Secondo la ricerca commissionata dal vendor, meno di un'azienda su quattro (23%) ritiene la tecnologia legacy un ostacolo alla digitalizzazione. Nei settori coinvolti dall’analisi (data center, utility, gestione di edifici e industria manufatturiera), il 29% del campione cita AI e ML a scopo predittivo tra le tecnologie attualmente utilizzate o messe a piano. La Gen AI è già implementata o inserita nei programmi futuri dal 26% delle aziend
Secondo un nuovo studio commissionato da Eaton, noto vendor nella gestione dell'energia, le organizzazioni sono sempre più disposte ad abbandonare le tecnologie tradizionali per cogliere i vantaggi associati all'implementazione di Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning (ML). In particolare, quasi la metà delle aziende (47%) ritiene di trovarsi già in fase di esecuzione della propria strategia di digital trasformation.
Il sondaggio, realizzato da S&P Global Market Intelligence per conto di Eaton, ha raccolto, in otto nazioni tra Nord America, Europa e Medio Oriente, il contributo di 1.381 leader aziendali attivamente coinvolti nei processi di trasformazione digitale dell’organizzazione per cui lavorano, operante nei settori dei data center, delle utility, della gestione di edifici o dell’industria manufatturiera. I risultati dello studio, che ha coinvolto direttamente anche l’Italia, sono illustrati nella seconda edizione dell’Eaton Brightlayer Research Report, intitolato Adoption, execution and expansion in the wake of AI, ed evidenziano come le strategie di digitalizzazione vengano sviluppate sempre più rapidamente in questi settori.
In particolare, meno di un'azienda su quattro (23%) ha dichiarato che la tecnologia legacy rappresenta un ostacolo alla digitalizzazione – nel 2022, alla stessa domanda, ben un interpellato su tre (33%) ne risultava convinto. Le nuove applicazioni di AI e ML, che portano con sé un enorme potenziale di trasformazione per le aziende, sono probabilmente all'origine del netto cambiamento di opinioni (+10%), registrato in un periodo inferiore a 24 mesi.
Tra i principali driver del cambiamento, si evidenziano la necessità di ottimizzare processi e operation (51%) e di ridurre i rischi migliorando conformità normativa, sicurezza e protezione dei dati (49%). Tuttavia, sono proprio la privacy e la sicurezza dei dati (40%) a destare ancora le maggiori preoccupazioni tra gli intervistati.
Alessio Nava, MD & Country Sales Leader Italy di Eaton, ha dichiarato: “Questa ricerca dimostra quanto sia urgente, per le aziende, implementare tecnologie digitali che consentano di sfruttare i vantaggi di AI e ML. Il settore dei data center sarà chiaramente determinante in questo cambiamento, poiché anche i segmenti utility, edifici commerciali e industria manifatturiera, solo per citare alcuni esempi, dipenderanno dai data center per sostenere i propri percorsi di adozione dell’AI. La digitalizzazione supporterà queste industry anche nell’attuazione delle strategie di decarbonizzazione volte a conformarsi alle richieste normative, molte delle quali introdotte a sostegno dell'obiettivo Net Zero al 2050 fissato dalle Nazioni Unite”.
Tecnologie basate sull’AI: quali vengono impiegate e come
Tra le tecnologie attualmente utilizzate o in piano, il 29% dei rispondenti indica AI e ML a scopo predittivo: questa percentuale sale al 43% nel settore manifatturiero, dove l'apprendimento automatico viene impiegato per automatizzare le linee di assemblaggio e migliorare i programmi di manutenzione.
L'AI generativa è invece utilizzata o messa a piano dal 26% degli intervistati, senza sostanziali differenze nei quattro settori analizzati. La Gen AI è utile di per sé, ma ha il potenziale per divenire un ancor più efficace motore di cambiamento quando abbinata all'AI/ML, poiché consente di creare agenti virtuali in grado di agire da soli con intelligenza e autonomia.
Infine, la computer vision è pianificata o implementata dal 21% degli intervistati, anche in questo caso in modo molto simile tra i vari settori. Nel manifatturiero, trova forse però uno sbocco più immediato, aiutando in particolare nelle operazioni di smistamento o di controllo qualità.
Focus sui settori analizzati
In questo scenario, il software Brightlayer di Eaton è un valido alleato per le organizzazioni, poiché semplifica il percorso di digitalizzazione e consente di aumentare il valore operativo, attraverso l’abilitazione di insight basati sui dati e immediatamente sfruttabili. Brightlayer combina la profonda conoscenza del settore di Eaton con AI, ML e la capacità di elaborazione dei big data per supportare in tempo reale i processi decisionali volti all’ottimizzazione della gestione dell'energia.