TRENDS REPORT
2025
Business Insight
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Contenuti
Benvenuti
Spatial Computing
5G Privato
Razionalizzazione del software
Hybrid Cloud
Sicurezza dell’AI
Evoluzione dell'AI
Conclusione
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Il business si muove a ritmo serrato e le aziende si trovano ad affrontare scelte quotidiane: bilanciare l’efficienza, l’eccellenza operativa e le iniziative di innovazione, migliorare l’esperienza di clienti e dipendenti, nonché diversificare gli avanzamenti tecnologici e i flussi di reddito. Nessuna azienda può permettersi di restare ferma in un periodo di così grandi cambiamenti. In qualità di Solutions Integrator leader, Insight supporta i propri clienti in ogni fase del loro percorso decisionale in ambito tecnologico, dalla strategia tecnologica aziendale all’innovazione, dallo sviluppo e gestione delle soluzioni all’hardware, al software e ai servizi necessari per il successo delle soluzioni stesse. Grazie a un Team di esperti molto stimati nelle loro aree di competenza e a un’estesa rete di partner di settore, Insight è in grado di aiutare le aziende a sviluppare le proprie possibilità tecnologiche. Il Trends Report 2025 di Insight EMEA offre un punto di vista unico su dove le aziende dovrebbero far convergere la propria attenzione nel corso del prossimo anno. Offre inoltre una tabella di marcia per i CIO e i responsabili tecnologici che desiderano anticipare le nuove tendenze.
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Il settore di mercato è in fermento, con sviluppatori che fanno progredire la tecnologia AI a un ritmo elevato e aziende che cercano di capitalizzare su questi avanzamenti. La tecnologia è sempre stata di supporto alle strategie aziendali; tuttavia, dall’avvento del cloud pubblico nel 2006 e con il recente sviluppo dell’AI, sta ora propriamente influenzando le strategie aziendali nella maggior parte delle imprese. I dirigenti senior capiscono che l’AI influisce su ogni aspetto dell’azienda, dall’efficienza operativa alla qualità, dall’esperienza digitale alla creatività. Acquisire le risorse necessarie per la produzione di idee, il collaudo e la commercializzazione delle soluzioni in modo costante e rapido rappresenta una nuova sfida per molte aziende. I leader IT dovrebbero rivolgersi ai loro ecosistemi di partner per accelerare lo sviluppo dell’innovazione e delle loro capacità tecniche.
Questa tendenza ha molti aspetti positivi. Sempre più imprese stanno innalzando i profili IT al livello del consiglio di amministrazione, velocizzando il ritmo dell’innovazione in tutte le strutture tecnologiche IT. La spinta più forte all’innovazione nell’IT arriva da team trasversali, composti da ruoli e funzioni diverse, provenienti da tutta l’azienda ma raggruppati intorno al CIO e al CTO, per garantire così la condivisione delle informazioni, dei finanziamenti mirati e una tabella di marcia tecnologica comune e integrata.
Phil Hawkshaw CTO EMEA
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Lo Spatial Computing (o calcolo spaziale) è uno degli argomenti più caldi del momento.
uno sguardo al futuro
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Anche se non è una tematica che tutti conoscono immediatamente, è un argomento cui molte delle più grandi aziende IT stanno rivolgendo la loro attenzione. E quando aziende come Apple e Meta sono coinvolte, sappiamo di essere di fronte a una tecnologia con un enorme potenziale. Il termine spatial computing, coniato nel 2023 dal ricercatore del MIT Simon Greenwold che lo definì come: “L’interazione umana con una macchina in cui la macchina conserva e manipola i riferimenti a oggetti e spazi reali.” Attualmente viene generalmente utilizzato come sinonimo di realtà virtuale o aumentata, che, sebbene ampiamente riconosciute, non descrivono appieno la ricchezza di questa tecnologia. Storicamente, lo spatial computing è stato principalmente considerato come un modo per attrarre i giocatori e nell'intrattenimento. La Realtà Virtuale (VR), la Realtà Aumentata (AR) e la realtà mista (MR) erano considerate tecnologie di nicchia.
Tutto questo è destinato a cambiare. L'organizzazione di ricerca Markets and Markets prevede che lo spatial computing mondiale triplicherà in cinque anni, passando da 99 miliardi di dollari a 280,5 miliardi di dollari entro il 2028. Secondo una ricerca di Omdia, nove aziende su dieci sono in grado di individuare un business case per lo spatial computing all'interno delle proprie organizzazioni, ma solo il 20% ha effettivamente effettuato gli investimenti pertinenti. Perché questo scollamento? Secondo Camille Mendler, autrice del report, non è dovuto alla riluttanza dei dipendenti a indossare i loro visori o a causa del costo dell'attrezzatura, ma perché c'è una mancanza di volontà da parte del management di investire nella tecnologia. Come per tutte le innovazioni, sono necessari investimenti per identificare adeguatamente i casi d'uso, la disponibilità delle piattaforme per l'integrazione e persino lo sviluppo di applicazioni su misura. Tuttavia, quando si tratta di spatial, il costo di questa innovazione è spesso direttamente legato a un miglioramento misurabile dei processi aziendali e i ritorni possono essere sostanziali per i giusti casi d'uso.
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CONTENTS
Conclusion
AI Evolution
Security of AI
Software Rationalisation
Private 5G
Welcome
Contents
Forse ciò che è fondamentale per l'adozione è l'elemento formativo. Lo spatial computing è un approccio nuovo che le aziende spesso faticano a trovare utile. Tuttavia, ci sono segnali che indicano che si tratta di una tecnologia entusiasmante il cui momento è arrivato. La domanda è: come renderla una realtà? Ci sono certamente molte aree in cui lo spatial computing potrebbe essere utilizzato efficacemente. Abbiamo già menzionato il gaming, ma ci sono altri settori industriali in cui questa tecnologia potrebbe lasciare il segno. Lo spatial computing ha molte applicazioni nella sanità: come strumento per formare i medici o per la diagnosi a distanza. Ci sono stati anche diversi esempi di utilizzo in contesti terapeutici con pazienti affetti da malattie mentali. Il settore
i clienti possono diventare acquirenti virtuali ed esaminare diversi stili di abbigliamento a distanza
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del retail sta già introducendo lo spatial computing; I clienti possono diventare acquirenti virtuali ed esaminare diversi stili di abbigliamento a distanza, e può essere utilizzato anche nella produzione. Potrebbe servire come strumento di formazione, ma anche aiutare i processi, ad esempio, monitorando dispositivi remoti in tempo reale. Questo è un ambito in cui i digital twins possono svolgere un ruolo importante. Questo concetto, che prevede l’introduzione di repliche digitali dei prodotti per consentire alle aziende di simulare le loro controparti fisiche, è destinato a diventare sempre più diffuso. L'introduzione di questa tecnologia porterà modi di lavorare più economici e rapidi in un contesto industriale; secondo un sondaggio di Markets and Markets, il 75% degli executive ha dichiarato che un'ulteriore digitalizzazione come questa sarà una parte importante dello sviluppo di nuovi prodotti. Siamo ancora all’inizio del percorso per sfruttare le possibilità offerte da questa tecnologia, ma è indubbio che ci saranno modi nuovi e innovativi per utilizzarla, soprattutto se combinata con l'intelligenza artificiale e collegata al crescente numero di dispositivi IoT.
