AI, infrastruttura digitale inadeguata per oltre il 40% dei leader IT

Più di quattro leader IT su 10 intervistati a livello globale (42%) ritengono che l’infrastruttura IT esistente non sia adeguatamente preparata per le richieste di tecnologia AI nonostante la sua diffusa adozione in tutti i settori. Questo è dovuto ad alcuni fattori rilevanti come l’aumento dei costi OPEX che rappresenta il problema principale (46%), seguito dalla mancanza di conoscenze interne (42%), dalla lentezza dell’implementazione (37%) e dall’impatto negativo sulla reputazione (25%).

Questo è quanto emerso dall’Equinix 2023 Global Tech Trends Survey, la ricerca annuale che raccoglie le opinioni di 2.900 leader IT di diverse aziende nelle aree delle Americhe, dell’Asia-Pacifico ed EMEA, sulle sfide e le opportunità che devono affrontare per implementare strategie tecnologiche innovative in questo complesso clima economico e geopolitico.

Lo studio, che ha esaminato le risposte dei leader IT ai progressi dell’AI nelle loro organizzazioni, giunge dopo un anno di importanti scoperte nel campo dell’AI, che ha visto la rapida implementazione della tecnologia in applicazioni sia nel settore business-to-business che in quello business-to-consumer.

“I leader tecnologici di tutto il mondo stanno accelerando l’integrazione dell’AI nelle loro organizzazioni e sta diventando sempre più una risorsa essenziale per abilitare sistemi intelligenti e autonomi che alimentano un’azienda moderna. Chi non riesce a massimizzarne l’uso rischia di rimanere indietro”, ha dichiarato Kaladhar Voruganti, Senior Technologist di Equinix.

L’indagine ha confermato che l’adozione dell’AI è in aumento in tutti i settori industriali, con l’85% dei 2.900 responsabili delle decisioni IT intervistati in tutto il mondo che vogliono beneficiare dei vantaggi dell’AI e che la stanno già utilizzando o pianificando in diverse funzioni chiave. Le organizzazioni sono più propense a utilizzare l’AI, o a pianificare di farlo, nelle operazioni IT (85%), seguite dalla cybersecurity (81%) e dalla customer experience (79%).

“Il successo dello sviluppo di modelli di AI accurati dipende dall’accesso sicuro e ad alta velocità alle fonti di dati interne ed esterne, che possono essere distribuite su più cloud e data broker”, ha aggiunto Voruganti. “Ad esempio, quando le aziende si accingono a creare le proprie soluzioni private di AI generativa, potrebbero voler elaborare i propri dati riservati in un luogo privato e sicuro con accesso ad alta velocità a fonti di dati e modelli di AI esterni. Inoltre, stiamo entrando in un’era in cui sempre più dati vengono generati ai margini. Di conseguenza, l’elaborazione dell’intelligenza artificiale deve spostarsi verso l’edge per motivi di prestazioni, privacy e costi. Per soddisfare i requisiti di cui sopra, i leader tecnologici possono implementare soluzioni ibride in cui l’addestramento del modello di intelligenza artificiale e l’inferenza del modello possono avvenire in luoghi diversi. In definitiva, per creare soluzioni di AI scalabili, le aziende devono valutare se le loro strutture IT sono in grado di gestire l’ingestione, la condivisione, l’archiviazione e l’elaborazione di dati massicci e diversificati, tenendo conto della sostenibilità”.

Oltre agli aggiornamenti dell’infrastruttura digitale, l’indagine ha evidenziato anche la necessità di formazione e collaborazione per consentire ai team IT di ottimizzare l’implementazione di questa infrastruttura, con competenze in materia di AI e machine learning ricercate dal 37% di coloro che stanno formando i propri team IT.

“L’intelligenza artificiale sta rapidamente diventando la forza trainante delle moderne tecnologie in diversi settori industriali, ma questo è vero solo finché c’è la disponibilità di grandi quantità di dati, il che sta di conseguenza portando a una crescente domanda di data center per immagazzinare ed elaborare queste informazioni. La richiesta di implementazione dell’AI in diverse funzioni aziendali è elevata, con l’Italia particolarmente propensa all’utilizzo dell’AI nelle operazioni IT, citata dall’84% degli intervistati nel Paese; ma elevata è anche la mancanza di conoscenze interne per raggiungere l’obiettivo, insieme ad altre barriere, tanto che in Italia il 48% degli intervistati non è molto soddisfatto della capacità del proprio team di implementare l’AI. Questo segue un sentimento generale con il 49% dei leader IT in EMEA che dubita della capacità della propria infrastruttura di soddisfare le esigenze dell’IA, rispetto ai leader dell’Asia-Pacifico (44%) e delle Americhe (32%). Il 44% dei leader IT dell’area EMEA ha inoltre indicato la mancanza di conoscenze interne come principale deterrente. Presto ci troveremo di fronte a un nuovo scenario IT in cui le esigenze di innovazione dovranno combinarsi con la sovranità dei dati e i requisiti di sostenibilità, chiamando i leader IT a trovare nuove strategie e soluzioni virtuali”, ha dichiarato Emmanuel Becker, Managing Director di Equinix Italia

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