l processo di trasformazione digitale delle imprese sta attraversando una fase di accelerazione, guidata da un interesse crescente verso tecnologie come l’intelligenza artificiale e il machine learning. A confermarlo è una nuova indagine realizzata da S&P Global Market Intelligence per conto di Eaton, che ha coinvolto oltre 1.300 decision maker attivi nei settori dei data center, delle utility, della gestione degli edifici e della manifattura. Lo studio, condotto in otto paesi tra Nord America, Europa e Medio Oriente — con un focus anche sull’Italia — evidenzia come quasi la metà delle organizzazioni intervistate dichiari di essere già nella fase esecutiva della propria strategia digitale.
L’analisi, contenuta nella seconda edizione dell’Eaton Brightlayer Research Report, fotografa un momento in cui l’adozione di soluzioni avanzate non è più soltanto una prospettiva ma una pratica concreta, che coinvolge le infrastrutture critiche dell’impresa e apre scenari operativi profondamente diversi da quelli del passato.
Secondo lo studio, 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
- I data center stanno scalando le proprie potenzialità per soddisfare la domanda in continua crescita – in particolare, si stanno concentrando sull’aggiornamento delle strutture (42,3%), sull’espansione della capacità (38,6%) e sul miglioramento dell’impiego delle performance delle risorse IT (32,8%).
- Le utility risultano sotto pressione. Da un lato, il 55% dei rispondenti di questo settore indica le infrastrutture obsolete come il problema principale, dall’altro ci si aspetta che i requisiti di capacità della rete aumentino in modo significativo nei prossimi 10 anni: il 40% delle organizzazioni prevede fino al 49% di requisiti extra.
- In ambito manufacturing, gli intervistati ritengono che l’intelligenza artificiale possa facilitare la decarbonizzazione e il raggiungimento degli obiettivi ESG (66%), oltre a migliorare il monitoraggio e l’ottimizzazione del consumo energetico (55%) e a potenziare le applicazioni di digital twin (68%) e di manutenzione predittiva (64%).
- I gestori di edifici si stanno invece concentrando sulla trasformazione digitale per raggiungere gli obiettivi di sostenibilità (46%), con la maggior parte dei grandi proprietari di edifici (54%) che prevede, entro il prossimo anno, di installare nuovi sistemi di gestione al fine di ottimizzare il consumo energetico. Molti, infine, vedono l’intelligenza artificiale come uno strumento che, in futuro, potrà aiutare a prevedere l’utilizzo stesso degli spazi (66%).
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.