Si amplia il divario tra l’urgenza con cui le aziende ritengono di dover implementare l’AI e il loro livello di preparazione. È quanto emerge dalla seconda edizione dell’indagine AI Readiness Index di Cisco, che ha coinvolto 8.000 aziende in 30 Paesi, Italia compresa, con l’obiettivo di capire quanto le aziende sono pronte a investire nell’AI, a implementarla e a utilizzarla.

In quasi tutte le imprese (nel 98% dei casi) l’urgenza di agire è aumentata nell’ultimo anno; nonostante ciò, la ricerca rivela che il livello generale di “prontezza” (readiness) delle imprese rispetto all’AI è in realtà diminuito. Oggi solo il 13% delle aziende è del tutto pronta a catturare il potenziale dell’AI; erano il 14% l’anno scorso.

L’evoluzione della situazione in Italia è leggermente diversa: il 9% delle aziende, un punto in più del 2023, risulta oggi totalmente pronta rispetto all’AI: il senso di urgenza è aumentato per tutte (95%) ma l’arco temporale disponibile per fare passi concreti è mediamente percepito come più ampio. Il 48% dei rispondenti italiani (11 punti in meno) rispetto al 59% a livello globale, pensa che ci sia meno di un anno di tempo.

Oltre a scoprire che solo il 13% delle aziende a livello globale sono del tutto pronte a implementare le loro strategie AI, dal report Cisco emergono alcuni altri dati molto significativi. In merito all’urgenza, la maggior parte (85%) pensa che 18 mesi sia il tempo massimo, ma oltre la metà (59%) pensa che restino appena 12 mesi. Come detto, il dato italiano è differente, con il 48% che ritiene di avere solo un anno di tempo.

Per la strategia, il 28% delle aziende globali interpellate risulta del tutto pronta dal punto di vista strategico. Per l’Italia questo dato scende al 19%. A livello globale, è la cybersecurity la priorità principale da curare per implementare l’AI, con il 42% dei rispondenti dichiara di aver raggiunto un livello avanzato in questo senso. L’infrastruttura, al 40%, è la seconda priorità; subito dopo ci sono le capacità di analisi dei dati e di gestione dei dati, citate tra le priorità nel 39% dei casi.

Riguardo agli investimenti, nei prossimi cinque anni circa il 30% dei budget IT sarà dedicato all’AI: quasi il doppio rispetto a oggi. Per circa la metà delle aziende, i progetti AI implementati nelle loro aree prioritarie non hanno raggiunto quest’anno risultati pari alle aspettative, ma il 59% pensa che l’impatto degli investimenti AI supererà le attese dopo 5 anni. Sono di questa opinione anche il 28% delle realtà italiane coinvolte.

Per l’infrastruttura, considerando il livello di preparazione complessivo, sono del tutto pronte dal punto di vista infrastrutturale il 15% delle aziende globali. In quest’area l’Italia registra un risultato inferiore, con un 10%. A livello globale il livello di arretratezza più significativa sul grado di preparazione delle aziende si è registrato quest’anno sul tema delle infrastrutture. Ci sono problemi in varie aree, tra cui la capacità di calcolo, le performance della rete nel data center e la sicurezza. Solo il 21% delle organizzazioni ha già le GPU necessarie per le esigenze attuali e future dell’AI. Il 30% dei rispondenti dichiara di essere già in grado di proteggere i dati nei modelli AI con crittografia end-to-end, audit di sicurezza, monitoraggio continuo, risposta immediata alle minacce.

Per i dati, la situazione a livello globale vede il 13% delle imprese “del tutto pronte” per l’AI dal punto di vista dei dati, con l’Italia ferma al 10%. A livello globale, circa un terzo (il 32%) dei rispondenti ritiene di essere pronto, dal punto di vista dei dati, ad adattare, implementare e sfruttare pienamente le tecnologie AI. La gran parte delle aziende (l’80%) riporta che vi sono delle inconsistenze, delle mancanze nel pre-processing e nella pulizia dei dati da usare nei progetti AI. Questa percentuale rimane quasi pari a quella registrata un anno fa (81%). Il 64% dei rispondenti ha dichiarato di ritenere di poter migliorare la sua capacità di tracciare l’origine dei dati.

Per gli skill, la carenza di personale qualificato è una delle sfide principali per quanto riguarda gli aspetti di infrastruttura, dati e governance, il che evidenzia ancora una volta quanto sia fondamentale il ruolo del capitale umano per portare avanti le iniziative AI. Solo il 16% delle imprese a livello globale ritiene di essere pronta in termini di competenze/personale. In Italia siamo al 13%. Il 24% dei rispondenti a livello globale dichiara che l'organizzazione in cui opera non ha sufficiente personale interno per implementare con successo progetti AI. Il 24% ritiene che sul mercato del lavoro nel settore non ci siano abbastanza persone con le competenze giuste per affrontare la crescente domanda di AI.

A livello di governance, sono del tutto pronte solo il 16% delle aziende globali interpellate e il 15% di quelle italiane. Parlando della completezza delle policy e dei protocolli adottati nelle loro organizzazioni, il 31% dei rispondenti a livello globale ha detto che sono complete. Il 51% ha detto che un ostacolo al miglioramento rispetto alla capacità di governance risiede nella carenza di personale, disponibile sul mercato del lavoro, con esperienza specifica sul tema, sull’etica e sulle normative legate all’AI.

Infine, sul tema della cultura aziendale in merito all’AI, a livello complessivo, pochissime realtà sono del tutto pronte ad abbracciare l’AI, e il dato è analogo anche per l’Italia: siamo al 9% delle aziende globali e al 7% di quelle italiane. A livello globale, la ricerca registra che il top management delle aziende ora risulta meno propenso ad abbracciare il potenziale di trasformazione dell’AI. Nel 66% dei casi i rispondenti dichiarano che la direzione aziendale ha una ricettività alta o moderata sul tema, ma l’anno scorso questo dato era all’82% del totale. Nel 30% delle organizzazioni si riporta che tra i dipendenti c’è una limitata volontà di adottare l’AI, se non una vera e propria resistenza a farlo.

“Tra poco ci saranno solo due tipi di aziende: quelle che sono aziende AI e quelle che non sono più rilevanti. L’AI ci sta facendo ripensare tutto: richiesta energetica, capacità di calcolo, connettività ad alte prestazioni nei e tra i datacenter, requisiti dati, sicurezza e altro ancora. A prescindere da dove si trovano nel loro percorso AI, le aziende devono adeguare i data center che hanno e le loro strategie cloud per le nuove esigenze e avere un piano di adozione dell’AI, agile e resiliente, che possa evolvere”, commenta Jeetu Patel, Chief Product Officer di Cisco.