Veeam lancia il framework Data and AI Trust Maturity Model, per supportare le aziende a valutare, confrontare e rafforzare l’efficacia con cui governano e rendono operativa l’AI. La maggior parte delle aziende ha già superato la prima soglia adottando l’AI. Sta però emergendo un divario tra la fiducia nella propria preparazione all’AI e la capacità di renderla realmente operativa e governarla in modo efficace. Molte meno organizzazioni hanno implementato i controlli necessari per gestirla.
Capire se l’AI, oltre che utilizzata, sia anche compresa, controllata e validata
Man mano che gli agenti AI iniziano a prendere decisioni autonome sui dati aziendali con velocità e scala crescenti, questo divario sta diventando un rischio concreto. Una ricerca condotta da Emerald Research Group per Veeam mostra che le aziende hanno accelerato sull’adozione rispetto alla definizione di framework di identità, basi dati e governance. Tutti necessari per giustificare tali decisioni davanti a un consiglio di amministrazione, un revisore o un’autorità regolatoria. La sfida non è più se l’AI venga utilizzata, ma se le sue azioni possano essere comprese, controllate e validate.
Superare la distanza tra preparazione percepita ed esecuzione nel mondo reale
Il Data and AI Trust Maturity Model è progettato per colmare questo divario, aiutando le organizzazioni a ridurre la distanza tra la preparazione percepita e l’esecuzione nel mondo reale. Fornisce ai leader una visione indipendente della loro situazione attuale e delle aree su cui concentrarsi prioritariamente. Supportando in questo modo il passaggio dalla sperimentazione a un’AI responsabile e pronta per la produzione. Il modello valuta la maturità dell’AI attraverso 12 dimensioni e ne mappa i progressi lungo cinque livelli, da ad hoc a leader di riferimento. Consente alle organizzazioni di identificare dove esistono controlli, dove questi si interrompono in condizioni operative reali e quali priorità debbano essere affrontate per rafforzare fiducia, governance e resilienza.
Le aziende sono pronte a scalare l’AI in modo sicuro e responsabile?
Anand Eswaran, CEO di Veeam
La fiducia nell’AI è elevata, ma non è sufficiente a garantirne una crescita su larga scala. La nostra ricerca mostra che, sebbene la maggior parte delle organizzazioni ritenga di essere pronta a scalare l’AI in modo sicuro e responsabile, molte faticano a dimostrare questa preparazione in un contesto di governance aziendale, audit o regolamentazione. Il Data and AI Trust Maturity Model fornisce ai leader un modo chiaro e oggettivo per comprendere la propria reale posizione, Oltre a identificare i gap di esecuzione e definire le priorità delle capacità necessarie per rendere operativa la fiducia nell’AI, e non solo aspirare ad essa. Questo è fondamentale in un mondo agentico.
Divario tra ambizione, fiducia e preparazione operativa
Il Data and AI Trust Maturity Model si basa sulle opinioni di 300 senior leader aziendali e tecnologici, inclusi dirigenti C-level responsabili di dati, sicurezza, rischio e strategia tecnologica. La ricerca evidenzia un divario costante tra ambizione nell’AI, fiducia e preparazione operativa:
- L’AI non è più sperimentale. Quasi 7 organizzazioni su 10 dichiarano che l’AI è integrata in più funzioni aziendali o centrale per le proprie operazioni. Il che significa che sistemi e agenti AI interagiscono quotidianamente con dati di produzione sensibili, informazioni dei clienti e workflow decisionali.
- La fiducia dei dirigenti è elevata. L’80%% dei leader afferma di essere fiducioso nella propria capacità di scalare l’AI in sicurezza nei prossimi 2 anni.
- La fiducia spesso manca di evidenze concrete. Quasi la metà dei dirigenti riconosce che la propria fiducia è guidata più dall’intuizione che da prove dimostrabili e pronte per un audit da fornire agli stakeholder esterni.
- Con la scalabilità dell’AI stanno emergendo sfide di esecuzione. Il 52% delle organizzazioni segnala che le iniziative AI sono state ridimensionate negli ultimi 18 mesi, 4 su 10 hanno registrato ritardi, il 28% ha interrotto completamente alcune iniziative.
- Gli ostacoli al progresso sono più operativi che tecnologici. Guidati da lacune nelle competenze di AI e machine learning (43%), difficoltà nell’integrare l’AI nei workflow e nei sistemi esistenti (33%), incertezza normativa (25%), limiti nella qualità dei dati (20%) e problematiche di explainability (19%).
- La maturità della governance è in ritardo rispetto all’adozione. Quasi 9 organizzazioni su 10 dichiarano di avere policy formali di governance AI in qualche forma. Ma solo circa una su 3 afferma di poter produrre immediatamente evidenze complete per un audit, se richiesto.
Questi risultati mostrano che, mentre l’adozione dell’AI avanza rapidamente, la maturità dell’esecuzione resta indietro. Esponendo le aziende a rischi crescenti mentre scalano l’AI nelle operazioni critiche.
Dall’adozione alla fiducia dimostrabile
Piuttosto che concentrarsi solo sull’adozione, il Data and AI Trust Maturity Model valuta quanto coerentemente controlli, responsabilità e pratiche operative legate all’AI funzionino in condizioni reali. Il modello organizza la preparazione della fiducia attorno a quattro pilastri fondamentali:
- comprensione – visibilità e contesto su dati e asset AI, lineage e rischio.
- Protezione – governance delle identità e degli accessi, privacy e controlli di protezione dei dati.
- Resilienza – backup, affidabilità del ripristino e continuità operativa per dati critici e servizi dipendenti dall’AI.
- Potenziamento – readiness di dati affidabili per supportare uno sviluppo e un’adozione responsabili dell’AI.
Benchmark sulla fiducia rispetto alla realtà
Il modello viene applicato attraverso il Data and AI Trust Maturity Assessment, attività consulenziale erogata da specialisti e leader di strategia di Veeam in ambito dati, sicurezza e AI. L’assessment produce:
- un punteggio complessivo di maturità articolato sulle 12 dimensioni del modello.
- Confronto con benchmark per definire urgenza e contesto basati su dati oggettivi.
- Raccomandazioni prioritarie e una roadmap pragmatica per rafforzare la fiducia nel tempo.
- Insight pronti per il livello executive a supporto della supervisione del board, delle conversazioni con gli auditor e del monitoraggio dei progressi misurabili.
L’assessment sarà disponibile a livello globale nel corso dell’anno.
