Gli investimenti nell’AI rappresentano uno spazio di crescita straordinario per le imprese moderne. Tuttavia, uno studio recente di PwC rivela che circa il 56% degli amministratori delegati non riesce a osservare né un aumento delle entrate né una riduzione dei costi come conseguenza diretta di questi investimenti. Questo dato indica chiaramente una necessità: comprendere meglio come far funzionare l’AI in modo proattivo e coerente con gli obiettivi aziendali.
L’osservabilità: lo strumento mancante
Secondo il Global Vice President Solutions Engineering di Dynatrace, la soluzione passa per l’osservabilità, un concetto che permette alle aziende di analizzare, monitorare e agire in tempo reale grazie a dati stratificati e significativi. Questo concetto si basa su tre pilastri fondamentali: visibilità, correlazione e azione. Visibilità intesa come trasparenza completa sui sistemi IT e business, correlazione per colmare il divario tra dati operativi e metriche aziendali, e azione per trasformare queste informazioni in decisioni efficaci.
Perché l’osservabilità è cruciale
Le aziende digitali di oggi operano in ambienti estremamente complessi. I sistemi si estendono tra cloud, dispositivi mobili, e infrastrutture legacy. Senza un piano di osservabilità robusto, le aziende corrono il rischio di:
- Non anticipare i guasti tecnici, causando interruzioni impreviste
- Non collegare correttamente i dati tecnici con il comportamento degli utenti
- Investire risorse in tecnologie che non si integrano con gli obiettivi principali
Un modello operativo: dall’osservabilità alle decisioni in tempo reale
Grazie all’unione tra AI e osservabilità, le aziende possono migliorare le decisioni in tempo reale in settori chiave. Ad esempio:
- Prevenzione dei malfunzionamenti: con l’AI alimentata da dati in tempo reale, gli amministratori IT possono prevvedere e risolvere potenziali problemi prima che abbiano un impatto reale sulla capacità d’uso.
- Customer experience: il comportamento degli utenti diventa un driver per migliorare l’esperienza: i dati vengono analizzati e utilizzati per personalizzare i servizi in base alle esigenze di ogni cliente.
- Analisi finanziaria e ROI: con l’osservabilità, le aziende capiscono chiaramente il ritorno sugli investimenti: i dati business sono correlati ai KPI tecnici, rendendo visibili i benefici tangibili di ogni intervento tecnologico.
Strategie pratiche da adottare
Per trarre profitto da questa integrazione, le aziende devono concentrarsi sull’implementazione di una strategia di osservabilità scalabile e flessibile. Ad esempio:
- Introdurre una plattforma end-to-end che integri dati di sistema, applicazioni, dispositivi e utenti
- Colegare le performance tecnologiche con metriche di business (come conversioni, tasso di abbandono o tempo medio di risposta)
- Predisporre dashboard interattive che permettano ai decisori di visualizzare i dati rilevanti, filtrati in base alle specifiche di settore
- Pianificare workshop tecnico-business che favoriscano la collaborazione tra team IT, analisti e executive per interpretare insieme i dati
Un esempio pratico di successo è rappresentato da una società di e-commerce che, grazie all’osservabilità alimentata da AI, ha ridotto i tempi di risposta al cliente del 30% e visto un aumento del 15% della customer satisfaction in un trimestre. Questi dati testimoniano che l’unione tra osservabilità e Intelligenza Artificiale non è solo auspicabile, ma strategica.
Conclusione: verso un’azienda più agile e responsiva
Le aziende che riusciranno a integrare osservabilità e AI saranno quelle pronte a dominare il mercato futuro. Lavorare su dati corretti, ben correlati e interpretati con precisione riduce rischi operativi, aumenta il livello di trasparenza e apre nuovi orizzonti di crescita. L’AI, da sola, non è sufficiente; serve un'infrastruttura di osservabilità che si sappia adattare ai cambiamenti rapidi del mercato e al ritmo sempre crescente dei dati generati quotidianamente.