Estate 2019
Applicazioni
 

20/06/2019

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di Raffaela Citterio

Le infrastrutture ICT nelle aziende che cambiano

La capacità di analisi introdotta dai sistemi di intelligenza artificiale permette di anticipare le necessità infrastrutturali di breve, medio e lungo termine, aumentando di fatto il valore strategico dei dati.

AI

Nel terzo millennio le aziende devono accelerare sempre di più i tempi di realizzazione di nuovi progetti e nuovi processi, e per questo sono necessarie infrastrutture di nuova concezione equipaggiate con le tecnologie più innovative, a cominciare da quelle dell’intelligenza artificiale. Abbiamo approfondito questo tema con Gaetano Correnti, Head of CIO Advisory e partner di KPMG, network globale che fornisce alle imprese avanzati servizi di consulenza direzionale.

Gaetano CorrentiDal vostro osservatorio vedete che le organizzazioni pubbliche e private italiane sono consapevoli del valore dei dati?
Le aziende sono da sempre consapevoli del valore dei loro dati, ed è per questo che continuano a raccoglierli e conservarli in molteplici forme, sia strutturate che non strutturate. Le aziende sono tutte concordi sul fatto che per poter correttamente stimare le esigenze di infrastrutture ICT è necessario disporre di fonti dati estremamente solide. Il problema delle aziende è sempre stato quello di estrarre valore da questi dati trasformandoli in informazioni utili per costruire un modello di consumo delle risorse IT più sofisticato di quello tradizionale, basato sulle serie storiche integrate dalle attività progettuali, e in grado di predire, con il giusto anticipo, anche periodi di picco e di sotto utilizzo delle risorse infrastrutturali. La capacità di analisi introdotta dai sistemi di IA di ultima generazione permette di anticipare, non solo le necessità di medio e lungo termine, ma anche quelle di breve termine aumentando ancora di più il valore strategico dei dati. La capacità associata a modelli di sourcing flessibili permetterà alle aziende di mantenere la spesa in infrastrutture sempre più allineata con le reali necessità del business.

Quali sono i modelli organizzativi e di sourcing delle infrastrutture ICT che possono abilitare nuovi servizi data-driven?
Per poter valorizzare al meglio l’enorme capacità di analisi dello stato e dell’uso delle infrastrutture offerte dalle tecnologie di IA è necessario ricorrere inevitabilmente a modelli di sourcing flessibili, in grado di adattare performance e costi delle risorse infrastrutturali erogate alle reali necessità delle aziende. Questo sta portando progressivamente all’abbandono dei classici modelli di sourcing monolitici, in cui un unico ente, interno o esterno, era responsabile dell’erogazione dei servizi infrastrutturali. Le aziende stanno sempre più adottando modelli di sourcing in cui i servizi sono erogati da più fornitori con un portafoglio servizi simile nei titoli, ma diverso per performance e costi. Attraverso l’analisi dell’IA si è in grado di determinare quale è il provider con il miglior rapporto costi/performance in qualsiasi momento. Dal punto di vista organizzativo, per gestire correttamente questi modelli di sourcing flessibili vediamo che le aziende stanno progressivamente inserendo nelle loro organizzazioni nuove figure professionali denominate ‘service integration manager’, che hanno il mandato di orchestrare e gestire i servizi offerti dai vari fornitori. Ma non è tutto. La rivoluzione introdotta dall’IA sta altresì guidando una revisione di ruoli già presenti all’interno delle organizzazioni IT, come quelli del ‘contract manager’ e del ‘service manager’. Le aziende stanno maturando la consapevolezza che per sfruttare al meglio questi nuovi modelli di multi-sourcing è necessario poter contare su contract manager in grado di introdurre flessibilità nei contratti IT e in grado di monitorare il funzionamento del contratto durante l’erogazione del servizio e, se necessario, revisionarlo con i fornitori. Analogamente è necessario che i service manager, oltre a garantire che performance e qualità dei servizi erogati dai fornitori siano in linea con aspettative e contratti, imparino sempre più a governare l’effettivo uso delle risorse e a gestire le tematiche contabili da e verso i fornitori.

Dal vostro osservatorio, quali modelli privilegiano le organizzazioni italiane?
Quello che osserviamo è che per sfruttare al meglio le tecnologie di IA applicate alle infrastrutture IT è necessario possedere conoscenze approfondite di tali tecnologie, spesso non ancora annoverate nei know-how IT delle aziende medie. Per questo motivo le aziende, nella maggior parte dei casi, preferiscono rivolgersi a fornitori specializzati ricorrendo quindi a soluzioni di outsourcing, sia per implementare soluzioni di IA su infrastrutture gestite internamente, sia per implementare soluzioni end-to-end sfruttando sia l’offerta di IA che l’offerta infrastrutturale disponibile dai principali provider.

