Il webinar di Kyndryl ed Edelman sul “Readiness Report”
Nel mondo di oggi, la readiness non è più un’opzione, ma una necessità per il mondo delle imprese. L’evento online “Navigating the readiness paradox”, organizzato da Kyndryl ed Edelman, in collaborazione con L’American Chamber of Commerce in Italy, ha illustrato i risultati del “Kyndryl Readiness Report 2024”, per capire come colmare il divario tra fiducia nella tecnologia e reale preparazione, modernizzare le infrastrutture IT, gestire i rischi futuri e ottenere il massimo dagli investimenti in intelligenza artificiale (AI) e innovazione.
Non solo, l’indagine consente di capire l’importanza di disporre o meno di persone e cultura aziendale allineate agli obiettivi tecnologici per avviare una trasformazione di successo.
Nei saluti istituzionali del webinar, moderato da Simone Crolla, Managing Director AmCham Italy, con l’introduzione di Paolo Degl’Innocenti, Presidente di Kyndryl Italia, e Fiorella Passoni, CEO di Edelman Italia, si è voluto sottolineare l’importanza di analizzare in profondità il paradosso della preparazione tecnologica delle aziende: la maggior parte dei dirigenti si dichiara fiduciosa nella propria infrastruttura IT, ma allo stesso tempo esprime preoccupazione per la sua reale capacità di affrontare le sfide future.
La presentazione dei dati è stata affidata a Andrea Busnelli, Vice President di Kyndryl Italia, e Gianmarco Giunti, Executive Vice President AI EMEA di Edelman. Basato su un’indagine di 3.200 dirigenti e dati della piattaforma Kyndryl Bridge, il documento evidenzia la necessità di modernizzazione tecnologica, sottolineando le problematiche legate all’obsolescenza dei sistemi, alle competenze del personale e alla difficoltà di quantificare il ritorno sull’investimento (ROI) in nuove tecnologie, soprattutto nell’ambito dell’intelligenza artificiale.
La percezione dei leader riguardo alla preparazione delle loro infrastrutture IT. I dati
Il paradosso principale riguardante la preparazione tecnologica delle aziende è che, nonostante la forte fiducia dei dirigenti nella loro infrastruttura IT, con il 90% che la considera “best-in-class“, solo il 39% ritiene che sia effettivamente pronta a gestire i rischi futuri
Il 94% dei leader considera la modernizzazione tecnologica una priorità elevata per le proprie aziende, ma i dati di Kyndryl Bridge mostrano che il 44% dell’infrastruttura IT critica si sta avvicinando alla fine del suo ciclo di vita.
Di fatto, molti leader aziendali si sentono a disagio con la velocità dell’innovazione tecnologica e si sentono preoccupati per i rischi come attacchi informatici, modifiche alle normative e interruzioni climatiche.
C’è una discrepanza tra la preoccupazione e la preparazione, con il 65% dei leader preoccupati per gli attacchi informatici, ma solo il 30% si sente pronto.
Anche per l’implementazione dell’intelligenza artificiale, l’86% dei leader si dice fiducioso che la propria implementazione dell’intelligenza artificiale (AI) sia la migliore della categoria rispetto ai concorrenti, ma solo il 29% si sente pronto a gestire i rischi futuri con tale tecnologia.
Questo paradosso mette in luce una vulnerabilità significativa nelle aziende che, nonostante le percezioni positive sulla loro tecnologia, potrebbero non essere adeguatamente preparate per le sfide future.
Pagani (ENI): “Centrale il tema degli investimenti”
Nel suo intervento, Dario Pagani, Head of Digital & Information Technology di Eni, ha sottolineato quanto nelle aziende sia fondamentale capire “il proprio DNA” per riuscire a dare un valore concreto alla tecnologia che si impiega: “Questo impatta sull’infrastruttura, che deve essere aggiornata, moderna e pronta ad affrontare le sfide del momento e del futuro”.
“Come visto nelle risposte, i leader aziendali si dicono “best in class”, ma se si cambia la domanda improvvisamente si può non essere pronti per ‘navigare il futuro’. Il tema dell’investimento è centrale, ma sensibile all’incertezza del momento storico. Questa non è un’epoca di cambiamenti, ma un cambiamento di epoca. Il ROI potrebbe non essere adatto a misurare il valore dei nostri investimenti. Gli strumenti del passato potrebbero non andare più bene, serve un approccio culturale diverso nelle aziende”, ha aggiunto Pagani.
“Di AI si parla da tempo nelle imprese. Essendo dei produttori di dati – ha proseguito Pagani – come ENI abbiamo investito sulla capacità tecnologica in casa e ibridizzata di sviluppare infrastrutture e servizi, per avere velocità adeguata di innovazione e costruire le competenze interne. Ci siamo anche impegnati a capire che tipo di use case sviluppare in azienda per migliorare i processi. Molte volte, per semplicità o colpa di chi gestisce l’infrastruttura, sembra che l’obsolescenza sia un problema, in realtà è una grande opportunità di ridisegnare il modo in cui si fa business e l’AI è l’ennesima dimostrazione di come una tecnologia può generare valore.
Poi c’è il problema relativo all’implementazione responsabile dell’AI. Il tema normativo in questo ha un peso decisivo e ogni azienda deve darsi certe regole su vari aspetti, principalmente sugli obiettivi da perseguire, sulle competenze per poter sfruttare la tecnologia e sullo sviluppo di una politica human-centric”.
