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AI nella PA, reti e infrastrutture non tengono il passo: il 73% non è pronto


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L’adozione dell’intelligenza artificiale accelera nelle amministrazioni e nell’istruzione, ma sistemi legacy e ambienti frammentati frenano la modernizzazione. Secondo l’Enterprise Cloud Index di Nutanix, crescono container e architetture ibride, mentre la Shadow AI apre nuovi problemi di governance

Pubblicato il 2 ott 2026



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Punti chiave

  • 73% dei responsabili IT: infrastruttura on premise non pronta per i carichi AI; serve modernizzazione verso ambienti ibridi e gestione coordinata.
  • Adozione massiccia di container/containerizzazione: 87% prevede aumento, 83% sviluppa app containerizzate; importanza della data sovereignty (88%).
  • Il 96% segnala Shadow AI non governata, con rischi per sicurezza e compliance: occorrono governance, architetture sicure e consolidamento delle fondamenta tecnologiche.
Riassunto generato con AI


L’intelligenza artificiale entra sempre più nei servizi pubblici, ma la base tecnologica sulla quale deve poggiare fatica a tenere il passo. Il 73% dei responsabili IT del settore pubblico afferma che l’attuale infrastruttura on premise non è ancora completamente pronta a supportare i carichi di lavoro AI. Un divario che spinge amministrazioni e istituzioni educative verso una modernizzazione basata su ambienti ibridi, container e una gestione più coordinata delle risorse tecnologiche.

È quanto emerge dall’ottava edizione del Public Sector Enterprise Cloud Index 2026 di Nutanix, realizzato con Wakefield Research nell’ambito di un’indagine globale che ha coinvolto 1.600 responsabili IT, comprendendo anche amministrazioni centrali e locali, scuole e università. Lo studio fotografa un settore nel quale l’AI viene già impiegata in attività che vanno dalla verifica dell’accesso a benefici e servizi al rilevamento delle frodi.

Reti e infrastrutture ibride al centro della modernizzazione

Il nodo riguarda soprattutto la convivenza fra tecnologie di generazioni diverse. Molte organizzazioni pubbliche continuano a gestire sistemi legacy on premise mentre trasferiscono applicazioni verso cloud privati e piattaforme più moderne. L’adozione dell’AI aumenta così la pressione su ambienti IT già complessi, nei quali capacità di calcolo, gestione dei dati, sicurezza e controllo devono operare in maniera coordinata.

Da qui il crescente ricorso alle architetture ibride e distribuite, che permettono di collocare applicazioni e dati nell’ambiente ritenuto più adatto in base alle esigenze operative e di conformità. Anche la sovranità del dato pesa sulle scelte: l’88% dei responsabili pubblici interpellati considera la data sovereignty una priorità elevata o un requisito imprescindibile nelle decisioni infrastrutturali. Il 55% segnala inoltre la necessità di mantenere infrastrutture all’interno del proprio Paese per rispondere a esigenze di sicurezza, protezione dei dati e compliance.

I container guadagnano terreno con la crescita dell’AI

Una delle conseguenze della trasformazione riguarda la containerizzazione delle applicazioni. I container consentono di riunire applicazioni e relative dipendenze in ambienti portabili, facilitandone lo spostamento e l’esecuzione su infrastrutture differenti.

Secondo l’ECI, l’87% dei responsabili IT del settore pubblico prevede di aumentare l’utilizzo dei container nei prossimi tre anni, mentre l’83% dichiara di sviluppare già nuove applicazioni in questa modalità. Per l’86% degli intervistati è proprio l’intelligenza artificiale a spingerne l’adozione.

La tendenza risponde anche alla necessità di gestire applicazioni AI che evolvono rapidamente e possono richiedere differenti modelli, acceleratori hardware e componenti software. In questo scenario la portabilità dei carichi di lavoro diventa uno degli elementi attraverso cui le amministrazioni cercano di evitare che ogni nuova applicazione richieda un ambiente tecnologico separato.

Shadow AI, il rischio cresce fuori dal controllo dell’IT

Alla modernizzazione tecnologica si affianca una questione di governance. Il 96% dei responsabili IT del settore pubblico dichiara di incontrare applicazioni o agenti AI utilizzati dai dipendenti al di fuori della supervisione delle strutture informatiche, mentre il 91% ritiene che questo fenomeno possa creare rischi per le attività istituzionali o per l’organizzazione.

La cosiddetta Shadow AI allarga quindi una dinamica già conosciuta con lo Shadow IT: strumenti adottati autonomamente possono trattare informazioni senza seguire necessariamente le procedure previste per sicurezza, protezione dei dati e controllo degli accessi. Un problema particolarmente rilevante nel settore pubblico, dove una parte dei carichi di lavoro riguarda servizi ai cittadini e informazioni sottoposte a vincoli normativi.

“La proliferazione della cosiddetta Shadow AI, ovvero dell’utilizzo di soluzioni di intelligenza artificiale non approvate né governate, è diventata la principale sfida per la governance nel settore pubblico. La questione non riguarda più se adottare l’intelligenza artificiale, ma come farlo in modo sicuro, governato ed efficace. Le organizzazioni che stanno ottenendo i risultati migliori non sono quelle che inseguono ogni nuova funzionalità, ma quelle che stanno consolidando le proprie fondamenta tecnologiche. Puntando su architetture sicure e basate sulla containerizzazione, definiscono le condizioni necessarie per adottare l’AI con fiducia, rafforzando e preservando la fiducia dei cittadini man mano che l’intelligenza artificiale diventa parte integrante dell’erogazione dei servizi pubblici”, afferma Sammy Zoghlami, Senior Vice President Emea di Nutanix.

Il nodo della capacità tecnologica della PA

Il quadro delineato dall’Enterprise Cloud Index mette quindi in relazione due velocità diverse. Da una parte aumentano i casi d’uso e la richiesta di applicazioni basate sull’intelligenza artificiale; dall’altra una quota consistente delle infrastrutture esistenti deve ancora essere adeguata per gestire questi carichi su larga scala.

Per le amministrazioni la modernizzazione coinvolge quindi più livelli contemporaneamente: capacità di calcolo, piattaforme applicative, gestione degli ambienti ibridi e protezione dei dati. Il passaggio riguarda anche le strutture periferiche nelle quali vengono materialmente erogati i servizi, rendendo necessario mantenere regole di sicurezza e controllo coerenti anche in architetture sempre più distribuite.

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