Vi sono differenze nell’approccio alle infrastrutture ICT ‘intelligenti’ da parte delle grandi aziende, delle PMI e della Pubblica Amministrazione?
Dal punto di vista degli obiettivi non vi sono sostanziali differenze. Sicuramente diversi sono gli approcci utilizzati per l’adozione. Le PMI stanno approcciando l’adozione di infrastrutture intelligenti per opportunità, introducendole a fronte di iniziative specifiche e adottando principalmente soluzioni ‘out of the box’ disponibili dai principali fornitori per ridurre al minimo i tempi di adozione e sfruttarne immediatamente i benefici. Le grandi aziende, invece, stavano già da tempo sperimentando e analizzando le tecnologie di IA applicate a contesti come chatbot e robotica e ora li stanno applicando alle infrastrutture ICT come logica estensione del loro campo di applicazione. La pubblica amministrazione, invece, risente maggiormente dei tipici processi di approvvigionamento di soluzioni che, se da un lato attraverso le gare garantiscono l’acquisto del miglior bene possibile al miglior prezzo, dall’altro rischiano di rallentare l’adozione e l’applicazione di nuove tecnologie.

Quali sono le principali tecnologie di IA su cui sta investendo il mondo dell’offerta?
Tutti i principali fornitori di servizi stanno integrando tecnologie di IA all’interno delle loro offerte. Un ambito su cui si stanno concentrando gli investimenti è sicuramente quello della diagnostica preventiva. Sfruttando l’elevatissima capacità di analisi dei sistemi di IA è possibile intercettare deviazioni anche minime dei sistemi dai comportamenti standard. Ciò permette di indirizzare, con enorme anticipo, interventi correttivi rispetto a quanto possibile attraverso l’analisi tradizionale permettendo al fornitore di agire proattivamente, invece che reattivamente, ridisegnando totalmente il suo ruolo da puro provider di tecnologia a partner in grado di fornire e gestire sempre infrastrutture IT allineate con le aspettative del business. Anche la gestione degli incidenti beneficia enormemente di questa tecnologia. La capacità di automatizzare la fase di triage, riducendo i tempi necessari ad instradare correttamente gli incidenti, si sta rivelando di altissimo valore aggiunto per i clienti, aumentando il livello di servizio.

Quali sono i mercati verticali più ricettivi?
In questo momento non vediamo mercati più ricettivi di altri. Quello che osserviamo, piuttosto, è che ogni mercato ha driver e tempistiche di adozione differenti. Ovviamente i mercati hi-tech, per loro natura, sono molto più ricettivi alle novità. Altri mercati fortemente ricettivi sono quelli caratterizzati da elevata stagionalità o ciclicità, si pensi ad esempio ai brodcaster di contenuti video quando devono pianificare le risorse infrastrutturali necessarie a supportare il lancio di serie televisive particolarmente attese dal mercato, o la trasmissione di eventi sportivi molto seguiti.

Quali sono i punti di forza e le criticità delle tecnologie di IA applicate alle infrastrutture ICT?
I punti di forza sono sicuramente tutti quelli legati all’elevatissima capacità di analisi offerta dai sistemi di IA e la loro capacità di produrre deduzioni logiche tali per cui è possibile integrarli sotto forma di agenti intelligenti all’interno dei sistemi di gestione delle infrastrutture e suggerire azioni correttive e garantire che lo stato dei sistemi sia sempre quello atteso. I punti deboli delle attuali soluzioni sono legati al loro processo di apprendimento, oggi ancora un po’ farraginoso, e ancora complesso da mettere a punto e personalizzare sui singoli contesti. Questo sta facendo sì che le attuali implementazioni di successo siano più quelle in cui si sono implementate soluzioni di IA cosiddette ‘basilari’, in cui l’implementazione degli algoritmi è partita da ambiti semplici per poi progressivamente espandersi ad ambiti più complessi. Il segreto del successo sta tutto nel riuscire a pianificare correttamente un’adozione graduale senza perdere di vista il disegno complessivo e l’obiettivo finale. Altro rischio è quello di incentivare sempre più la nascita all’interno delle organizzazioni IT del cosiddetto ‘shadow IT’, la presenza cioè all’interno delle aziende di un ‘dipartimento IT’ parallelo a quello tradizionale. Difatti, sfruttando l’elevata automazione e il self-healing messa a disposizione dalle tecnologie di IA, il business potrebbe essere tentato di scavalcare l’IT tradizionale approvvigionandosi e gestendo soluzioni IT in autonomia senza coinvolgerlo, se non in caso di necessità, e ponendolo, quindi, in una condizione di pura reattività, situazione sicuramente non idonea a supportare correttamente il business.

 

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