Superare le sfide dei dati nell’Intelligenza Artificiale
L’intelligenza artificiale è un mostro vorace e assetato di dati. Sfortunatamente, i problemi legati ai dati – qualità, quantità, velocità, disponibilità e integrazione con i sistemi di produzione – continuano a persistere come un ostacolo importante al successo dell’implementazione aziendale di questa tecnologia.
I requisiti sono facili da capire, ma notoriamente difficili da eseguire: fornire input utilizzabili e di alta qualità per le applicazioni e le funzionalità di intelligenza artificiale nel posto giusto in modo affidabile, sicuro e tempestivo (spesso in tempo reale). Quasi un decennio dopo che la sfida è diventata evidente, molte imprese continuano a lottare con i dati di intelligenza artificiale: troppi, troppo pochi, troppo sporchi, troppo lenti e isolati dai sistemi di produzione. Il risultato è un panorama di colli di bottiglia diffusi nella formazione, nell’inferenza e nell’implementazione più ampia, e, più seriamente, un scarso ritorno sull’investimento.
Secondo gli ultimi studi di settore, i problemi legati ai dati sono alla base del tasso di successo basso e stazionario (circa il 54%, secondo Gartner) nel trasferire le prove di concetto (POC) e i progetti pilota di intelligenza artificiale aziendale in produzione. I problemi legati ai dati sono spesso alla base di problemi correlati alla conformità normativa, alla privacy, alla scalabilità e agli eccessi di costo. Questi possono avere un effetto raffreddante sulle iniziative di intelligenza artificiale, proprio mentre molte organizzazioni contano sulla tecnologia e sui gruppi aziendali per offrire rapidamente vantaggi aziendali e competitivi significativi dall’intelligenza artificiale.
La chiave: disponibilità dei dati e infrastruttura di intelligenza artificiale Data l’aspettativa crescente di CEO e consigli di amministrazione per guadagni a due cifre in termini di efficienza e fatturato da queste iniziative, liberare il controllo dei dati sull’espansione e l’industrializzazione dell’intelligenza artificiale deve diventare una priorità strategica per le imprese.
Ma come? Il successo di tutti i tipi di intelligenza artificiale dipende fortemente dalla disponibilità, dalla capacità di accedere a dati utilizzabili e tempestivi. Ciò, a sua volta, dipende da un’infrastruttura di intelligenza artificiale in grado di fornire dati e facilitare facilmente l’integrazione con l’IT di produzione. Porre l’accento sulla disponibilità dei dati e su un’integrazione rapida e fluida con i sistemi aziendali aiuterà le organizzazioni a fornire applicazioni e funzionalità di intelligenza artificiale più affidabili e utili.
Per capire perché questo approccio abbia senso, prima di passare alle soluzioni, diamo uno sguardo ai problemi legati ai dati che soffocano l’intelligenza artificiale e le iniziative delle imprese:
- Qualità dei dati: I dati sporchi, incompleti o inaccurati possono compromettere seriamente l’efficacia e l’affidabilità dei modelli di intelligenza artificiale. Le organizzazioni devono investire tempo e risorse nella pulizia e nel miglioramento della qualità dei dati per garantire che i modelli di intelligenza artificiale producano risultati accurati e affidabili.
- Quantità di dati: L’intelligenza artificiale richiede grandi quantità di dati per funzionare in modo efficace. Tuttavia, molte organizzazioni faticano a raccogliere e gestire enormi quantità di dati provenienti da fonti diverse. È essenziale creare un ecosistema di dati ben organizzato e scalabile per sfruttare appieno i benefici dell’intelligenza artificiale.
- Velocità dei dati: La velocità con cui i dati vengono generati, elaborati e utilizzati dall’intelligenza artificiale può avere un impatto significativo sull’efficacia delle applicazioni e delle funzionalità. Le organizzazioni devono assicurarsi che i loro sistemi di intelligenza artificiale possano gestire e analizzare rapidamente i dati per produrre risultati tempestivi e pertinenti.
- Disponibilità dei dati: L’accesso ai dati è un prerequisito fondamentale per l’intelligenza artificiale. Tuttavia, molte organizzazioni devono affrontare problemi di accesso ai dati a causa di silos informativi, problemi di privacy e restrizioni normative. Le imprese devono lavorare per eliminare questi ostacoli e garantire che i dati siano facilmente accessibili a tutti i team e le funzioni che ne hanno bisogno.
- Integrazione con i sistemi di produzione: L’intelligenza artificiale deve essere ben integrata con i sistemi di produzione per offrire vantaggi pratici. Molte organizzazioni incontrano difficoltà nell’integrare l’intelligenza artificiale con i loro sistemi esistenti, il che può ostacolare l’adozione e l’implementazione di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale.
Per affrontare questi problemi, le organizzazioni devono concentrarsi su due aree chiave: migliorare la disponibilità dei dati e costruire un’infrastruttura di intelligenza artificiale solida e flessibile. Alcuni passi che le organizzazioni possono intraprendere includono:
- Implementare soluzioni di data governance per garantire la qualità, la coerenza e la sicurezza dei dati.
- Investire in tecnologie di big data e data lake per organizzare, archiviare e gestire grandi volumi di dati provenienti da diverse fonti.
- Adottare piattaforme di intelligenza artificiale scalabili e modulari che facilitino l’integrazione con i sistemi di produzione esistenti.
- Creare processi e politiche per garantire la condivisione e l’accesso ai dati tra i vari team e funzioni all’interno dell’organizzazione.
- Formare il personale su come utilizzare l’intelligenza artificiale e incoraggiare una cultura di apprendimento continuo per mantenere le competenze rilevanti e aggiornate.
- Collaborare con partner e fornitori esterni per accedere a nuove fonti di dati e competenze tecniche.
- Implementare misure di sicurezza e privacy dei dati per proteggere le informazioni sensibili e conformarsi alle normative sulla protezione dei dati.
- Monitorare e valutare regolarmente l’efficacia e la precisione dei modelli di intelligenza artificiale per garantire che forniscano risultati affidabili e aggiornati.
- Sperimentare e innovare con nuove tecniche e metodologie di intelligenza artificiale per mantenere un vantaggio competitivo nel mercato in rapida evoluzione.
- Adottare un approccio etico e responsabile all’uso dell’intelligenza artificiale, tenendo conto delle implicazioni sociali, economiche e ambientali delle tecnologie basate sull’intelligenza artificiale.
Affrontando questi problemi e mettendo in atto queste strategie, le organizzazioni possono sfruttare al meglio l’intelligenza artificiale e cogliere le opportunità offerte da questa tecnologia rivoluzionaria. Attraverso un’adozione intelligente e responsabile dell’intelligenza artificiale, le imprese possono migliorare l’efficienza, aumentare la produttività, ridurre i costi e sviluppare nuovi prodotti e servizi innovativi, migliorando così la loro posizione nel mercato globale.
Articolo a cura di Michele Russo
Un’esperienza di oltre 20 anni nel settore IT, nello sviluppo e nella gestione di soluzioni Enterprise per alcune tra le maggiori istituzioni finanziarie italiane e su progetti di integrazione di soluzioni informative multi tenant ad alto impatto tecnologico.
Ho un background aziendale eterogeneo con particolari competenze nella gestione e nel controllo del ciclo di vita dei progetti nonché nell’applicazione della metodologia di Enterprise Architecture.
Attualmente ricopro il ruolo di Customer Success Account Director presso Microsoft.
