Approfondimenti Sicurezza e qualità dei dati sono le sfide principali per i progetti di IA
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10/12/2024

Secondo lo State of Data Infrastructure Survey di Hitachi Vantara, la sicurezza e la qualità dei dati sono i principali ostacoli per il successo dei progetti di IA.

Sicurezza e qualità dei dati sono le sfide principali per i progetti di IA

Le aziende di tutto il mondo sono interessate a realizzare progetti di intelligenza artificiale, ma ci sono sfide significative che rallentano l'adozione di questa tecnologia e preoccupano le compagnie.

Secondo l'indagine State of Data Infrastructure Survey di Hitachi Vantara che ha coinvolto 1.200 C-level e decision maker IT di tutto il mondo, in Europa il 35% delle aziende vede la sicurezza e la qualità dei dati come i principali ostacoli per il successo dei progetti di IA.

Nonostante ciò, pochi leader IT stanno adottando misure reali per una corretta gestione di fruizione dei dati. La maggior parte delle figure intervistate concorda nel dire che è necessario lavorare con un partner per gestire le aree in cui è richiesto maggiore supporto. 

Dalla ricerca emerge inoltre che il 40% degli intervistati europei afferma di avere i dati disponibili quando necessari per oltre metà delle volte, e la stessa percentuale ritiene che la maggior parte dei risultati dei modelli di IAs iano accurati.

Il 75% delle aziende dichiara però che la maggior parte dei propri dati è non strutturata per una ricerca in grado di creare maggiore valore; questa situazione aumenta il rischio di vanificare gli investimenti aziendali nella creazione di una ‘data-lake house’ con l'aumentare dei volumi di dati.

Gli interventi per migliorare la qualità dei dati appaiono ancora limitati: il 35% non organizza le informazioni per la visualizzazione, solo il 38% migliora i dati di formazione per spiegare i risultati dell'AI e il 23% non controlla la qualità dei dataset a disposizione. 

"Il successo delle aziende europee che si trovano a dover affrontare le complessità legate all'adozione dell'AI dipenderà dalla capacità di focalizzarsi su alcune priorità specifiche" ha dichiarato Marco Tesini, Vice President & General Manager Western & Northern Europe di Hitachi Vantara. "In primo luogo, è fondamentale rafforzare la governance e la gestione dei dati. Ciò significa organizzarli sistematicamente e garantirne la qualità attraverso solidi processi di verifica. Solo con dati di alta qualità le aziende possono fidarsi dei loro sistemi di AI per ottenere risultati affidabili e d'impatto". 

La sostenibilità non è ancora una priorità

A livello mondiale, se il 33% dei leader IT identifica la sostenibilità come una priorità per l'IA, nel 48% dei casi rimane secondaria rispetto alla sicurezza e nel 45% rispetto all'accuratezza. Il 65% delle grandi imprese investe in modelli generici di LLM che consumano molta energia invece di utilizzare modelli specializzati e più sostenibili.

Il trend è simile in Europa: la sostenibilità è considerata una priorità solo per il 40% delle aziende, con notevoli disparità tra i Paesi. La principale barriera per garantire un'IA sostenibile e responsabile è la mancanza di standard chiari, sia a livello globale che in Europa. In Italia, invece, la sfida primaria è la carenza di hardware e tecnologie adeguate (41%).

La necessità di affidarsi un partner di valore

Dallo studio emerge anche che man mano che le aziende sviluppano iniziative di IA, la maggior parte dei responsabili IT riconosce la necessità di un supporto professionale esterno in aree cruciali.

La prima area di attenzione riguarda l'hardware: le aziende richiedono che sia sicuro, disponibile 24/7 ed efficiente per raggiungere gli obiettivi di sostenibilità. Il report evidenzia che il 24% dei responsabili IT ha bisogno di assistenza per creare soluzioni hardware scalabili e a prova di futuro.

I leader IT cercano inoltre soluzioni efficaci per l'archiviazione e l'elaborazione dei dati. L'indagine ha rilevato che il 24% dei responsabili ha bisogno di un supporto per l'archiviazione e la preparazione dei dati ROT (ridondanti, obsoleti e banali), mentre il 26% cerca assistenza per l'elaborazione. 

Foto di Gerd Altmann da Pixabay
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Attenzione anche sul software, il quale deve essere sicuro e resiliente per garantire l'accessibilità dei dati e proteggere le imprese dalle minacce informatiche. Il 25% degli intervistati ha dichiarato di aver bisogno di supporto per implementare l'IA in modo sicuro e il 32% necessita di competenze di terzi per sviluppare modelli di AI efficaci. 

Infine, le imprese hanno bisogno di colmare il gap di competenze: il 46% dei responsabili sviluppa conoscenze specialistiche attraverso la sperimentazione, mentre il 40% che si affida all'autoapprendimento.   

"Integrando fin dall'inizio pratiche sostenibili, le aziende possono soddisfare i requisiti normativi in evoluzione, evitando in seguito costose revisioni dell'infrastruttura. Infine, l'allineamento all'interno dell'organizzazione è fondamentale: deve esserci una comprensione condivisa di come le pratiche di ottimizzazione dei dati e gli approcci sostenibili guidino l'innovazione e la crescita a lungo termine, al fine di sfruttare la potenza dell'AI" ha affermato Salvatore Turchetti, Country Manager e General Manager Italy di Hitachi Vantare. "Tuttavia, il raggiungimento di questi obiettivi spesso richiede competenze specialistiche: la collaborazione con partner tecnologici di fiducia che hanno una chiara visione sulla gestione del dato può essere un fattore di svolta, garantendo alle aziende di rimanere competitive e di concentrarsi sui propri obiettivi strategici".

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