Ferrigo (FSI): “Servono formazione e competenze”
“Il rapporto racconta la percezione del rischio e della readiness. Il più grande gap tra esser pronti o meno è nella cybersecurity. In Italia serve un approccio sistemico. Dal manifatturiero al mondo dei pagamenti, bisogna portare competenze tecnologiche all’interno delle aziende, operando su quattro pilastri di riferimento: misurazione delle performance, sviluppo di un nuovo modello di governance, formazione del personale, ridondanza dei sistemi e qui l’infrastruttura IT è tutto”, ha invece sottolineato Marco Ferrigo, Chief Digital Officer di FSI.
“Il gap più piccolo tra preoccupazione e preparazione è nell’innovazione. Nelle aziende troppo spesso si può constatare quanto l’innovazione non arrivi in produzione e qui c’è il tema della prioritizzazione. Accade di fatto che l’innovazione parte con test e pilot, anche di alto valore, ma poi non si scala in produzione. Questo succede perché bisogna portare gli use case a sostegno della modernizzazione del modello di business e per molti non è facile”, ha precisato Ferrigo.
Approcciando il tema chiave dell’utilizzo dell’AI, secondo Ferrigo, “emerge chiaro che questa tecnologia è legata strettamente agli use case, che creano valore per il business, ma anche alla formazione del personale interno e alla struttura dati. Quest’ultimo elemento è molto importante. Avere una struttura dati forte rende gli use case attuabili. In più bisogna aver chiaro che il cloud è fattore centrale in questo. La migrazione al cloud è l’abilitatore fondamentale dal punto di vista infrastrutturale per adottare con successo l’AI”.
Sfide che rallentano la modernizzazione tecnologica
Le riflessioni dei due esperti trovano nel report un immediato riscontro. La sfida principale che ostacola la modernizzazione tecnologica è la complessità. Questa difficoltà si manifesta in vari modi, tra cui problemi di compatibilità, costi a lungo termine, crescenti minacce informatiche.
Tra quelle individuate nel Report, la complessità è stata indicata come la sfida principale dalla maggioranza degli intervistati (28%). Il 23% dei leader ha identificato problemi di compatibilità come un ostacolo alla modernizzazione tecnologica. Il costo finanziario a lungo termine (21%) è un’altra barriera.
L’aumento di violazioni dei dati o attacchi informatici (19%) e il debito tecnico in ambito informatico (17%) sono ulteriori ostacoli alla modernizzazione.
Questi fattori contribuiscono a quella che viene definita “paralisi della priorità“, in cui i leader sono sopraffatti da diverse esigenze e priorità contrastanti, come i guadagni a breve termine rispetto ai benefici a lungo termine, l’innovazione rispetto alla mitigazione del rischio, e il costo rispetto alla funzione.
Inoltre, le aziende faticano a quantificare il ritorno sull’investimento (ROI) e ad allocare le risorse necessarie per i progetti di modernizzazione tecnologica. La resistenza al cambiamento, le differenze culturali tra team aziendali e tecnologici, e la difficoltà di priorizzare rischi attuali rispetto a quelli futuri, sono altri fattori che creano tensione tra i leader aziendali e quelli tecnologici.
Anche gli obiettivi di sostenibilità complicano gli sforzi di modernizzazione. Nonostante la maggior parte dei leader consideri la sostenibilità una priorità, solo il 27% ha visto risultati concreti dalla modernizzazione tecnologica in termini di sostenibilità.
Le aziende nei settori delle telecomunicazioni, assicurazioni e finanza si sentono particolarmente sfidate dalla complessità.
Gli ostacoli all’adozione dell’AI
Le principali sfide che ostacolano l’adozione dell’AI sono varie e complesse, come sottolineato nel documento.
Preoccupazioni sulla privacy e sicurezza dei dati: il 31% dei leader aziendali identifica questo come il principale ostacolo all’adozione dell’AI. La gestione della privacy e della sicurezza dei dati è una priorità assoluta, ma la tecnologia può favorire l’insorgere di nuove vulnerabilità se non gestita correttamente.
Incertezza sul ROI e sui benefici a lungo termine: il 30% dei leader ha dubbi sul ritorno sull’investimento e sui vantaggi a lungo termine derivanti dall’implementazione dell’AI. Questa incertezza rende difficile giustificare gli investimenti e ostacola la sua adozione su larga scala.
Difficoltà legate alle normative e alla conformità: il 26% dei leader cita le sfide normative e di conformità come una barriera all’adozione dell’AI. Le leggi e i regolamenti in evoluzione possono creare ostacoli burocratici e legali che rallentano l’adozione.
Difficoltà nell’integrazione con sistemi e flussi di lavoro esistenti: il 25% dei leader ha difficoltà a integrare le tecnologie di AI con i sistemi e i flussi di lavoro già in uso.
Mancanza di personale qualificato: il 24% dei leader indica la mancanza di personale con competenze nello sviluppo e nell’implementazione dell’AI come un ostacolo concreto. Le competenze più difficili da trovare sono quelle relative a questa tecnologia e al machine learning, seguite da quelle in cybersecurity e data science.
Infine, nonostante gli investimenti significativi in quest’ambito, solo il 42% dei leader aziendali vede un ROI positivo. Questo dato suggerisce che molte aziende non stanno ancora beneficiando pienamente degli investimenti fatti in soluzioni AI. Rappresentando di fatto un ostacolo alla sua adozione.
È interessante notare che, sebbene l’86% dei leader si dichiari fiducioso che la propria implementazione dell’AI sia la migliore rispetto alla concorrenza, solo il 29% si sente pronto a gestire i rischi futuri con tale tecnologia.
