18/03/2026

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AI: il 73% delle aziende si trova in difficoltà con la preparazione dei dati

Pascali (Cloudera): oltre la metà delle organizzazioni indica i dati in silos come ostacolo principale.

Un'indagine di Cloudera, realizzata con Harvard Business Review Analytic Services, evidenzia che solo il 7% delle organizzazioni ritiene i propri dati completamente pronti per l'AI. Il sondaggio, condotto su oltre 230 decision-maker a ottobre2025, mostra anche che il 27% dei partecipanti giudica i dati poco o per nulla preparati, creando un divario netto tra le ambizioni e la capacità operativa.
Il contesto italiano rispecchia la tendenza globale. L'Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano stima che il mercato nazionale dell'AI abbia raggiunto 1,8miliardi di euro nel 2025, con una crescita del 50% su base annua. Tuttavia, solo il 6% delle imprese ha integrato l'AI in modo strategico, e il tasso di adozione si attesta all'8,2%, rispetto al 13,5% medio europeo. La scadenza del EU AI Act, fissata al 2agosto2026, prevede sanzioni fino al 7% del fatturato annuo per i sistemi ad alto rischio, accelerando la necessità di una governance dati solida.

"L'AI è potente quanto i dati che la alimentano" Sergio Gago. Il CTO di Cloudera sottolinea che, per superare la fase di sperimentazione, le organizzazioni devono garantire un accesso sicuro al 100% dei propri dati, ovunque siano custoditi. Portare l'AI al dato, invece di spostare il dato verso l'AI, è la chiave per passare da progetti pilota a impatti su scala aziendale.
La qualità dei dati resta il problema più pressante. Il 73% degli intervistati ritiene necessario dare priorità alla qualità dei dati AI, e la stessa percentuale segnala difficoltà nella preparazione e nel processing. Gli ostacoli principali nella gestione dei dati per l'AI includono:

- Dati in silos e difficoltà di integrazione tra fonti diverse (56%).

- Mancanza di una strategia dati chiara (44%).
- Problemi di qualità dei dati e bias (41%).
- Vincoli normativi sull'uso dei dati (34%).
"Oltre la metà delle organizzazioni indica i dati in silos come ostacolo principale", ha commentato Fabio Pascali, Regional Vice President Italy, Greece & Cyprus di Cloudera. "Si tratta di un problema che in Italia è strutturale: architetture legacy, sistemi eterogenei, governance frammentata. La soluzione non è spostare i dati verso l'AI anche a costo di portarli fuori dal perimetro di sicurezza aziendale: è portare l'AI al dato ovunque risieda, con lineage, qualità e governance unificate. Le aziende italiane hanno già scelto il modello ibrido: hanno quindi già in mano l'architettura giusta. Il passo successivo è il 73% delle aziende si trova in difficoltà con la preparazione dei dati".

Per quanto riguarda la governance, solo il 23% delle imprese ha una strategia dati consolidata per l'AI, mentre il 53% è ancora in fase di sviluppo. Le componenti ritenute più critiche sono la protezione dei dati sensibili e della privacy (59%), la qualità dei dati (46%) e la data governance (41%).
Le aspettative sull'agentic AI crescono rapidamente. Il 65% dei partecipanti prevede che nei prossimi due anni molti processi aziendali saranno integrati o sostituiti da agenti intelligenti, e il 47% crede che l'agentic AI possa risolvere i problemi di qualità dei dati.
Le imprese operano in ambienti data estate complessi, distribuiti tra cloud, data center ed edge. Tuttavia, dati mission-critical restano spesso on-premise per motivi di sovranità, sicurezza e compliance. Colmare il divario richiede architetture capaci di portare l'AI in produzione in modo sicuro, senza forzare lo spostamento dei dati né compromettere il controllo.