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L’AI generativa e l’urgenza di accelerare la trasformazione digitale

A cura di Lori MacVittie, Distinguished Engineer di F5

Oggi navigando su Internet è praticamente impossibile non incontrare una qualche forma di AI generativa. E lo stesso vale per l’ambiente lavorativo, dove l’AI generativa ha preso il sopravvento nelle conversazioni tra colleghi, dal consiglio di amministrazione alla macchinetta del caffè. Un sondaggio KPMG del marzo 2023 condotto tra i manager statunitensi ha rilevato che il 65% ritiene che “l’AI generativa avrà un impatto elevato o estremamente elevato sulla propria organizzazione nei prossimi tre-cinque anni”. Il problema? “Meno della metà degli intervistati dichiara di avere la tecnologia, i talenti e la governance giusti per implementare con successo l’AI generativa”. Questo dato potrebbe sorprendere chi utilizza i chatbot e legge quotidianamente contenuti generati dall’intelligenza artificiale.

Tuttavia, non è una novità per noi che abbiamo seguito il percorso di trasformazione digitale delle aziende e lo abbiamo mappato rispetto alle sei capacità tecniche necessarie per percorrerlo con successo (infrastruttura IT, dati, applicazioni e distribuzione delle app, osservabilità e automazione, pratiche di Site Reliability Engineering e sicurezza). Nel nostro recente Digital Enterprise Maturity Index Report, abbiamo fatto un’analisi approfondita dello stato attuale della maturità dell’impresa digitale in base a queste sei capacità tecniche e abbiamo scoperto che solo il 4% delle organizzazioni opera al massimo livello di maturità, vale a dire che sono prossime a operare pienamente come aziende digitali. La maggior parte delle organizzazioni (65%) si sta dedicando al business digitale. Mostrano segni di maturità, raccogliendo i frutti del duro lavoro di modernizzazione dell’IT e dei suoi domini tecnologici. Da notare che questa è la stessa percentuale che KPMG ha riscontrato lamentarsi della mancanza della giusta tecnologia, dei talenti e della governance per implementare con successo l’AI generativa.

Non è una coincidenza. L’ampiezza e la profondità delle capacità tecniche necessarie per creare e gestire un’azienda abilitata all’intelligenza artificiale possono essere enormi. Dai nuovi domini tecnici nell’architettura aziendale – operazioni di SRE, osservabilità e automazione, distribuzione delle app e sicurezza – alla modernizzazione dei domini esistenti, come i dati e l’infrastruttura, è necessaria una notevole quantità di lavoro, soprattutto per le aziende che che hanno iniziato a operate prima dell’era di Internet.

Per questo motivo non sorprende che, quando analizziamo la maturità delle organizzazioni attraverso la lente dei settori, scopriamo che nessuna azienda di servizi finanziari opera al massimo livello di maturità. I cloud provider, le telecomunicazioni e le aziende tecnologiche dominano questa categoria. Cloud provider e aziende tecnologiche sono settori relativamente giovani, con un debito tecnico e architettonico molto ridotto rispetto alle loro controparti più tradizionali. Questo rende molto più facile per loro progredire più velocemente.

La mancanza di società di servizi finanziari nella categoria più alta della maturità digitale, quella dei “doers”, può sembrare strana, vista la rapida ascesa del digital banking. Ad un’analisi più approfondita, si può ipotizzare che il FinServ si stia muovendo a un ritmo più lento per scelta. L’aggiunta di una nuova interfaccia (app e servizi digitali) è un po’ come mettere una facciata scintillante su un vecchio edificio: dà un’apparenza di modernizzazione, ma dietro le quinte c’è una gran quantità di tecnologia e pratiche tradizionali. Non si tratta di una condanna. Dopo tutto, i rischi di un passo falso sono costosi e le aziende devono tenere conto del costo dell’infrastruttura esistente e dei portafogli di app che devono essere modernizzati.

