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:
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:
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
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