La piattaforma di intelligenza artificiale interna dell'azienda come infrastruttura strategica e necessità aziendale

Sovranità digitale: come le aziende mantengono il controllo sulla propria intelligenza artificiale e sui propri dati

L'era degli esperimenti di intelligenza artificiale è finita. L'intelligenza artificiale non è più un progetto di innovazione facoltativo, ma è rapidamente diventata un fattore decisivo per la competitività, l'efficienza e la sostenibilità futura. Le aziende stanno raddoppiando i tassi di adozione dell'intelligenza artificiale e riconoscendo che l'inazione equivale a una regressione strategica. Tuttavia, nella fretta di sbloccare il potenziale dell'intelligenza artificiale, molte stanno ricorrendo a soluzioni cloud esterne e rapide, trascurando le conseguenze a lungo termine: costi nascosti, pericolosi vincoli ai fornitori e gravi rischi per la privacy dei dati e la sovranità digitale.

In questo momento di svolta cruciale, la piattaforma di intelligenza artificiale gestita dall'azienda si sta affermando non come una delle tante opzioni, ma come una necessità strategica. Rappresenta il passaggio dal semplice utilizzo di tecnologie di intelligenza artificiale esterne all'essere l'architetto sovrano della propria creazione di valore basata sui dati. Questa decisione va ben oltre l'implementazione tecnica: è una correzione di rotta fondamentale che determina chi mantiene il controllo sulle risorse digitali più preziose dell'azienda: i dati, i modelli e la conseguente capacità innovativa.

Questo articolo illustra le ragioni convincenti di questo cambio di paradigma. Analizza la complessa logica economica che spesso rende una piattaforma interna la soluzione più conveniente in termini di scalabilità e dimostra come la pressione normativa del GDPR e dell'AI Act dell'UE stia trasformando la sovranità dei dati da una raccomandazione a un obbligo. Inoltre, esamina la trappola strategica del vendor lock-in e l'importanza cruciale della preparazione organizzativa per liberare il pieno potenziale dell'IA in modo sicuro, conforme e sostenibile.

Quando la sovranità digitale diventa un fattore competitivo: perché l'intelligenza artificiale gestita non è un'opzione, ma una strategia di sopravvivenza.

La gestione dell'intelligenza artificiale all'interno delle strutture aziendali si trova a un punto di svolta cruciale. Quello che solo pochi anni fa era considerato un tema sperimentale marginale si sta evolvendo in una decisione strategica fondamentale con conseguenze di vasta portata per la competitività, l'innovazione e l'autonomia digitale. La piattaforma di intelligenza artificiale gestita internamente, come soluzione di intelligenza artificiale gestita, rappresenta un cambio di paradigma nel modo in cui le organizzazioni affrontano la tecnologia più trasformativa del nostro tempo.

Il mercato globale delle piattaforme di intelligenza artificiale ha già raggiunto la considerevole dimensione di 65,25 miliardi di dollari nel 2025 e si prevede che raggiungerà i 108,96 miliardi di dollari entro il 2030, con un tasso di crescita medio annuo del 10,8%. Tuttavia, queste cifre mascherano la trasformazione fondamentale in atto. Non si tratta semplicemente di crescita del mercato, ma di riorganizzazione della creazione di valore aziendale attraverso sistemi intelligenti in grado di agire, apprendere e prendere decisioni in modo indipendente.

In Germania, il 27% delle aziende utilizza ora l'intelligenza artificiale nei propri processi aziendali, rispetto al solo 13,3% dell'anno scorso. Questo raddoppio in un anno segna un punto di svolta. La riluttanza sta cedendo il passo alla consapevolezza che astenersi dall'IA non è più una posizione neutrale, ma rappresenta piuttosto uno svantaggio competitivo attivo. Le aziende prevedono aumenti di produttività di oltre il 10% grazie all'uso dell'IA, un fattore non trascurabile in un periodo di incertezza economica e carenza di competenze.

La distribuzione settoriale dell'adozione dell'IA è particolarmente significativa. I fornitori di servizi IT sono in testa con il 42%, seguiti dalla consulenza legale e fiscale con il 36% e dalla ricerca e sviluppo, anch'essa con il 36%. Questi settori sono accomunati dall'elaborazione intensiva di dati strutturati e non strutturati, dall'elevata intensità di conoscenza dei loro processi lavorativi e dal legame diretto tra elaborazione delle informazioni e creazione di valore. Questi settori rappresentano i primi indicatori di uno sviluppo che si estenderà a tutti i settori dell'economia.

La razionalità economica delle piattaforme di intelligenza artificiale interne

La decisione di implementare una piattaforma di intelligenza artificiale gestita internamente segue una logica economica complessa che va ben oltre il semplice confronto dei costi. Il costo totale di proprietà delle tipiche implementazioni di intelligenza artificiale comprende molto più degli ovvi costi di licenza e infrastruttura. Si estende all'intero ciclo di vita, dai costi di acquisizione e implementazione, alle spese operative e ai costi nascosti, fino ai costi di uscita.

