La tua strategia di data management è pronta per l’Intelligenza Artificiale?
La tecnologia che ruota attorno all’AI di ultima generazione è per le imprese ciò che può rappresentare un link nascosto in un codice sorgente, difficile da scoprire da chi non ha le giuste “chiavi di accesso”.
Oggi, allo stesso modo, la maggior parte delle imprese è desiderosa di abbracciare le moderne tecnologie afferenti all’universo dell’intelligenza artificiale, ma a seconda della maturità della propria strategia di data management, potrebbero essere pronte o meno a implementarle.
Questo contributo vuole offrire spunti di riflessione, su come valutare se l’impresa e la sua strategia di data management è pronta e dispone della maturità sufficiente a trarre vantaggio pieno e lungimirante dall’intelligenza artificiale.
Perché è giunto il momento di “entrare” nell’AI
Impossibile ignorare le notizie tecnologiche nell’ultimo anno: l’intelligenza artificiale è tra le tendenze del momento. La crescente maturità della tecnologia di AI generativa, in particolare, ha reso le imprese profondamente consapevoli di quanto potenziale apportino le moderne soluzioni di AI alle proprie operazioni di business e di quanto vantaggio competitivo possano acquisire o perdere in futuro, a seconda di quanto efficacemente adottino tali tecnologie.
Infatti, anche se l’impresa non ha ancora iniziato a sperimentare con la tecnologia come i modelli linguistici di grandi dimensioni LLM (modelli di machine learning in grado di comprendere e interpretare il linguaggio naturale), ora è il momento per iniziare ad interessarsi concretamente perché le imprese che non agiranno tempestivamente nel prossimo futuro saranno lasciate indietro.
La tua Impresa è pronta per l’intelligenza artificiale?
Voler implementare l’intelligenza artificiale non significa anche usarla. Prima di salire sul carro degli utilizzatori, le imprese devono valutare la loro strategia di gestione dei dati e valutare quanto bene le posiziona per implementare e utilizzare la tecnologia di intelligenza artificiale di prossima generazione.
Una discussione completa degli elementi decisivi in questo contesto esula dallo scopo di questo articolo, ma ecco uno sguardo ai quattro fattori più importanti da considerare nella propria strategia di data management se si comincia ad implementare gradualmente qualsiasi modello di intelligenza artificiale.
1. Data Governance
Una delle sfide principali connesse all’Intelligenza Artificiale (AI) risiede nella limitata comprensione delle operazioni eseguite da un modello di AI sui dati, soprattutto quando si interagisce con servizi forniti da terze parti. In questo contesto, la governance dei dati emerge come un elemento cruciale per garantire un impiego responsabile dell’AI. La gestione accurata dei dati riveste un’importanza fondamentale, in quanto la qualità dei dati in ingresso influenza direttamente la precisione e l’affidabilità dei risultati. Ciò diventa particolarmente critico nel contesto delle privacy e della sicurezza dei dati, elementi di rilevanza prioritaria per i progetti di Intelligenza Artificiale.
Un’adeguata governance dei dati costituisce quindi un momento essenziale per assicurare la coerenza e l’affidabilità delle operazioni di Intelligenza Artificiale in ambienti complessi e dinamici perché l’efficacia degli algoritmi di AI è strettamente legata poi alla qualità dei dati di input. La Data Governance si configura pertanto come un pilastro essenziale, poiché essa garantisce la qualità dei dati di ingresso mediante l’istituzione di rigorosi standard di qualità e il monitoraggio della conformità a tali standard.
2. Qualità dei dati
La qualità è particolarmente cogente in tale contesto. Come ogni modello di intelligenza artificiale, questo deve essere sottoposto a un periodo di training con i dati aziendali, una delle fasi più importanti del machine learning. Se si esegue un training utilizzando dati di bassa qualità, il modello porterà a prendere decisioni incoerenti.
Ecco perché essere in grado di valutare e ottimizzare la qualità dei dati è un requisito fondamentale per utilizzare al meglio l’intelligenza artificiale. La qualità dei dati inizia con la definizione di metriche che riflettano l’accuratezza, la completezza e la coerenza dei dati. Inoltre, è necessario disporre di strumenti e processi per migliorare la qualità dei dati, ad esempio rimuovendo le informazioni ridondanti dai set di dati o eliminando i valori anomali che potrebbero rappresentare errori o inaccuratezze.
3. Accessibilità dei dati
Se è difficile per gli algoritmi e i modelli di intelligenza artificiale accedere ai dati aziendali, non si andrà molto lontano. Per questo motivo, è necessaria una strategia di gestione dei dati che garantisca l‘accessibilità dei dati, il che significa che tutti i dati di cui l’azienda è proprietaria possono essere facilmente collegati o integrati con le applicazioni (comprese le app di intelligenza artificiale) che desiderano attingere ad essi.
L’importanza dell’accessibilità ai dati e possiede tutte le prerogative di ovvietà quando si ha a che fare con i database. Da tenere presente che l’accessibilità dei dati è fondamentale anche per altri tipi di dati, come i dati semi-strutturati, non strutturati e “oscuri”, che possono anche svolgere un ruolo nei casi d’uso dell’AI.
4. Flessibilità. Conversione o Migrazione?
I dati che sono disponibili solo in una forma e non possono essere ristrutturati nuovamente non sono molto utili per l’intelligenza artificiale. Né lo sono i dati a cui è possibile accedere in determinate configurazioni.
Per sfruttare al meglio l’intelligenza artificiale, sono necessari dati il più possibile flessibili. Indipendentemente dal volume di dati con cui stai lavorando, da come è strutturato o da dove è archiviato, strumenti e processi di gestione dei dati dovrebbero consentire all’impresa di applicarli a qualsiasi ambito di implementazione dell’AI. A volte, per farlo sarà necessario apportare modifiche come la migrazione dei dati su una nuova piattaforma di archiviazione o la conversione in un formato diverso.
Sfruttare al meglio i dati nell’era dell’AI
L’adozione dell’Intelligenza Artificiale appare come una scelta strategica irrinunciabile per le imprese desiderose di rimanere competitive. Tuttavia, l’efficacia di tale scelta dipende in maniera preponderante dalla strategia di data management adottata. Affrontare l’era dell’AI richiederà quindi un approccio olistico che contempla diversi fattori chiave che abbiamo esaminato finora… e tante altre variabili.
La Data Governance si erge come fondamentale pilastro, garantendo la coerenza e l’affidabilità delle operazioni di Intelligenza Artificiale attraverso rigorosi standard di qualità e monitoraggio continuo. La qualità dei dati è un altro requisito imprescindibile, poiché i modelli di intelligenza artificiale allenati con dati di bassa qualità possono generare decisioni inconsistenti. Definire metriche di accuratezza, completezza e coerenza, e implementare strumenti per migliorare la qualità, sono quindi passaggi cruciali in questa direzione.
La disponibilità dei dati è altrettanto rilevante, poiché la capacità degli algoritmi di accedere facilmente alle informazioni aziendali è determinante per il successo delle applicazioni di intelligenza artificiale. Questo aspetto non riguarda solo i database, ma si estende anche a dati semi-strutturati, non strutturati e “oscuri”.
In pratica, per affrontare con successo questi desiderata nell’ecosistema sempre frenetico, le imprese potranno collaborare con consulenti esperti in materia. Prepararsi adeguatamente, investendo nella qualità, nell’accessibilità e nella flessibilità dei dati, è il passo iniziale per sfruttare appieno il potenziale dell’Intelligenza Artificiale e garantirsi un vantaggio competitivo nel domani!
