Cloudera: per l’AI  c’è un problema di dati

Cloudera ha pubblicato i risultati di un nuovo studio globale condotto da Harvard Business Review Analytic Services, che mette a nudo le sfide legate alla data readiness in ambito AI.

Il report ”Taming the Complexity of AI Data Readiness" ha coinvolto nell’ottobre 2025 oltre 230 membri dell’audience di Harvard Business Review e decisori nell’ambito dei dati AI in azienda. I risultati evidenziano uno squilibrio netto nel percorso AI delle imprese, che stanno accelerando le iniziative AI ma fanno fatica a creare fondamenta adeguate dei dati su cui si basano. Solo il 7% dichiara che i propri dati sono completamente pronti per l’adozione dell’AI, e più di un quarto dei rispondenti (27%) afferma che i propri dati non sono molto o per nulla pronti - evidenziando un divario crescente tra le ambizioni sull’AI e la capacità concreta di implementarla.

Più in dettaglio, nonostante la diffusa sperimentazione in ambito AI, i problemi fondamentali sui dati rimangono irrisolti. Il 73% dei rispondenti afferma che la propria organizzazione dovrebbe prioritizzare maggiormente la qualità dei dati AI rispetto a quanto faccia oggi, e la stessa percentuale dichiara di trovare difficile la preparazione e il processing dei dati per l’AI. Tra i principali ostacoli nella preparazione dei dati per l’AI vi sono: dati in silos e difficoltà di integrazione tra fonti diverse (56%); mancanza di una strategia dati chiara (44%); problemi di qualità dei dati e bias (41%); e infine vincoli normativi sull’uso dei dati (34%)

Per quanto riguarda la governance dei dati, i vertici aziendali riconoscono sempre più che l’AI non è più un progetto futuro ma una priorità operativa. Tuttavia, molte aziende stanno ancora costruendo le basi dei dati necessarie per adottarla in modo responsabile ed efficace. Solo il 23% afferma di avere già una strategia dati consolidata per l’AI, mentre il 53% è ancora nella fase di sviluppo. In queste strategie, gli aspetti ritenuti più critici sono la protezione dei dati sensibili e della privacy (59%), la qualità dei dati (46%) e la data governance (41%).

Se l’innovazione genera visibilità, un vantaggio competitivo duraturo dipende però da architetture dati moderne e governate, capaci di operare tra ambienti multi-cloud, data center, edge e infrastrutture ibride. In parallelo cresce l’interesse per l’agentic AI: il 65% dei rispondenti prevede che molti processi aziendali saranno integrati o sostituiti da agenti AI nei prossimi due anni, e il 47% ritiene che questa tecnologia possa contribuire anche a risolvere i problemi di qualità dei dati.

 Con il passaggio dalle applicazioni agli agenti intelligenti diventano quindi essenziali pipeline dati scalabili, governance coerente e un’esperienza operativa tipo cloud in tutti gli ambienti. Le aziende operano infatti in ecosistemi dati complessi e distribuiti tra cloud, data center ed edge, mentre molti dati mission-critical restano on-premise per motivi di sovranità, sicurezza, costi e compliance. Per questo servono architetture capaci di portare l’AI in produzione in modo sicuro in ambienti ibridi, senza obbligare allo spostamento dei dati o perdere il controllo.

“L’AI è potente quanto i dati che la alimentano. Per passare dai pilot alla produzione, le organizzazioni hanno bisogno di un accesso sicuro al 100% dei propri dati, ovunque risiedano. Portare l’AI al dato, invece di spostare il dato verso l’AI, è ciò che distingue la sperimentazione dall’impatto su scala enterprise”, commenta Sergio Gago, Chief Technology Officer di Cloudera. 

“Oltre la metà delle organizzazioni indica i dati in silos come ostacolo principale. Si tratta di un problema che in Italia è strutturale: architetture legacy, sistemi eterogenei, governance frammentata. La soluzione non è spostare i dati verso l’AI anche a costo di portarli fuori dal perimetro di sicurezza aziendale: è portare l’AI al dato ovunque risieda, con lineage, qualità e governance unificate. Le aziende italiane hanno già scelto il modello ibrido: hanno quindi già in mano l’architettura giusta. Il passo successivo è costruire la maturità dei dati su cui farla girare in sicurezza”, conclude Fabio Pascali, Regional Vice President Italy, Greece & Cyprus di Cloudera.