I costi di implementazione per i progetti di intelligenza artificiale variano notevolmente a seconda del caso d'uso. Le soluzioni di chatbot semplici vanno da 1.000 a 10.000 euro, mentre l'automazione del servizio clienti costa tra 10.000 e 50.000 euro. L'analisi predittiva per i processi di vendita varia da 20.000 a 100.000 euro, mentre i sistemi di deep learning personalizzati partono da 100.000 euro senza limiti massimi. Tuttavia, queste cifre riflettono solo l'investimento iniziale e sottostimano sistematicamente i costi totali.

Uno studio dimostra che solo il 51% delle organizzazioni è in grado di valutare in modo affidabile il ritorno sull'investimento (ROI) dei progetti di intelligenza artificiale. Questa incertezza deriva dalla complessità delle catene del valore permeate dai sistemi di intelligenza artificiale e dalla difficoltà di quantificare gli effetti indiretti. Le aziende che utilizzano strumenti di ottimizzazione dei costi di terze parti segnalano un livello di fiducia significativamente maggiore nei calcoli del ROI, evidenziando la necessità di strutture di governance professionali.

Si prevede che i budget mensili medi per l'IA aumenteranno del 36% nel 2025, riflettendo un significativo spostamento verso iniziative di IA più ampie e complesse. Questo aumento non è uniforme in tutte le aziende, ma è concentrato nelle organizzazioni che hanno già implementato con successo progetti di IA più piccoli e ora desiderano espandersi. Questa dinamica di scalabilità rafforza significativamente l'importanza di una decisione strategica sulla piattaforma.

In questo contesto, la distinzione tra soluzioni basate su cloud e on-premise sta acquisendo importanza. Mentre le soluzioni cloud offrono minori barriere all'ingresso e consentono una rapida sperimentazione, le implementazioni on-premise possono essere più convenienti con un'intensità di utilizzo sufficiente. La capitalizzazione dei sistemi on-premise, l'ammortamento su più anni e le opzioni di deprezzamento fiscale, combinate con i costi di formazione iniziale per modelli linguistici di grandi dimensioni su dati aziendali, rendono le soluzioni on-premise economicamente vantaggiose in fase di scalabilità.

I modelli di prezzo dei fornitori esterni di intelligenza artificiale seguono logiche diverse. I modelli basati su licenza offrono sicurezza nella pianificazione con elevati investimenti iniziali. I modelli pay-per-use basati sul consumo consentono flessibilità di fronte a una domanda fluttuante, ma possono portare a un aumento esponenziale dei costi in caso di utilizzo intensivo. I modelli di abbonamento semplificano la pianificazione finanziaria, ma comportano il rischio di pagare per capacità inutilizzata. Gli approcci freemium attraggono i clienti con funzionalità di base gratuite, ma i costi possono aumentare rapidamente con la scalabilità.

Un esempio pratico illustra la dimensione economica. Un'azienda con dieci dipendenti, ognuno dei quali dedica otto ore alla settimana alla reportistica, impegna 3.600 ore lavorative all'anno in questa attività. Una soluzione di intelligenza artificiale che riduce questo tempo a un'ora per report consente di risparmiare 2.700 ore lavorative all'anno. A una tariffa oraria media di 50 euro, ciò equivale a un risparmio sui costi di 135.000 euro all'anno. Anche con costi di implementazione di 80.000 euro, l'investimento si ripaga entro sette mesi.

Un'analisi complessiva degli investimenti in IA mostra che le aziende con la più elevata maturità in IA registrano un ritorno sull'investimento fino a sei punti percentuali superiore rispetto alle aziende con un'adozione limitata. Quasi due terzi degli utenti di IA, in particolare il 65%, sono soddisfatti delle proprie soluzioni di IA generativa. Ciò sottolinea che il valore economico dell'IA non è ipotetico, ma misurabile e realizzabile.

Governance, protezione dei dati e conformità normativa

Il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) europeo e la legge UE sull'intelligenza artificiale creano un quadro normativo che non solo abilita, ma impone di fatto piattaforme di intelligenza artificiale interne. Per sua stessa natura, il GDPR richiede responsabilità, minimizzazione dei dati, limitazione delle finalità e trasparenza nel trattamento dei dati personali. Questi requisiti si scontrano fondamentalmente con i modelli di business di molti fornitori esterni di intelligenza artificiale, basati sulla raccolta dati, sull'addestramento dei modelli con i dati dei clienti e su processi decisionali poco trasparenti.

L'AI Act introduce una classificazione dei sistemi di intelligenza artificiale basata sul rischio, che va dalle classi proibite a quelle ad alto rischio fino a quelle a rischio minimo. Questa categorizzazione richiede una documentazione completa, test, processi di governance e supervisione umana per i sistemi ad alto rischio. Le organizzazioni devono essere in grado di dimostrare che i loro sistemi di intelligenza artificiale non producono effetti discriminatori, sono trasparenti nei loro processi decisionali e sono costantemente monitorati per individuare eventuali distorsioni.