Stiamo assistendo a un’accelerazione dell’innovazione in questo settore sia da parte dei fornitori di hardware che di software e ci sono molti cross-over nell'IoT, nell'IA, nei big data e nella robotica, dove la combinazione di queste tecnologie offre enormi vantaggi. La qualità e l'immersione della VR stanno aumentando e la stiamo vedendo utilizzata per l'addestramento militare, nelle concessionarie di auto e in ambienti di apprendimento immersivi per ogni genere di cose. Abbiamo visto chirurghi praticare operazioni molto delicate in VR con robotica 3D a feedback tattile che aumenta l'immersione e anche la ritenzione dell'apprendimento coinvolgendo altri sensi. Anche l'AR sta progredendo, in quanto l'hardware aggiunge una elaborazione più veloce per gestire la mappatura 3D in tempo reale di spazi e oggetti che abbiamo davanti; siamo entrati nell'era della realtà aumentata dall'IA. Le persone con disabilità visiva possono essere supportate da occhiali leggeri che scansionano e identificano costantemente gli oggetti davanti a loro e consentono di fare domande in un linguaggio comune per capire di più su ciò che stanno “vedendo” davanti a loro.
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Le aziende continuano ad abbracciare il cambiamento e innovare in questo settore. Non si tratta solo dei visori stessi. I fornitori stanno esaminando diversi approcci per l’input e l’interazione, sia che si tratti di eye tracking, tattilità del polso o comandi vocali potenziati dall'IA. Ci saranno problemi da affrontare. Come per l'IA, ci saranno alcune preoccupazioni sul modo in cui la tecnologia viene applicata e se può essere utilizzata in sicurezza. Non ci sono stati piani governativi per regolamentare lo spatial computing finora, ma le cose potrebbero cambiare. C'è una spinta notevole a rendere i visori meno intrusivi e più confortevoli. Inoltre, il costo rimane una sfida. Questi dispositivi non sono economici, ma si prevede che con l'aumento dell'utilizzo i prezzi diminuiranno. In definitiva, i proprietari delle aziende dovranno pensare a come implementare lo spatial computing in modo confortevole all'interno delle loro organizzazioni. È una tecnologia il cui momento è arrivato: la domanda è se le aziende sono in grado e disposte a sfruttarla al meglio.
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Da oltre un decennio, ha esperienza nel supportare i clienti con la trasformazione digitale e la strategia tecnologica per migliorare l'esperienza dei dipendenti, accelerare il valore aziendale e migliorare i processi aziendali. Workplace & Collaboration La practice Workplace & Collaboration ha l'obiettivo di contribuire a potenziare le organizzazioni e a migliorare l'esperienza degli utenti finali, aiutando a progettare, implementare e trasformare la tecnologia nelle aree della produttività, della collaborazione, della mobilità e del calcolo degli utenti finali.
Anthony Taylor Technology Lead
La fusione tra realtà aumentata (AR), realtà virtuale (VR) e realtà mista (MR) permessa dal calcolo spaziale sta ridisegnando i paradigmi operativi. Per trarre vantaggio da questa tecnologia trasformativa, le aziende possono adottare le seguenti pratiche: 1. Investire in tecnologia, processi e persone: allineare la tecnologia con i processi e il personale per ottimizzarne l’utilizzo e migliorare l’esperienza degli utenti. 2. Promuovere l’innovazione: coltivare un ambiente di innovazione sostenendo l’esplorazione di nuovi concetti di calcolo spaziale attraverso formazione e workshop. 3. Personalizzare le applicazioni: sviluppare applicazioni di calcolo spaziale personalizzate in collaborazione con sviluppatori esperti per rispondere efficacemente a requisiti aziendali specifici.
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4. Integrazione con i sistemi esistenti: garantire la perfetta compatibilità delle soluzioni di calcolo spaziale con l’infrastruttura IT corrente per facilitare lo scambio efficiente di dati. 5. Concentrarsi sull’esperienza dell’utente: dare priorità alla progettazione di interfacce intuitive e al feedback degli utenti per un miglioramento continuo, garantendo l’efficacia e la facilità di utilizzo delle applicazioni. Insight aiuta le aziende a sfruttare il potenziale trasformativo del calcolo spaziale per promuovere l’innovazione e l’efficienza operativa.
Virtual reality for wellbeing: Apax helps to lead the way with Insight
Department for Transport En Route to an Immersive Future
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La diffusione della rete 5G privata
L'aumento dell'Internet of Things (IoT) sembra quasi inarrestabile.
Secondo IoT Analytics*, alla fine del 2024 ci saranno 18,8 miliardi di dispositivi connessi. Ma assisteremo a un'ulteriore crescita. Una ricerca di Exploding Topics* prevede che il numero di dispositivi IoT aumenterà astronomicamente fino a quasi 30 miliardi entro il 2030. Il motivo è semplice: c'è una maggiore necessità (e consapevolezza) di dati precisi e, in molti casi, dati in tempo reale. Potrebbe riguardare qualsiasi cosa: dispositivi di sicurezza, tag RFID per il controllo delle scorte, informazioni su come funzionano le parti mobili e sensori meteorologici. Da un lato, questo ha portato a varie battute sui frigoriferi intelligenti che avvertono che sta per finire il latte, ma, più seriamente, ha portato a maggiori efficienze operative, poiché le aziende con una vasta gamma di dispositivi remoti possono ora monitorare il loro stato continuamente. Tutti questi dati
possono essere combinati con risorse di calcolo più grandi attualmente disponibili e, se integrati con il software di AI, le aziende dispongono di un grande arsenale di informazioni. Si è aperto un dibattito su come questi dispositivi siano connessi, e le scelte sono molteplici. All'interno dell'area del campus, il Wi-Fi è stato ampiamente utilizzato e le opzioni sono sempre più numerose. Attualmente è disponibile la connettività Wi-Fi6, che sarà sempre più utilizzata nei prossimi anni. Un'altra tecnologia di rete che viene ampiamente utilizzata è LoRaWAN, acronimo di Long Range Wide Area Network. Si tratta di una tecnologia simile al Wi-Fi su lunga distanza che consente la comunicazione a lungo raggio tra i dispositivi IoT e le base station ed è estremamente utile per la raccolta di dati industriali in situazioni di bassa potenza.
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Si tratta di una tecnologia che offre una maggiore connettività, poiché può gestire la connettività fino a 15 km di distanza, sebbene non offra una larghezza di banda particolarmente elevata. Tuttavia, la tecnologia cellulare è ampiamente utilizzata. Anche in questo caso, ci stiamo abituando a velocità più elevate. Negli ultimi anni si è passati dal 4G al 5G, spesso a causa dell'obsolescenza dei servizi 2G e 3G; ciò ha comportato la necessità di sostituire molti dispositivi IoT più vecchi. Le organizzazioni, tuttavia, stanno cercando di fare di più con il 5G. Stiamo assistendo a una crescente spinta a utilizzarlo come tecnologia di connettività in situazioni industriali e commerciali. Sebbene il 5G sia stato ampiamente associato alla tecnologia dei telefoni cellulari, le organizzazioni possono trarre vantaggio dall'uso della connettività 5G privata, ovvero l'uso della stessa tecnologia ma limitato a una sola organizzazione.
