La guida del CIO per sbloccare la scalabilità della GenAI di livello enterprise
Una recente ricerca offre insight su come i leader IT si stanno preparando alla prossima fase dell’AI.
Con la Generative AI (GenAI) che passa dalla sperimentazione alla strategia aziendale, è diventata una priorità mission-critical, al pari di sistemi ERP e CRM.
Per generare valore di business su larga scala, i CIO devono ora gestire la GenAI come una capability standardizzata di livello enterprise.
Cosa scoprirai:
- Accelerare il ritorno sul business: perché l’84% dei dirigenti si aspetta un ROI positivo entro 12 mesi
- Operatività su larga scala: insight su come integrare la GenAI nei processi reali per massimizzare l’efficienza
- Ridurre i rischi strategici: strategie per affrontare le sfide legate a infrastruttura e governance
- Prepararsi al futuro con l’Agentic AI: come gestire una crescita del 65% nell’adozione di agenti autonomi
Nell’economia data-driven di oggi, la GenAI non è più solo una tendenza, ma una capacità strategica al pari dei sistemi critici.
Con l’AI che entra in produzione, il gap di readiness diventa sempre più evidente.
Questo report Foundry MarketPulse offre una prospettiva strategica su come il top management stia guidando la modernizzazione dell’infrastruttura per ottenere un vantaggio competitivo.
Foundry ha condotto un sondaggio online, sponsorizzato da Nutanix, coinvolgendo 301 CIO e responsabili IT senior in Asia-Pacifico, Nord America ed Europa occidentale. I partecipanti lavorano in organizzazioni con oltre 1.000 dipendenti e le loro aziende hanno già avviato progetti pilota o implementato soluzioni di generative AI. Il sondaggio è stato realizzato tra il 7 e il 23 dicembre 2025.
Secondo il sondaggio Foundry, l’84% dei leader IT è fiducioso di ottenere un ROI positivo entro i primi 12 mesi dall’implementazione.
In assenza di una figura executive responsabile dell’intero modello operativo end-to-end, le aziende faticano a garantire standard coerenti in termini di resilienza, scalabilità, sicurezza, compliance e controllo dei costi, con il rischio di creare soluzioni frammentate e “a silos”.
Le operazioni “Day 2” includono il monitoraggio continuo delle performance e dell’accuratezza dei modelli, il tracciamento della data lineage e la gestione della variabilità dei costi basati sui token dopo il rilascio. Inoltre, le operazioni di AI enterprise richiedono il supporto di ambienti ibridi, una governance coerente con gestione integrata dei rischi e costi prevedibili con ROI misurabile.