La sovranità dei dati si sta evolvendo in un imperativo strategico. Si riferisce alla capacità di stati o organizzazioni di mantenere il controllo sui propri dati, indipendentemente da dove siano fisicamente archiviati o elaborati. I sistemi di intelligenza artificiale sovrani archiviano e gestiscono modelli e dati di intelligenza artificiale nel rispetto delle normative e delle limitazioni nazionali o regionali. Controllano chi ha accesso ai dati e dove vengono addestrati i modelli.

L'implementazione di sistemi di intelligenza artificiale conformi al GDPR richiede diverse misure chiave. La privacy by design e la privacy by default devono essere integrate nell'architettura del sistema fin dall'inizio. Le valutazioni d'impatto sulla protezione dei dati (DIP) sono obbligatorie per praticamente tutti i moderni strumenti di intelligenza artificiale, a causa dell'elevato rischio per i diritti degli interessati. È essenziale una documentazione completa di tutti i flussi di dati, delle finalità del trattamento e delle misure di sicurezza. Le clausole contrattuali standard per i trasferimenti internazionali di dati sono indispensabili quando i dati lasciano l'UE.

L'attuazione pratica di questi requisiti varia notevolmente a seconda degli scenari di implementazione. Le soluzioni basate su cloud dei grandi provider statunitensi operano spesso nell'ambito del Quadro normativo UE-USA sulla privacy dei dati, che, tuttavia, è soggetto a una maggiore incertezza giuridica a seguito della sentenza Schrems II. Le aziende devono condurre valutazioni d'impatto sui trasferimenti e dimostrare che i trasferimenti di dati sono conformi ai requisiti del GDPR.

L'archiviazione dei dati dei prompt presenta un rischio particolare. Google Gemini archivia i prompt fino a 18 mesi, il che può causare significativi problemi di conformità in caso di inserimento accidentale di dati personali. Sebbene Microsoft Copilot offra strumenti di governance completi con Microsoft Purview, questi devono essere configurati correttamente per essere efficaci. ChatGPT Enterprise consente la separazione dei dati di utilizzo e di addestramento e offre server ubicati nell'UE, ma richiede accordi contrattuali appropriati.

Disporre di una piattaforma di intelligenza artificiale interna offre vantaggi cruciali. I dati non escono mai dall'infrastruttura aziendale, riducendo al minimo i rischi per la privacy e semplificando la conformità. Il controllo completo su restrizioni di accesso, procedure di elaborazione e verificabilità viene automaticamente ottenuto tramite la gestione interna. Le aziende possono personalizzare le policy di governance in base alle proprie esigenze, senza dover ricorrere a policy generiche dei fornitori.

L'istituzione di una struttura di governance formale per l'IA dovrebbe essere a livello dirigenziale, idealmente con un Chief AI Officer o un AI Governance Committee. Questo livello di leadership deve garantire che le strategie di IA siano allineate con gli obiettivi aziendali generali. Ruoli e responsabilità chiari per i data steward, i responsabili dell'IA e i responsabili della conformità sono essenziali. Lo sviluppo di policy di IA ripetibili che fungano da standard per i livelli di servizio facilita la scalabilità e l'inserimento di nuovi dipendenti.

La trappola del vendor lock-in e l'importanza dell'interoperabilità

Il vendor lock-in sta diventando un rischio strategico critico nell'era dell'intelligenza artificiale. Affidarsi agli ecosistemi proprietari dei singoli fornitori limita la flessibilità a lungo termine, aumenta i costi e limita l'accesso alle innovazioni esterne al sistema scelto. Questa dipendenza si sviluppa gradualmente attraverso una serie di decisioni individuali apparentemente pragmatiche e spesso diventa evidente solo quando il passaggio a un altro fornitore è già diventato proibitivo.

I meccanismi di lock-in del fornitore sono molteplici. Le API proprietarie creano dipendenze tecniche perché il codice applicativo viene scritto direttamente sulle interfacce specifiche del fornitore. La migrazione dei dati è complicata da formati proprietari e da costi di uscita elevati. Gli obblighi contrattuali con impegni a lungo termine riducono il potere negoziale. Il lock-in del processo si verifica quando i team vengono formati esclusivamente sugli strumenti di un singolo fornitore. I costi del cambio di fornitore – tecnici, contrattuali, procedurali e relativi ai dati – aumentano esponenzialmente nel tempo.

Quasi la metà delle aziende tedesche sta riconsiderando la propria strategia cloud a causa delle preoccupazioni relative all'aumento dei costi e alla dipendenza. Il 67% delle organizzazioni sta già cercando attivamente di evitare un'eccessiva dipendenza da singoli fornitori di tecnologie di intelligenza artificiale. Questi dati riflettono una crescente consapevolezza dei rischi strategici delle piattaforme proprietarie.

