L’85% dei responsabili IT si aspetta che l’intelligenza artificiale aumenti la produttività degli sviluppatori all’interno delle proprie organizzazioni entro i prossimi tre anni e contemporaneamente segnalano un aumento del 39% delle richieste ai team IT solo nell’ultimo anno. Tuttavia, secondo il 62% dei rispondenti la propria azienda non è ancora attrezzata per armonizzare i sistemi di dati per sfruttare appieno le potenzialità dell’intelligenza artificiale, il che rappresenta un ostacolo verso la transizione digitale e una maggiore pressione sui team di lavoro.

È quanto emerge dalla nuova edizione del Connectivity Benchmark Report di MuleSoft, azienda acquisita da Salesforce da quasi sei anni, frutto delle interviste a oltre 1.000 Chief Innovation Officer e responsabili IT a livello globale, condotte per capire meglio le sfide del settore e come le aziende possono sfruttare l’automazione e le API per costruire strategie di intelligenza artificiale efficienti.

La quasi totalità delle aziende intervistate (il 98%) riferisce di aver sperimentato almeno un certo grado di difficoltà in tema di trasformazione digitale e quattro su cinque (l’80%) identificano nei silos di dati il problema principale, mentre il 72% è ancora alle prese con sistemi che sono eccessivamente dipendenti gli uni dagli altri. Mettere a punto efficaci strategie di intelligenza artificiale significa avere una solida strategia di integrazione dei dati al fine di raccogliere i vantaggi del miglioramento dell’efficienza operativa, della produttività e delle esperienze dei dipendenti e dei clienti.

L’intelligenza artificiale è il punto di riferimento: i leader IT prevedono un aumento del 69% del numero LLM (Large Language Model) che utilizzeranno nei prossimi tre anni con l’80% delle aziende che dichiarano di utilizzare già oggi più modelli di intelligenza artificiale predittiva e generativa.

La mancata integrazione è un ostacolo all’innovazione dell’intelligenza artificiale: sebbene l’intelligenza artificiale favorisca l’efficienza e la produttività, dipende fortemente dalla disponibilità di dati integrati. Tuttavia, solo una media stimata del 28% delle app è connessa e oltre il 90% dei leader IT dice che i problemi di integrazione stanno ostacolando l’adozione dell’intelligenza artificiale. La sicurezza e la fiducia rimangono ostacoli all’adozione: il 64% dei leader IT è preoccupato dell’utilizzo e dell’adozione etica dell’IA.

I silos di dati rappresentano un ostacolo significativo al progresso e al valore di business: l’81% degli intervistati afferma che i silos stanno ostacolando gli sforzi di trasformazione digitale. Di conseguenza, c’è sempre più bisogno di una migliore integrazione per unificare tutti i dati aziendali strutturati e non strutturati per alimentare e implementare un’intelligenza artificiale affidabile e pertinente in tutte le funzioni aziendali.

Le aziende hanno difficoltà a connettere i dati con le applicazioni AI: il 72% dei leader IT ritiene che l’infrastruttura attuale delle proprie aziende sia eccessivamente interdipendente e il 62% riferisce di non essere attrezzato per armonizzare i propri sistemi di dati per sfruttare le tecnologie AI. Inoltre, gli insight sui dati non vengono sfruttati: il 75% delle organizzazioni afferma di avere difficoltà a integrare gli insight sui dati nelle esperienze degli utenti, mentre le esperienze digitali dei clienti non sono completamente connesse: solo il 26% delle organizzazioni ritiene di fornire un'esperienza utente completamente connessa su tutti i canali.

I team IT sono spesso responsabili dell’adozione dell’automazione, ma rimangono cauti nel consentire agli stakeholder di business di agire autonomamente: solo il 22% riferisce che la loro strategia per aiutare gli utenti business non tecnici a integrare app e origini dati tramite API è aggiornata. Allo stesso tempo, esiste anche un divario di competenze all’interno dei team IT e colmarlo attraverso la collaborazione strategica e il miglioramento delle competenze sarebbe essenziale perché le aziende possano utilizzare al meglio l’automazione sia per l’innovazione sia per l’efficienza.

“L’efficienza dell’intelligenza artificiale è strettamente connessa alla capacità delle aziende di usare nel modo migliore i dati in loro possesso. I dati del nuovo report di MuleSoft mostrano in modo chiaro che i team IT di oggi sono sempre più consapevoli che la loro capacità di rendere operativa l’intelligenza artificiale e di promuovere il valore del business e del cliente dipenderà dalla loro capacità di integrarla con i sistemi esistenti per creare nuove opportunità di crescita”, commenta Davide Andreoni, Senior Regional VP e Head of Italy di MuleSoft.