Tutti parlano di intelligenza artificiale, ma pochi sanno perché spesso non funziona. Il vero motivo? Non è l’AI il problema… sono i dati.
Senza basi solide, anche l’algoritmo più evoluto rischia di fallire. Vuoi che il tuo progetto AI abbia successo? Inizia da qui.
L’intelligenza artificiale non è più una frontiera da esplorare: è ormai una realtà che è parte integrante della trasformazione digitale nelle aziende. Dalla generazione di contenuti alla manutenzione predittiva, alla personalizzazione dell’esperienza cliente, l’AI sta cambiando il modo in cui pensiamo, produciamo e decidiamo.
Ma i risultati ottenibili con l’utilizzo di queste tecnologie, partono da un punto spesso sottovalutato: i dati. E’ vero che l’AI può fare molto, ma a condizione che disponga di dati affidabili, correlati e di qualità.
Perchè molti progetti AI falliscono?
In molti casi, i progetti di intelligenza artificiale non riescono a generare il valore di business atteso perché i dati che vengono utilizzati sono incompleti, oppure troppo limitati sul fronte temporale, oppure non correlati oppure di qualità.
Spesso si parte con entusiasmo da una soluzione AI, senza prima affrontare alcuni prerequisiti fondamentali:
- I dati a disposizione sono ”utilizzabili”?
- Provengono da fonti integrate o con regole di correlazione chiare?
- Sono disponibili ed aggironati con policy chiare e note?
Se la risposta a queste domande è incerta, allora la strada dell’AI sarà tutta in salita.
Integrazione dei dati: la base per ogni innovazione
Il primo vero passo per l’utilizzo dell’intelligenza artificiale non è tecnico, ma strategico: disporre dei dati necessari.
In ogni organizzazione, i dati operazionali sono spesso distribuiti nei sistemi gestionali, CRM, sistema documentale, spesso in fogli Excel gestiti dal singolo team, negli applicativi in cloud. Per diventare davvero utilizzabili, questi dati devono essere messi in relazione tra loro, alimentare una base dati coerente, unificata e accessibile.
Senza una fonte dati accurata ed utilizzabile, l’AI opera su frammenti di informazioni che possono produrre dei risultati non significativi, talvolta fuorvianti. Con l’integrazione e la correlazione, si crea quel valore che definisce la “single source of truth” su cui basare analisi, previsioni e automazioni.
L'AI è un traguardo. Ma il punto di partenza sono i dati
È facile farsi affascinare dalle potenzialità dell’intelligenza artificiale: chatbot che conversano come esseri umani, algoritmi che prevedono comportamenti di mercato, sistemi che automatizzano decisioni in tempo reale. Ma ogni modello, ogni risultato, ogni decisione automatizzata dipende dal dato disponibile ed dalla sua qualità. Pensare di implementare soluzioni AI senza prima costruire una solida infrastruttura dati è come voler progettare un grattacielo partendo dal tetto.
Data Readiness: il vero fattore abilitante dell'AI
Perché l’intelligenza artificiale possa davvero generare valore, i dati devono essere non solo disponibili, ma anche pronti all’uso. È qui che entra in gioco il concetto di Data Readiness: un insieme di condizioni che determinano quanto i dati siano effettivamente utilizzabili, affidabili e rilevanti per supportare modelli predittivi, automazioni e processi decisionali intelligenti.
Essere “data ready” non significa semplicemente “avere dei dati”, ma avere i dati giusti, nel formato giusto, nel momento giusto. Significa disporre di informazioni:
- accessibili, ovvero reperibili facilmente e senza barriere da parte dei sistemi che le devono analizzare;
- complete e coerenti, provenienti da fonti diverse ma correttamente integrate e correlate;
- affidabili, grazie a processi di verifica, controllo qualità e aggiornamento continuo
Senza un’adeguata Data Readiness, qualsiasi progetto AI – anche se ben costruito a livello tecnico – rischia di basarsi su dati parziali, obsoleti o incoerenti, con risultati poco attendibili o addirittura dannosi per il business. È un po’ come voler far decollare un aereo senza sapere se il carburante è sufficiente e se i comandi rispondono correttamente.
Ed è proprio qui che entra in gioco Primeur.
Il ruolo fondamentale di Primeur
Da quasi 40 anni in Primeur aiutiamo le aziende a mettere ordine nei propri dati. Lo facciamo attraverso soluzioni di data integration, governance e controllo, pensate per rendere i dati un asset strategico e non un problema da gestire.
Con le nostre soluzioni:
- Integriamo fonti eterogenee, on-premise e cloud
- Applichiamo regole di governance trasparenti, tracciando l’intero ciclo di vita del dato
- Monitoriamo la qualità dei dati in tempo reale
- Prepariamo i dati per essere utilizzati in progetti AI e data-driven
Il nostro è mettere a disposizione delle aziende gli strumenti e la metodologia necessaria alla predisposizione dei dati affinché l’AI possa davvero funzionare.
