Indagine Cloudera: quasi il 90% delle imprese globali utilizza l’AI, ma l’infrastruttura obsoleta e il deficit di competenze ne ostacola i benefici

Lo studio di Cloudera sottolinea la rapida ascesa dell’adozione dell’AI, identificando al contempo i casi d’uso e le sfide comuni di questa tecnologia.

Le aziende italiane evidenziano un livello di adozione dell’AI superiore alla media globale (98% contro 88%).

La mancanza di un’adeguata infrastruttura di dati (50%) e di talenti qualificati nel campo dell’AI (50%) sono i principali ostacoli a un’adozione più incisiva dell’AI in Italia.

Milano, 23 ottobre 2024

Cloudera, l’unica vera piattaforma ibrida per dati, analisi e AI, ha rilasciato oggi i risultati dell’indagine The State of Enterprise AI and Modern Data Architecture. Basato su un sondaggio condotto su 600 leader IT negli Stati Uniti, in EMEA e APAC, il rapporto ha analizzato le sfide e le barriere esistenti per l’adozione dell’AI nelle aziende globali e le applicazioni attuali. Ha inoltre preso in esame i piani per l’adozione dell’AI, lo stato delle infrastrutture di dati e i vantaggi di una gestione ibrida dei dati in relazione all’adozione dell’AI nelle aziende. L’indagine ha rivelato che, sebbene la maggior parte delle aziende stia adottando l’AI in qualche misura (88%), molte di esse non dispongono ancora dell’infrastruttura dati e delle competenze interne necessarie per trarne realmente vantaggio. In Italia, l’adozione dell’AI è ancora più elevata rispetto alla media globale, con il 98% delle imprese che dichiara di farne un qualche utilizzo.

Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale è diventata un fenomeno globale, soprattutto per la sua capacità di potenziare le operazioni aziendali, abilitare un processo decisionale informato, accelerare l’innovazione e migliorare l’esperienza di dipendenti e clienti. Tuttavia, non tutte le organizzazioni sono state in grado di coglierne appieno i benefici. L’indagine ha rilevato che i principali ostacoli all’adozione dell’AI a livello globale sono le preoccupazioni per i rischi di sicurezza e conformità che l’AI presenta (74%). Per le aziende italiane la mancanza di un’infrastruttura dati adeguata e la carenza dii sufficiente formazione e dei talenti per gestire gli strumenti di AI sono le principali sfide all’adozione dell’AI a pari merito (entrambe al 50%). Questi risultati segnalano che, nonostante la rapida adozione dell’AI, molti pilastri di una strategia di AI resiliente vengono trascurati o dimenticati.

Uno dei risultati principali dell’indagine è che tutti gli sforzi di AI sono in ultima analisi legati all’affidabilità dei dati. Sebbene il 94% degli intervistati abbia dichiarato di fidarsi dei propri dati, il 55% ha anche affermato che cercare di accedere a tutti i dati della propria azienda è un processo definito “doloroso”. Questa frustrazione è dovuta a problemi quali la contraddittorietà dei dati (49%), l’incapacità di governare i dati tra le varie piattaforme (36%) e la quantità eccessiva di dati (35%). Questo sentimento trova eco anche in Italia, dove il 97% degli intervistati si fida dei propri dati, ma il 45% cita la scarsa governance sulla gestione e l’utilizzo dei dati come una sfida. Tali aree di frustrazione segnalano che a molte aziende potrebbe mancare una moderna architettura che consenta l’accesso a livello organizzativo ai dati, ovunque essi si trovino, in modo sicuro, accessibile e affidabile.

Dall’automazione e lo snellimento dei processi IT alla creazione di chatbot in grado di supportare le esigenze dei clienti in prima linea in modo rapido ed efficace, fino allo sfruttamento degli analytics per favorire un migliore processo decisionale, l’indagine ha rivelato che i principali casi d’uso dell’AI includono il miglioramento dell’esperienza dei clienti (60%), l’aumento dell’efficienza operativa (57%) e la velocizzazione degli analytics (51%). Anche le aziende italiane danno la stessa priorità a questi casi d’uso, con il 56% che segnala una maggiore efficienza operativa come vantaggio dell’AI, il 57% che segnala un miglioramento del processo decisionale e il 50% che segnala un miglioramento dell’esperienza dei clienti.

