Se negli anni passati l’AI è stata oggetto di grande curiosità e sperimentazioni, oggi la sua adozione sta diventando sempre più un criterio concreto di valutazione della leadership aziendale.
Date le ingenti risorse che negli ultimi mesi le sono state riservate, oggi dall’AI ci si aspetta grandi risultati. La valutazione del successo di queste applicazioni viene basato infatti sui risultati economici e su ciò che è in grado di produrre concretamente, su quanto è di supporto per migliorare le decisioni operative, quanto è capace di aiutare a contenere i rischi e superare verifiche rigorose.
Per i CIO delle aziende che nei mesi passati hanno rivisto i propri budget e cambiato l’allocazione delle risorse in funzione di queste nuove applicazioni, la domanda centrale è cambiata: non ci si chiede più “Possiamo farlo?”, ma si è passati a “Come dimostriamo che funziona e che ha generato valore?”.
Questo perché secondo un sondaggio realizzato da Harris Poll ( nota società di ricerche di mercato e sondaggi statunitense) su incarico di Dataiku, su un campione di 600 CIO aziendali a livello globale, la maggior parte di loro ritiene che l’esito dei progetti di AI avrà un impatto diretto sulla propria reputazione e carriera: il 90% è convinto che il successo con l’AI influirà professionalmente su di loro, al punto che 3 CIO su 4 affermano di temere per il proprio ruolo se non arriveranno risultati concreti e misurabili entro due anni.
Per trasformare questa pressione in un vantaggio competitivo reale, i CIO non possono limitarsi a “fare AI”: devono prendere alcune decisioni chiave riguardo a come rendere queste iniziative misurabili, difendibili e sostenibili nel tempo.
Dal report Dataiku/Harris Poll sono emersi sette domande, sette decisioni cruciali che ogni CIO dovrà affrontare nei prossimi mesi.
Le 7 domande operative
1. L’AI può mettere a rischio la mia reputazione in azienda?
Per il 90% dei CIO la propria reputazione ora si gioca sui risultati dell’AI, non sulle promesse. Il 95% riferisce al board ogni trimestre, e quasi 3 su 4 temono di perdere il ruolo se entro due anni i progetti non porteranno risultati misurabili. La sperimentazione non basta più: oggi l’AI va dimostrata, o rischia di diventare il motivo del proprio licenziamento.
2. Siamo in grado di sostenere i nostri progetti AI quando vanno in produzione?
Prima del go-live, CIO e team tecnici devono dimostrare qualità dei dati, correttezza del modello e aderenza a policy e normative. Il 92% dei CIO si è già trovato a dover giustificare risultati AI che non riusciva a spiegare del tutto, e per l’85% la mancanza di tracciabilità ha bloccato o rallentato il passaggio in produzione. Senza trasparenza su dati, logiche e decisioni, ogni progetto che funziona alza comunque il rischio: prima o poi qualcuno chiederà di motivarlo.
3. Chi è davvero responsabile di quello che fanno gli agenti AI?
Gli agenti AI eseguono azioni autonome su processi critici: senza governance, il rischio operativo e reputazionale cresce rapidamente. È necessario progettare, orchestrare e monitorare agent e workflow con policy, approvazioni e logging centralizzati, così ogni comportamento risulta osservabile, spiegabile e attribuibile a un responsabile.
4. Le scelte di stack AI fatte oggi stanno limitando le possibilità di domani?
Uno stack chiuso o eccessivamente proprietario rende difficile sperimentare, cambiare vendor o adottare nuovi modelli. Le architetture dovrebbero permettere di evolvere i componenti sottostanti senza dover riscrivere processi, governance e flussi applicativi già consolidati.
5. È possibile cambiare modello AI senza rimettere mano a tutto?
In un contesto multi-LLM, la libertà di switching tra modelli o provider per ragioni di costo, performance o compliance è una necessità strategica. I modelli dovrebbero essere astratti dietro interfacce e componenti riusabili, rendendo possibile testare e sostituire LLM o modelli ML all’interno dello stesso framework, senza impatto su pipeline e governance.
