Mentre il panorama della digital transformation si fa sempre più intricato, le sfide per le imprese continuano a moltiplicarsi. Una delle più insidiose del presente si focalizza sulle implicazioni finanziarie degli investimenti IT: più della metà dei responsabili delle decisioni IT, infatti, prevede un incremento significativo del debito tecnico a livelli di allerta già nel 2025. E guardando al futuro, fino al 75% si attende che questa situazione peggiori entro il 2026, spinta dalla rapida integrazione di soluzioni di intelligenza artificiale. Secondo il report “Predictions 2025” di Forrester – segmento dedicato a Tecnologia e Sicurezza -, per affrontare questa ondata di debito tecnico i leader IT guarderanno con sempre maggior interesse alle piattaforme AIOps. Ma quella che potrebbe sembrare una panacea ai mali del portafoglio aziendale, in realtà è solo un frammento di un altro (enorme) scoglio da superare.
AIOps: cos’è e perché è una nuova sfida
Le AIOps, abbreviazione di AI for IT Operations, rappresentano un approccio innovativo nell’automazione e ottimizzazione delle operazioni IT attraverso l’intelligenza artificiale. Queste piattaforme utilizzano algoritmi avanzati per fornire dati sensibili contestuali capaci di potenziare il giudizio umano, automatizzare la gestione dei problemi e ottimizzare i risultati operativi, permettendo alle organizzazioni di navigare con maggiore sicurezza in un ambiente complesso e in rapida evoluzione.
Un esempio concreto di successo è l’implementazione delle AIOps in aziende che hanno ridotto significativamente i tempi di inattività migliorando l’efficienza operativa, ma le AIOps hanno dimostrato di essere particolarmente efficaci anche nel fornire insight approfonditi su anomalie e prestazioni, permettendo alle organizzazioni di reagire più rapidamente e con maggiore precisione.
Forrester prevede che i leader tecnologici triplicheranno l’adozione di queste piattaforme entro il 2025, segnalando un passaggio cruciale verso un’operatività IT più efficiente. Tuttavia, sebbene rappresentino il futuro delle operazioni IT, queste piattaforme aprono dal canto loro ulteriori fronti di sfida, riflettendo di fatto quelli di altre implementazioni di intelligenza artificiale a livello aziendale.
Secondo Forrester, in particolare, i dirigenti tecnologici che si muovono verso le AIOps devono anche creare una cultura aziendale adeguata, gestire i dati in modo più strategico, sviluppare un’architettura IT robusta e implementare pratiche di sicurezza rigorose per assicurarsi di trarre i benefici desiderati. Quindi, per i CIO, non si tratta solo di adottare nuove tecnologie, ma – ancora una volta – di riconoscere la necessità di trasformazioni più profonde all’interno delle loro organizzazioni, garantendo che l’innovazione sia sostenibile, sicura e allineata agli obiettivi aziendali a lungo termine. Nel dettaglio, fa presente il report, l’implementazione delle AIOps richiede una vera e propria trasformazione culturale e organizzativa, con l’istituzione di pratiche di sicurezza adeguate.
ROI dell’AI: la pazienza è essenziale
La sfida di ottenere un ritorno sull’investimento nell’intelligenza artificiale è un altro aspetto cruciale che i CIO devono affrontare. Il report di Forrester avverte che la pazienza è essenziale, poiché il ROI dell’AI potrebbe richiedere più tempo del previsto: “Le intense pressioni per una valutazione dopo un periodo di pilot e sperimentazioni spingeranno alcuni leader a implementazioni affrettate e a decisioni premature che potrebbero costare caro”, spiega.
Le imprese devono quindi mantenere una prospettiva a lungo termine e sviluppare una strategia che equilibri il ROI a breve termine con benefici sostenibili nel lungo periodo. Un approccio pragmatico è quello di utilizzare dati aziendali specifici per sviluppare casi d’uso differenzianti, creando un ciclo virtuoso di reinvestimento dei successi iniziali nei progetti futuri di AI. Ad esempio, un’azienda ha saputo sfruttare i propri dati per ottimizzare i processi decisionali, incrementando così l’agilità e l’efficienza dell’organizzazione.
Accelerare lo sviluppo con i TuringBots
L’uso dei TuringBots, strumenti di sviluppo infusi di intelligenza artificiale, è uno strumento a disposizione dei CIO per accelerare il ciclo di vita dello sviluppo software. Questi tool basati sull’AI automatizzano e generano artefatti, consentendo ai team di sviluppo di migliorare l’efficienza e ridurre i tempi di commercializzazione.
Forrester prevede che il 30% dei team utilizzerà TuringBots entro il 2025, con aziende che già oggi stanno vedendo miglioramenti significativi nei loro cicli di sviluppo, grazie alla capacità di generare automaticamente documenti di requisiti e analizzare il feedback dei prodotti su larga scala.
