I 10 Trend Tecnologici Strategici di Gartner per il 2025
4 Novembre 2024
Gli ultimi 2 anni hanno innescato una serie di cambiamenti in ambito IT ad un ritmo spaventosamente rapido. Ed è ormai chiaro a tutti, anche ai più scettici, che è proprio grazie alle tecnologie digitali che siamo stati in grado di far fronte alle criticità causate dalla pandemia.
Il 2022 secondo Gartner sarà l’anno del riscatto: se il 2020 è stato l’anno della resilienza e il 2021 della lotta per la sopravvivenza, quest’anno finalmente le aziende sono pronte con un piano d’attacco per tornare alla crescita.
Questo piano farà affidamento in grossa misura sugli investimenti in innovazione e digitalizzazione: Gartner prevede per il 2022 il tasso di crescita dei budget IT più alto dell’ultimo decennio, 3,6% in più rispetto ai livelli del 2021.
In questo contesto diventa quindi cruciale il ruolo dei responsabili IT, chiamati sempre più a decidere le sorti aziendali con una strategia IT che tenga conto dei principali trend tecnologici che nei prossimi anni si affermeranno come imperativi per la crescita.
Alcuni dei 12 trend isolati da Gartner come strategici per il 2022 sono una conferma delle tendenze già individuate gli scorsi anni, altri si sono appena affacciati all’orizzonte e potrebbero apparire slegati dalla realtà concreta delle aziende, ma è importante per chi opera nel settore IT conoscerli e riconoscerli, la mancata comprensione dell’impatto che questi trend avranno sul business a lungo termine potrebbe portare a un fallimento della strategia IT, ormai imprescindibile dalla strategia di business di un’impresa.
Entro il 2024, le implementazioni di data fabric quadruplicheranno l’efficienza nell’utilizzo dei dati, dimezzando le attività “human-driven” di gestione dei dati.
Che i dati siano sempre stati essenziali per l’efficacia operativa e strategica di un’azienda non è un fatto nuovo. Ma è solo negli ultimi anni che si è iniziato a percepirli come uno degli asset più preziosi a disposizione di un’azienda. Gatner vede nel Data Fabric la risposta al sogno che per deceni ci ha accompagnato, ossia quello di rendere i dati giusti disponibili ovunque, al momento giusto, su più piattaforme e applicazioni.
“In molte organizzazioni dati sono sparpagliati qua e là e spesso possono essere intrappolati in silos”, afferma David Groombridge, VP Analyst di Gartner. “I data fabric possono fornire integrazione e interconnettività tra più silos per sbloccare tali risorse”. I Data fabric sono in grado di sbloccare i dati che possono essere utilizzati dall’intelligenza artificiale e dalle piattaforme di analisi per supportare nuove applicazioni di business e apportare innovazione più rapidamente. “Se i dati sono il nuovo petrolio, il vero valore di un data fabric è la sua capacità di migliorare dinamicamente l’utilizzo dei dati grazie alle sue capacità di Analytics integrate, riducendo fino al 70% le difficoltà legate oggi alla gestione dei dati”, conclude Groombridge.
Entro il 2024, le organizzazioni che adotteranno un’architettura mesh per integrare gli strumenti di sicurezza informatica ridurranno di circa il 90% l’impatto finanziario dei singoli incidenti di cybersecurity.
Cybersecurity Mesh è un’architettura flessibile e componibile che integra servizi di sicurezza ampiamente distribuiti e disparati tra loro.
Si tratta di un approccio più standardizzato e reattivo alla sicurezza informatica che ridefinisce i perimetri della cyber security in base all’identità di una persona o di un oggetto. Può verificare in modo rapido e affidabile identità, contesto e aderenza alle policy in ambienti cloud e non.
Le modalità e i livelli di protezione si modellano sulla base delle diverse esigenze distribuite.
Entro il 2025, il 60% delle grandi organizzazioni utilizzerà una o più tecniche di privacy-enhancing computation nelle operazioni di analisi, di business intelligence o nel cloud computing.
Si tratta di un trend presente già nella classifica Gartner 2021 e raggruppa le diverse tecnologie finalizzate a proteggere il trattamento dei dati personali in ambienti non affidabili.
La premessa è nota: possedere dati sensibili può portare con sé grossi rischi per le aziende, che devono tutelarsi nei confronti delle sempre più stringenti leggi sulla privacy e sulla protezione dei dati dei consumatori.
Le tecnologie di privacy-enhancing computation consentono di pre-trattare i dati sensibili, in modo da poterli sfruttare, senza comprometterne la riservatezza.
