La crescita esponenziale dell’AI generativa ha suscitato molti entusiasmi per il suo potenziale di trasformazione, proprio come l’avvento di Internet. Anche all’epoca c’erano molte cose che non sapevamo: le incertezze erano molte, sia nel mondo del lavoro che in quello dell’istruzione, e in tanti ci siamo chiesti come potessimo sfruttare al meglio la rete, e se fornire accesso illimitato a dipendenti o studenti fosse una buona idea. Penso che sia questo il punto in cui ci troviamo ora con l’AI generativa. E con l’incertezza possono arrivare le paure: le aziende hanno timore di agire e rischiare, ma anche paura di non agire e di essere lasciate così indietro. Analizziamo perché il viaggio inizia con i dati e qual è il percorso migliore per garantire il successo con l’intelligenza artificiale.
Indice degli argomenti:
AI generativa, una questione di dati
L’intelligenza artificiale generativa per funzionare si deve basare sui dati: utilizza infatti grandi quantità di dati di addestramento per apprendere modelli, relazioni e strutture. I dati di addestramento servono come base per il modello per generare risultati nuovi e significativi. In poche parole, non esiste un’AI generativa senza dati: è sì tutta una questione di dati, ma devono essere i dati giusti. Quindi, il primo passo è mettere in ordine la data house, dove tutto inizia. Un articolo pubblicato da McKinsey sottolinea proprio questo aspetto, ovvero come l’abilitazione di un moderno stack di dati e tecnologie sia una strategia chiave per un approccio di successo all’AI generativa: ciò include l’accesso a dati di alta qualità e ben armonizzati supportati da un’architettura di dati scalabile con misure di governance e sicurezza adeguate. In un rapporto di Accenture, invece, si va oltre, sottolineando che questo nuovo paradigma “rende la risoluzione della sfida dei dati una priorità urgente per ogni azienda“.
Quindi, da dove cominciare? Abbiamo individuato quattro aree fondamentali necessarie a garantire un approccio di successo con l’AI generativa.
Dati: le quattro aree fondamentali di intervento
1. Varietà dei dati
La capacità di riunire i dati provenienti da più fonti è essenziale per l’utilizzo dell’AI. Come sappiamo, i dati oggi vengono generati a un ritmo senza precedenti e provengono da una varietà sempre crescente di fonti, tra cui mainframe, SAP, file, app SaaS, da più sedi e in vari formati. Consolidando i dati provenienti da più fonti, i sistemi di intelligenza artificiale possono accedere a una vasta gamma di informazioni, consentendo analisi più complete e accurate. Questa aggregazione consente ai modelli di intelligenza artificiale di reperire informazioni preziose, identificare modelli e fare previsioni accurate.
Inoltre, la combinazione di dati provenienti da fonti diverse migliora la qualità complessiva e la robustezza degli algoritmi di intelligenza artificiale, in quanto aiuta a mitigare i pregiudizi e le limitazioni che possono derivare dal fare affidamento su un singolo set di dati. Infine, la capacità di riunire dati provenienti da più fonti alimenta l’efficacia e l’efficienza delle applicazioni di intelligenza artificiale.
È fondamentale quindi investire in una soluzione di integrazione dei dati in grado di supportare la connettività a una raccolta completa di fonti di dati e fornire dati continuamente aggiornati e in tempo reale.
2. Governance dei dati
I dati devono essere organizzati e attendibili per essere utilizzati come fonte per l’AI. Oggi una delle principali preoccupazioni riguardo l’intelligenza artificiale generativa è come preservare la sicurezza, la privacy e la governance dei dati e come mitigare il rischio di false conclusioni basate su informazioni imprecise o incomplete. Le aziende sono tenute a rispettare numerose normative e processi di sicurezza e conformità dei dati, tra cui nuove regole in arrivo in Europa, ad esempio. Inoltre, la scarsa qualità o i dati non controllati possono compromettere la capacità di un’organizzazione di prendere decisioni aziendali intelligenti, creare grandi esperienze digitali, migliorare l’efficienza dei processi o persino incoraggiare l’innovazione.
Il consiglio è quello di implementare una soluzione di data quality che aiuti a combattere il caos dei dati e a scoprire, allearsi, condividere e automatizzare le attività critiche per la qualità dei dati.
3. Approfondimenti sui materiali di consumo
Affinché i risultati dell’AI siano compresi in modo efficace, devono comunque essere presentati in modo comprensibile, incorporando sia testo che rappresentazioni visive pertinenti come grafici, diagrammi o visualizzazioni interattive nel contesto di altre analisi. Mentre i sistemi di intelligenza artificiale hanno la capacità di generare grandi quantità di dati e approfondimenti da soli, è fondamentale presentare queste intuizioni in un formato che gli esseri umani possano facilmente comprendere, collaborare in tempo reale e guidare direttamente l’azione. Questo è molto più di una interfaccia di chat.
L’intelligenza artificiale generativa aiuterà anche ad affrontare l’alfabetizzazione dei dati come barriera all’adozione, rendendo più facile per le organizzazioni creare e coinvolgere più utenti con i problemi di dati più complessi. Più ricche e più interattive sono le applicazioni, attingendo da più fonti di dati, maggiore è il valore che possono in definitiva fornire. Pertanto, le piattaforme aperte in cui i problemi complessi dei dati possono essere affrontati sia con l’analisi umana tradizionale che con l’aumento delle macchine continueranno a generare un valore reale misurabile.
Investire nella giusta soluzione di analisi in grado può permettere alle aziende non solo di generare potenti visualizzazioni e dashboard, ma anche di sfruttare l’intelligenza artificiale e il machine learning per fornire le migliori informazioni dettagliate per la tua organizzazione.
4. Sistemi connessi
Le informazioni ricavate dai dati sono valide tanto quanto l’azione che puoi intraprendere partendo da essi. Quando si porta l’output generativo dell’AI direttamente nei sistemi operativi e i processi sono automatizzati per attivare l’azione per i tuoi team, è allora che l’azienda può davvero trarre vantaggio da questa nuova tecnologia trasformativa. Una volta integrata, l’analisi basata sull’intelligenza artificiale analizza continuamente i dati in arrivo in tempo reale, fornendo informazioni o raccomandazioni immediate basate su trigger o soglie predefiniti. Questi trigger possono essere impostati per avviare azioni o avvisi specifici quando vengono soddisfatte determinate condizioni.
Ad esempio, se un modello di intelligenza artificiale che analizza i dati dei clienti rileva un potenziale rischio di abbandono, può attivare una campagna e-mail automatizzata per interagire con tali clienti e prevenire il tasso di abbandono.
Cercare una soluzione di automazione senza codice in grado di creare facilmente flussi di lavoro sofisticati, permette di connettere tutte le applicazioni aziendali di cui un’azienda ha bisogno e di avere la capacità di attivare azioni dai tuoi sistemi.