L’intelligenza artificiale è ormai entrata nelle attività aziendali, ma le fondamenta tecnologiche faticano a sostenerne la diffusione su larga scala. Il 95% delle organizzazioni ha rinviato o cancellato iniziative AI nell’ultimo anno a causa di problemi legati alla governance dei dati, alla compliance o ai requisiti normativi. E il 72% ritiene necessaria una profonda revisione della propria architettura dati.
È quanto emerge da The Great AI Re-Architecture, indagine globale pubblicata da Cloudera e condotta su 1.500 Enterprise Architect, Cloud Infrastructure Lead e Data Architect. La ricerca fotografa un cambiamento di rotta nell’IT aziendale: dopo una fase in cui l’intelligenza artificiale è stata adattata alle infrastrutture esistenti, le imprese iniziano a riprogettare dalla base gli ambienti destinati a dati e applicazioni.
Le architetture legacy ostacolano la crescita dell’AI
Il 77% delle organizzazioni coinvolte nella ricerca utilizza già attivamente l’intelligenza artificiale. L’adozione diffusa si scontra però con sistemi costruiti in origine per l’analisi tradizionale, poco adatti a gestire la scala, la flessibilità e i controlli richiesti dai nuovi carichi di lavoro.
Secondo Cloudera, le modifiche introdotte finora hanno consentito alle imprese di avviare e ampliare i casi d’uso, ma spesso attraverso interventi circoscritti. Tre quarti degli intervistati, il 75%, affermano che le integrazioni legate all’AI hanno già modificato le pratiche di archiviazione e l’architettura dei dati. Nella maggior parte dei casi si è trattato di adeguamenti realizzati sotto la pressione delle esigenze operative, più che di una trasformazione strutturale.
Il risultato si riflette anche sui bilanci: l’84% delle organizzazioni segnala un aumento dei costi infrastrutturali legato ai workload di intelligenza artificiale. È in questo scenario che il 72% dei partecipanti riconosce la necessità di una revisione profonda, capace di rendere i dati disponibili ai sistemi AI in maniera più sostenibile, sicura e governata.
Cloudera definisce questo passaggio “The Great AI Re-Architecture“: una transizione dalle architetture legacy verso ambienti ibridi, nei quali dati e applicazioni possono essere gestiti nei luoghi più adatti alle specifiche esigenze operative.
“L’attuale era dell’AI sta spingendo le organizzazioni a ripensare la propria infrastruttura tecnologica dalle basi – spiega Sergio Gago, Chief Technology Officer di Cloudera – Molte imprese stanno scoprendo che le architetture costruite per l’analisi tradizionale non sono state progettate per la scala, la governance e la flessibilità che l’AI richiede oggi. Il successo delle iniziative dedicate dipenderà dalla capacità di costruire una base dati che offra alle organizzazioni la libertà di eseguire l’AI dove ha più senso, senza compromettere il controllo o la sicurezza.”
La governance diventa un’infrastruttura critica
La gestione dei dati emerge come uno dei principali fattori in grado di condizionare il passaggio dai progetti pilota a un utilizzo esteso dell’intelligenza artificiale. Una precedente rilevazione di Cloudera, il Data Readiness Index, aveva già evidenziato che il 75% delle organizzazioni considerava l’AI un elemento capace di portare alla luce i limiti dei processi di governance legacy.
La nuova indagine mostra un ulteriore aumento della complessità. Il 73% degli intervistati ritiene che l’intelligenza artificiale abbia reso più difficile la governance dei dati, mentre il 55% dichiara di aver ritardato o cancellato più di…