I costi della dipendenza si manifestano a più livelli. Gli aumenti di prezzo non possono essere compensati passando alla concorrenza se la migrazione è tecnicamente o economicamente irrealizzabile. Il ritardo di innovazione si verifica quando modelli o tecnologie avanzate diventano disponibili al di fuori dell'ecosistema scelto ma non possono essere utilizzati. Il potere contrattuale si erode quando il fornitore sa che il cliente è di fatto intrappolato. L'agilità strategica si perde quando la propria roadmap è legata a quella del fornitore.

Un esempio ipotetico illustra il problema. Un'azienda di vendita al dettaglio investe ingenti somme nella piattaforma di marketing AI completa di un fornitore. Quando un concorrente di nicchia offre un modello predittivo di abbandono significativamente superiore, l'azienda scopre che cambiare è impossibile. La profonda integrazione delle API proprietarie del fornitore originale con i sistemi di dati dei clienti e l'esecuzione delle campagne implica che una ricostruzione richiederebbe oltre un anno e costerebbe milioni.

L'interoperabilità funge da antidoto al vendor lock-in. Si riferisce alla capacità di diversi sistemi, strumenti e piattaforme di intelligenza artificiale di interagire in modo fluido, indipendentemente dal fornitore o dalla tecnologia sottostante. Questa interoperabilità opera su tre livelli. L'interoperabilità a livello di modello consente l'utilizzo di più modelli di intelligenza artificiale di diversi fornitori all'interno dello stesso flusso di lavoro senza modifiche all'infrastruttura. L'interoperabilità a livello di sistema garantisce che l'infrastruttura di supporto, come la gestione dei prompt, i guardrail e le funzioni di analisi, funzioni in modo coerente su diversi modelli e piattaforme. L'interoperabilità a livello di dati si concentra su formati di dati standardizzati come schemi JSON ed embedding per uno scambio di dati fluido.

Standard e protocolli svolgono un ruolo centrale. I protocolli agente-agente stabiliscono un linguaggio comune che consente ai sistemi di intelligenza artificiale di scambiare informazioni e delegare compiti senza l'intervento umano. Il protocollo di comunicazione mesh crea una rete aperta e scalabile in cui gli agenti di intelligenza artificiale possono collaborare senza lavoro ridondante. Questi protocolli rappresentano un passo avanti verso ecosistemi di intelligenza artificiale aperti che evitano il lock-in del fornitore.

L'architettura modulare, progettata per proteggere dalle dipendenze, consente la sostituzione di singoli componenti di intelligenza artificiale senza richiedere una riprogettazione completa del sistema. Una piattaforma indipendente dalla tecnologia, ad esempio, consente di modificare il Large Language Model sottostante senza dover reimplementare l'intera applicazione. Questo approccio riduce la dipendenza da un singolo stack tecnologico di oltre il 90%.

Le piattaforme no-code rafforzano ulteriormente l'indipendenza dagli sviluppatori esterni e aumentano l'autonomia dei reparti aziendali. Quando gli utenti aziendali possono configurare e personalizzare autonomamente i flussi di lavoro, si riduce la dipendenza da team di sviluppo specializzati, che potrebbero avere familiarità solo con un ecosistema di fornitori specifici.

La raccomandazione strategica è quindi: entrare consapevolmente nelle dipendenze, ma proteggere le aree critiche. Alternative e opzioni di uscita dovrebbero essere pianificate per i processi mission-critical. Mantenere la disponibilità a sperimentare nuovi servizi, ma integrarli in modo approfondito solo dopo un'attenta valutazione. Monitorare costantemente lo stato di salute dei provider e la disponibilità di alternative. Perseguire una strategia di adattamento evolutivo quando le condizioni o le esigenze del mercato cambiano.

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Prontezza organizzativa e crisi di competenza

La disponibilità tecnologica di soluzioni di intelligenza artificiale non si traduce automaticamente in una preparazione organizzativa per un loro utilizzo efficace. Il divario di competenze in intelligenza artificiale descrive la discrepanza tra la domanda in rapida crescita di ruoli legati all'intelligenza artificiale e i talenti qualificati disponibili. Oltre il 60% delle aziende fatica a reclutare esperti di intelligenza artificiale. Questo divario non riguarda solo le competenze di programmazione o data science, ma anche la combinazione di competenze tecniche, acume commerciale, capacità di problem solving e considerazioni etiche.

La carenza globale di talenti nel settore dell'IA raggiungerà dimensioni critiche entro il 2025. La domanda supererà l'offerta con un rapporto di 3,2 a 1 in tutti i ruoli chiave, con oltre 1,6 milioni di posizioni aperte e solo 518.000 candidati qualificati. Lo sviluppo LLM, MLOps ed etica dell'IA mostreranno i colli di bottiglia più gravi, con punteggi di domanda superiori a 85 su 100 ma punteggi di offerta inferiori a 35 su 100. Il tempo medio di copertura per le posizioni in ambito IA sarà di sei-sette mesi.

Le aspettative salariali per i ruoli di intelligenza artificiale sono superiori del 67% rispetto alle posizioni software tradizionali, con una crescita annua del 38% per tutti i livelli di esperienza. Questa dinamica dei prezzi riflette il fondamentale squilibrio tra domanda e offerta e rende il reclutamento una sfida finanziaria per molte organizzazioni.

