La tecnologia spesso avanza a un ritmo difficile da sostenere. Ogni nuova ondata si costruisce sulla precedente, cambiando il modo in cui le organizzazioni operano e competono. Da nessuna parte questo è più evidente che nell’AI, la più recente e forse la più trasformativa innovazione tecnologica della nostra epoca.
L’AI ha superato la fase dei progetti pilota sperimentali ed è ora una forza determinante per il vantaggio competitivo. Secondo il nuovo 2026 Global AI Report di NTT DATA: A Playbook for AI Leaders, le organizzazioni identificate come AI leader hanno una probabilità quasi 2,5 volte maggiore rispetto alle altre di ottenere una crescita dei ricavi superiore al 10% e 3,6 volte maggiore di sostenere margini di profitto pari o superiori al 15%.
Il report si basa su un’ampia ricerca condotta su oltre 2.500 dirigenti C-level e altri decision maker senior, appartenenti a 15 settori industriali in 35 Paesi. Definisce AI leader le organizzazioni che dispongono di una strategia AI ben definita o in fase di implementazione, di un livello di capacità AI “maturo” o “evoluto” e di profitti significativamente più elevati derivanti dall’AI rispetto ai loro pari.
È chiaro che il riconoscimento del potenziale di business dell’AI non è più il problema. Tuttavia, per molte organizzazioni, l’esecuzione rimane una sfida.
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Quando il cloud non è un’opzione
Consumare l’AI “as a service” tramite il cloud è spesso la soluzione più semplice, ma non sempre è quella giusta — o addirittura possibile. In settori come difesa, sanità, finanza e pubblica amministrazione, il deployment dell’AI on-premises può essere una necessità.
Per le istituzioni pubbliche, si tratta di sovranità digitale — mantenere i dati sensibili all’interno dei confini nazionali. Per finanza e sanità, si tratta di conformità, governance e della necessità di operare all’interno di quadri normativi rigorosi. E per la difesa e altri settori critici, si tratta di sicurezza, privacy e disponibilità, perché devono mantenere i dati in un ambiente locale, dove i sistemi restano resilienti anche quando le reti non lo sono.
A volte la decisione è puramente tecnica, legata a preoccupazioni su bassa latenza, controllo locale o sull’evitare rischi di trasmissione dei dati. Ma il principio è lo stesso: alcune organizzazioni non possono fare affidamento sull’infrastruttura di terzi per far funzionare la propria intelligenza.
Il gap di readiness infrastrutturale
Se non puoi far funzionare l’AI nel cloud, è la tua infrastruttura a dover sostenere il carico. Ma se l’infrastruttura non è abbastanza robusta da tenere il passo con le esigenze di velocità, scalabilità e resilienza dell’AI, diventa rapidamente un collo di bottiglia.
Il modello di AI più potente è inutile se l’infrastruttura su cui gira non è in grado di supportarlo. Purtroppo, molte organizzazioni lo scoprono nel modo più difficile: hanno casi d’uso di business solidi, ma i loro sistemi non sono progettati per sostenerli. Questo divario tra ambizione e un deployment AI affidabile e ad alte prestazioni è ciò che definiamo infrastructure readiness gap.
Trovare il modo migliore per affrontare questa sfida è cruciale. Il nostro report sull’AI mostra che, rispetto alle altre organizzazioni, gli AI leader investono maggiormente nella ricostruzione delle applicazioni core con capacità AI integrate, invece di limitarsi ad aggiunte superficiali.
Le principali sfide nel percorso verso l’AI
Molte organizzazioni si scontrano con un muro quando cercano di scalare l’AI, principalmente per due motivi:
Il translation gap
Questo si verifica quando il team esecutivo definisce un potente caso d’uso di business, come ad esempio: “Migliorare il servizio clienti con un chatbot di GenAI”.
Il passo successivo è tradurre questa esigenza di business in un elenco di requisiti tecnici specifici per i team di rete, storage e computing. Tuttavia, senza un approccio strutturato, ciò che inizia come una visione chiara si dissolve rapidamente in iniziative non coordinate.
Infrastruttura frammentata
I sistemi esistenti potrebbero non essere stati progettati per le esigenze dei carichi di lavoro AI distribuiti. In pratica, questo significa spesso connessioni di rete lente, GPU sottoutilizzate e storage dati frammentato, con conseguenti tempi di addestramento AI lenti, costi elevati e modelli che non performano adeguatamente in produzione.
La baseline AI Readiness Assessment: il ponte verso la chiarezza architetturale
È per questo che la baseline AI Readiness Assessment di NTT DATA rappresenta un punto di partenza fondamentale. È il ponte che collega il tuo caso d’uso di business di alto livello a un blueprint tecnico chiaro — il piano pratico per l’infrastruttura e i sistemi di cui hai bisogno.
Anche se hai già svolto attività strategiche o di trasformazione di alto livello con un consulente, questa valutazione rimane vitale perché va oltre gli obiettivi di business e verifica se la tua infrastruttura è in grado di supportarli.
Cosa facciamo: il focus della baseline
La nostra assessment fornisce rapidamente una visione di alto livello su più aree del tuo ambiente IT.
- Validazione e traduzione dei casi d’uso: Traduciamo ogni caso d’uso di business in un’area di focus tecnico di alto livello. Questo ci aiuta a stabilire quale parte dello stack tecnologico deve evolvere per prima per rendere possibile il tuo caso d’uso.
- Allineamento dei domini: Analizziamo tutti i domini tecnici — sicurezza, data center, rete, computing, storage e osservabilità — per fornire una visione completa del tuo ambiente e garantire che nessuna area critica venga trascurata.
- Passaggio strategico: Il report di baseline ti fornisce le informazioni necessarie per fare il passo successivo. Se è richiesto un approfondimento su specifici domini tecnici, eseguiamo assessment avanzate e mirate per ciascun dominio. Ad esempio, se la performance di rete rappresenta il rischio maggiore, raccomandiamo una advanced data center networking assessment.
Il risultato: stop guessing, start building
Una volta completata la Baseline AI Readiness Assessment, otterrai:
- Un focus più chiaro: Elimini le congetture isolando una o due aree infrastrutturali critiche che richiedono attenzione immediata per procedere con il tuo caso d’uso.
- Una posizione più solida sul rischio: Il report di baseline offre una visione completa dei rischi di sicurezza e conformità associati all’introduzione di carichi di lavoro AI nel tuo ambiente IT.
- Una roadmap accelerata: Passi da un obiettivo di business astratto a una roadmap tecnica concreta e prioritaria, pronta per l’implementazione.
Nell’era dell’AI, l’infrastruttura è strategia. Determina la velocità con cui puoi innovare, l’affidabilità con cui puoi scalare e l’efficacia con cui puoi competere. Non sorprende che il 96% dei leader C-level sia convinto che l’AI accelererà l’innovazione in grado di differenziare il mercato. La visione c’è e, nelle giuste condizioni, con il giusto partner infrastrutturale, può diventare realtà. Non lasciare che un’infrastruttura legacy ti trattenga.
Pronto per iniziare?
Contattaci per effettuare la nostra Baseline AI Readiness Assessment, definire il tuo focus tecnico e trasformare le tue ambizioni AI in una roadmap prioritaria e pronta per l’impresa.
Se è necessaria un’analisi più approfondita, proseguiamo con assessment mirate di deep-dive focalizzate su ciascun dominio tecnico, assicurando che ogni area sia ottimizzata per la AI readiness.
Questo articolo è stato realizzato in collaborazione con Ralf Hustadt, Director: Data & AI Go-to-Market presso NTT DATA.