Adozione di AI e machine learning in crescita tra le aziende secondo Eaton - Meccanica Plus
Home   >   Mercato   >   Adozione di AI e machine learning in crescita tra le aziende secondo Eaton

Adozione di AI e machine learning in crescita tra le aziende secondo Eaton

Pubblicato il 11 aprile 2025
Eaton studio adozione AI e machine learningEaton studio adozione AI e machine learning

Secondo un nuovo studio commissionato da Eaton, le organizzazioni sono sempre più disposte ad abbandonare le tecnologie tradizionali per cogliere i vantaggi associati all’implementazione di Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning (ML).

In particolare, quasi la metà delle aziende (47%) ritiene di trovarsi già in fase di esecuzione della propria strategia di digital trasformation.

Il sondaggio, realizzato da S&P Global Market Intelligence per conto di Eaton, ha raccolto, in otto nazioni tra Nord America, Europa e Medio Oriente, il contributo di 1.381 leader aziendali attivamente coinvolti nei processi di trasformazione digitale dell’organizzazione per cui lavorano, operante nei settori dei data center, delle utility, della gestione di edifici o dell’industria manifatturiera. I risultati dello studio, che ha coinvolto direttamente anche l’Italia, sono illustrati nella seconda edizione dell’Eaton Brightlayer Research Report, intitolato Adoption, execution and expansion in the wake of AI, ed evidenziano come le strategie di digitalizzazione vengano sviluppate sempre più rapidamente in questi settori.

Eaton studio adozione AI e machine learning Brightlayer report digital transformationIn particolare, meno di un’azienda su quattro (23%) ha dichiarato che la tecnologia legacy rappresenta un ostacolo alla digitalizzazione – nel 2022, alla stessa domanda, ben un interpellato su tre (33%) ne risultava convinto. Le nuove applicazioni di AI e ML, che portano con sé un enorme potenziale di trasformazione per le aziende, sono probabilmente all’origine del netto cambiamento di opinioni (+10%), registrato in un periodo inferiore a 24 mesi.

Tra i principali driver del cambiamento, si evidenziano la necessità di ottimizzare processi e operation (51%) e di ridurre i rischi migliorando conformità normativa, sicurezza e protezione dei dati (49%). Tuttavia, sono proprio la privacy e la sicurezza dei dati (40%) a destare ancora le maggiori preoccupazioni tra gli intervistati.

Alessio Nava, Country Sales Leader, Eaton Italia“Questa ricerca dimostra quanto sia urgente, per le aziende, implementare tecnologie digitali che consentano di sfruttare i vantaggi di AI e ML. – dichiara Alessio Nava, MD & country sales leader Italy di Eaton -. Il settore dei data center sarà chiaramente determinante in questo cambiamento, poiché anche i segmenti utility, edifici commerciali e industria manifatturiera, solo per citare alcuni esempi, dipenderanno dai data center per sostenere i propri percorsi di adozione dell’AI. La digitalizzazione supporterà queste industry anche nell’attuazione delle strategie di decarbonizzazione volte a conformarsi alle richieste normative, molte delle quali introdotte a sostegno dell’obiettivo Net Zero al 2050 fissato dalle Nazioni Unite”.

Tecnologie basate sull’AI: quali vengono impiegate e come
Tra le tecnologie attualmente utilizzate o in piano, il 29% dei rispondenti indica AI e ML a scopo predittivo: questa percentuale sale al 43% nel settore manifatturiero, dove l’apprendimento automatico viene impiegato per automatizzare le linee di assemblaggio e migliorare i programmi di manutenzione. L’AI generativa è invece utilizzata o messa a piano dal 26% degli intervistati, senza sostanziali differenze nei quattro settori analizzati. La Gen AI è utile di per sé, ma ha il potenziale per divenire un ancor più efficace motore di cambiamento quando abbinata all’AI/ML, poiché consente di creare agenti virtuali in grado di agire da soli con intelligenza e autonomia. Infine, la computer vision è pianificata o implementata dal 21% degli intervistati, anche in questo caso in modo molto simile tra i vari settori. Nel manifatturiero, trova forse però uno sbocco più immediato, aiutando in particolare nelle operazioni di smistamento o di controllo qualità.

Focus sui settori analizzati
•    I data center stanno scalando le proprie potenzialità per soddisfare la domanda in continua crescita – in particolare, si stanno concentrando sull’aggiornamento delle strutture (42,3%), sull’espansione della capacità (38,6%) e sul miglioramento dell’impiego delle performance delle risorse IT (32,8%).
•    Le utility risultano sotto pressione. Da un lato, il 55% dei rispondenti di questo settore indica le infrastrutture obsolete come il problema principale, dall’altro ci si aspetta che i requisiti di capacità della rete aumentino in modo significativo nei prossimi 10 anni: il 40% delle organizzazioni prevede fino al 49% di requisiti extra.
•    In ambito manufacturing, gli intervistati ritengono che l’intelligenza artificiale possa facilitare la decarbonizzazione e il raggiungimento degli obiettivi ESG (66%), oltre a migliorare il monitoraggio e l’ottimizzazione del consumo energetico (55%) e a potenziare le applicazioni di digital twin (68%) e di manutenzione predittiva (64%).
•    I gestori di edifici si stanno invece concentrando sulla trasformazione digitale per raggiungere gli obiettivi di sostenibilità (46%), con la maggior parte dei grandi proprietari di edifici (54%) che prevede, entro il prossimo anno, di installare nuovi sistemi di gestione al fine di ottimizzare il consumo energetico. Molti, infine, vedono l’intelligenza artificiale come uno strumento che, in futuro, potrà aiutare a prevedere l’utilizzo stesso degli spazi (66%).

Eaton studio adozione AI e machine learning Brightlayer report casi d'uso digital twin manutenzione predittiva

In questo scenario, il software Brightlayer di Eaton è un valido alleato per le organizzazioni, poiché semplifica il percorso di digitalizzazione e consente di aumentare il valore operativo, attraverso l’abilitazione di insight basati sui dati e immediatamente sfruttabili. Brightlayer combina la profonda conoscenza del settore di Eaton con AI, ML e la capacità di elaborazione dei big data per supportare in tempo reale i processi decisionali volti all’ottimizzazione della gestione dell’energia.

Iscriviti alle newsletter »


Contenuti correlati

Scopri le novità scelte per te x