Un nuovo studio mondiale dell’Institute for Business Value di IBM rileva che, sebbene l’AI sovereignty sia diventata un imperativo aziendale per le imprese in tutta la regione EMEA, la maggior parte delle organizzazioni intervistate rimane bloccata in sistemi di AI che non possono facilmente cambiare e molte mancano di conoscenza delle proprie dipendenze da fornitore, modello e infrastruttura.
Con l’83% degli amministratori delegati a livello globale che ritiene ormai indispensabile garantire la sovranità dell’AI nelle strategie aziendali, e in un contesto politico europeo in rapida evoluzione, i leader si trovano sotto una pressione crescente per mostrare con precisione come vengono gestiti i dati e come operano i sistemi. Tuttavia, molti non hanno ancora il livello di visibilità necessario per farlo in modo realmente efficace.
Sulla base delle informazioni raccolte da 370 dirigenti senior nell’area EMEA e 1.000 a livello globale, lo studio “The Calculus of AI Sovereignty” rivela che solo il 10% degli intervistati (14% in Italia) in EMEA ha una solida comprensione delle dipendenze della propria organizzazione in termini di fornitori di AI, modelli e infrastrutture.
Inoltre, mentre la flessibilità operativa è diventata essenziale per garantire resilienza in un contesto di continue interruzioni globali, il 73% degli intervistati in EMEA (66% in Italia) ha ammesso che sarebbe difficile cambiare il proprio principale fornitore o modello di AI. Inoltre, il 70% dei dirigenti della regione (52% in Italia) afferma che rispettare i requisiti di residenza e sovranità dei dati nelle diverse aree geografiche è complesso, e crea difficoltà nello spostamento dei sistemi di AI o dei dati tra diversi ambienti.
A sottolineare l’importanza della libertà di scelta, il 71% degli intervistati in Europa (64% in Italia) afferma che accetterebbe un aumento dei costi del 20% pur di mantenere il rapporto con i fornitori di AI, se ciò migliorasse la flessibilità strategica.
La maggioranza dei dirigenti europei intervistati, compresi quelli italiani (81%) afferma che, se il proprio fornitore principale di AI dovesse subire un’interruzione di sette giorni o più, l’impatto sarebbe grave o critico, con un arresto significativo delle attività aziendali. Le organizzazioni intervistate hanno riportato una media di sette interruzioni operative legate all’AI negli ultimi due anni, causate dai servizi dei propri fornitori. In Italia i leader hanno dichiarato che la principale causa di queste interruzioni è dovuta a violazioni di sicurezza e dei dati.
Ana Paula Assis, Senior Vice President e Chair, EMEA e APAC di IBM, ha dichiarato nella prefazione dello studio: “Questo report mostra che solo una piccola parte dei dirigenti oggi comprende realmente le proprie dipendenze in ambito AI. Il divario tra adozione e controllo si sta ampliando proprio nel momento in cui l’AI diventa indispensabile. Per le imprese, la combinazione di tecnologia open source e controllo è ciò che consente una sovranità selettiva: ottenere il giusto livello di autorità dove più conta, senza sostenere i costi di un’indipendenza totale ovunque.”
La maggior parte delle organizzazioni intervistate descrive i propri ambienti di AI come intenzionalmente multi‑vendor (73%), ma la diversità dei fornitori, nella pratica, sembra essere guidata meno da una strategia deliberata e più da realtà operative e interne:
- Le decisioni indipendenti delle singole business unit (68%) e le necessità geografiche (67%) emergono come principali fattori.
- Anche la complessità dei sistemi legacy è citata diffusamente (53%), riflettendo fusioni, acquisizioni e decisioni storiche – comuni nelle organizzazioni, ma più raramente il fattore determinante.
La ricerca ha, inoltre, rilevato che le organizzazioni a livello globale con capacità più avanzate di controllo dell’AI registrano meno tempi di inattività e proteggono il 55% in più dei profitti operativi dalle interruzioni legate all’AI. Tuttavia, solo una minoranza delle imprese intervistate (7% Italia compresa) opera a questo livello, indicando un divario crescente tra chi sta costruendo sistemi di AI adattabili e chi è limitato dalle dipendenze.
