Lenovo ha di recente pubblicato un rapporto dettagliato intitolato ‘CIO Playbook 2024 – È tutto su AI più intelligente,’ che mette in evidenza lo stato attuale dell’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) nella regione Asia-Pacifico (AP). Il rapporto, basato su un sondaggio di oltre 900 Chief Information Officers (CIO), rivela significative intuizioni sui piani, le priorità e le sfide delle organizzazioni in AP riguardo all’AI.
Uno dei principali risultati del rapporto è che le organizzazioni in AP prevedono di aumentare del 45% le proprie spese per l’AI nel 2024 rispetto all’anno precedente. Questo indica un crescente riconoscimento del potenziale delle tecnologie AI nel guidare l’innovazione e i risultati aziendali. In modo interessante, il rapporto mette anche in evidenza un cambiamento nelle priorità dei CIO, con l’AI che emerge come la massima priorità per i CIO in AP, superando la crescita del fatturato e del profitto.
Anche l’esperienza e la soddisfazione del cliente hanno acquisito rilievo come priorità principali, riflettendo un cambiamento strategico verso un approccio centrato sul cliente nel rapidamente evolvibile panorama aziendale. Le organizzazioni stanno abbracciando innovazioni all’avanguardia per migliorare l’esperienza del cliente e ottenere un vantaggio competitivo.
Tuttavia, il rapporto rivela anche una divergenza tra i leader aziendali e i CIO quando si tratta di tecnologie AI. Mentre i leader aziendali danno priorità a GenAI per migliorare l’esperienza cliente e guidare i risultati, i CIO esprimono un’ottimismo cauto. I CIO danno priorità alle tecnologie AI che affrontano questioni di sicurezza, infrastruttura e talenti.
Il rapporto evidenzia che in AP, India e Corea guidano gli investimenti in GenAI, seguiti da ASEAN+, ANZ e Giappone. Questo indica diversi livelli di adozione e modelli di investimento tra i diversi mercati della regione.
Inoltre, il rapporto fa luce sulla distribuzione degli oneri di lavoro AI nelle organizzazioni di AP. In media, il 31% dei carichi di lavoro AI verrà distribuito sul cloud pubblico, il 28% sul cloud privato e il 28% su soluzioni cloud ibride. Questo approccio bilanciato alla distribuzione del carico di lavoro riflette la necessità per le organizzazioni di sfruttare i punti di forza di diversi ambienti cloud.
Inoltre, il rapporto sottolinea l’importanza crescente del edge computing nell’AI. Circa il 13% dei carichi di lavoro AI sarà allocato ai tradizionali data center, evidenziando l’importanza di portare le capacità AI più vicine alla fonte di generazione dei dati.
Una delle principali sfide individuate dai CIO in AP è la dipendenza di GenAI da ampi dataset, che molte organizzazioni non posseggono. Questo rappresenta un ostacolo nel realizzare appieno il potenziale dell’AI. Inoltre, la sicurezza del lavoro e la mancanza delle competenze AI necessarie sono le principali preoccupazioni per i dipendenti IT nei mercati maturi. È evidente che le organizzazioni devono colmare il divario di competenze attraverso la formazione dei dipendenti esistenti ed esplorando soluzioni interne.
Lo studio ‘CIO Playbook 2024’ copre vari mercati in AP, inclusi ASEAN+, Giappone, India, Corea e ANZ, spaziando su molteplici settori industriali. Il rapporto sottolinea la visione di Lenovo ‘AI for All’ e si propone di fornire intuizioni sulle sfide, opportunità e priorità nell’adozione dell’AI per i CIO nel 2024.
Globalmente, il rapporto mette in luce il crescente utilizzo e l’importanza dell’AI in AP, poiché le organizzazioni cercano innovazione e focalizzazione sul cliente. Mentre l’AI continua a plasmare il futuro delle imprese, affrontare le sfide legate ai dati, ai talenti e alla tecnologia diventa cruciale per le organizzazioni per sfruttare appieno il potenziale dell’AI.
Domande Frequenti (FAQ)
1. Che cos’è GenAI?
GenAI si riferisce a un tipo specifico di tecnologia AI che si concentra sul miglioramento dell’esperienza del cliente e sulla generazione di risultati. Priorità di utilizzo dell’AI nel miglioramento di vari aspetti dell’interazione e della soddisfazione del cliente.
2. In che modo vengono distribuiti gli oneri di lavoro AI nelle organizzazioni AP?
In media, le organizzazioni AP distribuiscono i carichi di lavoro AI su diversi ambienti cloud. Circa il 31% dei carichi di lavoro AI vengono distribuiti sul cloud pubblico, il 28% sul cloud privato e un ulteriore 28% su soluzioni cloud ibride. Inoltre, circa il 13% dei carichi di lavoro AI è allocato a tradizionali data center.
3. Quali sono le sfide nell’adozione dell’AI?
Le sfide nell’adozione dell’AI includono la dipendenza da ampi dataset, che molte organizzazioni non possiedono, e la carenza delle competenze AI necessarie. Queste sfide rappresentano ostacoli nel sfruttare appieno il potenziale dell’AI nelle organizzazioni.
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