AI in azienda: Un allerta per i nuovi rischi operativi

L’integrazione dell’intelligenza artificiale nei sistemi aziendali sta diventando sempre più profonda, modificando non solo le operazioni quotidiane ma anche la responsabilità dei team tecnici. Questo cambiamento coinvolge, in modo significativo, anche gli operatori di telecomunicazioni, obbligati a gestire infrastrutture e servizi digitali sempre più complessi e automatizzati. La sfida principale per questi team risiede nella garanzia della continuità operativa e nella rapidità di reazione agli incidenti, requisiti essenziali in un contesto in cui l’affidabilità è cruciale.

Rinnovamento delle responsabilità tecniche

I cambiamenti a livello operativo interessano in particolare il Site Reliability Engineering (SRE) e il platform engineering. Queste discipline, già fondamentali per garantire la stabilità e le prestazioni dei servizi digitali, si trovano ora a dover affrontare nuove sfide. Secondo un recente studio di Dynatrace, condotto su oltre 900 responsabili IT, le aziende stanno investendo risorse nell’osservabilità e nell’automazione per gestire carichi di lavoro più intricati, legati all’AI. In effetti, il 67% dei professionisti SRE considera il monitoraggio dei modelli di intelligenza artificiale come un’area di priorità, seguito dal 58% che si concentra sul controllo delle prestazioni e sull’accuratezza.

Secondo le proiezioni, si prevede che entro il 2028 l’80% delle aziende adotterà pratiche SRE a livello organizzativo, un incremento significativo rispetto al 30% del 2024. Un elemento chiave di questa transizione è il supporto crescente da parte dei vertici aziendali, con il 92% delle organizzazioni che afferma di ricevere supporto dall’executive leadership per le iniziative SRE.

Il gap tra sviluppo e operazioni

Tuttavia, una delle criticità emerse dalla ricerca riguarda il divario esistente tra chi sviluppa i modelli AI e chi si occupa della loro gestione una volta implementati. La domanda di strumenti efficaci per la valutazione della qualità dei modelli cresce a un ritmo più veloce della disponibilità di soluzioni capaci di supportarli lungo tutto il loro ciclo di vita. Questo spiega, ad esempio, la recente intenzione di Dynatrace di acquisire Arize, con l’obiettivo di integrare funzionalità di valutazione dell’AI nella propria piattaforma di osservabilità, creando così un ambiente di lavoro più coeso per i team di engineering e operazioni.

Nonostante le tecnologie intelligenti abbiano raggiunto buoni risultati in termini di affidabilità e produttività, i benefici relativi alla riduzione dei costi e ai tempi di risoluzione degli incidenti rimangono al di sotto delle aspettative, evidenziando la necessità di colmare questa lacuna.

La necessità di un approccio integrato

Un altro aspetto critico emerso è la frammentazione delle informazioni. In molte aziende, l’eccesso di fonti e metriche rende difficile stabilire obiettivi chiari per i livelli di servizio. Mentre l’89% degli SRE utilizza indicatori specifici, solo il 40% dichiara di aver incorporato una visibilità adeguata in ogni fase dello sviluppo software. La crescente complessità dei sistemi AI richiede, dunque, un’integrazione e un orchestramento dei dati, per cui le tecnologie devono essere in grado di lavorare insieme in modo sinergico.

L’adozione dell’AI agentica, intuitiva e autonoma, porta a un’ulteriore evoluzione. Molti team di platform engineering puntano a fornire agli sviluppatori strumenti intelligenti per ottimizzare le loro attività. Il 55% dei professionisti, infatti, già utilizza funzionalità AI per automatizzare la risposta agli incidenti, sottolineando così la necessità di un’efficace supervisione umana per garantire risultati ottimali.

Conclusione: Prepararsi al futuro

Il rapporto di Dynatrace suggerisce che mentre il SRE e il platform engineering pongono solide fondamenta per la modernizzazione dell’affidabilità digitale, l’integrazione dell’AI è destinata a ridefinire le regole del gioco. Le aziende italiane, in particolare, devono prepararsi a questa transizione, investendo nell’integrazione di tecnologie e processi per ottimizzare le operazioni e mantenere una posizione competitiva. Solo così potranno affrontare le sfide del futuro, trasformando i dati in azioni efficaci e tempestive.