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Infrastrutture dati e AI: il divario europeo tra ambizione e complessità

di Corriere Roma
03/02/2026
in Tecnologia
Tempo di lettura: 3 minuti
Infrastrutture dati e AI: il divario europeo tra ambizione e complessità

L’accelerazione dell’Intelligenza Artificiale nelle imprese europee sta portando alla luce criticità strutturali sommerse. Nonostante il 97% delle aziende dichiari di utilizzare l’AI, la crescente complessità delle infrastrutture dati emerge come l’ostacolo principale alla piena valorizzazione degli investimenti. È quanto emerge dallo State of Data Infrastructure Report 2025 di Hitachi Vantara, che analizza lo stato dell’arte tecnologico attraverso le testimonianze di oltre 1.200 leader IT a livello globale.

La sfida della complessità infrastrutturale
In Europa, il volume dei dati e la frammentazione delle piattaforme stanno crescendo a una velocità superiore alla capacità di gestione delle imprese. Il 77% delle organizzazioni segnala un aumento rapido della complessità, una condizione che espone il business a rischi sistemici.
La fragilità delle basi dati incide direttamente sulla sicurezza:

Il 51% dei responsabili IT ammette che la complessità rende difficile individuare tempestivamente le violazioni.

Il 36% ritiene che il top management sarebbe “allarmato” se comprendesse appieno la precarietà dell’attuale infrastruttura.

Le violazioni abilitate dall’AI sono indicate dal 39% del campione come una minaccia primaria.
Il focus sull’Italia: reputazione e governanceIl panorama italiano presenta sfumature peculiari rispetto alla media continentale. Se l’adozione dell’AI è quasi universale (98%), solo il 32% la considera già business-critical, contro una media europea del 36%.

A preoccupare maggiormente le imprese italiane è l’impatto reputazionale: il 42% teme una perdita di fiducia da parte di clienti o investitori a seguito di incidenti legati ai dati (rispetto al 35% UE). Questo timore è alimentato da una governance ancora acerba: solo il 18% delle aziende italiane definisce la propria governance AI come “leader di settore”, e appena il 60% vanta una visione executive chiaramente definita.
Infrastruttura come abilitatore del ROI
I risultati dell’indagine mettono in luce un principio fondamentale: l’efficacia dell’intelligenza artificiale non è legata alla capacità di spesa o alla grandezza dell’organizzazione, quanto piuttosto alla maturità della sua infrastruttura dati. Esiste infatti una correlazione diretta tra la solidità delle fondamenta tecnologiche e la capacità di generare un reale ritorno sugli investimenti (ROI).

Nello specifico, le realtà che hanno raggiunto uno stadio di sviluppo avanzato godono di tre vantaggi competitivi determinanti. Innanzitutto, possono contare su una maggiore affidabilità degli output prodotti dagli algoritmi, riducendo le incertezze nei processi decisionali. In secondo luogo, queste aziende riescono a gestire la crescita attraverso la scalabilità automatizzata dei carichi di lavoro, adattandosi agilmente alle fluttuazioni della domanda.

Infine, la maturità infrastrutturale si traduce in una resilienza operativa superiore, un fattore critico per la difesa contro attacchi ransomware. Quest’ultimo punto appare particolarmente delicato per il contesto italiano, dove la fiducia nella propria capacità di resistere a tali minacce crolla drasticamente al 54%, evidenziando un gap di sicurezza che solo una base dati strutturata può colmare.

Marco Tesini, VP & GM Western Europe di Hitachi Vantara

Verso un modello “AI-Ready”
Per superare la fase sperimentale dei progetti AI, è necessario un cambio di paradigma. “In tutta Europa le aziende stanno accelerando sull’adozione dell’AI, ma questa ricerca dimostra che la tecnologia da sola non è sufficiente”, ha dichiarato Marco Tesini, VP & GM Western Europe di Hitachi Vantara. “Il valore dell’AI dipende dalla solidità della base dati su cui si fonda. Quando l’infrastruttura dati é frammentata, difficile da governare o lenta da scalare, i progetti di AI faticano a superare la fase sperimentale. Le aziende che investono in infrastrutture dati resilienti, ben governate e scalabili sono nelle condizioni ideali per generare fiducia nell’AI, gestire i rischi e crescere nel lungo periodo”.

Data la carenza di competenze interne, il 92% delle aziende europee (e il 94% di quelle italiane) si affida oggi a supporto esterno per la formazione del personale, lo sviluppo di modelli e il data processing sicuro. La costruzione di infrastrutture resilienti e ben governate appare dunque come l’unica via per trasformare l’AI in un vantaggio competitivo duraturo.

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