Sfruttare il cloud privato per migliorare la sicurezza
L’adozione del cloud privato è un’altra tendenza emergente, con la maggior parte delle grandi aziende che investirà ulteriormente in questa voce per i carichi di lavoro che richiedono l’archiviazione e l’elaborazione dei dati in sede per motivi di sicurezza, privacy e conformità alle normative. Secondo Forrester, questa può essere una soluzione ideale per processi di pre-training e fine-tuning di modelli, migliorando così l’efficienza operativa e mantenendo un alto livello di sicurezza dei dati.
Parallelamente, nel 2025 Forrester prevede che la maggior parte dei principali fornitori di cloud pubblico aumenterà gli investimenti nel cloud privato. “Ma i nuovi arrivati non aumenteranno probabilmente il business con l’operatore dominante VMware, viste le recenti modifiche ai prezzi e ai bundling”, fa notare il report. E’ quindi plausibile un’ascesa di proposte alternative, come le offerte hyperconverged di Nutanix e i progetti open-source di OpenStack.
Agent AI e norme Ue: gli altri rischi da considerare
In questo quadro, Forrester aggiunge altre previsioni chiave che i decisioni-maker IT dovranno tenere in considerazione nel 2025: il fallimento di tre aziende su quattro fra quelle che cercheranno di sviluppare autonomamente architetture AI agentiche, e il rischio di sanzioni da parte dell’Ue ai fornitori di genAI ai sensi della legge europea sull’intelligenza artificiale.
Le architetture AI agentiche sono considerate una delle tecnologie emergenti più promettenti per il 2024, ma, dice Forrester, non sono ancora pronte: ci vorranno altri due anni prima che possano soddisfare le elevate aspettative di automazione. Nel frattempo, l’AI agentica sta guadagnando popolarità, con le aziende che spingono l’uso dell’AI generativa oltre i compiti di base, affrontando azioni più complesse. Tuttavia, queste architetture sono complicate, richiedono diversi modelli, stack avanzati di generazione aumentata dal recupero (RAG), architetture di dati sofisticate e competenze specializzate. “Allineare questi modelli per ottenere risultati mirati è un problema non ancora risolto che deluderà gli sviluppatori impazienti”, chiarisce il report. Di conseguenza, il 75% delle imprese che tenteranno di costruire questi agenti da sole il prossimo anno falliranno e si rivolgeranno a società di consulenza per creare configurazioni personalizzate o utilizzeranno agenti integrati nei loro ecosistemi di software forniti dai vendor. Le aziende più avvedute comprenderanno le attuali limitazioni e si affideranno ai loro partner fornitori e integratori di sistemi per sviluppare agenti all’avanguardia di questa tecnologia.
Il report aggiunge anche che, nel 2025, un fornitore di modelli di intelligenza artificiale generativa (GPAI) riceverà per la prima volta una multa per violazione del Regolamento AI dell’UE. L’applicazione dei requisiti del Regolamento AI dell’UE sui casi d’uso proibiti inizierà come azione privata solo a febbraio 2025 e si estenderà ai modelli di AI generativa a giugno 2025. “Con l’Ufficio AI dell’UE e le autorità di protezione dei dati che collaborano per supervisionare i fornitori di GPAI, l’azione non tarderà a iniziare”, chiarisce Forrester. Questo regolamento mira specificamente ai fornitori di GPAI, richiedendo loro di divulgare le fonti di addestramento e condividere i risultati delle valutazioni dei modelli, compresi i test avversari. Tuttavia, gli obblighi di conformità sono collegati tra diversi attori dell’AI: le organizzazioni non preparate affronteranno inevitabilmente rischi significativi legati ai terzi. “Man mano che le aziende diversificano i modelli AI generativi che utilizzano, devono esaminare attentamente i loro fornitori e assicurarsi di raccogliere tutte le prove necessarie per evitare di esporsi a indagini e multe”, conclude il report.
Priorità a tecnologie e casi d’uso di vero valore
Nel 2024, i team tecnologici e di sicurezza hanno sperimentato con audacia, apprendendo lezioni preziose. Il prossimo anno, alcune sperimentazioni continueranno, ma i leader tecnologici e della sicurezza si concentreranno sull’applicazione delle lezioni apprese, mentre la sperimentazione con nuove tecnologie emergenti porterà benefici aziendali a breve termine, guadagnando nuova forza per il futuro.
“Continuate a essere audaci nella pianificazione delle vostre roadmaps – questo è il messaggio conclusivo di Forrester -, ma tenete conto degli insegnamenti precedenti quando prendete decisioni e pianificate. Evitate distrazioni non necessarie, dando priorità alle tecnologie e ai casi d’uso che offrono un vero valore aziendale, internamente ed esternamente”.