L'intelligenza artificiale non sta cambiando solo i sistemi tecnologici, ma anche le strutture organizzative, i processi di lavoro e la cultura aziendale. La gestione del cambiamento sta diventando un fattore critico di successo per le implementazioni di IA. Uno studio IBM del 2022 individua nella mancanza di conoscenze il problema principale nell'utilizzo dell'IA. Persino giganti della tecnologia come Microsoft hanno inizialmente faticato a convincere i propri dipendenti dei vantaggi dell'IA e a trasmettere le competenze necessarie.

Un'integrazione efficace dell'intelligenza artificiale richiede programmi di formazione completi e iniziative di gestione del cambiamento che coinvolgano tutti i dipendenti. Queste misure portano a una maggiore accettazione delle tecnologie di intelligenza artificiale e a un miglioramento delle competenze della forza lavoro. JPMorgan Chase ha sviluppato la piattaforma COiN per utilizzare l'apprendimento automatico per l'analisi dei documenti legali, risparmiando circa 360.000 ore di lavoro nell'elaborazione di 12.000 contratti all'anno. Tuttavia, il successo dipende dalla capacità dei dipendenti di imparare a utilizzare l'intelligenza artificiale e dalla loro volontà di farlo.

La preparazione organizzativa all'IA non si limita ai soli prerequisiti tecnologici. Richiede l'interazione di competenze tecniche e trasversali, l'allineamento organizzativo e la capacità di creare fiducia nell'IA. I fattori chiave per la preparazione includono fiducia, supporto manageriale, dati, competenze, allineamento strategico, risorse, cultura, innovazione, capacità manageriali, adattabilità, infrastrutture, competitività, costi, struttura organizzativa e dimensioni.

Una caratteristica chiave che contribuisce direttamente a una cultura aziendale pronta per l'IA è una cultura organizzativa basata sui dati. Le organizzazioni che prendono decisioni basate su dati ed evidenze, piuttosto che sull'intuizione o sulla tradizione, hanno maggiori probabilità di essere pronte per l'IA. Una cultura basata sui dati garantisce che i dipendenti a tutti i livelli abbiano gli strumenti e la mentalità per integrare l'IA nei loro processi decisionali quotidiani.

Il ruolo dei change manager dell'intelligenza artificiale sta acquisendo sempre più importanza. Questi professionisti supportano le organizzazioni nella gestione efficace della trasformazione indotta dall'intelligenza artificiale. Si concentrano in particolare sul supporto ai dipendenti durante questo processo di cambiamento, con l'obiettivo di promuovere l'accettazione delle soluzioni di intelligenza artificiale, alleviare le ansie e promuovere la disponibilità ad accogliere il cambiamento. I loro compiti includono la pianificazione, la gestione e l'implementazione dei processi di cambiamento; lo sviluppo di strategie di cambiamento; la comunicazione della visione e dei benefici; la facilitazione di workshop e sessioni di feedback; l'analisi delle esigenze di cambiamento e degli ostacoli all'accettazione; e lo sviluppo di misure di formazione e comunicazione.

Paradossalmente, la gestione di una piattaforma di intelligenza artificiale interna può facilitare lo sviluppo delle competenze. Invece di dover gestire vari strumenti esterni e le loro diverse interfacce, una piattaforma centrale offre un ambiente coerente per l'apprendimento e la sperimentazione. È possibile sviluppare programmi di formazione standardizzati, personalizzati per la piattaforma specifica. Il trasferimento delle conoscenze è semplificato quando tutti utilizzano lo stesso sistema.

Solo il 6% dei dipendenti si sente molto a suo agio nell'utilizzo dell'IA nel proprio ruolo, mentre quasi un terzo si sente decisamente a disagio. Questa discrepanza tra disponibilità tecnologica e capacità umane deve essere affrontata. La ricerca identifica le capacità di problem solving, l'adattabilità e la volontà di apprendere come competenze fondamentali per gestire un futuro guidato dall'IA.

L'incapacità di colmare queste lacune di competenze può portare a disimpegno, aumento del turnover e riduzione delle performance organizzative. Il 43% dei dipendenti che intendono lasciare il proprio incarico dà priorità alle opportunità di formazione e sviluppo. I datori di lavoro che investono in queste aree possono non solo trattenere i talenti, ma anche rafforzare la propria reputazione di organizzazione lungimirante.

Dinamiche di mercato e sviluppi futuri

Il panorama delle piattaforme di intelligenza artificiale sta attraversando un periodo di rapido consolidamento e differenziazione. Da un lato, hyperscaler come Microsoft Azure AI, AWS Bedrock e Google Vertex AI dominano con i loro sistemi integrati di infrastruttura, identità e fatturazione. Questi provider sfruttano i loro ecosistemi cloud esistenti per proteggere gli account da eventuali dislocazioni. I provider pure-play come OpenAI, Anthropic e Databricks, d'altro canto, stanno spingendo i limiti in termini di dimensioni dei modelli, release open-weight ed estensibilità dell'ecosistema.

