Lo stato dell'AI nelle operazioni IT: l'adozione cresce, la fiducia è in ritardo

L'intelligenza artificiale viene spesso presentata come la risposta alla crescente complessità dell'IT. Il sondaggio di Checkmk IT Tooling in Transition condotto su 262 professionisti IT in oltre 35 paesi suggerisce il contrario: l'AI sta entrando costantemente nelle operazioni quotidiane, ma l'adozione rimane cauta, incoerente e tutt'altro che strategica. Nel frattempo, gli elementi fondamentali (monitoraggio, automazione e decisioni cloud-versus-on-premises) stanno diventando più importanti, non meno.

Ecco qual è la reale posizione dei team IT sull'AI e cosa significa per il monitoraggio.

Nonostante anni di hype sull'AI, gli strumenti basati su AI giocano ancora un ruolo marginale nelle operazioni IT quotidiane. Solo il 27% degli intervistati li considera rilevanti oggi, collocando l'AI in fondo alla classifica. 

Il monitoraggio e l’osservabilità restano le priorità indiscusse, con il 95% degli intervistati che li considera rilevanti. Seguono virtualizzazione e containerizzazione (87%), network management (74%) e incident management (72%). 

Anche la gestione dei log e i sistemi SIEM si posizionano in alto, con il 65% degli intervistati che li ritiene rilevanti. Gli strumenti CI/CD e di automazione seguono al 55%, entrambi ben davanti alle piattaforme cloud, ferme al 44%. 

Il cloud, infatti, sta perdendo slancio. Rispetto al nostro sondaggio del 2023, la sua rilevanza percepita è scesa di 10 punti percentuali, segno che le organizzazioni si stanno allontanando dalla mentalità "cloud-first" verso un approccio più equilibrato.

Questo cambiamento emerge con ancora più chiarezza quando si chiede agli intervistati come progetterebbero oggi la propria infrastruttura. Quasi tre quarti (73%) preferiscono un'architettura ibrida. Il consenso per gli ambienti esclusivamente cloud è crollato, passando dal 55% del 2023 al 21% di oggi. Nel frattempo, più della metà (53%) preferisce ora un'infrastruttura prevalentemente on-premise, integrata da servizi cloud selettivi. 

Il motivo principale è il desiderio di un maggiore controllo sui dati sensibili e di sovranità digitale (60%), seguito da scalabilità e flessibilità (44%), efficienza dei costi (40%) e conformità normativa (31%). Anziché scegliere tra cloud e on-premise, le organizzazioni combinano sempre più spesso entrambi, in base a sicurezza, esigenze operative ed economia, piuttosto che per motivi ideologici.

Quasi nove organizzazioni su dieci (89%) utilizzano oggi l'AI in qualche misura. Ma un'adozione diffusa e strategica resta l'eccezione piuttosto che la regola. Solo il 12% dichiara che l'AI è già integrata nei processi aziendali. Il resto sta ancora sperimentando attraverso progetti pilota (29%), sviluppando una strategia sull'AI (20%) o utilizzandola in modo estemporaneo quando emerge un'esigenza specifica (28%). Solo l'11% non ha ancora adottato l'AI. 

Le ragioni sono chiare. Accuratezza e affidabilità guidano la classifica delle preoccupazioni con largo margine (81%), seguite a ruota da sicurezza e rischi per la privacy dei dati (78%). Al terzo posto le lacune di competenze e la formazione insufficiente (41%), mentre l'incertezza normativa e le strutture di governance poco chiare preoccupano il 29% degli intervistati.

Il principale ostacolo a una più ampia adozione dell'AI non è la tecnologia in sé, ma la fiducia nei risultati e la struttura organizzativa necessaria per utilizzarla in modo responsabile.

Questa esitazione si riflette nell'esperienza reale. Solo il 26% degli utenti AI afferma che la tecnologia ha soddisfatto o superato le aspettative. Quasi altrettanti (22%) dicono che è rimasta al di sotto, mentre la maggioranza (52%) riferisce che l'IA ha mantenuto solo parzialmente le proprie promesse.

Solo circa un intervistato su dieci utilizza attualmente l'AI nel proprio ambiente di monitoraggio, un dato sorprendentemente basso considerando che è proprio lì che ne vedono il maggiore potenziale. Le ragioni diventano evidenti osservando le sfide quotidiane dei team IT.

Il sovraccarico di alert e la conseguente "alert fatigue" rappresentano il problema principale, citato dal 68% degli intervistati. La visibilità limitata negli ambienti ibridi e multi-cloud si colloca al secondo posto, con il 58%.

Non sorprende che gli intervistati ritengano che l'AI possa avere l'impatto maggiore proprio dove queste sfide sono più acute. Il rilevamento delle anomalie (66%) e l'analisi automatica dei log con identificazione della causa radice (63%) guidano la classifica dei casi d'uso dell'AI. Al contrario, l'interesse per chatbot e assistenti virtuali basati su AI (15%) o per la previsione della capacità (10%) è relativamente basso.

Il messaggio è chiaro: i team IT non cercano funzionalità AI appariscenti. Vogliono strumenti pratici che riducano il rumore operativo, accelerino il troubleshooting e li aiutino a concentrarsi su ciò che conta davvero. Questa prospettiva è confermata da un ultimo dato: solo il 2% degli intervistati ritiene che l'AI non abbia alcun valore nel monitoraggio.