• Migliorare l’esperienza dei clienti: le aziende applicano la tecnologia AI per migliorare la sicurezza e il rilevamento delle frodi (59%), automatizzare gli aspetti dell’assistenza clienti (58%), sfruttare il servizio clienti predittivo (57%) e alimentare i chatbot (55%), il tutto con l’obiettivo di offrire ai clienti un’esperienza più sicura, semplice e intuitiva. Anche le aziende italiane stanno sfruttando l’AI per la customer experience, con il 57% che la utilizza per l’automazione dell’assistenza clienti, il 54% per le raccomandazioni personalizzate e il 53% per alimentare i chatbot.

• Aumentare l’efficienza operativa: l’AI viene integrata in quasi tutti gli aspetti dell’azienda. L’indagine ha rilevato che i reparti IT non sono gli unici a utilizzare l’AI: il 52% degli intervistati ha dichiarato di utilizzarla per il servizio clienti, come chatbot più informati, e il 45% ha indicato che viene utilizzata per il marketing, ad esempio analizzando i dati dei call center per offrire incentivi più mirati ai clienti. In Italia, l’88% delle aziende utilizza l’AI nei reparti IT, il 51% nel marketing e il 43% nel servizio clienti.

• Accelerare i processi di analisi: un accesso più rapido, più facile e più affidabile agli analytics significa prendere decisioni più informate, dando alle aziende che sfruttano l’AI un netto vantaggio competitivo. Quasi l’80% degli intervistati ha dichiarato che è “completamente” o “molto” vero che la propria azienda utilizza tutti i dati a disposizione per prendere decisioni aziendali più intelligenti. Questi dati forniscono informazioni fondamentali per la missione, quindi l’accesso a tutti i dati di un’organizzazione è fondamentale.

“Per la maggior parte delle aziende, i dati non hanno qualità sufficiente, sono distribuiti su diverse infrastrutture e non sono documentati in modo efficiente, cosa che emerge nelle sfide identificate dal sondaggio”, ha dichiarato Abhas Ricky, Chief Strategy Officer di Cloudera. “Gestire i dati dove risiedono è la cosa più importante quando si tratta di adottare l’AI: essere in grado di eseguire i modelli in modo efficiente dal punto di vista dei costi dove i dati risiedono già. Invece di portare i dati ai modelli, le aziende stanno iniziando a capire i vantaggi di portare i modelli di AI ai loro dati”.

Approfondimento sul mercato italiano: il 98% delle imprese abbraccia l’AI, ma le infrastrutture e la cultura dei dati restano ancora in ritardo

L’Italia sta assistendo a un’impennata nell’adozione dell’AI, con un impressionante 98% di grandi imprese già a bordo, un dato che supera il tasso di adozione globale dell’88%. Questo entusiasmo è alimentato dal desiderio di aumentare l’efficienza operativa (al primo posto tra i motivi di adozione dell’AI) e di migliorare il processo decisionale (al secondo posto).

Sebbene solo il 36% degli intervistati dichiari di utilizzare attualmente l’AI in modo estensivo all’interno della propria organizzazione, la sua adozione è già diffusa in diversi reparti, con l’88% che utilizza l’AI nell’IT, il 51% nel marketing e il 43% nel servizio clienti. Questa adozione sta portando benefici tangibili alle aziende italiane, tra cui un miglioramento del processo decisionale (citato dal 57% degli intervistati), una maggiore efficienza operativa (56%) e una migliore esperienza dei clienti (50%). Questi risultati sono stati ottenuti principalmente attraverso l’uso dell’AI per applicazioni specifiche come l’automazione dell’assistenza clienti (57%), le raccomandazioni personalizzate (54%) e i chatbot (53%).

