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L’adozione sempre crescente di Intelligenza Artificiale sta generando, e genererà nei mesi a venire, una nuova ondata di modernizzazione dell’infrastruttura IT. In questo articolo approfondiremo il rapporto tra i due fenomeni, le intenzioni dei professionisti e qualche consiglio per le aziende che vogliono intraprendere un percorso di innovazione lineare ed efficiente.

Intelligenza Artificiale: un trend aziendale in crescita

L’Intelligenza Artificiale (AI) oggi è una priorità per il 90% dei decision maker in ambito IT e DevOps. Mentre il 94% di loro prevede di aumentare gli investimenti per modernizzare l’infrastruttura IT a supporto dell’IA.

A dirlo è il report State of Enterprise AI di Vanson Bourne e Nutanix, un’indagine internazionale condotta nel 2023 che ha esaminato il processo decisionale delle imprese riguardo all’Intelligenza Artificiale, indagando il loro approccio alla strategia e all’implementazione delle tecnologie AI.

A partire da questo, approfondiamo il rapporto tra AI e IT modernization, proponendo una pratica Guida per le aziende che intendono trasformare le sfide, che porta con sé questa relazione, in opportunità.

L’Impatto dell’AI nel mondo IT

L’integrazione dell’Intelligenza Artificiale nel settore IT rappresenta una svolta significativa, offrendo un ampio spettro di applicazioni, dall’automazione e l’analisi predittiva alla personalizzazione dell’esperienza cliente e al rafforzamento della sicurezza informatica.

Queste innovazioni non solo contribuiscono alla riduzione dei costi e al miglioramento dell’efficienza operativa, ma stimolano anche la crescita aziendale, guidando le organizzazioni verso modelli operativi più flessibili e dinamici.

In particolare, l’AI potenzia le aziende grazie ad una maggiore capacità di analizzare dati complessi, prendere decisioni basate su informazioni concrete e offrire servizi personalizzati in tempo reale, migliorando così l’esperienza del cliente e l’efficienza interna.

Superare le sfide della modernizzazione

L’integrazione dell’AI nelle infrastrutture IT aziendali apre moltissime opportunità, ma porta con sé anche una serie di sfide complesse. Queste sfide, se non affrontate correttamente, possono ostacolare il processo di modernizzazione e limitare il potenziale di crescita e l’innovazione attesa.

Le applicazioni e i carichi di lavoro dell’Intelligenza Artificiale richiedono un accesso illimitato ai dati. Ciò significa che dietro ogni applicazione o processo guidato dall’AI vi è una data strategy che assicura che questi processi mantengano un accesso sicuro e performante ai dati. Questa esigenza, emersa dal report State of Enterprise AI, sta ridefinendo il modo in cui le imprese concepiscono la loro infrastruttura dati in due modi principali:

  • La modernizzazione dell’infrastruttura IT per supportare l’Intelligenza Artificiale è riconosciuta come una necessità da una significativa maggioranza di professionisti del settore, con il 91% dei rispondenti che concorda sulla necessità di miglioramenti per gestire efficacemente i carichi di lavoro AI, affrontando sfide come la sicurezza dei dati, la resilienza e la scalabilità. Inoltre, l’85% prevede di aumentare gli investimenti in questo ambito nei prossimi 1-3 anni.
  • Parallelamente, la mobilità dei dati tra data center, cloud e ambienti edge emerge come un fattore critico, con il 93% dei rispondenti che sottolinea l’importanza di sviluppare una strategia edge adeguata. Questo aspetto è particolarmente rilevante dato che molte organizzazioni intendono addestrare i modelli AI nel cloud pubblico, affinarli nel cloud privato e poi distribuirli all’edge. Per supportare questi piani, l’83% delle organizzazioni prevede di incrementare gli investimenti nella strategia edge nei prossimi 1-3 anni.

Tra le sfide che si possono frapporre tra le aziende e la modernizzazione delle infrastrutture, troviamo la necessità di avere dati di alta qualità, la gestione della privacy e della sicurezza dei dati, e la resistenza al cambiamento organizzativo. È dunque fondamentale, adottare un approccio olistico che includa una governance dei dati robusta e politiche di sicurezza rigorose e la collaborazione con partner tecnologici può fornire l’esperienza e le risorse necessarie per affrontare correttamente questa fase.

Guida alla Modernizzazione IT tramite l’Intelligenza Artificiale

In un nostro precedente articolo abbiamo visto gli elementi necessari per avviare con successo un progetto di IT Modernization, ma come si inserisce in questo contesto l’Intelligenza Artificiale? E come integrare le tecnologie emergenti alle operazioni esistenti?