Questo spiega anche la mancanza di aziende del settore healthcare al livello più alto. Se nel settore dei servizi finanziari un portafoglio consistente e una governance rigorosa rappresentano un fardello, immaginate quale peso possa avere sulle organizzazioni sanitarie questo tipo di operatività. Si tratta di uno dei settori più regolamentati e rigidamente governati, e giustamente, visto che gli errori hanno un impatto sulle vite umane. La trasformazione digitale non è una gara; è quindi incoraggiante vedere alcuni settori che procedono con un approccio misurato e strategico.

Questo non vuol dire che non ci siano esempi di organizzazioni di servizi sanitari e finanziari che stanno progredendo più velocemente di altre. La serie di dati che abbiamo analizzato è stata ricavata dalle risposte al nostro sondaggio sulla survey State of App Strategy, in base alla completezza delle risposte. Le aziende con cui abbiamo parlato in entrambi i settori hanno dimostrato che ci sono eccezioni a ogni statistica.

Healthcare
Il settore sanitario, ad esempio, ha bisogno di un maggior numero di infermieri di terapia intensiva per coprire il numero di letti ospedalieri disponibili. Questa carenza di risorse è una minaccia esistenziale, ma è del tutto fuori dal controllo del settore perché non ci sono abbastanza infermieri.

Per far fronte a questa sfida, alcuni fornitori di servizi sanitari, in particolare quelli che gestiscono un gran numero di ospedali, stanno cercando di capire come l’intelligenza artificiale possa aumentare il numero di letti che ogni infermiere può coprire senza compromettere la qualità dell’assistenza. Alcuni fornitori si rivolgono al Large Language Model per rendere gli infermieri più efficienti, riducendo il tempo necessario per la gestione delle cartelle cliniche dei pazienti. Altri intendono utilizzare la modellazione visiva dell’intelligenza artificiale per monitorare centinaia di flussi video ad alta definizione alla ricerca di eventuali cambiamenti nelle condizioni dei pazienti.

Financial services
Le società di servizi finanziari possono a volte essere in ritardo nell’adozione di alcune tecnologie perché sono generalmente altamente regolamentate. Ma banchieri e broker sanno che maggiore è il rischio, maggiore è la ricompensa. L’utilizzo della tecnologia applicata per ottenere un vantaggio sui concorrenti è fondamentale per il settore dei servizi finanziari che ha abbracciato la blockchain nonostante le notevoli difficoltà di un’implementazione affidabile, il rischio considerevole e il controllo normativo. Il settore ha previsto alcuni vantaggi dalla tecnologia e sta finanziando alcuni degli studi più sofisticati in aree come la Quantum Key Distribution, che può aumentare significativamente l’efficacia della sicurezza nell’elaborazione delle transazioni per i trasferimenti monetari o il trading.

Manufacturing
Il report SOAS del 2022 ha rilevato che l’IT/OT è la tendenza tecnologica più interessante e rimane nella top five anche nel 2023, a dimostrazione del fatto che i produttori sono in prima linea nella modernizzazione. Le aziende manufatturiere sono sempre state all’avanguardia nell’adozione di qualsiasi tecnologia che porti a una maggiore efficienza e la digitalizzazione non fa eccezione. La conferenza annuale Oil and Gas Automation degli ultimi tre anni ha dimostrato che il settore delle risorse naturali è molto più avanti rispetto alla maggior parte delle imprese per quanto riguarda l’uso dell’automazione, la raccolta della telemetria e l’adozione di approcci Zero Trust per la sicurezza delle risorse remote.

Salire a bordo o rimanere indietro
I vantaggi del percorso di trasformazione digitale sono innegabili. Le organizzazioni che si trovano in tutte le fasi della trasformazione digitale vedono dei benefici e quelle che dimostrano una maggiore maturità sono più propense a citare vantaggi aziendali come vantaggi competitivi, nuove opportunità ed efficienza operativa.

L’intelligenza artificiale generativa è solo una delle tante tecnologie disruptive che ci attendono e se le organizzazioni non sono in grado di sfruttare queste tecnologie rivoluzionarie, rimarranno senza dubbio indietro. La maturità digitale indica se un’organizzazione è ben posizionata per trarre vantaggio da queste tecnologie.

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