6. Lo shadow AI e lo sprawl stanno diventando un rischio aziendale?
Tool non approvati, script locali e agenti generati fuori dall’IT creano debito tecnico, incoerenze sui dati e potenziali violazioni di sicurezza. È necessario un ambiente centrale e governato dove sia gli utenti tecnici sia quelli business possano costruire soluzioni AI seguendo percorsi approvati, con visibilità centralizzata su progetti, dati e agenti attivi.
7. È possibile dimostrare in modo misurabile il valore degli investimenti in AI?
Board e CFO non si accontentano più del numero di use case attivi: chiedono impatti quantificabili su ricavi, costi, rischio e produttività. Ogni progetto AI dovrebbe essere collegato a KPI di business, con metriche di impatto integrate nei flussi e monitorate nel tempo, costruendo una vista più ampia a supporto delle decisioni di budget.
Dataiku: una piattaforma, molte domande molte risposte
Per trasformare queste sette decisioni in architetture funzionanti, serve chi sappia leggere sia la complessità tecnica sia le esigenze di business. Il ruolo di un partner tecnologico come Dataiku è esattamente questo: tradurre la strategia in implementazioni concrete, dai flussi ETL alla governance, fino alla costruzione di use case con valore misurabile.
Dataiku è una piattaforma enterprise per l’AI e l’analisi dei dati, progettata per accompagnare le organizzazioni dall’esplorazione dei dati fino alla messa in produzione di modelli, agenti e workflow intelligenti. Uno dei principali ostacoli alla scalabilità dell’AI in azienda è la frammentazione: tool diversi per dati, modelli, deployment e governance che non comunicano tra loro. Dataiku risponde a tutto ciò con un approccio di piattaforma unica che integra:
- – orchestrazione end-to-end di dati, modelli, LLM e agent
- – governance centralizzata su progetti, flussi, modelli e decisioni automatizzate
- – supporto multi-cloud e multi-tool, per evitare dipendenze rigide dallo stack
- – MLOps e monitoring continuo, anche per modelli deployati esternamente
- – funzionalità GenAI native (LLM Mesh, RAG, Prompt Studio, agent) con controlli su costo, rischio e compliance
- – collaborazione sullo stesso ambiente tra profili diversi, business, data engineer, data scientist, IT.
Il risultato è un “control plane” dove il caos dell’AI distribuita diventa un sistema osservabile, governato e misurabile.
Come Dataiku risponde alle 7 domande
Le caratteristiche di Dataiku la rendono una piattaforma particolarmente adatta a rispondere in modo concreto a queste sette domande, non solo perché copre end‑to‑end il ciclo di vita dei progetti di AI, ma perché integra nativamente governance, misurabilità e capacità di adattarsi a stack e modelli diversi.
- Protezione della propria autorevolezza: Dataiku porta use case dall’idea alla produzione in un unico ambiente, con trasparenza per business e IT.
- Difesa del progetto in produzione: Integra data lineage, audit trail, explainability e check di rischio nel ciclo di vita del modello.
- Responsabilità degli agenti: Fornisce strumenti per progettare, orchestrare e monitorare agent e workflow con policy, approvazioni e logging centralizzati.
- Stack non limitante: Agisce da layer neutrale sopra cloud, database e LLM, permettendo di evolvere i componenti senza riscrivere processi.
- Switching tra modelli: I modelli sono astratti dietro interfacce e componenti riusabili, rendendo possibile testare e sostituire LLM/ML senza impatto su pipeline.
- Shadow AI e sprawl: Offre un ambiente centrale e governato dove utenti tecnici e business costruiscono soluzioni AI seguendo percorsi approvati.
- Valore misurabile: Permette di collegare ogni progetto AI a KPI di business, integrare metriche di impatto nei flussi e monitorarle nel tempo con vista di portafoglio.
Le sette domande che ogni CIO dovrebbe porsi sull’AI trovano in Dataiku un alleato operativo: una piattaforma che consente di passare dalla teoria alla pratica, collegando strategia, execution e misurazione in un unico ambiente. Questo è il punto in cui la pressione sui risultati diventa un vantaggio competitivo: quando le scelte su stack, modelli, agent e governance non sono più decisioni isolate, ma parti di un sistema osservabile, governato e continuamente migliorabile.
Categoria: INTELLIGENZA ARTIFICIALE
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