Stiamo assistendo a una crescente spinta a utilizzare il 5G come tecnologia di connettività in situazioni industriali e commerciali
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Ci sono molti vantaggi nell'utilizzare una rete 5G privata; offrirà velocità notevolmente più elevate e prestazioni più affidabili. Ciò che è particolarmente significativo, tuttavia, è la maggiore sicurezza offerta da un'installazione 5G privata, un fattore vitale quando si ha a che fare con la proprietà intellettuale e i dati dei clienti. Va sottolineato che non c'è nulla di intrinsecamente più sicuro nel 5G privato, ma solo la possibilità per le aziende di impostare i propri controlli. Questa maggiore personalizzazione del 5G è un vantaggio importante per le organizzazioni. Ad esempio, consentirà una maggiore scalabilità quando si gestiscono modelli di traffico insoliti, come fattori stagionali. Può consentire configurazioni relative a un settore specifico, ad esempio, potrebbe esserci la necessità di una maggiore sicurezza in alcuni settori verticali, come le organizzazioni sanitarie con la necessità di gestire cartelle cliniche sensibili o nel settore della difesa, con la sua ovvia necessità di una maggiore protezione. Oltre ai grandi vantaggi nel percorrere la strada del 5G privato, ci sono anche alcune sfide.
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È relativamente elevato in termini di consumo energetico, una questione che molte organizzazioni stanno considerando. È più costoso da gestire rispetto al 5G regolare. Tuttavia, il 5G privato ha un consumo energetico inferiore rispetto al WiFi e non eseguendo più radio su un singolo dispositivo, si ottiene un risparmio energetico intrinseco. Quando si tratta di tecnologia wireless, possono esserci problemi con l'allocazione della larghezza di banda poiché lo spettro può essere razionato. Questo non è necessariamente vero per il 5G privato; tuttavia, le autorità di regolamentazione hanno già allocato porzioni di spettro specificamente per l'uso esente da licenza da parte delle soluzioni 5G private. Questa è solo metà della storia, però. Anche quando lo spettro è stato garantito, è necessario mantenerlo e, storicamente, ciò ha comportato la necessità di competenze specialistiche. Tuttavia, Vodafone ha già dimostrato una base station sotto i $ 1.000 che può essere monitorata utilizzando Raspberry Pi, quindi le aziende sono già attrezzate per un modo più semplice di gestire il 5G privato.
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Nonostante la necessità di queste considerazioni, qualsiasi azienda che intraprenda la strada del 5G privato avrà molti vantaggi per quanto riguarda la futura protezione dell'infrastruttura. Oltre alla maggiore larghezza di banda, alla maggiore sicurezza e alla personalizzazione menzionate in precedenza, ci sarà anche una rete più robusta, che offrirà una disponibilità di servizio molto maggiore e, soprattutto, sarà disponibile sia nelle aree urbane che in quelle remote, dove la rete cellulare pubblica potrebbe non essere disponibile. In futuro, ciò potrebbe significare che le aziende potranno acquistare immobili più economici in aree non collegate alla rete e di collegarli a una rete 5G privata abbinata alla tecnologia satellitare, al fine di avere una proprietà commerciale completamente funzionale a una frazione del costo che si avrebbe posando chilometri di cavi sotto o sopra il terreno. Ciò avvantaggerebbe settori come l'industria mineraria e l'agricoltura, che spesso operano in località con scarse infrastrutture di comunicazione e capacità limitate per la posa dei cavi. Il 5G privato consente quindi ai sensori IOT
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che possono essere alimentati da macchine locali o addirittura dall'energia solare, di raccogliere dati operativi ed efficienti che diventano preziosi per trasformare l'intera operazione. Quando combinato con sistemi basati su cloud, la possibilità di una maggiore automazione robotica diventa una realtà! Un altro esempio sarebbero le navi da crociera e i festival dove potrebbero essere offerti e-Sim per fornire connettività agli ospiti e ai sensori IOT senza la necessità di distribuire centinaia di punti di accesso wireless. Questo è solo un passo avanti per il 5G privato. È una tecnologia che ha molti vantaggi incorporati che, con il suo approccio alla personalizzazione e alla sicurezza, offre un modo più flessibile di gestire i dati.
L'ufficio del CTO
Questo è importante per le organizzazioni. Stiamo vedendo come molte aziende stiano definendo il modo in cui raccolgono, archiviano e utilizzano i dati. Questa è la linfa vitale di molte aziende e le modalità per trasferire tali dati saranno esaminati attentamente. Il 5G privato offrirà un metodo flessibile per gestire i dati in modo più efficiente ed è sicuramente una tecnologia per il futuro.
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Le aziende stanno esplorando l’adozione di reti private 5G. Ecco cinque strategie concrete da considerare: 1. Condurre un’analisi dei bisogni: iniziare a valutare le attuali prestazioni della rete, identificare i punti di debolezza e prevedere i requisiti futuri per adattare l’implementazione privata del 5G alle esigenze dell’azienda. 2. Investire nell’infrastruttura: stanziare risorse per acquistare apparecchiature 5G, tecnologie di edge computing e dispositivi IoT (Internet of Things), assicurando una compatibilità perfetta e un’implementazione scalabile. 3. Favorire la collaborazione tra IT e OT: facilitare la collaborazione tra i Team di Information Technology (IT) e Operational Technology (OT) per consentire un’integrazione fluida e ottimizzare le prestazioni della rete.
4. Dare priorità alla sicurezza: implementare solidi protocolli di sicurezza, aggiornare regolarmente i sistemi e fornire formazione sulla cybersecurity ai dipendenti per salvaguardare i dati sensibili e garantire l’integrità della rete. 5. Collaborare con fornitori esperti: selezionare fornitori affidabili con esperienza nell’implementazione e nella gestione privata del 5G per sfruttare le loro conoscenze e tecnologie per un’implementazione di successo.
Articoli
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La razionalizzazione delle app è la strada per investimenti più intelligenti
Al giorno d'oggi sono disponibili innumerevoli applicazioni per i nostri smartphone.
Sembra che ci sia una app per quasi tutto, che si tratti di seguire il fitness, gestire le finanze, imparare le lingue o ordinare la spesa. Spesso scarichiamo queste app, e ciascuna fornisce valore a modo suo, anche se non sempre le utilizziamo tutte. Questo modello di consumo delle app è entrato anche nel mondo aziendale. Ora, i team possono facilmente cercare, testare, acquistare e utilizzare applicazioni senza alcun intervento dei reparti IT. La semplicità delle applicazioni SaaS - che non richiedono installazione e sono aperte a qualsiasi acquirente - consente ai team di scegliere strumenti che si allineano ai loro flussi di lavoro e obiettivi specific. Questa facilità di accesso ha portato a un aumento del cosiddetto "shadow IT". Le applicazioni vengono adottate senza la conoscenza e la supervisione dei reparti IT. Sebbene ciascuna applicazione possa soddisfare una specifica esigenza organizzativa, questo approccio decentralizzato ha portato a una considerevole "proliferazione delle app" - ovvero a un’eccessiva proliferazione di strumenti che può mettere a dura prova le risorse e i budget IT.
