Le aziende sono sempre più aperte all’intelligenza artificiale: lo studio Eaton

L’intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML) non sono più visti come un ostacolo, ma come un’opportunità. Un recente studio condotto da Eaton, multinazionale statunitense con sede a Dublino attiva nella gestione dell’energia, rivela che le aziende stanno rapidamente cambiando il loro approccio nei confronti di queste tecnologie, accelerando i processi di trasformazione digitale....

Mar 25, 2025 - 13:18

Le aziende sono sempre più aperte all’intelligenza artificiale: lo studio Eaton

L’intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML) non sono più visti come un ostacolo, ma come un’opportunità. Un recente studio condotto da Eaton, multinazionale statunitense con sede a Dublino attiva nella gestione dell’energia, rivela che le aziende stanno rapidamente cambiando il loro approccio nei confronti di queste tecnologie, accelerando i processi di trasformazione digitale.

La ricerca, realizzata da S&P Global Market Intelligence per conto di Eaton, ha coinvolto un campione di 1.381 leader aziendali in otto nazioni, tra cui l’Italia. I manager intervistati sono direttamente coinvolti nei processi di digitalizzazione di aziende operanti in settori strategici quali data center, utility, gestione degli edifici e industria manifatturiera. I risultati dello studio sono stati pubblicati nella seconda edizione dell’Eaton Brightlayer® Research Report, intitolato “Adoption, execution and expansion in the wake of AI“.

Un dato su tutti evidenzia il cambio di mentalità: solo il 23% delle aziende considera le tecnologie legacy un freno alla digitalizzazione. Questo dato contrasta nettamente con il 33% registrato nel 2022, segnando un calo di 10 punti percentuali in meno di due anni. Un’inversione di tendenza che suggerisce una maggiore consapevolezza del potenziale trasformativo dell’AI e del ML.

Ottimizzazione e riduzione dei rischi: le priorità delle aziende

Ma quali sono i fattori che spingono le aziende ad investire in queste tecnologie? Lo studio Eaton individua due driver principali: l’ottimizzazione dei processi (51%) e la riduzione dei rischi (49%). Le aziende cercano di efficientare le operation, migliorare la conformità normativa, aumentare la sicurezza e proteggere i dati. Proprio la sicurezza e la privacy dei dati, tuttavia, rimangono una preoccupazione significativa per il 40% degli intervistati.

Alessio Nava, MD & Country Sales Leader Italy di Eaton, ha sottolineato in una nota quanto sia diventato urgente per le aziende implementare tecnologie digitali per sfruttare i benefici di AI e ML. Un ruolo chiave in questo cambiamento è destinato ad averlo il settore dei data center, infrastrutture fondamentali per supportare l’adozione dell’AI in diversi settori, dalle utility all’industria manifatturiera. La digitalizzazione, inoltre, è vista come uno strumento per raggiungere gli obiettivi di decarbonizzazione, in linea con le normative e gli obiettivi Net Zero al 2050.

L’AI nelle sue diverse forme: un quadro in evoluzione

Lo studio Eaton offre anche una panoramica sull’utilizzo delle diverse tecnologie basate sull’AI. Il 29% delle aziende dichiara di utilizzare o prevedere di utilizzare AI e ML per finalità predittive. Nel settore manifatturiero, questa percentuale sale al 43%, con l’apprendimento automatico impiegato per automatizzare le linee di assemblaggio e ottimizzare la manutenzione.

L’AI generativa è invece utilizzata o in programma di utilizzo da parte del 26% delle aziende, senza particolari differenze tra i settori. Questa tecnologia, che ha il potenziale per creare agenti virtuali capaci di agire autonomamente, potrebbe diventare un potente motore di cambiamento se combinata con AI/ML.

La computer vision, infine, è pianificata o implementata dal 21% degli intervistati, con un’adozione abbastanza uniforme tra i vari settori. Nel manifatturiero, trova un’applicazione immediata nel controllo qualità e nelle operazioni di smistamento.

I settori sotto la lente: sfide e opportunità

La ricerca Eaton ha analizzato le dinamiche di digitalizzazione in quattro settori chiave, evidenziando sfide e opportunità specifiche:

Data center: il settore è impegnato a scalare le proprie potenzialità per soddisfare la crescente domanda, con un focus sull’aggiornamento delle strutture (42,3%), l’espansione della capacità (38,6%) e l’ottimizzazione delle risorse IT (32,8%).
Utility: le utility si trovano ad affrontare la sfida delle infrastrutture obsolete (55%) e la necessità di aumentare la capacità di rete nei prossimi 10 anni, con stime di crescita fino al 49%.
Manufacturing: nel manifatturiero, l’AI è vista come uno strumento per favorire la decarbonizzazione e il raggiungimento degli obiettivi ESG (66%), migliorare l’efficienza energetica (55%) e potenziare il digital twin (68%) e la manutenzione predittiva (64%).
Gestione degli edifici: i gestori degli edifici si concentrano sulla digitalizzazione per raggiungere obiettivi di sostenibilità (46%), con la maggior parte dei grandi proprietari (54%) che prevede di installare nuovi sistemi di gestione per ottimizzare i consumi energetici. L’AI è vista anche come uno strumento per prevedere l’utilizzo degli spazi (66%).

In questo scenario, il software Brightlayer di Eaton si propone come uno strumento per semplificare la digitalizzazione e migliorare l’efficienza operativa, combinando la conoscenza del settore con AI, ML e big data.

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