Da oltre un decennio, la modernizzazione è un tema centrale per le organizzazioni. Dalla migrazione dei workload verso il cloud all’adozione di modelli operativi digital‑first, gli investimenti si sono concentrati sulla creazione di fondazioni scalabili e agili.
Ma lo scenario è cambiato. Come evidenziato nella nuova guida NTT DATA, Modernization 2.0: How agentic AI is changing the game, la modernizzazione cloud‑native — ovvero la riconfigurazione dei sistemi legacy in microservizi — non rappresenta più il traguardo finale. È piuttosto un passaggio chiave verso la realizzazione di piattaforme intelligenti in grado di abilitare workflow agentici.
Di conseguenza, se la vostra strategia si ferma alla migrazione verso il cloud, siete solo a metà del percorso. Il vero salto evolutivo consiste nel creare ecosistemi intelligenti e adattivi capaci di trasformare il modo in cui operate e competete.
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Dal cloud‑first all’AI‑first
La prima fase della modernizzazione ha introdotto infrastrutture cloud‑native, piattaforme dati unificate e analytics in tempo reale. Queste iniziative hanno ridotto i costi, migliorato la scalabilità, aumentato l’efficienza e la produttività e accelerato l’innovazione. Le organizzazioni sono diventate più agili, con cicli di rilascio più rapidi e decisioni basate sui dati, ponendo le basi per la trasformazione intelligente.
Oggi, tuttavia, l’automazione non è più sufficiente. Le organizzazioni devono integrare l’intelligenza, sotto forma di AI agentica, un approccio che va oltre l’efficienza operativa grazie a sistemi in grado di apprendere, adattarsi e prendere decisioni contestualizzate.
Ecco come questa evoluzione si declina in cinque settori chiave:
- Banking, servizi finanziari e assicurazioni: in un settore fortemente regolamentato, compliance, rilevamento delle frodi e fiducia dei clienti sono elementi centrali. La modernizzazione dei dati e delle applicazioni consente il monitoraggio del rischio in tempo reale, l’underwriting guidato dall’AI e servizi finanziari personalizzati. L’AI agentica eleva ulteriormente il livello, automatizzando le operazioni di routine e prevedendo potenziali criticità.
- Manifatturiero: le fabbriche stanno evolvendo in ecosistemi intelligenti. Infrastrutture modernizzate e piattaforme IoT permettono la manutenzione predittiva e la pianificazione dinamica della produzione. L’AI agentica ottimizza in tempo reale il consumo energetico, le supply chain e il controllo qualità.
- Healthcare: una delle principali sfide è l’interoperabilità dei dati. Fondazioni dati modernizzate rendono le informazioni dei pazienti sicure, accessibili e utilizzabili, abilitando diagnosi supportate dall’AI e percorsi di cura personalizzati. Gli agenti AI possono coordinare autonomamente le agende, monitorare i pazienti e segnalare anomalie ai clinici.
- Retail e consumer: la trasformazione della customer experience è al centro della strategia. Dall’omnicanalità alle raccomandazioni personalizzate, i retailer unificano le interazioni in dashboard integrate. L’AI agentica traduce questi insight in azioni concrete, come l’aggiornamento delle scorte, la personalizzazione delle offerte e la previsione del churn.
- Automotive: il settore corre verso veicoli connessi e software‑defined. La modernizzazione abilita percorsi di vendita digitali, mobility as a service ed ecosistemi di veicoli auto‑aggiornanti. L’AI agentica introduce manutenzione predittiva e decision‑making autonomo a bordo, trasformando ogni veicolo in un sistema intelligente e adattivo.
Come ridurre le barriere alla modernizzazione e all’adozione dell’AI agentica
Nonostante le promesse, scalare l’AI agentica non è semplice. Senza una base dati unificata e una roadmap chiara che allinei tecnologia e obiettivi di business, anche gli agenti AI più avanzati faticano a generare valore.
La guida NTT DATA sulla modernizzazione individua tre sfide principali da superare prima di distribuire l’AI agentica — o qualsiasi AI — su larga scala:
1. La sfida fondativa : gestire un ampio patrimonio legacy
Il pieno potenziale dell’AI agentica resta inaccessibile quando infrastrutture obsolete e sistemi frammentati limitano scalabilità, agilità e integrazione.
Il primo passo consiste nel modernizzare i workload attraverso ambienti cloud‑native che supportino microservizi, automazione e accesso fluido ai dati.
2. La sfida filosofica : ripensare il ruolo dell’AI
L’AI agentica non è un semplice strumento di automazione, ma una forza trasformativa che ridefinisce processi, modelli decisionali e catene del valore. Architetture cloud‑native, tecnologie serverless ed edge intelligence, unite a soluzioni verticali « Service as a Software », permettono di rendere l’AI un partner strategico.
3. La sfida operativa : dimostrare valore concreto
L’ostacolo principale alla scalabilità dell’AI agentica è la capacità di definire e dimostrare un impatto misurabile. Molte organizzazioni si fermano alla fase pilota per mancanza di metriche chiare o dati frammentati.
Il successo richiede KPI e SLA per gli agenti AI direttamente collegati ai risultati di business, supportati da fondazioni dati unificate e di alta qualità.
Un percorso rapido verso la nuova frontiera
La buona notizia è che non è necessario rivoluzionare tutto in una volta. È possibile iniziare con questi passi:
- Valutare la readiness: analizzare infrastruttura, qualità dei dati e punti di integrazione.
- Individuare quick win: identificare casi d’uso ad alto impatto, come il customer service o l’ottimizzazione della supply chain.
- Sfruttare acceleratori: piattaforme di settore e agenti AI preconfigurati accelerano il deployment. La collaborazione con partner come NTT DATA e Google consente di passare dal proof of concept a risultati misurabili in pochi mesi.
L’AI agentica rappresenta la prossima frontiera della modernizzazione. Le organizzazioni che la adottano oggi otterranno un vantaggio competitivo decisivo in termini di efficienza, innovazione ed esperienza cliente.
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