Non si tratta di un problema insignificante, un’indagine di Salesforce stima che il numero totale delle applicazioni usate in media in un’azienda (cloud e on-premise) sia passato da 843 a 1061 nel giro di due anni. Inoltre, una ricerca di Insight suggerisce che le aziende sprecano circa il 30% del loro budget in software indesiderati o non necessari. Gestire un gran numero di applicazioni è una sfida significativa per i reparti IT. Ciascuna applicazione necessita di una licenza, di misure di sicurezza, di integrazione con i sistemi attuali e aggiornamenti regolari. Ciò aggiunge complessità e costi all'organizzazione. Inoltre, alcune applicazioni SaaS possono essere inutilizzate il che aumenta ulteriormente le spese. A causa di questa crescente complessità, la razionalizzazione delle applicazioni è diventata un argomento chiave nelle discussioni sull’IT. La crescita incontrollata del portfolio di applicazioni non è sostenibile. Le organizzazioni cercano sempre più di razionalizzare i loro portafogli di applicazioni per diversi motivi. In primo luogo, l'efficienza dei costi è fondamentale: con l'accumularsi delle
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applicazioni, aumentano anche i costi di licenza, di manutenzione e di gestione, spesso per strumenti raramente utilizzati. In secondo luogo, la razionalizzazione delle applicazioni migliora la sicurezza e la conformità alle normative. Ogni nuova applicazione introdotta nell'ambiente aziendale aumenta il potenziale di rischi per la sicurezza e violazioni dei dati, soprattutto se eseguita senza la supervisione IT. Infine, la razionalizzazione delle applicazioni migliora l'efficienza operativa. Un catalogo software semplificato è più facile da mantenere e consente ai dipartimenti IT di concentrare i loro sforzi sull'innovazione piuttosto che sulla gestione di un complesso mix di applicazioni. Sono numerose le ragioni per cui le organizzazioni stanno cercando di ridurre il numero di applicazioni nel loro panorama IT.
Ogni nuova applicazione introdotta nell'ambiente aziendale aumenta il potenziale di rischi per la sicurezza e violazioni dei dati
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In primo luogo, il contesto economico costringe le aziende a risparmiare rapidamente sui costi. In secondo luogo, le aziende devono dare priorità agli investimenti per la trasformazione digitale sugli strumenti che supportano gli obiettivi aziendali. Infine, la riduzione del numero di applicazioni e di abbonamenti aiuta a ridurre gli sprechi digitali, contribuendo agli obiettivi di sostenibilità a lungo termine (le applicazioni SaaS vengono eseguite in data center che consumano energia e acqua). Gli obiettivi devono essere formalizzati prima di avviare qualsiasi iniziativa di razionalizzazione delle applicazioni. Ad esempio, la priorità è ridurre i costi, aumentare l'efficienza operativa, migliorare la sicurezza o allineare la tecnologia ai risultati aziendali? Conoscere l'obiettivo aiuterà a guidare le decisioni durante tutto il processo. Il campo di applicazione deve anche essere definito per garantire che l'approccio sia gestibile e mirato. Ad esempio, quali unità aziendali, tipi di applicazioni o regioni saranno incluse o escluse? Una volta definiti gli obiettivi e l'ambito, il passo successivo consiste nell'individuare e creare un inventario di tutte le applicazioni in uso.
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L'inventario deve classificare le applicazioni e includere informazioni critiche come la frequenza di utilizzo e la spesa per le licenze di ciascuna applicazione. L'elenco delle applicazioni scoperte può essere molto ampio. Proponiamo un approccio iterativo basato su ipotesi per dare priorità a ulteriori sforzi di ricerca. Ad esempio, durante il primo sprint, se l'obiettivo principale è ridurre il numero di applicazioni con la stessa funzionalità, gli sforzi dovrebbero essere concentrati sulla revisione di alcune delle categorie con il maggior numero di applicazioni (ad esempio, gli strumenti di BI). Se invece la preoccupazione principale fosse la sicurezza dei dati, gli sforzi dovrebbero essere concentrati sull'analisi delle applicazioni che possono rappresentare il rischio maggiore per la sicurezza dei nostri dati, come il cloud storage, i traduttori o le applicazioni GenAI. Il passo successivo è valutare il valore delle applicazioni selezionate. Questo valore sarà determinato da diversi fattori, tra cui l'allineamento funzionale, la compatibilità tecnica, la soddisfazione degli utenti, le considerazioni sui costi, i rischi per la sicurezza e il livello di supporto del
fornitore, ecc. È importante raccogliere input dagli stakeholder, inclusi i proprietari dei prodotti, gli utenti finali, la sicurezza IT o l'architettura aziendale tra gli altri. A questo punto, inizieranno ad emergere le ridondanze tra le applicazioni che hanno lo stesso scopo funzionale. Al termine della valutazione delle applicazioni, si deciderà quali applicazioni mantenere, consolidare, sostituire o ritirare. Queste azioni dovrebbero essere incluse in un piano d'azione. Questo piano può includere anche azioni per il consolidamento dei fornitori, la co-terminazione delle date di scadenza delle licenze e dei contratti e l'ottimizzazione delle licenze (ad esempio, il downgrade degli abbonamenti, la riduzione delle quantità, ecc.). Una volta prese le decisioni, è il momento di eseguirle. Questo processo comporta la gestione efficace dei cambiamenti e aiutare gli utenti ad adottare nuove tecnologie. Pertanto, la pianificazione e la gestione di questi cambiamenti sono altamente raccomandate. Infine, per garantire la sostenibilità di questi sforzi, suggeriamo di istituire un sistema di governance e di monitoraggio continuo. Implementando politiche per
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l'acquisizione di nuovo software e richiedendo la supervisione dell'IT, le organizzazioni possono prevenire l'espansione delle applicazioni e garantire che i loro ambienti siano in linea con gli obiettivi strategici. Questo approccio non limita l'azienda nella scelta delle sue applicazioni; piuttosto, fornisce il supporto necessario durante il processo di acquisizione di nuovo software. Con la trasformazione digitale e le continue sfide economiche, la razionalizzazione delle applicazioni è un must per le organizzazioni che desiderano sfruttare al meglio il proprio portafoglio di applicazioni. Una chiara comprensione degli obiettivi aziendali e IT, unita a un approccio strutturato all'inventario, alla valutazione e all'implementazione dei cambiamenti, può contribuire a creare un ambiente IT più snello ed efficace, strettamente allineato alla strategia aziendale. Un portafoglio di applicazioni semplificato e utile non solo fornisce risparmi sui costi, ma aiuta anche le organizzazioni a tenere il passo con l'innovazione e a rimanere competitive per il futuro.
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Rene Sans Senior Manager Software Lifecycle Services
Professionista della gestione degli asset IT con oltre 12 anni di esperienza, guida la practice di servizi ITAM specializzata in progetti di implementazione e trasformazione, nonché in managed services che aiutano i clienti globali a ottimizzare i costi della tecnologia, a mitigare i rischi e a migliorare le operazioni di gestione della tecnologia. Lifecycle Services delle tecnologie informatiche Aiutiamo i clienti a ottenere valore dagli investimenti tecnologici esistenti e futuri. I nostri servizi vanno dal sourcing al rinnovo. Eseguiamo valutazioni e progetti di ottimizzazione, nonché la fornitura di strumenti e la gestione dei processi per fare chiarezza, ridurre i costi, attenuare i rischi e consentire un migliore processo decisionale nell'ambito degli acquisti, della gestione degli asset IT/software e delle trattative commerciali.
