Sono decenni che scriviamo che lo scenario tecnologico cambia così velocemente che le aziende faticano a tenere il passo e questo sta diventando sempre più vero dal momento che sembra che i progressi siano tutti tesi a rendere ancora più rapido il ritmo di scoperte, applicazioni e nuovi paradigmi. Infatti, il quadro che emerge dall’ottava edizione dell’Enterprise Cloud Index (ECI), lo studio annuale pubblicato da Nutanix che analizza lo stato delle implementazioni cloud a livello globale e fotografa le trasformazioni in atto nelle infrastrutture IT, mostra che la diffusione dell’intelligenza artificiale sta (di nuovo) modificando in profondità il modo in cui le aziende progettano infrastrutture e applicazioni. La spinta verso l’adozione di modelli AI, infatti, non riguarda solo la sperimentazione di nuovi strumenti, ma coinvolge l’intero stack tecnologico, dalle piattaforme di sviluppo fino alle architetture cloud e ai sistemi di gestione dei dati.
I dati relativi all’Italia mostrano un sistema imprenditoriale in accelerazione sul fronte della modernizzazione tecnologica, ma anche alle prese con nuove complessità organizzative e di governance. La crescita dell’AI sta infatti spingendo le aziende a rivedere profondamente architetture applicative e modelli operativi, mentre fenomeni emergenti come la Shadow AI e la frammentazione dei processi decisionali introducono nuovi rischi.
Secondo Albert Zammar, Country Manager di Nutanix Italia, l’intelligenza artificiale sta ridefinendo le priorità tecnologiche delle imprese, costringendole a ripensare l’intera infrastruttura digitale. La modernizzazione è diventata un passaggio obbligato per restare competitivi, ma richiede anche una governance adeguata per evitare che innovazione e complessità si traducano in vulnerabilità operative.
L’AI accelera la modernizzazione delle infrastrutture
Negli ultimi dodici mesi l’adozione di tecnologie basate sull’intelligenza artificiale ha innescato una nuova fase di modernizzazione delle infrastrutture IT. Le aziende sono sempre più impegnate a sviluppare applicazioni in grado di gestire carichi di lavoro complessi, garantendo al tempo stesso velocità, scalabilità e resilienza operativa.
Uno degli strumenti più usati per velocizzare questo processo è quelli dei container. Secondo il report, l’86% degli intervistati italiani (una percentuale leggermente superiore alla media globale) ritiene che la diffusione dell’AI stia accelerando l’adozione di tecnologie containerizzate. Del resto, la containerizzazione rappresenta una grande comodità nella creazione della nuova infrastruttura software: consente di isolare le applicazioni, semplificare i processi di sviluppo e rendere più efficiente il deployment su ambienti ibridi o multicloud. La crescita delle applicazioni AI, spesso basate su microservizi e pipeline di elaborazione dati complesse, rende questo approccio ancora più rilevante.
Non sorprende quindi che oltre l’80% delle aziende italiane preveda un ulteriore aumento dell’utilizzo dei container nei prossimi tre anni. Parallelamente, una quota significativa di organizzazioni ha già iniziato a sviluppare nuove applicazioni direttamente in ambienti containerizzati, segnando il passaggio verso modelli applicativi più moderni e flessibili.
Shadow AI e silos organizzativi: i nuovi rischi della trasformazione digitale
Ma come abbiamo già visto in molti altri ambiti, se da un lato l’AI rappresenta un potente motore di innovazione, dall’altro introduce nuove sfide operative e organizzative. Uno dei problemi più evidenti riguarda la presenza di silos tra le diverse business unit e i dipartimenti IT. In Italia, il 79% degli intervistati ritiene che questa frammentazione renda più difficile implementare iniziative tecnologiche in modo efficace, seguendo anche le raccomandazioni che gli analisti caldeggiano da tempo. D’altro canto, organizzare un unico datalake aziendale è un’operazione tutt’altro che immediata e che va pianificata con grande attenzione.
Le sfide non sono solo tecniche, anzi…
Un altro elemento che è sorto in maniera evidente dallo studio è che la mancanza di coordinamento tra le funzioni aziendali può rallentare l’adozione di nuove tecnologie e aumentare la complessità dei progetti, generando inefficienze e ritardi nelle implementazioni. Il fenomeno si amplifica nel caso dell’intelligenza artificiale, dove le iniziative spesso nascono direttamente dalle linee di business senza un coinvolgimento strutturato del dipartimento IT.
Proprio da questa dinamica nasce il fenomeno della Shadow AI, cioè l’utilizzo di strumenti o agenti AI implementati dai dipendenti al di fuori dei processi ufficiali di governance tecnologica. Secondo la ricerca, quasi l’80% delle aziende italiane riconosce che applicazioni di intelligenza artificiale vengono adottate autonomamente in funzioni non IT.
Questo comportamento può generare benefici in termini di sperimentazione e innovazione, ma comporta anche rischi significativi. L’89% degli intervistati ritiene infatti che l’uso non autorizzato di strumenti AI possa esporre l’organizzazione a problemi di sicurezza, come la diffusione di dati sensibili o la perdita di proprietà intellettuale.
La gestione di questo fenomeno richiede una collaborazione più stretta tra team tecnologici e stakeholder aziendali. L’obiettivo non è bloccare l’innovazione, ma garantire che le iniziative basate sull’intelligenza artificiale siano sicure, conformi alle normative e allineate alle strategie di business.
Agenti AI e sovranità dei dati: le nuove priorità strategiche
Il report evidenzia anche il crescente interesse delle aziende verso gli agenti basati su intelligenza artificiale, tecnologie in grado di automatizzare attività operative e supportare processi decisionali complessi. Secondo il 67% dei dirigenti IT intervistati in Italia, gli agenti AI hanno il potenziale per migliorare significativamente l’esperienza di clienti e dipendenti.
Una quota importante di aziende ritiene inoltre che queste tecnologie possano contribuire ad aumentare produttività ed efficienza operativa. Ma l’impatto potrebbe essere ancora più ampio. Oltre la metà degli executive IT vede negli agenti AI un’opportunità per sviluppare nuovi prodotti, servizi o modelli di ricavo, segnalando come l’intelligenza artificiale stia progressivamente creando quella cultura della trasformazione digitale che faticava a decollare negli anni passati.
Parallelamente, cresce l’attenzione verso la sovranità dei dati. L’85% delle aziende italiane considera questo tema una priorità assoluta nelle decisioni infrastrutturali. La gestione dei dati all’interno di specifici confini geografici è sempre più importante per ragioni di sicurezza, compliance normativa e controllo delle informazioni.
Molte organizzazioni preferiscono mantenere i dati nel Paese in cui sono stati generati, utilizzando infrastrutture on-premise o regioni cloud locali. Questa esigenza si riflette anche nella gestione dei container e dei carichi di lavoro applicativi, che devono rispettare requisiti normativi sempre più stringenti.
Nonostante l’accelerazione degli investimenti, però, molte aziende riconoscono che le infrastrutture attuali non sono ancora completamente pronte a sostenere carichi di lavoro AI su larga scala. Il 69% degli intervistati prevede che la propria organizzazione utilizzerà più di cinque applicazioni abilitate all’intelligenza artificiale nei prossimi tre anni. Tuttavia, oltre l’80% ritiene che l’infrastruttura esistente non sia ancora pienamente adeguata per eseguire questi workload in ambienti on-premise e questo divario tra ambizioni strategiche e capacità infrastrutturali rappresenta una delle principali sfide per le imprese italiane nei prossimi anni.