Cosa ostacola i benefici dell’AI alle aziende? Secondo l’indagine Cloudera soprattutto un’’infrastruttura dei dati obsoleta e il deficit di competenze. The State of Enterprise AI and Modern Data Architecture si basa 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.
I dati del report
Inoltre 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. Oltre che 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.
Indagine Cloudera
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.
L’affidabilità dei dati
Uno dei risultati principali dell’indagine è che tutti gli sforzi di AI sono in ultima analisi legati all’affidabilità dei dati. Il 94% degli intervistati ha dichiarato di fidarsi dei propri dati. Il 55% ha 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.
Dall’automazione al chatbot
Dall’automazione dei processi IT alla creazione di chatbot in grado di supportare le esigenze dei clienti, 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.
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. 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.
Le caratteristiche dei dati per le aziende
Abhas Ricky, Chief Strategy Officer di Cloudera 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. 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.
L’approfondimento sul mercato italiano:
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. Da citare 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%).
Indagine Cloudera: la situazione in Italia
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 e l’accesso ai dati non strutturati. 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.
Le preoccupazioni principali
Tutte queste preoccupazioni sono il riflesso di una sfida più ampia e profonda per le aziende. Essa 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, a silos di dati e alla complessità della gestione dei dati tra le varie piattaforme.
Le conclusioni dell’indagine Cloudera
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, assunzioni strategiche e team interfunzionali di AI. Inoltre, riconoscono il valore delle architetture di dati ibride. Per essere veramente all’avanguardia nell’era dell’AI, le aziende italiane devono dare priorità alla costruzione di una solida infrastruttura di dati. Poi 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.
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