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Per affrontare efficacemente il processo di Software Rationalization (razionalizzazione del software), le aziende possono fare riferimento alle seguenti procedure: 1. Identificare gli obiettivi aziendali: iniziare a definire gli obiettivi generali dell’azienda, come la riduzione dei costi, il miglioramento dell’efficienza operativa, il perfezionamento della sicurezza e l’allineamento della tecnologia ai risultati aziendali. 2. Definire gli obiettivi SaaS: determinare la portata degli obiettivi del Software as a Service (SaaS), considerando fattori quali i dipartimenti e le aree aziendali, o i tipi di applicazione. 3. Approfondire l’approvvigionamento e l’utilizzo: condurre un’analisi approfondita per identificare il software acquistato e impiegato in un dato ambito. 4. Valutare il valore delle applicazioni: valutare il valore delle applicazioni in base a fattori quali l’allineamento funzionale, la compatibilità tecnica, la soddisfazione degli utenti, l’efficacia dei costi, i rischi per la sicurezza e la disponibilità del supporto
5. Creare piani d’azione: sviluppare strategie attuabili come il mantenimento, il consolidamento, la sostituzione o il ritiro delle applicazioni software in base ai risultati della loro valutazione. 6. Stabilire la governance e il monitoraggio: implementare un solido sistema di governance e monitoraggio continuo per garantire l’allineamento costante agli obiettivi aziendali e una gestione efficiente del software. Il servizio SaaS di Insight offre un approccio rapido e approfondito per affinare la strategia gestionale SaaS e prendere decisioni informate sugli obiettivi chiave. Analizzando i dati relativi al consumo dei SaaS estrapolati da un campione rappresentativo di dispositivi, forniamo preziose informazioni a supporto delle discussioni strategiche e facilitiamo un rapido processo decisionale. In tempi rapidi, i nostri servizi, tra cui Discovery, Vendor Optimization Project e Continuous Managed Service, soddisfano le tue esigenze specifiche in modo efficace ed efficiente.
Has FinOps forgotten SaaS?
Why modern organisations should be viewing FinOps and IT Asset Management through the same lens
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Come il modello di distribuzione ibrido sarà il futuro del cloud
Il cloud ibrido è ormai la nuova normalità.
Uno dei cambiamenti più significativi degli ultimi anni è stato il modo in cui i fornitori IT tradizionali si sono rivolti al cloud per rinnovare i loro portafogli di prodotti. Forse sarebbe meglio dire che si sono rivolti al cloud ibrido come soluzione per il futuro. Il cloud ibrido è ormai la nuova normalità. Un mix di cloud pubblico e privato e il posizionamento dei carichi di lavoro giusti nel posto giusto. I fornitori IT affermati - HPE, Dell, Lenovo - hanno avuto inizialmente un rapporto difficile con il cloud. Alcuni l'hanno considerato una specie di moda, o “vaporware”, come ha detto Larry Ellison, amministratore delegato di Oracle. Altri ne intravedevano il potenziale, ma erano restii a rinunciare alla loro posizione di mercato on-prem, da qui l'emergere del cosiddetto cloud privato. Tutto questo è cambiato in poco più di un decennio. Mentre i fornitori di cloud pubblico sono ancora forti, le aziende
tradizionali on-prem hanno reagito adattando le soluzioni on-prem per renderle più simili al cloud e più agili da utilizzare. Questo cambiamento di approccio da parte dei fornitori è guidato principalmente da un impulso tecnologico: la crescente diffusione dell'intelligenza artificiale. Si tratta di uno sviluppo che necessita del cloud ibrido per funzionare correttamente. Ha bisogno della capacità flessibile per gestire l'elaborazione e la potenza delle GPU necessarie per grandi progetti di calcolo dell'AI e, allo stesso tempo, di garantire che non ci siano problemi di latenza e che la proprietà intellettuale sia conservata presso la sede del cliente. Sia HPE che Dell dispongono di architetture di riferimento per ambienti di AI privati e i clienti possono scalare questi ambienti ibridi per i casi d'uso di AI di cui hanno bisogno per funzionare in produzione in modo sicuro e governato, a bassa latenza, connettendosi al contempo ai propri dati aziendali e alla proprietà intellettuale in modo sicuro e protetto.
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Sempre più spesso i clienti utilizzano il cloud pubblico come proof of concept per un nuovo progetto: per avere un'idea di come funzionerà o per accertare eventuali difficoltà, ma poi spesso scelgono di eseguire le applicazioni aziendali in una configurazione ibrida. Inoltre, sono sempre più alla ricerca di applicazioni che possano essere progettate per essere containerizzate, in modo da funzionare con fornitori multi-cloud e garantire la portabilità per evitare il lock-in e la possibilità di scegliere dove far risiedere un'applicazione in base a prestazioni, sicurezza, governance, caratteristiche tecniche/servizi e costi. Un ottimo esempio è rappresentato dai punti vendita al dettaglio. Un grande cliente di fast-food utilizza hybrid cloud in tutti i suoi punti vendita. Dall'applicazione che gestisce i chioschi per le ordinazioni di cibo alle app e ai contenuti
È emersa una nuova generazione di prodotti as a service che hanno cambiato il volto del cloud ibrido.
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digitali necessari per gli schermi digitali che mostrano le scelte del menu, ognuno di questi dispositivi IOT esegue un carico di lavoro applicativo specifico. Queste applicazioni devono essere veloci, altamente disponibili e a bassa latenza per le transazioni dei consumatori nei chioschi e per la visualizzazione dei contenuti ad alta larghezza di banda per le scelte del menu. Ogni punto vendita ha un piccolo cluster iperconvergente installato per eseguire questi carichi di lavoro applicativi. Inoltre, devono essere gestiti ed essere a prova di futuro per consentire l'implementazione di dati e servizi di AI nel punto vendita per le informazioni di gestione e l'esperienza dei clienti. Immaginate la sfida di gestire migliaia di queste piattaforme nei negozi. La gestione operativa è cruciale e deve essere integrata nel cloud e avere la gestione delle operazioni e del ciclo di vita dell'AI incorporata. Questo caso d'uso non potrebbe essere realizzato solo con il cloud pubblico, ma con soluzioni ibride che sbloccano e alimentano l'esperienza del cliente. Ed è qui che entrano in gioco i fornitori di infrastrutture tradizionali, adattando e creando modelli as a service per
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soluzioni on-prem. Hanno adottato diversi elementi della tecnologia cloud: la flessibilità/agilità di approvvigionamento e fatturazione simili al cloud, consentendo un'espansione on-prem in modo rapido e semplice, emulando l'esperienza simile al cloud per le soluzioni on-prem. È emerso che non erano i fornitori di cloud stessi a rivelarsi attraenti per gli utenti, ma ciò che offrivano: l'autoselezione, la fornitura rapida e, naturalmente, la possibilità di pagare per ciò che veniva utilizzato. È emersa una nuova generazione di prodotti as a service che hanno cambiato il volto del cloud ibrido. I fornitori hanno riunito tutti gli aspetti di un'infrastruttura IT di computing moderna e li hanno fatti propri. Questo sta avendo un effetto trasformativo sul modo in cui il computing aziendale viene implementato. Storicamente, un cliente acquistava i server da un'azienda, lo storage da un'altra e il kit di rete da un'altra ancora, ma ora tutto è cambiato. Le aziende hanno la possibilità di acquistare tutto all'interno di un'unica organizzazione,
pre-ingegnerizzata per lavorare insieme come soluzione di architettura di riferimento. Green Lake di HPE e Apex di Dell sono architetture di riferimento ingegneristiche che semplificano la progettazione e la distribuzione di soluzioni on premise. Queste offerte stanno semplificando l'ibrido on-prem: carichi di lavoro come macchine virtuali, app containerizzate, storage, modern workplace, database, dati e AI possono ora essere gestiti da un unico fornitore, pur mantenendo i vantaggi del cloud computing. Ciò che accomuna tutti questi prodotti è l'accettazione del fatto che l'ibrido è la nuova normalità, con un'equa ripartizione delle esigenze tra cloud pubblico e cloud privato; i clienti hanno bisogno di una piattaforma che consenta di distribuire i carichi di lavoro nel posto giusto e di gestirli tramite una piattaforma di orchestrazione: un esempio è Microsoft Azure Stack HCI. Questo permette ai clienti di distribuire in modo ibrido le risorse Azure on-premise e all'edge.
