Qlik, leader globale nell’integrazione e nella qualità dei dati, nelle analytics e nell’intelligenza artificiale, ha annunciato i risultati di un sondaggio IDC che analizza le sfide e le opportunità nell’adozione di tecnologie AI avanzate. Lo studio evidenzia un divario significativo tra ambizione ed esecuzione: mentre l’89% delle organizzazioni ha rinnovato le strategie sui dati per adottare la generative AI, solo il 26% ha implementato soluzioni su larga scala. Questi risultati sottolineano l’urgente necessità di migliorare la governance dei dati, la scalabilità delle infrastrutture e la prontezza delle analisi per sbloccare appieno il potenziale trasformativo dell’AI.
I risultati, pubblicati in un InfoBrief IDC sponsorizzato da Qlik, arrivano in un momento in cui le aziende di tutto il mondo si stanno affrettando per incorporare l’intelligenza artificiale nei flussi di lavoro, con l’AI che si prevede contribuirà con 19,9 trilioni di dollari all’economia globale entro il 2030. Tuttavia, le lacune nella preparazione minacciano di rallentare i progressi. Le organizzazioni stanno spostando la loro attenzione dai modelli di AI alla creazione di ecosistemi di dati fondamentali necessari per il successo a lungo termine.
Stewart Bond, Research VP for Data Integration and Intelligence di IDC, ha sottolineato: “La generative AI ha suscitato grande entusiasmo nelle aziende, ma i nostri risultati rivelano un importante divario tra la volontà e l’effettiva preparazione. Le aziende devono affrontare sfide cruciali come l’accuratezza e la governance dei dati per garantire che i flussi di lavoro dell’AI offrano un valore sostenibile e scalabile”.
Senza affrontare queste tematiche, le aziende rischiano di finire in una “rincorsa all’AI”in cui l’ambizione supera la capacità di applicazione della tecnologia in modo efficace, lasciando inespresso il valore potenziale.
“Il potenziale dell’intelligenza artificiale dipende dall’efficacia con cui le organizzazioni gestiscono e integrano la loro catena del valore dell’AI stessa – ha dichiarato James Fisher, Chief Strategy Officer di Qlik – Questa ricerca evidenzia un netto divario tra ambizione ed esecuzione. Le aziende che non riescono a creare sistemi per fornire insight affidabili e utilizzabili rimarranno indietro molto presto rispetto invece ai concorrenti che si spostano verso un’innovazione scalabile basata sull’AI“.
L’indagine IDC ha rivelato diverse statistiche critiche che mettono in luce le promesse e le sfide dell’adozione dell’AI:
· Adozione e prontezza dell’agentic AI: l’80% delle organizzazioni sta investendo in flussi di lavoro di agentic AI, ma solo il 12% ha la sicurezza che la propria infrastruttura sia in grado di supportare un processo decisionale autonomo
· “Data as a Product” Momentum: le organizzazioni esperte nel trattare i dati come un prodotto hanno sette volte più probabilità di implementare soluzioni di generative AI su larga scala, sottolineando il potenziale trasformativo di ecosistemi di dati curati e responsabili
· Analisi integrate in aumento: il 94% delle organizzazioni sta incorporando o pianificando di incorporare le analytics nelle applicazioni aziendali, ma solo il 23% ha raggiunto l’integrazione nella maggior parte di esse
· Influenza strategica della generative AI: l’89% delle organizzazioni ha rinnovato le proprie strategie sui dati in risposta alla generative AI, dimostrandone l’impatto trasformativo
· Congestione nella preparazione all’AI: nonostante il 73% delle organizzazioni integri la generative AI nelle soluzioni di analytics, solo il 29% ha implementato completamente queste funzionalità
Questi risultati sottolineano l’urgenza per le aziende di colmare il divario tra aspettativa ed esecuzione, con una chiara attenzione alla governance, all’infrastruttura e all’utilizzo dei dati come asset strategico.
I risultati dell’indagine IDC evidenziano l’urgente necessità per le aziende di superare la fase di sperimentazione e affrontare le lacune fondamentali nella preparazione all’integrazione dell’AI. Concentrandosi sulla governance, sull’infrastruttura e sull’integrazione dei dati, le aziende possono realizzare il pieno potenziale delle tecnologie di intelligenza artificiale e promuovere il successo sul lungo termine.