L'attività di fusioni e acquisizioni ha superato i 50 miliardi di dollari nel 2024, con l'investimento di 15 miliardi di dollari di Meta in Scale AI e il round di finanziamento di 15,25 miliardi di dollari di Databricks come esempi significativi. La progettazione congiunta di hardware sta emergendo come un nuovo punto di forza, con i chip TPU v5p di Google e Trainium2 di Amazon che promettono riduzioni del costo per token e attraggono i clienti verso runtime proprietari.

Nel 2024, la componente software ha dominato il 71,57% della quota di mercato delle piattaforme di intelligenza artificiale, riflettendo la forte domanda di ambienti di sviluppo di modelli integrati che unifichino l'acquisizione, l'orchestrazione e il monitoraggio dei dati. I servizi, sebbene di dimensioni più ridotte, si stanno espandendo a un CAGR del 15,2%, poiché le aziende cercano supporto progettuale e operativo per abbreviare i cicli di ROI.

Le configurazioni cloud rappresentavano il 64,72% del mercato delle piattaforme di intelligenza artificiale nel 2024 e si prevede che cresceranno più rapidamente, con un CAGR del 15,2%. Tuttavia, i nodi on-premise ed edge rimangono essenziali nei carichi di lavoro del settore sanitario, finanziario e pubblico, dove si applicano le regole di sovranità dei dati. Gli orchestratori ibridi che astraggono la posizione consentono alle organizzazioni di addestrare centralmente mentre effettuano inferenze all'edge, bilanciando latenza e conformità.

Particolarmente degno di nota è il passaggio all'intelligenza artificiale privata/edge per la sovranità dei dati, promosso dall'UE e in espansione nei settori regolamentati dell'Asia-Pacifico e degli Stati Uniti, con un impatto stimato dell'1,7% sul CAGR a lungo termine. La spinta normativa verso la verificabilità dei modelli, guidata dall'UE e in attesa dell'adozione federale negli Stati Uniti, aggiunge un ulteriore 1,2% al CAGR a lungo termine.

In Germania, il quadro è eterogeneo. Mentre l'utilizzo assoluto dell'IA nelle aziende si attesta all'11,6%, superando la media UE dell'8%, questo utilizzo è sorprendentemente stagnante dal 2021. Questa stagnazione contrasta con lo sviluppo dinamico di applicazioni di GenAI come ChatGPT e sembra controintuitiva, visti gli effetti positivi sulla produttività.

Tuttavia, un'analisi più approfondita rivela un aumento significativo. Includendo le aziende che hanno dichiarato di utilizzare l'IA in sondaggi precedenti ma che non l'hanno fatto nel 2023 – probabilmente perché i processi di IA sono così integrati che gli intervistati non li considerano più degni di nota – emerge un netto aumento dell'utilizzo dell'IA nel 2023 rispetto al 2021. Ciò suggerisce una normalizzazione dell'IA nei processi aziendali.

Il 91% delle aziende tedesche considera ora l'intelligenza artificiale generativa un fattore importante per il proprio modello di business e la futura creazione di valore, rispetto al solo 55% dell'anno scorso. L'82% prevede di investire di più nei prossimi dodici mesi e più della metà prevede aumenti di budget di almeno il 40%. Il 69% ha definito una strategia per l'intelligenza artificiale generativa, ovvero il 38% in più rispetto al 2024.

I vantaggi che le aziende si aspettano dall'IA includono maggiore innovazione, efficienza, vendite e automazione, nonché opportunità di prodotto e di crescita. Tuttavia, l'arretrato in termini di governance, linee guida etiche e formazione rimane una sfida, e l'uso affidabile dell'IA continua a rappresentare un ostacolo fondamentale.

L'intelligenza artificiale agentica dominerà l'espansione del budget IT nei prossimi cinque anni, raggiungendo oltre il 26% della spesa IT globale, con 1,3 trilioni di dollari nel 2029. Questo investimento, trainato dalla crescita di applicazioni e sistemi abilitati dall'intelligenza artificiale agentica per la gestione delle flotte di agenti, segnala una trasformazione all'interno dei budget IT aziendali, in particolare nel software, verso strategie di investimento guidate da prodotti e servizi basati su una base di intelligenza artificiale agentica.

Le previsioni mostrano un chiaro allineamento tra la crescita della spesa in IA e la fiducia dei leader IT nel fatto che un utilizzo efficace dell'IA possa guidare il successo aziendale futuro. I fornitori di applicazioni e servizi che non riescono a integrare l'IA nei loro prodotti e non li potenziano con agenti rischiano di perdere quote di mercato a favore delle aziende che hanno deciso di porre l'IA al centro della loro roadmap di sviluppo prodotto.