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HPE dichiara di aver aggiunto 3.000 nuovi clienti GreenLake nell'ultimo anno. Si tratta di un aumento vertiginoso che riflette l'interesse per questo tipo di implementazione ibrida. Secondo l'International Data Corporation (IDC), il 65% delle organizzazioni riconosce la necessità di semplificare l'infrastruttura cloud per migliorare la resilienza e ridurre i costi operativi, con HPE GreenLake e Dell Apex in testa. Si tratta di un cambiamento radicale rispetto al modo in cui i servizi cloud venivano offerti in passato, e darà forma alle infrastrutture aziendali per molto tempo ancora.
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Enterprise architect and strategist con oltre 30 anni di esperienza in soluzioni complesse cloud e ibride on-prem, trasformazione IT e managed services. Cloud & On-Prem La Modern Infrastrucure basata su risorse di storage ed elaborazione è fondamentale per il successo delle applicazioni e dei dati dei nostri clienti. La practice cloud & on-prem si concentra sulla possibilità per i nostri clienti di passare alle migliori piattaforme cloud moderne e multi-ibride per le loro esigenze di applicazioni e dati. Inoltre, consente ai nostri clienti di evolvere continuamente tali piattaforme per ottimizzare l'innovazione, le prestazioni, la disponibilità, i costi e il flusso di cassa.
Lee Wilkinson Technology Lead
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Blog
Per le aziende che desiderano adottare soluzioni di cloud ibrido, un punto di partenza può essere l’attuazione delle seguenti azioni strategiche: 1. Sviluppare una strategia cloud: elaborare una strategia completa che definisca obiettivi, aspettative e criteri di successo per l’implementazione del cloud ibrido. Questa dovrebbe includere una valutazione dell’attuale panorama IT e una tabella di marcia ben definita per l’implementazione. . 2. Garantire sicurezza e conformità: dare priorità a solide misure di sicurezza e al rispetto della conformità per salvaguardare i dati; implementare la crittografia, i controlli di accesso e le verifiche periodiche, mantenendo un monitoraggio continuo per garantire la conformità normativa.
3. Ottimizzare il posizionamento del carico di lavoro: valutare i carichi di lavoro per determinare l’ambiente più adatto (cloud pubblico, cloud privato o on-premise) in base a fattori quali prestazioni, costi e sicurezza. Questo approccio strategico migliora l’efficienza operativa e l’efficacia dei costi. 4. Promuovere la comunicazione: promuovere la comunicazione aperta e la collaborazione tra i Team IT e gli altri reparti per affrontare le sfide, condividere le migliori prassi e allineare la strategia di cloud ibrido agli obiettivi aziendali. 5. Sfruttare l’automazione: sfruttare la potenza degli strumenti di automazione e delle piattaforme di orchestrazione per semplificare i processi, la gestione delle risorse e l’ottimizzazione delle prestazioni. Riducendo gli errori umani e migliorando l’efficienza, l’automazione svolge un ruolo fondamentale per il successo dell’implementazione del cloud ibrido.
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La rivoluzione dell'AI: come superare il bivio della sicurezza
L'AI è attualmente in prima linea nell'innovazione tecnologica e affascina tutti con il suo potenziale senza precedenti.
Con quasi tutte le aziende tecnologiche che presentano le loro soluzioni o integrazioni di AI, questa ondata di attività promette di rivoluzionare il panorama aziendale. Secondo McKinsey, il 65% delle organizzazioni utilizza regolarmente l'AI generativa, un numero che è quasi raddoppiato nel giro di un anno. La maggior parte di queste organizzazioni prevede trasformazioni significative nei propri settori grazie all'AI. Il futuro appare luminoso: maggiore efficienza, operazioni semplificate e miglioramenti sostanziali al risultato economico. Tuttavia, in mezzo a questo ottimismo emergono diverse questioni critiche che meritano l'attenzione dei responsabili IT e dei leader aziendali di tutto il mondo. Innanzitutto, la dimensione etica dello sviluppo dell'AI presenta una sfida significativa. I decisori politici sono alle prese con la necessità di promuovere l'innovazione riducendo al minimo i rischi. Questa situazione riecheggia il "problema
economico dei beni comuni ", dove le azioni individuali esauriscono le risorse condivise, danneggiando alla fine tutti. Nel contesto dell'AI, le risorse condivise sono la sicurezza globale e lo sviluppo etico. La corsa allo sviluppo dell'AI per la superiorità economica, militare e tecnologica spesso porta i paesi a bypassare le salvaguardie cruciali, dando priorità alla velocità rispetto alla sicurezza. Questa fretta può comportare conseguenze avverse come l'uso improprio dei dati, l'ineguaglianza, la perdita di posti di lavoro e le violazioni etiche. Inoltre, questa corsa ha portato ad approcci frammentati, con Paesi e Stati che perseguono le proprie agende per guadagni a breve termine. Questa mancanza di cooperazione internazionale sulla regolamentazione dell'AI rappresenta una minaccia a lungo termine. Ad esempio, l’ordine esecutivo del Presidente Trump sull’AI e la legge sull’AI dell’Unione Europea evidenziano divergenze tra le strade intraprese. Mentre gli Stati Uniti preferiscono concentrarsi sugli investimenti nelle infrastrutture per l’AI, l’UE adotta un approccio più cauto e si adopera per applicare innanzitutto solide misure di sicurezza e di protezione dei dati.
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L'AI Act dell'UE, con le sue potenziali multe fino a 35 milioni di euro o fino al 7% del fatturato annuo globale per le violazioni, esemplifica questo approccio rigoroso. I critici, tuttavia, sostengono che queste rigide regolamentazioni potrebbero creare incertezze legali e rallentare i progressi dell'AI in Europa. Un'altra preoccupazione pressante è che l'AI, sebbene migliori l'efficienza aziendale e permetta nuove innovazioni, allo stesso tempo consente ai criminali informatici di creare minacce più sofisticate e dannose. L'AI ha democratizzato l'hacking, permettendo agli aggressori senza competenze avanzate di lanciare attacchi informatici, rendendoli più difficili da rilevare. Il Dipartimento del Regno Unito per la Scienza, l'Innovazione e la Tecnologia ha condotto uno studio completo all'inizio del 2024, identificando diverse vulnerabilità in molte aziende:
Per mitigare questi rischi, le aziende dovrebbero dare priorità ai permessi sui dati
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Mancanza di un'architettura di sicurezza robusta, che consente l'iniezione di codice dannoso. Modellazione inadeguata delle minacce, che ostacola l'identificazione di tutti i potenziali rischi. Salvaguardie insufficienti sulla privacy dei dati, che costringono alcune organizzazioni a interrompere le loro iniziative di AI. Autenticazione e autorizzazione insicure, che portano all'impersonificazione di utenti legittimi. Validazione e sanificazione degli input insufficienti, che permettono la manipolazione delle query del database.
