L’Intelligenza Artificiale è sempre più matura, ma nelle organizzazioni il valore fatica a emergere. Non per limiti tecnologici, bensì per dati frammentati, poco accessibili o difficili da governare. Secondo Anthropic, oltre il 50% delle aziende che già utilizzano agenti di AI su dati sensibili individua proprio nella qualità, accessibilità e contestualizzazione delle informazioni il principale ostacolo alla creazione di valore. È da questa evidenza che nasce il nuovo Instant Paper di Cefriel “AI Transformation chiama Data Strategy. Come trasformare i dati in valore reale, concreto e sostenibile in quattro esperienze Cefriel”, a cura di Diego Ragazzi, Data Strategy Lead, e Gianluca Ripa, AI & Data Analytics Business Line Manager (DISPONIBILE QUI).
“Molti limiti che emergono nei progetti non sono anomalie isolate, ma il risultato diretto di patrimoni informativi progettati per finalità diverse da quelle richieste da modelli predittivi, decisionali o agentici”, spiega Gianluca Ripa. “La Data Strategy, invece, è una visione di medio-lungo periodo che trasforma il patrimonio informativo in una leva strutturale per l’efficienza, l’innovazione e lo sviluppo di prodotti, servizi e soluzioni basate su Intelligenza Artificiale”.
AI e Data Strategy: la visione di Cefriel
La Data Strategy – si legge nel paper – è un approccio che integra dimensioni spesso affrontate separatamente e prende forma attraverso un piano di interventi coerente, capace di coniugare strategia aziendale e capacità operative reali, generando impatti differenti a seconda del settore, della maturità organizzativa e delle ambizioni dell’azienda.
“Per adottare un approccio concreto e sostenibile – commenta Diego Ragazzi – Cefriel ha sviluppato nel tempo un Data Strategy Toolkit, inteso come supporto metodologico definito lungo l’intero ciclo di vita del dato e agisce da ponte tra ciò che l’organizzazione vuole ottenere e ciò che è in grado di fare oggi. Questo ponte non ha caratteristiche ‘standard’, ma è costruito su misura in base alle specifiche necessità di ogni singola organizzazione”.
La lezione dei casi: la Data Strategy come leva universale
Il Paper presenta quattro esperienze progettuali provenienti da settori molto diversi: industria, energia, manifatturiero complesso e pubblica amministrazione.
- Un’azienda leader nella produzione di componenti elettrici ed elettronici per il settore energetico voleva trasformare i sistemi di alimentazione elettrica in infrastrutture intelligenti, connesse e protette, capaci di generare insight dai dati operativi. Con il supporto di Cefriel l’azienda ha compreso la necessità di far collaborare le competenze digitali e il business per definire il dato non più come “bit”, ma come asset governato e inserito in una strategia complessiva.
- Un operatore specializzato nella gestione di impianti termici per edifici pubblici e industriali aveva l’esigenza di migliorare l’efficienza di manutenzione e operatività quotidiana con dati più integrati e accessibili. Cefriel ha contribuito a definire un percorso strutturato e sostenibile per l’abilitazione progressiva del nuovo modello di business orientato al risultato, governando il cambiamento in modo realistico, riducendo i rischi e garantendo continuità operativa.
- Un’azienda industriale con un’organizzazione articolata in numerosi dipartimenti aveva l’obiettivo di rendere il patrimonio informativo aziendale realmente accessibile, comprensibile e governabile in modo condiviso. Insieme a Cefriel sono state create le condizioni organizzative e operative necessarie per integrare analytics avanzato, automazione e Intelligenza Artificiale nei processi core dell’azienda, grazie alla costruzione di un’infrastruttura comune del dato intesa non solo in senso tecnico ma come insieme di regole, linguaggi e pratiche condivise.
- Un importante ente pubblico con molteplici dati di provenienza interna ed esterna ha collaborato con Cefriel nella definizione di una Data Strategy orientata alla governance e alla valorizzazione dei dati pubblici, lavorando su molteplici livelli in modo coordinato e ponendo anche le basi per iniziative più avanzate di analisi e Intelligenza Artificiale e per sinergie tra le diverse aree tematiche dell’Ente.
Il paper evidenzia quattro lessons learned:
· la Data Strategy è un fattore abilitante, non un prodotto: questa leva “universale” prende forma come un percorso continuo di allineamento, valutazione e miglioramento;
· il valore nasce dalla chiarezza: definire cosa conta davvero permette alle organizzazioni di “investire” invece che “spendere”;
· l’AI non funziona senza basi solide: la qualità, l’accessibilità e la tracciabilità del dato sono determinanti quanto, se non più, degli algoritmi;
· l’organizzazione è importante quanto la tecnologia: ruoli chiari, processi di governo sostenibili, competenze diffuse e un linguaggio comune tra IT e funzioni di business hanno un impatto decisivo sul successo delle iniziative data‑driven.