Entro il 2025, le piattaforme cloud native fungeranno da base per oltre il 95% delle nuove iniziative digitali, rispetto a meno del 40% nel 2021.
La pandemia e l’impennata dei servizi digitali hanno reso il cloud il fulcro delle nuove esperienze digitali.
Secondo Gartner, nel 2022, le entrate globali del cloud sono stimate in 474 miliardi di dollari, rispetto ai 408 di quest’anno.
“Non esiste strategia aziendale senza una strategia cloud”, ha affermato Milind Govejar, Vice Presidente di Gartner.
Sull’onda di queste riflessioni già nell’aria da diversi anni, molte aziende, spinte da necessità e da un corretto senso d’urgenza, hanno implementato migrazioni in cloud con il cosiddetto modello lift and shift, ovvero hanno portato in cloud applicazioni legacy, adattate al cloud ma non concepite per il cloud.
Questa soluzione temporanea però ha messo in evidenza importanti criticità, soprattutto sul piano economico, in quanto le applicazioni non progettate per il cloud richiedono costi di manutenzione molto alti. Inoltre, non riescono a sfruttare appieno i vantaggi del cloud.
Gartner prevede che a partire dal 2022 si affermeranno sempre più le piattaforme cloud-native, basate su microservizi e container, in grado di ridurre realmente le dipendenze dall’infrastruttura abilitando anche modelli multi cloud, che rendano veramente semplice spostare workload da un cloud all’altro, in base alle esigenze finanziare o tecnologiche dell’azienda.
Entro il 2024, il mantra di progettazione per i SaaS e le applicazioni personalizzate sarà “composable API-first o API-only”, al punto da rendere le applicazioni SaaS tradizionali applicazioni “legacy”.
Secondo Gartner il 2022 sarà l’anno in cui questo emergerà come uno dei trend principali:
le applicazioni componibili semplificano l’utilizzo e il riutilizzo del codice, consentendo alle organizzazioni di ridimensionare le funzionalità aziendali più rapidamente, riutilizzandole e riproponendole per formare applicazioni nuove e diverse, accelerando il time-to-market per nuove soluzioni software e rilasciando valore aziendale.
Entro il 2023, oltre il 33% delle grandi organizzazioni impiegherà analisti nel campo della decision intelligence, inclusa la “decision modeling”.
Si tratta di un approccio pratico per migliorare il processo decisionale organizzativo. Ogni decisione viene modellata come un insieme di processi, utilizzando una combinazione di tecnologie di integrazione dei dati, analytics e automazione basata sull’intelligenza artificiale.
Le organizzazioni si trovano oggi a dover operare in uno scenario dove il livello di complessità e di incertezza di mercato sono sconcertanti.
Diventa di fondamentale importanza saper prendere decisioni accurate e contestualizzate il più rapidamente possibile.
L’intelligenza decisionale può supportare e migliorare il processo decisionale umano e, potenzialmente, automatizzarlo attraverso l’uso di Augmented Analytics, simulazioni e intelligenza artificiale.
Entro il 2024, la spesa per l’iperautomazione aumenterà di 40 volte, rendendo la governance adattiva un fattore di differenziazione nelle prestazioni aziendali.
L’iperautomazione orientata al business è uno dei trend più maturi, già presente nelle previsioni Gartner 2020 e 2021.
Si tratta di un approccio che prevede l’uso orchestrato di più tecnologie, strumenti o piattaforme per identificare, controllare e automatizzare rapidamente il maggior numero possibile di processi aziendali e IT.
In altre parole, tutto ciò che può essere automatizzato deve essere automatizzato.
Questo diventa possibile grazie all’ochestrazione di tecnologie di intelligenza artificiale, machine learning, Robotic Process Automation, soluzioni BPM intelligenti, piattaforme low-code e altri tipi di strumenti di automazione decisionale, dei processi e delle attività.
L’iperautomazione consente la scalabilità, la gestione di operazioni da remoto e un cambiamento radicale del modello di business.
Entro il 2025, il 10% delle imprese che si atterranno alle best practices dell’AI Engineering, genererà almeno tre volte più valore dal proprio impegno in materia di intelligenza artificiale, rispetto al 90% delle imprese che non lo faranno.
Per ingegnerizzazione dell’Intelligenza Artificiale si intende l’automatizzazione degli aggiornamenti di dati, modelli e applicazioni, al fine di semplificare la distribuzione della stessa.
