioca un ruolo cruciale, dato che la mancanza di modernizzazione porterà le aziende a subire un incremento dei costi e un impatto ambientale negativo. Cosa possono quindi fare le aziende? Di seguito le tre priorità identificate nel report ECI.
Scalare l’IA generativa – L’infrastruttura è cruciale
Il report ECI sottolinea che la containerizzazione è oggi il riferimento a livello di infrastruttura, con il 90% delle aziende che segnala almeno una containerizzazione parziale delle proprie applicazioni. I carichi di lavoro dell’IA generativa, che richiedono un’enorme quantità di potenza di calcolo, scalabilità e flessibilità, guidano tale cambiamento.
Grazie alla containerizzazione, le aziende possono raggruppare le applicazioni AI e le loro dipendenze in unità leggere portatili, per scalare in ambienti ibridi e multicloud. Questo approccio fornisce l’agilità necessaria per gestire le richieste imprevedibili dell’IA, offrendo portabilità dei carichi di lavoro e un utilizzo ottimizzato delle risorse.
Tuttavia, sebbene le aziende ne riconoscano i benefici, le sfide permangono. L’81% delle aziende afferma che la loro infrastruttura esistente deve essere migliorata per supportare pienamente le applicazioni cloud-native e i container. Se non modernizzano le proprie infrastrutture, le aziende potrebbero trovarsi a fronteggiare colli di bottiglia, sprechi di risorse e un incremento dei costi man mano che le iniziative di IA generativa si espandono. Devono inoltre investire di più nelle piattaforme di orchestrazione come Kubernetes, che semplificano l’implementazione e la gestione dei carichi di lavoro IA su diversi ambienti IT.
Sicurezza e conformità: un’esigenza fondamentale
Il potenziale dell'IA Generativa porta con sé maggiori rischi per la sicurezza e la conformità, e le aziende sono assolutamente consapevoli delle sfide che le attendono. Il report rivela che il 95% delle aziende ammette che l’IA generativa sta cambiando le loro priorità di sicurezza, tuttavia, quasi la stessa percentuale concorda che potrebbe fare di più per proteggere le applicazioni di intelligenza artificiale.
Privacy dei dati, governance della sicurezza e conformità con le normative sono considerazioni fondamentali poiché i modelli IA elaborano enormi quantità di informazioni sensibili. Settori come quello finanziario, sanitario e della pubblica amministrazione sono sottoposti a ulteriori controlli, poiché le autorità di regolamentazione stabiliscono linee guida più severe sulla trasparenza e sull'uso etico dell'IA.
Con l’entrata in vigore di nuove normative, come l’AI Act dell’Unione Europea, le aziende devono andare oltre gli approcci reattivi e integrare la sicurezza nelle strategie di IA fin dall'inizio. Ciò significa garantire che i modelli di IA siano conformi alle normative globali in evoluzione in materia di protezione dei dati, proteggendo al contempo i carichi di lavoro dell'IA da accessi non autorizzati e minacce informatiche. È inoltre necessario implementare meccanismi di trasparenza per assicurare che le decisioni basate sull’IA possano essere verificate e siano affidabili.
La carenza di competenze: colmare il divario
La tecnologia da sola non è sufficiente per sfruttare appieno il potenziale dell’IA generativa. Le persone sono un componente essenziale per il successo. Tuttavia, il report ECI evidenzia un divario di competenze significativo, con il 52% delle aziende che richiede formazione IT e il 48% che necessita di nuovo personale per supportare i progetti di intelligenza artificiale.
La velocità dell’evoluzione dell’IA supera la disponibilità di professionisti qualificati e costringe le aziende a ripensare il loro approccio all’acquisizione di talenti e allo sviluppo. Le aziende che investono nel migliorare le competenze dei team esistenti, invece di attrarre nuove figure specializzate nell’IA, riusciranno meglio a scalare le loro ambizioni in questo ambito in modo sostenibile.
Dato incoraggiante, il 53% degli intervistati considera l’IA generativa un’opportunità per il miglioramento delle competenze esistenti e lo sviluppo di nuove all’interno delle loro aziende. I programmi per il miglioramento delle competenze, le collaborazioni con enti di formazione e strumenti di automazione basati sull’IA che semplificano le operazioni possono giocare un ruolo importante nel colmare tale divario.
Le aziende devono implementare programmi di apprendimento costanti per offrire ai loro team competenze in materia di IA e cloud. Devono anche investire in piattaforme di IA low-code/no-code AI per democratizzare l’utilizzo dell’IA nei team che non hanno competenze tecniche, nonché promuovere una cultura di collaborazione interfunzionale, allineando l’IT con gli obiettivi di business per massimizzare l’impatto dell’IA generativa.
Considerazioni sul ritorno sull’investimento e i costi IT
Sebbene queste tre priorità aiuteranno le aziende a massimizzare l’utilizzo dell’IA generativa, è importante anche prendere in considerazione le implicazioni sui costi e studiare un processo, o una roadmap, per il cambiamento. Come rivela il report ECI, il 90% delle aziende prevede un aumento dei costi IT, principalmente a causa degli aggiornamenti dell’infrastruttura, acquisizione di nuovi talenti e investimenti in sicurezza. Tuttavia, il 70% prevede di avere un ritorno sul proprio investimento entro due o tre anni, grazie a una maggiore efficienza operativa e all'innovazione.
Le aziende devono trovare il giusto equilibrio tra i costi nel breve termine con i benefici sul lungo periodo concentrandosi su progetti di IA che offrono un valore misurabile per l’azienda. Per conseguire un ritorno sull’investimento, è fondamentale allineare le iniziative IA con gli obiettivi strategici, come il miglioramento dell’esperienza dei clienti, l’automazione dei task ripetitivi e l’ottimizzazione delle operazioni.
Per accelerare il ritorno sull'investimento, le aziende dovrebbero concentrarsi su casi d'uso dell'IA ad alto impatto con risultati aziendali ben definiti, e sfruttare i servizi AI cloud per ridurre gli investimenti infrastrutturali iniziali. Ciò che risulta evidente nel report ECI è che le aziende devono misurare costantemente le prestazioni dell’IA per perfezionare e ottimizzare le strategie di implementazione.
Non c'è margine per l'autocompiacimento. Le aziende che non modernizzano le loro infrastrutture, non garantiscono la sicurezza dei dati e non investono nel capitale umano, rischiano di restare escluse dal futuro dell'IA generativa. Per mantenere un vantaggio competitivo, le aziende devono adottare un approccio integrato per essere preparate per l’IA generativa, bilanciando innovazione, resilienza operativa e conformità con le normative. Dal ripensamento delle architetture IT alla creazione di una forza lavoro pronta per l'IA, le azioni intraprese oggi definiranno il successo futuro. L'opportunità è enorme, e altrettanto lo sono i rischi per le aziende che non riusciranno a adattarsi. Tuttavia, con una chiara strategica focalizzata sulla modernizzazione, la sicurezza e le persone, le aziende possono sfruttare il potenziale dell’IA generativa, trasformando non solo le loro priorità IT ma anche il loro intero approccio all’innovazione e alle prestazioni.