NTT Data: ecco i limiti dell’AI enterprise

A fronte di requisiti sempre più rigorosi in materia di privacy e sovranità dei dati, l’AI enterprise sta oggi superando i limiti dell'architettura e dell'infrastruttura su cui si basa. Lo indica una ricerca di NTT Data, che rileva un divario crescente tra le aziende che stanno riprogettando l'intelligenza artificiale all'insegna del controllo, della localizzazione e della sicurezza, e quelle che continuano a integrare l'intelligenza artificiale in ambienti non concepiti per supportare tali requisiti.

Per anni, la struttura aziendale ha consentito il trasferimento dei dati tra sistemi, cloud, applicazioni e confini con velocità ed efficienza sempre maggiori. L'intelligenza artificiale sta portando alla luce i limiti di tale modello. I dati sensibili devono essere protetti, i carichi di lavoro devono essere eseguiti all'interno di giurisdizioni definite e i modelli devono essere gestiti secondo controlli più rigorosi. I dati non possono sempre muoversi con la velocità e la fluidità che molti sistemi di intelligenza artificiale richiedono, rendendo la giurisdizione un vincolo architettonico fondamentale. Di conseguenza, l'intelligenza artificiale privata e sovrana sono diventate considerazioni fondamentali.

Frutto di due studi che hanno coinvolto un totale di quasi 5.000 decisori senior in oltre 30 mercati, il rapporto globale sull'AI 2026 di NTT Data “A Playbook for Private and Sovereign AI” rivela il divario tra ciò di cui le aziende sono consapevoli di aver bisogno e ciò che sono pronte a realizzare: oltre il 95% degli intervistati ritiene che l'AI privata e sovrana siano importanti, ma solo il 29% sta dando priorità all'AI sovrana in modo concreto e a breve termine; circa il 35% dei CAIO identifica la creazione, l'integrazione e la gestione di modelli di AI complessi in ambienti privati o sovrani come il principale ostacolo all'adozione, e quasi il 60% dei leader nel campo dell'AI cita le restrizioni transfrontaliere sui dati come una sfida importante; e infine solo il 38% dichiara di avere un alto livello di fiducia nella propria protezione della sicurezza cloud, un fondamento critico sia per l'AI privata sia per quella sovrana.

Fonte: sito NTT Data

L'AI privata e quella sovrana sono correlate ma distinte. L'AI privata si concentra sulla protezione dei dati aziendali sensibili, sul controllo degli accessi e sulla limitazione dell'esposizione. L'AI sovrana si concentra invece sul garantire che i sistemi di AI, i dati e gli ambienti operativi soddisfino i requisiti di controllo giurisdizionali, normativi o nazionali e regionali.

Il rapporto individua cinque fattori che caratterizzeranno la prossima fase dell’AI enterprise: l’AI si sta scontrando con un ostacolo – e non si tratta del modello; la giurisdizione sui dati è ormai un vincolo architetturale; tutti vedono il cambiamento, ma pochi agiscono di conseguenza; i leader stanno riprogettando in anticipo e agendo con decisione, creando una divergenza competitiva; e infine l'AI privata e sovrana sembra sinonimo di indipendenza, ma in pratica si basa su ecosistemi strettamente coordinati.

L'intelligenza artificiale privata e quella sovrana stanno cambiando insieme il modo in cui i sistemi di AI vengono realizzati, gestiti e scalati. Le organizzazioni che intraprendono tempestivamente un processo di riprogettazione si trovano in una posizione più vantaggiosa in contesti regolamentati, distribuiti e sensibili dal punto di vista dei dati. Quelle che integrano l'AI in architetture non progettate per soddisfare vincoli di controllo, localizzazione o flusso dei dati potrebbero avere difficoltà a trasformare le proprie ambizioni in materia di AI in un valore duraturo.

“Nel contesto attuale, la sovranità dei dati e delle infrastrutture può apparire come un tema esclusivamente geopolitico. In realtà, è un vero e proprio rischio d’impresa, da anticipare, valutare e gestire attraverso scelte consapevoli su architetture, piattaforme e modelli operativi. Coinvolge le infrastrutture, ma non meno le tecnologie”, commenta Nicola Russo, Head of Data & Artificial Intelligence di NTT Data Italia.