Tuttavia, l’entusiasmo delle imprese verso l’AI è mitigato da ostacoli significativi nell’infrastruttura e nella cultura dei dati.  Solo il 19% delle aziende italiane, infatti, ha adottato architetture di data lakehouse, nonostante i potenziali vantaggi come il miglioramento dell’efficienza operativa (citato dal 25% di coloro che utilizzano i data lakehouse) e l’accesso ai dati non strutturati (21%). Questo basso tasso di adozione è preoccupante se si considera che il 50% delle aziende cita la mancanza di un’adeguata infrastruttura di dati come ostacolo principale a un’ulteriore adozione dell’AI.  Inoltre, il 53% è preoccupato per la sicurezza e l’affidabilità dei dati, il 45% per i crescenti costi di gestione dei dati e il 44% per i problemi di conformità e governance.

Tutte queste preoccupazioni sono il riflesso di una sfida più ampia e profonda per le aziende, che coinvolge la cultura del dato nel complesso, con l’ostacolo principale rappresentato dalla fiducia nei dati. Mentre il 97% delle organizzazioni italiane esprime un certo livello di fiducia nei propri dati, solo il 22% “si fida molto” dei dati utilizzati per prendere decisioni. Questa mancanza di fiducia profonda deriva da problemi legati a una scarsa governance dei dati (citata dal 45% degli intervistati), a silos di dati (nel 35% dei casi) e alla complessità della gestione dei dati tra le varie piattaforme (39%).  Ad amplificare ulteriormente queste preoccupazioni sono i problemi legati alla ridondanza dei dati (36%), al sovraccarico dei dati (36%) e all’incapacità di governare efficacemente i dati tra le varie piattaforme (39%).

Nonostante queste sfide, le aziende italiane stanno facendo dei passi in avanti nella giusta direzione.  Innanzitutto, l’indagine rileva un impegno a coltivare i talenti dell’AI attraverso programmi di formazione interni (53%), assunzioni strategiche (51%) e team interfunzionali di AI (47%).  Inoltre, riconoscono il valore delle architetture di dati ibride: il 53% cita come vantaggi principali una migliore gestione dei dati, il 48% la sicurezza dei dati e il 47% una migliore analisi dei dati.

Per essere veramente all’avanguardia nell’era dell’AI, le aziende italiane devono dare priorità alla costruzione di una solida infrastruttura di dati, alla promozione di una più forte cultura data-driven e a una più ampia adozione di moderne architetture di dati come i data lakehouse. Affrontando questi elementi fondamentali, possono sbloccare il pieno potenziale dell’AI.

Metodologia
L’indagine, commissionata da Cloudera e condotta da Researchscape, esamina le opinioni di 600 leader IT con sede negli Stati Uniti, nelle regioni EMEA e APAC, che lavorano in aziende con più di 1.000 dipendenti. Il sondaggio è stato condotto nei mesi di aprile e maggio 2024. I risultati di questo sondaggio sono stati ponderati per essere rappresentativi del PIL complessivo dei Paesi intervistati. I dati relativi all’Italia, estratti dai risultati dell’indagine complessiva, rappresentano le opinioni di 118 leader IT del Paese.

Cloudera

Cloudera è l’unica vera piattaforma ibrida per dati, analytics e intelligenza artificiale. Con un numero di dati gestiti 100 volte superiore a quello di altri fornitori di solo cloud, Cloudera consente alle aziende globali di trasformare dati di ogni tipo, su qualsiasi cloud pubblico o privato, in informazioni preziose e affidabili. Il nostro open data lakehouse offre una gestione dei dati scalabile e sicura con analitiche cloud-native portabili, aiutando i clienti a portare i modelli GenAI sui loro dati mantenendo la privacy e garantendo implementazioni di AI responsabili e affidabili. I più grandi brand al mondo nei servizi finanziari, nelle assicurazioni, nei media, nel settore manifatturiero e nella pubblica amministrazione si affidano a Cloudera per utilizzare i loro dati per risolvere ciò che sembra impossibile, oggi e in futuro.

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