Nel primo articolo di questa analisi sull’adozione dell’AI abbiamo visto come l’entusiasmo per la tecnologia conviva con un divario di consapevolezza: le persone la utilizzano ogni giorno senza saperlo, i professionisti la chiedono pur nutrendo dubbi sulla sua affidabilità e gran parte delle aziende la immagina come una leva immediata, quando invece richiede basi molto più solide. Se la prima fotografia era culturale – cosa sappiamo davvero dell’AI, cosa ci aspettiamo e quanto siamo pronti ad accoglierla – quella che presentiamo oggi riguarda la dimensione meno visibile ma più decisiva della trasformazione: l’infrastruttura tecnica, organizzativa e informativa che permette all’AI di funzionare davvero.
Perché dopo aver superato il rumore del dibattito, la domanda che resta è semplice:di che cosa hanno bisogno le aziende europee per rendere l’AI affidabile, scalabile e integrabile nei processi quotidiani? Le risposte arrivano da un secondo gruppo di ricerche e annunci, che mostrano una convergenza sempre più evidente: senza dati puliti, osservabilità continua, governance robusta e infrastrutture capaci di sostenere agenti autonomi e architetture multimodali, l’AI rimane una promessa incompiuta. “Prima di aggiungere intelligenza ai sistemi, serve capire se quei sistemi possono sostenerla”, osserva Alois Reitbauer di Dynatrace, sintetizzando la sfida che oggi attraversa imprese e istituzioni.
Dati, governance e rischio: il nuovo terreno competitivo
Il valore dell’AI non è nei modelli, ma nei dati che li alimentano. Le organizzazioni europee ne sono ben consapevoli: i dati operativi sono frammentati, la qualità non è sempre garantita, la privacy continua a rappresentare un nodo complesso e le architetture legacy spesso non sono pronte per integrare LLM, agenti e sistemi di automazione. La conseguenza è che molte iniziative restano bloccate tra laboratorio e produzione. Il report Dynatrace mostra con chiarezza la portata del problema: il 50% dei leader considera la qualità dei dati la principale barriera all’affidabilità dell’AI, seguita dalla privacy (45%). Più di due terzi delle decisioni basate sull’AI includono ancora un coinvolgimento umano per verificarne l’accuratezza. “Le organizzazioni devono garantire che i loro sistemi basati sull’AI siano trasparenti, affidabili e scalabili”, afferma Reitbauer. “L’osservabilità diventa il fondamento cruciale per prendere decisioni più intelligenti e promuovere un’automazione sicura ed efficiente”.
A questo si aggiunge un altro fronte emergente: la governance dei dati arricchiti semanticamente. La collaborazione tra SAP e Snowflake va esattamente in questa direzione, permettendo alle aziende di utilizzare data product SAP in tempo reale senza duplicazioni e con una governance unificata. “Connettere dati mission-critical a piattaforme AI scalabili significa accelerare l’innovazione senza sacrificare il controllo”, osserva Christian Kleinerman di Snowflake. È un cambio di paradigma: l’AI non si appoggia più sui dati, ma li capisce, li contestualizza e li armonizza.
Dall’AI aggiunta ai sistemi all’AI come architettura
Le aziende che stanno avanzando più velocemente non considerano l’AI un add-on tecnologico, ma una leva per ripensare i processi. Significa integrare cloud, edge, sicurezza, connettività e piattaforme di orchestrazione in un’unica architettura coerente. La collaborazione tra Dynatrace e ServiceNow si muove esattamente in questa direzione: unire l’osservabilità basata su AI deterministica con i workflow intelligenti di AIOps. “La nostra collaborazione mira ad accelerare il raggiungimento dell’obiettivo Zero Outage”, spiega Rahul Tripathi di ServiceNow. L’ambizione è chiara: sistemi capaci di apprendere, adattarsi e auto-ripararsi.
Sul fronte applicativo, anche Qlik osserva come l’AI stia ridefinendo la business intelligence: “La sfida non è rispondere più velocemente, ma collegare i dati giusti al momento giusto”, ricordano nelle analisi più recenti. L’AI non sostituisce il decision-making, lo rende più proattivo. E mentre l’AI diventa pervasiva nelle operations, cresce il tema – spesso poco discusso – della resilienza IT. ManageEngine mette in guardia: “Automatizzare senza conoscere a fondo ciò che si sta automatizzando significa aumentare il rischio, non ridurlo”. Per questo, le loro ricerche sottolineano l’importanza di controlli granulari, auditabilità e allineamento continuo tra persone, processi e agenti.
È esattamente il tipo di maturità che invoca anche Axiante, ricordando che non è la tecnologia a fallire, ma la scelta del caso d’uso: “L’errore più comune è chiedersi come usare l’AI, anziché quale problema serve davvero risolvere”, sottolinea Romeo Scaccabarozzi. La tecnologia è un mezzo, non il punto di partenza.
Le aziende europee percepiscono questa necessità. Sempre secondo Dynatrace, il 70% ha aumentato i budget dedicati all’osservabilità nell’ultimo anno e il 75% prevede di farlo anche nel successivo. Si investe in sicurezza cloud, rilevamento in tempo reale delle anomalie, automazione dei controlli e monitoraggio continuo dei modelli AI.
L’AI abita l’infrastruttura: il ruolo strategico dell’interconnessione
Mentre le organizzazioni accelerano sull’AI generativa, cresce la consapevolezza che l’infrastruttura debba evolvere con pari velocità. Latenza, vicinanza ai dati, compliance e disponibilità diventano fattori critici per modelli sempre più agentici e multimodali. È qui che il contributo di Equinix offre una prospettiva complementare. La ricerca internazionale dell’azienda mostra come la fiducia nell’AI sia più alta nei giovani (72% degli under 35) rispetto ai profili senior coinvolti nei processi decisionali (41% degli over 55). Un divario che, se non colmato, rischia di rallentare investimenti in infrastrutture digitali robuste, condizione essenziale per l’adozione dell’AI su larga scala.
Il messaggio è chiaro: senza un ecosistema che colleghi data center, cloud, edge e reti ad alte prestazioni, l’AI non può diventare davvero pervasiva. “Se vogliamo sfruttare il vero potenziale dell’AI”, commenta Emanuela Grandi, “dobbiamo aumentare la consapevolezza del suo ruolo e delle infrastrutture che la rendono possibile. L’educazione è parte della competitività”.
Un punto condiviso anche da Cisco, che nelle sue analisi avverte: “La rete è ormai parte integrante dell’esperienza AI: se la latenza cresce, la qualità percepita crolla”. Un modo per dire che l’AI non è solo software: è anche fisicità, vicinanza ai dati, continuità.
Verso un’AI affidabile, osservabile e integrata
L’evoluzione dell’AI non è solo tecnologica: riguarda il modo in cui le aziende progettano processi, governano gli asset informativi e definiscono ruoli e responsabilità tra team, partner e modelli. Per scalare l’AI generativa e agentica serve una nuova alleanza tra infrastruttura, dati, sicurezza e governance.
Gli insight che emergono dai report e dalle ricerche che abbiamo preso in esame convergono su pochi principi chiave:
- non c’è AI senza qualità del dato;
- non c’è valore senza osservabilità e trasparenza;
- non c’è scalabilità senza integrazione tra cloud, edge e reti intelligenti;
- non c’è fiducia senza processi e governance che affianchino la tecnologia.
È la nuova infrastruttura dell’AI: meno visibile, molto più strategica, essenziale per sostenere la competitività europea nei prossimi anni
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