Codifica inadeguata dell'output, che espone le pagine web a script dannosi. Crittografia debole, che espone al rischio d'intercettazione dei dati durante la trasmissione. Queste vulnerabilità sottolineano la necessità per le aziende di implementare misure di sicurezza stringenti quando dispiegano l'AI generativa. Per mitigare questi rischi, le aziende dovrebbero dare priorità ai permessi sui dati, garantendo che i modelli di AI operino entro confini di dati rigorosi. Inoltre, le organizzazioni dovrebbero riconoscere i loro limiti. Ad esempio, distribuire un chatbot utilizzando modelli esistenti potrebbe involontariamente suggerire concorrenti ai clienti, un risultato commercialmente pericoloso. I Chief Information Security Officer (CISO) possono fare riferimento a risorse come la guida "OWASP Top 10 for LLM" della OWASP Foundation. Questa guida evidenzia gli attacchi comuni legati all'AI e fornisce strategie per la prevenzione e la remediation. L'iniezione di prompt, il primo attacco elencato, è dettagliatamente descritto, offrendo preziose informazioni sulla difesa.
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La guida OWASP illustra la ricchezza di supporto disponibile per le aziende che stanno affrontando questo cambiamento tecnologico. Collaborare con esperti come Insight può ulteriormente rafforzare la resilienza organizzativa, attingendo alla loro vasta esperienza con cambiamenti complessi e sfide di sicurezza. In conclusione, se da un lato l’implementazione dell'AI promette enormi vantaggi, dall’altro introduce sfide significative per la sicurezza. Rimanendo informate, sfruttando risorse come la guida OWASP e riconoscendo i propri limiti, le aziende possono sfruttare in sicurezza il potenziale dell'AI e guidare il successo futuro.
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Quasi 20 anni di esperienza nel campo della sicurezza informatica in diversi ruoli di ingegneria, progettazione, autorità di progettazione, prevendita e leadership strategica. Security & Compliance La practice Security and Compliance riunisce le capacità combinate della regione Insight EMEA per eccellere come partner di sicurezza end-to-end, salvaguardando le operazioni dei nostri clienti e assicurando la loro trasformazione digitale. Aiutiamo i nostri clienti a valutare il loro livello attuale di maturità attraverso l'uso di assessment, forniamo una roadmap per aiutarli a raggiungere le loro ambizioni Zero Trust e aiutiamo a gestire e mantenere la security posture con i nostri managed services.
Rob O'Connor Technology Lead
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Per affrontare l’aspetto più critico della sicurezza dell’AI, le aziende possono mettere in atto le seguenti procedure strategiche: 1. Valutazione: eseguire una revisione completa dei controlli di sicurezza esistenti e identificare eventuali rischi residui; collaborare per sviluppare una tabella di marcia prioritaria volta a raggiungere il livello di sicurezza desiderato. 2. Pianificazione e progettazione: tradurre le sfide aziendali in progetti di sicurezza attuabili; ricevere indicazioni sulla selezione di fornitori, prodotti e servizi adeguati; partecipare a workshop strategici e sessioni di progettazione tecnica per allineare le iniziative di sicurezza agli obiettivi aziendali.
3. Costruzione e implementazione: realizzare i piani di sicurezza passando dalla progettazione all’implementazione completa dei controlli di sicurezza; considerare ogni progetto attentamente, nel contesto più ampio della tabella di marcia aziendale relativa alla sicurezza; trasferire la gestione dei controlli ai Team interni o passare ai nostri Managed Service. 4. Gestione delle operazioni di sicurezza: garantire prestazioni ottimali dei controlli di sicurezza con servizi di assistenza continua; prendere in considerazione la possibilità di ricorrere ai Managed Service, nei quali Insight si assume la responsabilità della gestione e della manutenzione dei controlli di sicurezza.
Insight's Data-Centric Security Guide
Insight's Cyber Security Capabilities Overview
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L'evoluzione dei modelli di AI
Guardando al 2024, è emerso chiaramente che c'è stato un vero cambiamento nel modo in cui l'AI viene percepita all'interno delle organizzazioni.
Nel 2023 gran parte della discussione era ancora in una fase iniziale, guidata dagli early adopter e dagli appassionati. Ora, stiamo iniziando a vedere un vero e proprio cambiamento guidato da alcune novità fondamentali dell'AI. L'emergere di un nuovo modello di AI open source, DeepSeek, ad esempio, ha messo in luce l'annoso dibattito tra sistemi open-source e proprietari, oltre a sfidare la norma sull'efficienza di calcolo dell'AI. Le aziende hanno ora la possibilità di implementare l'intelligenza artificiale in modo più economico eseguendo modelli open source on-premise o on the edge. Ma i recenti sviluppi hanno anche esacerbato l'importanza della sicurezza, dell'approccio e della buona governance intorno ai sistemi open-source. Oltre a questo, ci sono cinque aree principali in cui il panorama dell'AI cambierà: Evoluzione della tecnologia Gen AI: i progressi nei modelli AI e Gen AI includono le migliori tecniche di addestramento, modelli più efficienti e l'uso di hardware specializzato.
Capacità multimodali: l'AI integrerà sempre più audio, video e altre modalità, spingendo la tecnologia verso nuove frontiere e rendendo più versatile l'elaborazione del linguaggio naturale. Orchestrazione dell'AI: combinazione di più modelli e tecniche di intelligenza artificiale per risolvere problemi complessi, inclusi sistemi multi-agente in cui diversi agenti di AI collaborano per completare le attività. AI sostenibile: sebbene non sia l'obiettivo principale, la sostenibilità dell'AI per l'addestramento e l'inferenza, ad esempio, è una considerazione importante, in particolare in termini di riduzione dei costi e miglioramento dell'efficienza. Integrazione con RPA (Robotic Processing Automation): l'intelligenza artificiale generativa migliorerà il movimento dell'iperautomazione, estendendone la portata e le capacità di prendere decisioni e agire. Ciò sarà possibile grazie a una comprensione completa del linguaggio naturale scritto e parlato, all'interpretazione dei risultati richiesti e all'attivazione di API per l'azione.
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Alcune di queste aree saranno integrate: l'orchestrazione dell'AI si adatterà all'RPA in una varietà di situazioni e la capacità multimodale farà parte di tutti i tipi di implementazione dell'AI. Evoluzione dei modelli di AI L'evoluzione dei modelli si traduce in una maggiore precisione o velocità, a seconda dei casi d'uso. Un LLM efficiente può raggiungere prestazioni finali paragonabili a quelle di un Transformer LLM a precisione completa, a parità dimensioni del modello e token di addestramento. Inoltre, offre vantaggi in termini di latenza, utilizzo della memoria, produttività e consumo energetico. Un altro cambiamento di grande impatto è l'adozione di hardware specializzato, progettato per supportare l'AI. Oltre all'evoluzione della GPU, esistono anche nuovi tipi di processori chiamati LPU. Questi sono impostati per affrontare l'elaborazione necessaria per comprendere e generare il linguaggio naturale.
Un altro cambiamento di grande impatto è l'adozione di hardware specializzato, progettato per supportare l'AI.
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Orchestrazione dell'intelligenza artificiale Forse uno dei maggiori cambiamenti osservati è il passaggio dagli strumenti Gen AI, la forma più elementare di chatbot, a una nuova generazione di agenti AI; software in grado di eseguire una catena di controllo molto più sofisticata. Per dare un'idea di ciò di cui stiamo parlando, consideriamo un viaggio di lavoro prenotato da casa. Per prenotare un viaggio, inizierò parlando con la mia Alexa dei viaggi e le chiederò di coordinarsi con il mio Outlook. Avrò poi un altro agente che coordinerà tutta la documentazione necessaria. Potrei aver bisogno di un altro agente per gestire la mia casa mentre sono via, ad esempio spegnendo automaticamente l'illuminazione e il riscaldamento. Le capacità degli agenti di fare tutto questo richiedono capacità multimodali, comprensione di e-mail, conversazioni telefoniche, immagini sui siti Web e altro ancora. In precedenza, questo processo era molto difficile. I sistemi basati su agenti utilizzano un nuovo principio, basato su set di dati non strutturati molto grandi, in grado di adattarsi a diversi scenari, piuttosto che seguire risposte prestabilite a una serie di richieste.