La seguente guida offre un percorso chiaro per le aziende che desiderano intraprendere questo percorso. Dalla valutazione iniziale delle esigenze aziendali alla pianificazione degli investimenti in infrastrutture, dalla formazione del personale all’implementazione e al monitoraggio delle soluzioni di AI, ogni passaggio è cruciale per garantire il successo di questa iniziativa.

Valutazione e pianificazione

  • Valutazione delle esigenze aziendali: Questo primo passo richiede un’analisi approfondita delle necessità operative e strategiche dell’azienda. È fondamentale comprendere quali processi possono beneficiare maggiormente dell’introduzione dell’AI, come l’automazione di compiti ripetitivi o l’analisi predittiva per decisioni più informate.
  • Definizione degli obiettivi: Gli obiettivi devono essere SMART – SPECIFIC (specifici), MEASURABLE (misurabili), ACHIEVABLE (raggiungibili), RELEVANT (rilevanti), TIME-BASED (basati sul tempo) – e allineati con la visione generale dell’azienda. Questo aiuta a mantenere il progetto su una traiettoria chiara e a misurare il successo in modo oggettivo.
  • Analisi dell’Infrastruttura IT esistente: Comprendere le capacità attuali dell’infrastruttura IT è cruciale per identificare le lacune tecnologiche che potrebbero ostacolare l’integrazione dell’IA. Questo include l’hardware, il software, le reti e i sistemi di storage.

Formazione e sviluppo delle competenze

  • Formazione del personale: La formazione dovrebbe coprire non solo le competenze tecniche specifiche dell’AI, ma anche la comprensione di come essa può essere applicata per migliorare i processi aziendali. Programmi di formazione personalizzati possono accelerare l’adozione dell’Intelligenza Artificiale all’interno dell’organizzazione.
  • Assunzione di nuovi talenti: Per alcune competenze altamente specializzate, può essere necessario reclutare nuovi talenti. Questo include data scientists, ingegneri di machine learning e specialisti in etica dell’AI, che possono portare una nuova prospettiva e competenze avanzate.

Sviluppo e integrazione dell’AI

  • Selezione delle tecnologie: La scelta delle giuste tecnologie e piattaforme di AI è fondamentale. È importante valutare non solo le capacità tecniche, ma anche l’integrazione con i sistemi esistenti e il supporto a lungo termine.
  • Progetti pilota: I progetti pilota permettono di testare le soluzioni di AI in un ambiente controllato, valutare i risultati e apportare le necessarie modifiche prima del lancio su larga scala. Questo riduce i rischi e permette di affinare l’approccio.

Implementazione e monitoraggio

  • Approccio graduale: L’implementazione dovrebbe avvenire per fasi, con un’espansione progressiva delle soluzioni di AI. Questo consente di gestire meglio il cambiamento organizzativo e di ottimizzare le soluzioni in base al feedback raccolto.
  • Monitoraggio continuo: Il monitoraggio costante delle prestazioni delle soluzioni di AI è essenziale per assicurarsi che soddisfino gli obiettivi aziendali. Gli strumenti analitici possono fornire insight preziosi per l’ottimizzazione continua.

Governance e sicurezza

  • Governance dei dati: Una governance dei dati efficace assicura che i dati siano gestiti in modo etico e conforme alle normative. Questo include la definizione di chi può accedere ai dati e come possono essere utilizzati.
  • Misure di sicurezza: Le misure di sicurezza devono proteggere i dati aziendali e dei clienti da violazioni e attacchi informatici. La crittografia, l’autenticazione multifattore e i firewall sono solo alcuni degli strumenti che possono essere utilizzati.
  • Conformità normativa: Assicurarsi che tutte le soluzioni di AI siano conformi alle normative vigenti sulla privacy e sulla sicurezza dei dati. Questo non solo protegge l’azienda da rischi legali, ma rafforza anche la fiducia dei clienti.

Conclusione

Nel 2023, l’Intelligenza Artificiale è diventata una presenza dominante, segnando il suo ingresso definitivo nel panorama comune. Tuttavia, ci troviamo ancora nella fase iniziale dello sviluppo e dell’adozione delle soluzioni AI nel contesto aziendale. Le organizzazioni sono impegnate a scoprire quali carichi di lavoro e casi d’uso siano più appropriati, a valutare la migliore strategia di adattamento e a esaminare le relative implicazioni di budget.

È evidente che un’applicazione efficace dell’AI richiederà una gestione fluida e dinamica dei dati attraverso data center, cloud e ambienti edge. Questi elementi saranno fondamentali per sostenere un processo di lavoro di completo e integrato. Affrontare questa sfida non sarà semplice per i professionisti IT e, in molti casi, necessiterà di una riorganizzazione significativa, oltre a investimenti in formazione e supporto esterno.

È prematuro stabilire quale sarà la strategia vincente, ma abbiamo provato a riassumere nella nostra Guida gli step fondamentali per le aziende che vogliono affrontare questo percorso di innovazione.

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