Secondo la seconda indagine di Cloudera, The Evolution of AI: The State of Enterprise AI and Data Architecture, condotta nel luglio 2025 su 1.574 leader IT aziendali negli Stati Uniti, EMEA e APAC, il 96% degli intervistati ritiene che l’AI è almeno in qualche modo integrata nei processi aziendali centrali.
Di questi, il 21% ha affermato che l’integrazione è già completa. Le aziende stanno iniziando a vedere un valore concreto, con il 52% degli intervistati che ha riportato un successo significativo nel realizzare valore misurabile dalle iniziative di AI. Solo l’1% ha dichiarato di non aver avuto successo nel realizzare tale valore.
L’intelligenza artificiale non è più confinata a programmi pilota o previsioni future, ma sta attivamente rimodellando le operazioni e ridefinendo i flussi di lavoro. I leader IT percepiscono l’AI come un moltiplicatore di forza, capace di sbloccare opportunità nascoste e accelerare l’efficienza.
I tipi di modelli di AI sfruttati dalle aziende sono ampi e in espansione. I modelli più comunemente utilizzati includono l’AI Generativa (60%), il Deep learning (53%) e l’AI predittiva (50%).
Anche gli agenti AI stanno diventando un componente centrale delle operazioni aziendali: il 36% degli intervistati li ha indicati come uno dei principali tipi di modelli in esecuzione, e l’83% ritiene importante investire in agenti per mantenere un vantaggio competitivo.
Indice degli argomenti:
Architetture dati e sfide tecniche
L’86% degli intervistati ha affermato che la propria organizzazione è almeno moderatamente orientata ai dati (data-driven). Questo dato riflette una cultura aziendale che considera l’essere data-driven fondamentale per il successo in un mercato competitivo. Rispetto all’anno precedente, la fiducia dei leader IT nei propri dati organizzativi è aumentata, con il 24% degli intervistati che si fida “molto di più” e il 41% che si fida “un po’ di più” rispetto all’anno precedente.
Per quanto riguarda l’archiviazione dei dati aziendali, il cloud privato (63%) è l’approccio più citato, seguito dal cloud pubblico (52%) e dai data warehouse (42%). Nonostante la popolarità del cloud, molte organizzazioni mantengono ancora architetture on-premises, con il 38% che sfrutta mainframe on-premises e il 32% che utilizza architetture distribuite on-premises.
Nonostante l’accelerazione dell’uso dell’AI, le limitazioni tecniche permangono. La principale limitazione citata dai leader IT è l’integrazione dei dati (37%). Un problema correlato è la disponibilità dei dati: solo il 9% dei leader IT ha affermato che la totalità dei propri dati è accessibile e utilizzabile per le iniziative di AI.
Un ostacolo in forte crescita rispetto al 2024 è il costo di accesso alla capacità di calcolo per l’addestramento dei modelli. Un anno fa, solo l’8% dei leader IT citava questi costi come troppo elevati; oggi, tale numero è salito al 42%, un aumento di 34 punti percentuali. Inoltre, il 61% degli intervistati ha segnalato che i dati isolati (siloed data) hanno almeno talvolta un impatto negativo sulla capacità di scalare le iniziative di AI.
Sicurezza e controllo degli accessi, massime preoccupazioni
Parallelamente alle sfide operative, la sicurezza rappresenta una preoccupazione centrale. Il 46% degli intervistati è preoccupato per i rischi di sicurezza e conformità legati all’AI.
Le principali preoccupazioni relative alla sicurezza dell’AI sono:
- Fuga di dati (data leakage) durante l’addestramento dei modelli (50%)
- Accesso non autorizzato ai dati (48%)
- Strumenti AI di terze parti non sicuri (43%).
Nonostante questi timori, la maggior parte dei leader aziendali si sente fiduciosa nella capacità della propria organizzazione di proteggere i dati utilizzati nei sistemi AI: il 53% si è dichiarato “molto fiducioso” e il 24% “estremamente fiducioso”. Questa fiducia è supportata da un calo nella percezione della sicurezza come la sfida più grande, passata dal 66% nel 2024 al 54% nel 2025.
Le organizzazioni adottano vari livelli di controllo degli accessi:
- il 44% utilizza la classificazione completa dei dati con applicazione delle politiche;
- il 45% utilizza l’accesso granulare per tipo o sensibilità dei dati;
- un decimo (10%) si affida ancora solo all’accesso di base basato sui ruoli.
Guardando al futuro, i massimi ritorni sull’investimento (ROI) per l’AI nei prossimi 12 mesi sono attesi in:
- efficienza operativa (29%)
- esperienza del cliente (18%)
- innovazione di prodotto (15%).
I leader IT sottolineano la necessità di piattaforme capaci di portare l’AI ai dati ovunque essi risiedano, garantendo una gestione completa del 100% dei dati.