Per poter trarre vantaggio dall’Intelligenza Artificiale, questa deve essere ingegnerizzata, in modo da rendere operativi gli aggiornamenti ai modelli di AI, combinando pipeline di aggiornamento automatizzate con una forte governance dell’IA.
Questo trend nasce dalla constatazione che adottare modelli di intelligenza artificiale non garantisce di per sé un valore per l’azienda, se a monte non viene stabilita una strategia di implementazione, e se non vengono costantemente aggiornati nel tempo tecnologia e processi AI.
Entro il 2023, il 75% delle organizzazioni che sfrutteranno i benefici dell’impresa distribuita realizzerà una crescita dei ricavi del 25% più veloce rispetto alla concorrenza.
Negli ultimi anni abbiamo assistito, complice la situazione di emergenza pandemica, alla trasformazione della tipica azienda tradizionale in una nuova “impresa distribuita”: la diffusione dello smart working ha portato i dipendenti fuori dagli uffici fisici e le necessità di distanziamento sociale hanno accelerato nei consumatori la richiesta di servizi digitali o di esperienze ibride fisico-virtuali.
Risulta evidente che questo processo è ormai irreversibile.
Le aziende devono perciò essere preparate a una duplice sfida: da un lato supportare i propri dipendenti, agevolando il lavoro in mobilità con servizi volti a migliorare la collaborazione, l’automazione e il benessere dello staff; dall’altro devono rivedere e adattare i propri modelli di business alle mutate aspettative dei consumatori, digitalizzando i punti di contatto e creando esperienze virtuali a supporto dei propri prodotti.
Entro il 2026, il 60% delle grandi imprese utilizzerà la Total Experience per trasformare i propri modelli di business e raggiungere livelli di customer ed employee advocacy di prim’ordine.
Letteralmente “Esperienza Totale”, si tratta di una strategia aziendale volta a creare esperienze condivise di alto livello, per favorire il massimo grado di fiducia, soddisfazione, lealtà e sostegno da parte dei vari attori con cui l’azienda si interfaccia (clienti, partner, users, dipendenti).
Questo trend è strettamente correlato con il precedente, perché ha molto a che fare con le nuove esigenze e aspettative emerse negli ultimi anni.
In questo nuovo nuovo modello di economia basato sulla digital experience, Gartner crede che l’esperienza in sé diventerà sempre di più un fattore competitivo di differenziazione.
Normalmente le aziende usano iniziative digitali distinte e separate per migliorare ad esempio la customer experience e la produttività dei dipendenti. Ma con una strategia di business TX, intervenendo nell’intreccio tra customer journey ed employee journey, è possibile raggiungere entrambi questi obiettivi, aumentando i ricavi e riducendo contemporaneamente i costi interni.
Entro il 2024, il 20% delle organizzazioni che vendono sistemi o dispositivi autonomi richiederà ai propri clienti di rinunciare alle disposizioni di indennizzo relative al comportamento appreso dei loro prodotti.
Gli Autonomic Systems sono sistemi fisici o software autogestiti che imparano dai loro ambienti e modificano dinamicamente i propri algoritmi in tempo reale per ottimizzare il proprio comportamento in ecosistemi complessi.
Questi sistemi autonomi creano un insieme agile di funzionalità tecnologiche in grado di supportare nuovi requisiti e situazioni, ottimizzare le proprie prestazioni e difendersi dagli attacchi senza che sia necessario l’intervento umano.
L’intelligenza artificiale è ormai matura al punto che il comportamento autonomo è diventato fattibile, come dimostrato dalle recenti implementazioni in aree come la sicurezza informatica e l’ottimizzazione delle reti di comunicazione.
Entro il 2025, l’Intelligenza Artificiale generativa sarà all’origine del 10% di tutti i dati prodotti, rispetto a meno dell’1% di oggi.
Questo trend fa riferimento all’applicazione dell’Intelligenza Artificiale per autogenerare, che apprende dai dati forniti e genera nuove creazioni simili all’originale ma non uguali.
L’AI generativa ha il potenziale per creare nuove forme di contenuti creativi plausibili, a partire da contenuti esistenti come ad esempio testi o file audio-video, ma anche oggetti concreti, come sostanze chimiche o altri proodtti fisici. L’AI generativa consente ai computer di apprendere il modello sottostante correlato all’input e quindi utilizzarlo per generare contenuti simili.
Secondo Gartner si tratta di un importante trend da tenere d’occhio, che sarà in grado di accelerare i cicli di ricerca e sviluppo in campi che vanno dalla medicina alla creazione di nuovi prodotti.
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