AI e infrastrutture dati: perché le acquisizioni tech sono in aumento?

Le big tech si trovano in un momento di transizione cruciale. L‘AI e le infrastrutture dei dati stanno rivoluzionando la gestione delle informazioni ed è necessario rispondere a questo slancio di crescita e innovazione.

Grazie alla GenAI, l’intelligenza generativa, molte aziende si stanno trasformando e stanno creando prodotti e servizi nuovi per dare ascolto a un nuovo tipo di domanda da parte dei clienti. Inoltre, stanno cercando di rimanere competitive rispetto alla concorrenza. In questo quadro le acquisizioni tech sono sempre più importanti.

AI e infrastrutture dati: sostenibilità ed etica

A ribadire l’attenzione verso le nuove tecnologie è la crescente integrazione della sostenibilità nei sistemi di business che si basano sulle nuove tecnologie. Si sta lavorando a livello di telecomunicazioni e di produzione di semiconduttori. Questo accade per rispondere al richiamo dell’innovazione, ma in maniera responsabile.

C’è anche una questione legata all’etica e alle normative in materia di AI. L’Unione europea ha già risposto con l’AI Act e l’Italia sta aspettando il via libera del Senato per l’approvazione definitiva del Ddl sull’intelligenza artificiale. Uno dei punti cruciali vede la necessità di bilanciare la globalizzazione con l’autosufficienza e le aziende stanno cercando di dare il proprio apporto mantenendo fede alla propria identità.

Come le big tech stanno rispondendo alle trasformazioni tecnologiche

Le acquisizioni tech sono in aumento perché le aziende hanno capito quanto sia importante rimanere competitivi nel campo dell’AI e nella gestione delle infrastrutture dati. L’intelligenza artificiale generativa sta diventando un aspetto fondamentale per le aziende di software, con un aumento dei ricavi nell’ordine dei miliardi di dollari. Fondamentale sarà trovare il modello migliore di dynamic pricing e rispondere ai paletti fissati dalle normative in costante evoluzione. Inoltre la sostenibilità è possibile grazie alla transizione verso tecnologie più efficienti.

L’industria tecnologica si sta risollevando dopo un periodo complesso – che ha visto l’inflazione e i tassi di interesse in crescita nonché un’incertezza macroeconomica importante – attraverso investimenti nell’IA. La chiave è concentrarsi sul cloud computing e sulla cybersecurity per rispondere alle nuove esigenze di mercato.

Qualche numero esemplificativo

Le aziende non possono affidarsi a dati vecchi e incompleti, hanno la necessità di informazioni contestualizzate e affidabili in tempo reale e, in questo, le Dsp – piattaforme di streaming di dati – sono fondamentali per un accesso semplificato e per il riutilizzo. I sistemi di Machine Learning e il Deep Learning rappresentano un aiuto significativo.

Non a caso, l’89% dei leader IT considera le DSP fondamentali o importanti per il raggiungimento dei propri obiettivi relativi ai dati. Si riscontra un Roi importante, con il 44% dei leader IT che dichiara un ritorno cinque volte maggiore. Ecco allora che il 90% sta aumentando gli investimenti per accelerare  l’innovazione e incrementare il valore dei dati.

Nell’89% dei casi l’intelligenza artificiale sta aiutando a superare molte sfide legate all’accesso ai dati, al controllo qualità e alla governance. Migliora la competizione con un incremento del time-to-market, migliorando la soddisfazione del cliente, abbattendo i silos di dati nel 91% dei casi e molto altro. Abilitano lo shift left nell’integrazione dei dati riducendo i rischi di errore, rendendo l’accesso a dati affidabili più rapido e semplice. Perché poter avere determinate informazioni in tempo reale fa la differenza fra un’azienda competitiva e una obsoleta.

L’enterprise data management con l’AI

La gestione dei dati con l’AI è fondamentale, ecco perché le acquisizioni tech sono in aumento. Ancora non si è raggiunto il top dei risultati e c’è del lavoro da fare in ottica di implementazione aziendale. È necessario automatizzare, semplificare e pulire i dati, analizzarli in maniera virtuosa e renderli sicuri. L’intelligenza artificiale e il Machine Learning possono essere applicati a tutti i livelli, ma la vera sfida è scoprire i dati nascosti e sfruttarli. Ecco come:

• Gli strumenti di data discovery basati sull’intelligenza artificiale scanzionano automaticamente i dispositivi di rete e i repository di data storage, indicizzando i nuovi dati quasi in tempo reale;
• La classificazione automatizzata permette di etichettare i nuovi dati in base a regole predefinite o modelli di machine learning;
• Gli LLM e altri strumenti di elaborazione del linguaggio naturale sono in grado di estrarre dati strutturati da fonti non strutturate.

Cruciale però è avere dei dati di qualità, altrimenti e meglio non averne. Anche in questo caso l’intelligenza artificiale può venirci in soccorso e correggere eventuali errori generati dall’uomo. Ma è altrettanto importante verificare che gli output creati dall’algoritmo siano affidabili. Inoltre, gli strumenti di integrazione dei dati abilitati dall’AI possono rilevare automaticamente le relazioni tra diversi set di dati, consentendo all’organizzazione di collegarli o unirli. Si possono creare cataloghi di dati e si possono migliorare le prestazioni del database analizzando i modelli di workload e ottimizzando l’esecuzione delle query.

L’obiettivo è ottenere il pieno valore dei big data ed è impossibile farlo senza l’ausilio dell’intelligenza artificiale. Con l’AI, quando le infrastrutture dati sono pulite e accessibili, le organizzazioni possono utilizzarli per progetti avanzati di analisi anche grazie all’AI predittiva, che usa i dati storici per prevedere le tendenze future della spesa dei consumatori. Si tratta di una sfida che va colta, cercando di prevedere e sistemare eventuali errori.

Secondo l’Ibm Institute for Business Value, il 59% degli amministratori delegati ritiene che l’intelligenza artificiale rappresenti il presente e il futuro. I dati affidabili sono alla base di un addestramento efficace dei modelli aziendali che servono a risolvere problemi specifici interni e relativi ai clienti. In questo quadro si devono respingere le violazioni e gli attacchi informatici e, .anche in questo caso, è necessario fare degli investimenti importanti. Fondamentale è rispettare le normative e garantire la privacy.

Tuttavia per il 57% degli a.d. sostiene che proprio la sicurezza rappresenti un ostacolo per l’adozione dell’intelligenza artificiale generativa. Per il 45% il vero ostacolo è il rischio che la riservatezza possa essere violata e si ripercuote in settori come la finanza e la sanità. L’obiettivo è applicare strumenti che permettano solo agli utenti autorizzati ad accedere e utilizzare determinati dati. Anche i generatori di dati sintetici possono aiutare generando set che riflettono fedelmente le tendenze generali, rimuovendo i dati sensibili che un’azienda potrebbe non essere autorizzata a utilizzare in determinati modi.