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Nutanix: ecco le sfide tecnologiche per le imprese nel 2023

Wendy Pfeiffer, CIO di Nutanix, azienda specializzata nel cloud computing privato, ibrido e multicloud, ha delineato quelle che, a suo avviso, saranno tre delle principali sfide che definiranno l’agenda tecnologica delle imprese nel 2023.

Le previsioni per il nuovo anno del CIO di Nutanix Wendy Pfeiffer sono le seguenti.

Adozione di modelli e processi di lavoro asincroni

Nel 2023 le aziende potranno essere più innovative grazie all’implementazione di modalità di lavoro più efficienti che facilitino la collaborazione tra i diversi fusi orari e siano più flessibili.

Ciò significherà ripensare il loro approccio alla collaborazione asincrona, compresi gli strumenti e le policy che la guidano.

Ripianificazione delle infrastrutture IT, tenendo in maggiore considerazione il consumo di energia e l’impronta di carbonio

Alle aziende viene richiesto di fare di più per ridurre l’impronta di carbonio e diventare più ecologiche. Sebbene la riduzione delle emissioni di anidride carbonica e l’adozione di misure sostenibili siano lodevoli e migliorino la loro reputazione, le aziende risentono dell’impatto sui profitti di un maggiore consumo energetico dovuto all’uso del cloud.

Quest’ultimo è utilizzato per la sua velocità e prestazioni migliorate, piuttosto che per il risparmio energetico, e ciò costringerà le aziende a considerare come le attività che attualmente spostano nel cloud possano essere gestite altrove in modo più efficiente ed economico.

Gli importanti cambiamenti apportati a molte piattaforme di social media avranno un impatto significativo in azienda

Il 2022 è stato un anno turbolento per le piattaforme di social media e alcune delle tendenze perdureranno anche quest’anno.

In primo luogo, molte aziende si affidano ai dati acquistati dalle società che gestiscono le piattaforme di social media per perfezionare i propri algoritmi di targeting. Se questi dati diventeranno obsoleti e meno curati il targeting diventerà sempre meno preciso.

In secondo luogo, tutti questi dati sono spesso la base di partenza per addestrare gli strumenti di intelligenza artificiale e di machine learning: è quindi possibile che anche queste soluzioni perdano di efficacia.

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