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Utilizzando gli agenti, gli utenti possono dirigere un flusso di lavoro guidato dall’AI attraverso l'elaborazione del linguaggio naturale, piuttosto che attraverso il codice. Ciò significa che in futuro saremo in grado di rispondere (e reagire) alle telefonate generate dall'AI; un esempio del modo in cui i cambiamenti possono essere integrati. Integrazione RPA e Gen AI L'RPA è una tecnica per automatizzare i processi aziendali più semplici. Molti settori utilizzano già gli RPA, si tratta di un mercato in rapida crescita. Secondo Statista, il mercato RPA raggiungerà i 13 miliardi di dollari entro il 2030, raddoppiando le sue dimensioni rispetto al 2020. La capacità dell'RPA di gestire una serie di attività ripetitive ne consente l'utilizzo in vari scenari, compresi quelli che coinvolgono il linguaggio naturale, come le telefonate, che in precedenza non erano fattibili. In combinazione con gli agenti AI la portata e la complessità dei processi aziendali
che possono essere automatizzati cresceranno in modo esponenziale. Esistono già diverse piattaforme di automazione del flusso di lavoro aziendale low-code che integrano i nodi degli agenti LLM nelle loro funzionalità. AI multimodale L'AI multimodale si riferisce a sistemi che elaborano testo, immagini, audio e video. Si tratta di un processo più complesso rispetto alle precedenti generazioni di Gen AI, in quanto è necessario che il software interpreti i dati provenienti da più moduli di input. Non si tratta solo di "comprendere" diverse modalità, ma anche di "creare" in diverse modalità. Ad esempio, l'intelligenza artificiale multimodale potrebbe comporre o produrre un video da uno storyboard pre-scritto. I settori di attività che potrebbero utilizzare l'AI multimodale includono l'istruzione, per l'apprendimento personalizzato, e l'intrattenimento, nella produzione video. Man mano che la tecnologia migliora, la sua applicazione è destinata a moltiplicarsi.
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Sostenibilità L'AI ha molti vantaggi, ma una cosa per cui non è nota è essere sostenibile. L'impronta di carbonio dell’AI generativa è enorme. Non si tratta solo del consumo di energia, ma anche della quantità di acqua necessaria per far funzionare l'AI. Come può un'azienda riuscire a introdurre l'intelligenza artificiale nella propria cultura mantenendo basse le emissioni di carbonio? La risposta più ovvia è utilizzare la tecnologia stessa. Utilizzando l'intelligenza artificiale, le aziende potrebbero ridurre la loro impronta di carbonio. Ad esempio, l'intelligenza artificiale potrebbe esaminare la catena di approvvigionamento ed elaborare nuovi percorsi di consegna più sostenibili. In alternativa, potrebbe esaminare le aree in cui sono stati generati molti rifiuti ed esplorare modi per ridurli. In altre parole, guarda a come i processi potrebbero essere resi più efficienti.
Affinché tutti questi cambiamenti avvengano ... ... ci dovrà essere un cambiamento nei processi aziendali; uno sforzo concertato per far collaborare le diverse aree delle organizzazioni. Ad esempio, per ottenere il meglio dall'intelligenza artificiale in un ambiente legale, un'azienda dovrà assicurarsi che qualcuno con competenze legali collabori con lo sviluppatore di intelligenza artificiale. Sebbene questo sembri ovvio, è una novità per molte organizzazioni che sono tipicamente strutturate in modo troppo rigido. Ci deve essere la volontà di cambiare. In Insight utilizziamo l'AI per ottimizzare i processi interni, ad esempio per gestire le richieste di offerta, supportare meglio i nostri clienti e aumentare l'efficacia dei nostri servizi. Siamo chiaramente in un momento entusiasmante per lo sviluppo dell'AI e stiamo già osservando come possa avere un impatto sul modo in cui operano le aziende. Alcuni dei prossimi sviluppi ci porteranno davvero in un nuovo mondo.
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Consulting and technology manager con oltre 20 anni di esperienza nella creazione di soluzioni IT complesse e programmi di trasformazione. Application & Data La missione della practice Application and Data è quella di affrontare alcune delle maggiori sfide IT dei nostri clienti, dallo sviluppo di applicazioni cloud-native, alla modernizzazione delle applicazioni monolitiche esistenti, all'utilizzo dei loro dati e dei nuovi servizi di intelligenza artificiale per monitorare, gestire e far progredire il loro business.
Santo Orlando Practice Director
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Per esplorare l’evoluzione dell’AI e il suo impatto sulle misure di sicurezza, le organizzazioni possono considerare i seguenti approcci strategici: 1. Investire nella formazione sull’AI: offrire una formazione completa sull’AI per garantire che i dipendenti possano utilizzare efficacemente gli strumenti AI e promuovere l’innovazione. 2. Integrare l’AI nelle operazioni: utilizzare l’AI per snellire i processi, aumentare la produttività e ridurre i costi. 3. Collaborare con gli esperti: collaborare con specialisti dell’AI come Insight per rimanere aggiornati sui progressi e ottenere approfondimenti.
4. Garantire la qualità dei dati: implementare una solida governance dei dati per mantenere dati accurati e sicuri, migliorando l’efficacia dell’AI. 5. Adottare pratiche etiche: seguire le linee guida etiche per l’AI per garantire trasparenza, equità e responsabilità, creando fiducia negli stakeholder.
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Le tendenze discusse in questo report, come l'AI sostenibile, il cloud ibrido, la sicurezza dell'AI, lo spatial computing e il 5G privato, stanno ridisegnando il panorama tecnologico e, nel caso dell'AI, stanno cambiando le strategie aziendali. Per navigare in questo ambiente, le organizzazioni devono abbracciare l'innovazione e adattarsi al rapido ritmo del progresso tecnologico. Abbiamo visto che è fondamentale rimanere al passo con i tempi, data la concorrenza nel settore IT. La mancata adozione di nuove tecnologie può rendere le aziende vulnerabili ai concorrenti che sono più veloci ad adattarsi. Questo report ha evidenziato che, con i giusti investimenti e la giusta attenzione, queste tecnologie hanno il potenziale per guidare o rivoluzionare l'efficienza, aumentare la sicurezza, migliorare l'esperienza dei clienti e promuovere la sostenibilità. Tuttavia, è importante
riconoscere le sfide, in particolare le considerazioni etiche e di sicurezza relative all’implementazione dell'AI. Le organizzazioni devono adottare un approccio equilibrato, sfruttando queste tecnologie e mitigando i potenziali rischi. Esplorando i casi d'uso riportati in questo report e comprendendo come queste tendenze si applicano alle loro situazioni, le organizzazioni possono posizionarsi per il successo nel panorama informatico in evoluzione. L'adattamento proattivo e l'implementazione strategica di queste tecnologie saranno fattori chiave di differenziazione negli anni a venire.
Phil Hawkshaw EMEA CTO & Director of Technology Services
