Un sondaggio globale indipendente è stato condotto su 1.300 CTO, CIO e altri leader tecnologici in grandi organizzazioni. La ricerca realizzata da Dynatrace, leader nell’osservabilità e sicurezza unificate, rivela che le organizzazioni stanno aumentando gli investimenti nell’intelligenza artificiale (IA) in tutte le aree della loro attività per migliorare la produttività, automatizzare le attività, ridurre i costi e tenere il passo con la concorrenza.
Oltre agli evidenti vantaggi dell’IA, tuttavia, ci sono anche sfide e rischi che le organizzazioni devono gestire, dal garantire che i risultati della genAI siano affidabili per supportare casi d’uso critici per il business, al mantenimento della conformità con le politiche interne e le normative globali relative a sicurezza dei dati e privacy.
Questi risultati sottolineano la necessità di un approccio composito all’AI, in base al quale le organizzazioni combinano più tipi di AI – come generativa, predittiva e causale – e diverse fonti di dati – come osservabilità, sicurezza ed eventi di business. Questo approccio apporta precisione, contesto e significato agli output dell’IA.
I risultati a livello italiano
- Il 92% dei leader tecnologici italiani (rispetto all’83% della media globale) afferma che l’IA è diventata obbligatoria per stare al passo con la natura dinamica degli ambienti cloud.
- Sempre il 92% dei leader tecnologici italiani (contro l’82% a livello globale) afferma che l’IA sarà fondamentale per il rilevamento, l’indagine e la risposta alle minacce alla sicurezza.
- Il 93% (rispetto l’88% globale) dei leader tecnologici italiani si aspetta che l’IA estenda l’accesso all’analisi dei dati ai dipendenti esterni all’area IT attraverso query in linguaggio naturale.
- Il 60% delle organizzazioni italiane ha già cambiato i ruoli lavorativi per cui recluta personale e le competenze richieste a causa dell’AI.
- Il 90% dei leader tecnologici italiani ritiene che l’IA consentirà di incrementare l’efficienza dei costi del cloud supportando le pratiche FinOps.
- Il 63% dei leader tecnologici italiani aumenterà gli investimenti nell’IA nei prossimi 12 mesi per accelerare lo sviluppo generando automaticamente il codice.
“L’IA è diventata centrale nel modo in cui le organizzazioni promuovono l’efficienza, migliorano la produttività e accelerano l’innovazione”, ha affermato Bernd Greifeneder, Chief Technology Officer di Dynatrace. “Il rilascio di ChatGPT alla fine dello scorso anno ha innescato un significativo ciclo di hype attorno all’IA generativa. I leader aziendali, dello sviluppo, delle operation e della sicurezza pongono grandi aspettative sull’IA generativa come ausilio nel fornire nuovi servizi con meno sforzo e più rapidamente. Tuttavia, man mano che le organizzazioni si sforzano di realizzare il valore atteso, diventa evidente che l’IA generativa richiede una messa a punto specifica per il singolo dominio e un’integrazione con altre tecnologie, inclusi altre tipologie di IA. Inoltre, le organizzazioni devono utilizzare l’IA in modo sicuro e responsabile e monitorarla attentamente per gestire i costi e l’esperienza dell’utente. Questo li aiuterà a fornire risultati accurati, a ridurre le spese e a impedire ai dipendenti di esporre dati sensibili o creare vulnerabilità nei loro ambienti”.
Ulteriori risultati includono:
- L’89% dei leader tecnologici italiani (rispetto al 93% a livello globale) teme che l’AI possa essere utilizzata per usi non approvati poiché i dipendenti si abituano sempre più a utilizzare strumenti come ChatGPT.
- Il 94% dei leader tecnologici italiani, in linea con la media globale, teme che l’utilizzo dell’IA generativa per creare codice possa comportare fughe di dati e un uso improprio o illegale della proprietà intellettuale.
- Il 91% dei leader tecnologici (contro il 98% a livello globale) teme che l’IA generativa possa essere suscettibile di pregiudizi, errori e disinformazione involontari.
- Come per il resto degli intervistati, il 94% dei leader tecnologici italiani afferma che l’IA generativa sarebbe più vantaggiosa se arricchita e alimentata da altre tipologie di IA in grado di fornire fatti precisi sugli stati attuali e sulle previsioni sul futuro.
“Una delle sfide più significative che le organizzazioni devono affrontare con l’IA generativa è ottenere risposte significative di cui gli utenti possano fidarsi per risolvere casi d’uso e problemi specifici”, ha continuato Greifeneder. “Soprattutto per i casi d’uso che coinvolgono l’automazione e dipendono dal contesto dei dati, adottare un approccio composito all’AI è fondamentale. Ad esempio, l’automazione dei servizi software, la risoluzione delle vulnerabilità della sicurezza, la previsione delle esigenze di manutenzione e l’analisi dei dati aziendali richiedono tutti un approccio composito all’IA. Questo approccio dovrebbe garantire la precisione dell’IA causale, che determina le cause e gli effetti sottostanti dei comportamenti dei sistemi, e dell’IA predittiva, che prevede eventi futuri sulla base di dati storici. L’AI predittiva e l’AI causale non solo forniscono un contesto essenziale per le risposte prodotte dall’AI generativa, ma possono anche fornire prompt all’IA generativa al fine di garantire che risposte precise e non probabilistiche siano integrate nella sua risposta. Se le organizzazioni adottano la giusta strategia, combinare questi diversi tipi di AI con dati di alta qualità su osservabilità, sicurezza ed eventi di business può aumentare significativamente la produttività dei loro team di sviluppo, operation e sicurezza e fornire un valore duraturo per l’azienda”.
