L’intelligenza artificiale (AI) emerge come tecnologia chiave per affrontare le sfide più complesse del panorama digitale moderno. Con l’esplosione dei dati, la diversificazione delle fonti e l’aumento qualitativo e quantitativo delle minacce alla sicurezza, i metodi tradizionali di gestione e analisi dei dati non sono più sufficienti.
L’AI è particolarmente rilevante in tre ambiti critici: ricerca, sicurezza e osservabilità, per migliorare l’efficienza, l’affidabilità e la protezione delle infrastrutture tecnologiche. Oltre alla semplice gestione dei dati, le organizzazioni devono ora affrontare l’esigenza cruciale di “mettere i dati al lavoro” per migliorare i risultati aziendali.
L’importanza dell’AI come elemento abilitante è sottolineata dai numeri del report Il Digitale in Italia 2024 di Anitec-Assinform e NetConsulting cube, che prevede che l’AI genererà un valore incrementale di 80 miliardi di euro in Italia entro il 2030. La Strategia Italiana per l’AI (2024–2026) mira a integrare l’AI nei settori verticali, con un mercato AI che nell’ultimo anno è cresciuto del 55%, raggiungendo quasi 650 milioni di euro, e con un’adozione aziendale passata dal 26% al 48%.
L’AI sta inoltre trasformando l’esperienza dei dipendenti, il potenziamento delle infrastrutture, la sicurezza e l’esperienza utente complessiva. Secondo il “Elastic Generative AI Report 2024”, il 99% delle organizzazioni riconosce il potenziale trasformativo dell’AI, ma solo un terzo si sente sicuro nella sua implementazione efficace.
Rendere la conoscenza dei dati accessibile e contestualizzata
Il volume globale di dati sta crescendo esponenzialmente, con una previsione di 480 exabyte al giorno entro il 2025. Le aziende moderne generano e archiviano enormi quantità di dati strutturati e non strutturati, come log di sistema, dati utente e transazioni. Tuttavia, solo il 40% di questi dati viene utilizzato per prendere decisioni, mentre il resto rimane inutilizzato, generando costi operativi senza creare valore.
La complessità della frammentazione dei dati, conservati in sistemi legacy che perpetuano i silos organizzativi, rappresenta una barriera significativa all’estrazione di insight strategici. Le organizzazioni devono collegare persone e risorse con le informazioni giuste al momento giusto.
Unire la precisione della ricerca con l’intelligenza dell’AI
Le moderne piattaforme tecnologiche unificano sorgenti di dati disparate in una struttura coerente, eliminando i silos e rendendo le informazioni facilmente accessibili. Queste piattaforme non si limitano a fornire risultati, ma offrono risposte contestualizzate attraverso algoritmi avanzati di machine learning.
Ad esempio, un’azienda che elabora 300 Gbyte di dati in un’ora durante un evento critico può utilizzare tecnologie di ricerca avanzata per identificare e risolvere rapidamente i problemi, riducendo i tempi di inattività. Comprendendo il contesto della ricerca, i sistemi AI distinguono tra le esigenze di diversi utenti, come analisti di sicurezza o ingegneri IT.
AI e sicurezza: migliorare la rilevazione e la risposta alle minacce
L’AI gioca un ruolo cruciale nella cybersecurity, rilevando, prevenendo e rispondendo alle minacce in modo rapido ed efficace. Le tecniche avanzate di machine learning analizzano milioni di eventi in tempo reale, identificando modelli sospetti e anomalie. Ad esempio, un improvviso aumento di tentativi di accesso falliti da un indirizzo IP specifico potrebbe indicare un attacco brute-force. L’AI può individuare automaticamente questa anomalia e attivare protocolli di difesa, come bloccare l’IP o isolare la rete. L’automazione permette ai team di sicurezza di concentrarsi su attività strategiche, delegando compiti ripetitivi ai sistemi AI. L’apprendimento continuo garantisce che le soluzioni AI si adattino alle nuove minacce, migliorando la loro efficacia nel tempo.
Osservabilità: massimizzare il valore dei dati per gestire infrastrutture e risorse
Le soluzioni di observability basate su AI forniscono una visione unificata degli ambienti IT, integrando log, metriche e tracce in un’unica piattaforma. Monitorando e analizzando i dati in tempo reale, queste soluzioni rilevano i problemi prima che si verifichino, suggerendo azioni correttive o eseguendole automaticamente. Per esempio, le analisi predittive possono segnalare anomalie nella latenza dei server, indicando potenziali guasti hardware o sovraccarichi di risorse, consentendo alle aziende di intervenire proattivamente.
La proposta di Elastic: scalabilità e integrazione con la Search AI Platform
Le soluzioni AI di Elastic unificano ricerca dei dati, sicurezza e osservabilità in un’unica piattaforma. Basata su un’architettura scalabile, cloud-native e open-source, la piattaforma si integra perfettamente con i sistemi legacy, consentendo indicizzazione dei dati in tempo reale e accesso unificato.
Elasticsearch e AI Assistant
Elasticsearch offre capacità di ricerca avanzate, dalla personalizzazione dell’e-commerce al recupero di documenti interni. Il suo database vettoriale di riferimento, le tecniche di ricerca semantica, le integrazioni con ecosistemi AI e gli strumenti per sviluppatori semplificano l’accesso ai dati aziendali, migliorando la collaborazione e l’efficienza.
L’Elastic AI Assistant combina l’AI conversazionale con le soluzioni di Search, Observability e Security di Elastic. Può supportare gli sviluppatori nella creazione di esperienze di ricerca, aiutare i SREs (Site Reliability Engineers) a risolvere problemi più velocemente e potenziare le operazioni di sicurezza dei team di cybersecurity.
Le soluzioni di Elastic – che coprono ricerca avanzata, osservabilità e sicurezza –permettono alle organizzazioni di trasformare i propri dati in insight strategici, favorendo l’innovazione, ottimizzando le operazioni e migliorando la sicurezza.
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