Si stima che il mercato dell'intelligenza artificiale in Germania raggiungerà oltre nove miliardi di euro nel 2025 e si prevede che raggiungerà i 37 miliardi di euro entro il 2031, con un tasso di crescita annuo significativamente superiore allo sviluppo economico complessivo. Il panorama delle startup di intelligenza artificiale in Germania comprendeva 687 startup nel 2024, con una crescita annua del 35%. Berlino e Monaco dominano il panorama delle startup di intelligenza artificiale, rappresentando circa il 50% di tutte le startup di intelligenza artificiale del Paese.

Il 73% delle aziende in Germania ritiene che una chiara regolamentazione dell'IA possa offrire un vantaggio competitivo alle aziende europee, se implementata correttamente. Ciò sottolinea l'opportunità offerta dall'approccio normativo europeo: un'IA affidabile prodotta in Europa può diventare un fattore di differenziazione.

La matrice decisionale strategica per gli scenari di distribuzione

La scelta tra modelli di distribuzione cloud, on-premise e ibridi per le piattaforme di intelligenza artificiale non segue una logica universale, ma deve riflettere i requisiti, i vincoli e le priorità strategiche specifici di ciascuna organizzazione. Ogni modello offre vantaggi e svantaggi distinti che devono essere attentamente valutati in base agli obiettivi aziendali.

I modelli di distribuzione on-premise offrono la massima sicurezza e controllo sui dati e sulla proprietà intellettuale. Dati altamente sensibili, proprietà intellettuale o dati soggetti a rigorosi requisiti di conformità normativa, come nel settore finanziario o sanitario, sono i più adatti a questo scopo. L'elevata personalizzazione consente di adattare i modelli a esigenze specifiche. L'elaborazione locale garantisce una latenza potenzialmente inferiore per le applicazioni critiche in tempo reale. I vantaggi in termini di costi durante la scalabilità derivano dalle opportunità di capitalizzazione e dai minori costi variabili delle transazioni.

Le sfide delle soluzioni on-premise includono elevati investimenti infrastrutturali iniziali, tempi di implementazione più lunghi, la necessità di competenze interne per manutenzione e aggiornamenti e una scalabilità limitata rispetto all'elasticità del cloud. Queste sfide possono essere mitigate scegliendo un partner in grado di offrire un prodotto standard, servizi di configurazione e supporto per l'implementazione on-premise.

L'implementazione cloud offre un time-to-value rapido per la sperimentazione iniziale o la proof-of-concept. Sono richiesti budget di avvio ridotti poiché non sono necessari investimenti hardware. La scalabilità automatica consente l'adattamento a carichi di lavoro variabili. Il rapido go-live per i prodotti standard accelera la creazione di valore. Il fornitore gestisce la manutenzione, la ridondanza e la scalabilità.

Gli svantaggi delle soluzioni cloud si manifestano in costi potenzialmente crescenti in modo esponenziale con un utilizzo intensivo, poiché i modelli pay-per-use diventano costosi in caso di volumi elevati. La differenziazione competitiva è limitata perché i concorrenti possono utilizzare le stesse soluzioni standard. La proprietà dei dati e dei modelli rimane al fornitore, creando problemi di privacy, sicurezza e di vendor lock-in. La limitata personalizzazione limita la sperimentazione avanzata.

I modelli di cloud ibrido combinano i vantaggi di entrambi gli approcci, affrontandone al contempo i limiti. I carichi di lavoro di intelligenza artificiale sensibili vengono eseguiti su cluster bare metal o privati ​​per garantire la conformità, mentre la formazione meno critica viene trasferita al cloud pubblico. I carichi di lavoro a stato stazionario operano su infrastrutture private, mentre l'elasticità del cloud pubblico viene utilizzata solo quando necessario. La sovranità dei dati è garantita mantenendo i dati sensibili on-premise, sfruttando al contempo la scalabilità del cloud pubblico ove consentito.

L'accelerazione dell'intelligenza artificiale attraverso l'intelligenza artificiale generativa, modelli linguistici di grandi dimensioni e carichi di lavoro di elaborazione ad alte prestazioni sta rimodellando i requisiti infrastrutturali. Le aziende necessitano di accedere a cluster GPU, reti ad alta larghezza di banda e interconnessioni a bassa latenza, che non sono distribuite uniformemente tra i provider. Negli ambienti multicloud, le aziende scelgono un provider in base alla specializzazione in intelligenza artificiale, come i servizi TPU di Google o l'integrazione OpenAI di Azure. Negli ambienti cloud ibridi, i carichi di lavoro di intelligenza artificiale sensibili vengono eseguiti on-premise, mentre la formazione viene esternalizzata al cloud pubblico.

Le pressioni normative si stanno intensificando a livello globale. Il Digital Operational Resilience Act dell'UE, il CPRA della California e i nuovi obblighi di sovranità dei dati nell'area APAC impongono alle aziende visibilità e controllo sulla posizione dei dati. Il multicloud offre flessibilità geografica, consentendo l'archiviazione dei dati in giurisdizioni in cui le normative lo richiedono. Il cloud ibrido garantisce la sovranità mantenendo i dati sensibili in sede, sfruttando al contempo la scalabilità del cloud pubblico ove consentito.

