L’AI sta imponendo una riprogettazione dell’architettura e dell’infrastruttura aziendale
Per anni, i progressi nell’AI hanno significato modelli migliori. Oggi, la principale sfida al progresso è rappresentata dal livello sottostante: l’infrastruttura. Abilitare un’AI privata e sovrana richiede cambiamenti significativi. I sistemi progettati per flussi di dati centralizzati e senza confini faticano a supportare un’AI che deve operare in ambienti controllati e, sempre più spesso, localizzati e fortemente vincolati da giurisdizioni.
Il Global AI Report 2026: Un Playbook per l’AI Privata e Sovrana è il successivo di una serie di contenuti basati sulla nostra ricerca globale.*
Dalla nostra analisi emergono cinque temi principali:
- L’AI sta incontrando un limite, e non è il modello
- La giurisdizione dei dati sta diventando un vincolo architetturale
- Tutti riconoscono il cambiamento; pochi agiscono di conseguenza
- I leader stanno riprogettando in anticipo, creando divergenze competitive
- L’AI privata e sovrana si fonda su ecosistemi strettamente orchestrati
Il playbook esplora:
- Il ruolo della geopolitica e la necessità di un maggiore controllo dei dati
- I fattori che influenzano le scelte infrastrutturali per l’AI nelle organizzazioni
- Perché l’infrastruttura legacy rappresenta un vincolo costante
- Perché costruire un’AI privata e sovrana richiede supporto esterno
- Come un gruppo di leader dell’AI sta ottenendo successo con approcci “AI-first” privati e sovrani
Compila il modulo per accedere al download del playbook.
* I risultati della ricerca derivano da dataset raccolti tramite questionari online svolti tra settembre e ottobre 2025. La ricerca è stata condotta in due fasi, su un campione complessivo di quasi 5.000 decisori senior in oltre 30 mercati e più di una dozzina di settori.
FAQ
Che cos’è la ricerca globale di NTT DATA?
Tutti i contenuti di questo playbook si basano su dati di ricerca raccolti in modo indipendente. Sono state condotte due fasi di ricerca tra settembre e ottobre 2025. I partecipanti sono stati preselezionati e scelti tramite campionamento casuale, sulla base del loro ruolo decisionale o della loro influenza sulle strategie AI e/o tecnologiche della propria organizzazione. La ricerca copre oltre 30 mercati in 5 regioni, più di una dozzina di settori, e si basa su un campione complessivo di quasi 5.000 dirigenti e senior leader.
Che cos’è l’AI privata e sovrana?
L’AI privata si riferisce a sistemi sviluppati in ambienti controllati per proteggere dati sensibili, modelli e operazioni. L’AI sovrana pone l’accento sull’allineamento con giurisdizioni nazionali o regionali, garantendo che infrastruttura, dati e governance rimangano sotto controllo locale. Sebbene spesso si sovrappongano, le organizzazioni possono perseguire uno senza necessariamente adottare l’altro. La nostra ricerca mostra che quasi tutte le imprese stanno valutando questi approcci; circa un terzo sta riuscendo a costruire ciò di cui ha bisogno.
Chi dovrebbe leggere questo playbook?
Questo playbook è rivolto a consigli di amministrazione, CXO, dirigenti business e IT, professionisti dell’AI, strategist IT e a chiunque influenzi il futuro delle operazioni aziendali. Gli insight derivati dalla nostra ricerca globale evidenziano strategie efficaci per adottare l’AI privata e sovrana.
I risultati principali
Il riconoscimento della necessità di un’AI privata e sovrana è quasi universale. Tuttavia, il divario tra ciò che l’AI richiede oggi e ciò che le infrastrutture esistenti possono offrire è in crescita.
- Il 95% delle organizzazioni afferma che l’AI sovrana o privata è importante per la propria strategia AI.
- Il 35% dei Chief AI Officer dichiara che abilitare un’AI privata e sovrana rappresenta una barriera all’adozione, spesso richiedendo cambiamenti significativi all’infrastruttura.
- La maggior parte dei leader AI, quasi il 60%, indica già le restrizioni sui dati transfrontalieri come una sfida rilevante.
- Solo un terzo (29%) delle organizzazioni sta dando priorità all’AI sovrana in modo concreto e nel breve termine.
- Più della metà degli intervistati (51%) indica la complessità di integrazione in ambienti ibridi come una delle principali sfide nell’esecuzione di carichi AI in ambienti privati.
- Solo il 38% delle organizzazioni si dichiara altamente sicuro della propria postura di sicurezza cloud, una base critica per l’AI privata e sovrana.
- I leader dell’AI integrano la sovranità come principio fondamentale di progettazione. Modernizzano l’infrastruttura parallelamente agli investimenti in AI, integrano la governance fin dalle prime fasi e rivalutano i rapporti con gli hyperscaler per preservare flessibilità e controllo. Questo approccio genera una crescita dei ricavi più solida e margini migliori.
- L’AI è entrata in una nuova fase. L’architettura conta quanto gli algoritmi. La sovranità non è più un vincolo all’innovazione: sta diventando il fondamento di un’AI affidabile, scalabile e resiliente, oltre che un fattore determinante per il successo aziendale nel lungo periodo.
Leader AI: i dati chiave
più propensi ad adottare un approccio sovrano
ritiene l’AI sovrana/privata estremamente importante per la strategia AI
vede nell’AI sovrana un vantaggio competitivo maggiore
Comprendere le implicazioni per settori e regioni
Il Global AI Report 2026: Un Playbook per l’AI Privata e Sovrana si basa sugli insight di quasi 5.000 dirigenti senior in oltre 30 mercati e più di una dozzina di settori, tra cui automotive, manifatturiero, bancario, assicurativo e altri. Esplora le sfide e le opportunità specifiche dell’AI privata e sovrana per diverse regioni e industrie.
Accedi al report completo o leggi il comunicato stampa per saperne di più.
Ulteriori insight per i leader aziendali
L'infrastruttura
sta diventando la principale sfida per l’innovazione e il vantaggio competitivo nell’AI.
I leader AI
considerano la sovranità un principio fondamentale di progettazione e registrano migliori risultati in termini di ricavi e crescita.
Il vantaggio competitivo
dipende dalla progettazione di ambienti AI localizzati con flussi di dati rapidi e sicuri.
Il successo
si basa su ecosistemi AI multiprovider complessi e strettamente orchestrati.
Ulteriori insight per i professionisti dell’AI
L'infrastruttura legacy
rimane il principale ostacolo al deployment dell’AI su larga scala.
L'orchestrazione dell’ecosistema AI
va oltre il semplice assemblaggio di tecnologie.
I modelli ibridi
determinano dove risiedono i dati sensibili, mentre l’intelligenza resta in ambienti controllati.
Le dimensioni di progettazione
comprendono territorio, operazioni, tecnologia e requisiti legali e normativi.
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