L'implementazione pratica di una soluzione di intelligenza artificiale gestita come piattaforma interna segue in genere un approccio strutturato. In primo luogo, vengono definiti obiettivi e requisiti, insieme a un'analisi dettagliata per stabilire se, come e dove l'uso dell'intelligenza artificiale abbia senso. La selezione della tecnologia e la progettazione architettonica considerano componenti modulari che possono essere scambiati in modo flessibile. L'integrazione e la preparazione dei dati costituiscono la base per modelli ad alte prestazioni. Lo sviluppo del modello e la configurazione di MLOps stabiliscono processi di distribuzione e monitoraggio continui.

I vantaggi derivanti da una piattaforma di intelligenza artificiale interna includono tempi di sviluppo ridotti grazie alla standardizzazione e al riutilizzo, processi automatizzati per la formazione, l'implementazione e il monitoraggio, un'integrazione sicura nei sistemi esistenti tenendo conto di tutti i requisiti di conformità e un controllo completo su dati, modelli e infrastrutture.

La piattaforma AI come infrastruttura strategica

Una piattaforma di intelligenza artificiale gestita internamente, in quanto soluzione di intelligenza artificiale gestita, rappresenta molto più di una semplice decisione tecnologica. Costituisce un cambiamento strategico con implicazioni fondamentali per la competitività, la sovranità digitale, l'agilità organizzativa e la capacità di innovazione a lungo termine. I dati di mercato, l'esperienza aziendale e gli sviluppi normativi convergono in un quadro chiaro: le aziende che intendono seriamente adottare l'intelligenza artificiale necessitano di una strategia di piattaforma coerente che bilanci governance, flessibilità e creazione di valore.

La logica economica giustifica un approccio differenziato. Mentre i servizi cloud esterni offrono basse barriere all'ingresso e una rapida sperimentazione, le strutture dei costi cambiano drasticamente a favore delle soluzioni interne man mano che i sistemi si espandono. Il costo totale di proprietà deve essere considerato lungo l'intero ciclo di vita, inclusi i costi nascosti dovuti alla dipendenza dal fornitore, all'esfiltrazione dei dati e alla mancanza di controllo. Le organizzazioni con un utilizzo intensivo dell'intelligenza artificiale e rigorosi requisiti di conformità spesso trovano la soluzione economicamente e strategicamente ottimale nei modelli on-premise o ibridi.

Il panorama normativo europeo, con il GDPR e l'AI Act, rende il controllo interno aziendale sui sistemi di intelligenza artificiale non solo auspicabile, ma sempre più necessario. La sovranità dei dati si sta evolvendo da un requisito preferenziale a un requisito imprescindibile. La possibilità di dimostrare in qualsiasi momento dove vengono elaborati i dati, chi vi ha accesso, come sono stati addestrati i modelli e su quali basi vengono prese le decisioni sta diventando un imperativo di conformità. I ​​servizi di intelligenza artificiale esterni spesso non sono in grado di soddisfare questi requisiti, o lo sono solo con un notevole sforzo aggiuntivo.

Il rischio di dipendenza dal fornitore è reale e aumenta con ogni integrazione proprietaria. Architetture modulari, standard aperti e interoperabilità devono essere integrati nelle strategie di piattaforma fin dall'inizio. La possibilità di scambiare componenti, passare da un modello all'altro e migrare verso nuove tecnologie garantisce che l'organizzazione non diventi prigioniera di un ecosistema di fornitori.

La dimensione organizzativa non deve essere sottovalutata. La disponibilità della tecnologia non garantisce automaticamente la capacità di utilizzarla in modo efficace. Sviluppare competenze, gestire il cambiamento e stabilire una cultura basata sui dati richiede investimenti sistematici. Una piattaforma interna può facilitare questi processi attraverso ambienti coerenti, formazione standardizzata e responsabilità chiare.

Le dinamiche di mercato mostrano che gli investimenti nell'intelligenza artificiale stanno crescendo in modo esponenziale e l'intelligenza artificiale agentica rappresenta la prossima fase dell'evoluzione. Le aziende che gettano ora le basi per un'infrastruttura di intelligenza artificiale scalabile, flessibile e sicura si stanno preparando per la prossima ondata di sistemi autonomi. Scegliere una piattaforma di intelligenza artificiale gestita non significa rinunciare all'innovazione, ma piuttosto puntare a una capacità di innovazione sostenibile.

In definitiva, si tratta di una questione di controllo. Chi controlla i dati, i modelli, l'infrastruttura e, quindi, la capacità di generare valore dall'IA? Le dipendenze esterne possono sembrare convenienti a breve termine, ma a lungo termine delegano competenze strategiche fondamentali a terze parti. Una piattaforma di IA interna, come soluzione di IA gestita, è il modo in cui le organizzazioni possono mantenere il controllo sui propri dati, sulla propria capacità innovativa e, in definitiva, sul proprio futuro in un ambiente e in un'economia sempre più guidati dall'IA.

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