Oggi condividiamo un articolo di Lori MacVittie, Distinguished Engineer di F5, nel quale condivide cinque passi chiave per affrontare l’immaturità dei dati e abilitare così le capacità più avanzate dell’AI. Scopriamo quali sono.
Buona lettura!
Data immaturity, ovvero immaturità dei dati: un ostacolo all’AI avanzata
Se consideriamo i sondaggi sull’intelligenza artificiale generativa disponibili oggi, emerge una conclusione ineludibile: l’immaturità dei dati rappresenterà un ostacolo significativo al pieno sviluppo del suo potenziale. Anche nel nostro report State of Application Strategy, quando abbiamo esaminato le sfide legate all’adozione dell’AI, il 56% degli intervistati ha identificato proprio l’”immaturità dei dati” come principale freno. Un rapido sguardo al settore conferma che questo problema costituisce un serio impedimento nel cammino verso l’adozione dell’AI.
Cos’è l’immaturità dei dati?
Nel contesto dell’AI, l’immaturità dei dati si riferisce a pratiche di gestione dei dati poco sviluppate o inadeguate che limitano la capacità di un’organizzazione di sfruttare efficacemente l’AI. La data immaturity include problemi di qualità, accessibilità, governance e infrastruttura dei dati, quali:
- Scarsa qualità dei dati: dati incoerenti, incompleti o obsoleti portano a risultati AI inaffidabili;
- Disponibilità limitata dei dati: i silos di dati tra i dipartimenti ostacolano l’accesso e l’analisi complessiva, limitando gli insight;
- Data governance debole: la mancanza di policy sulla proprietà, compliance e sicurezza dei dati introduce dei rischi e nel contempo limita l’uso dell’AI;
- Infrastruttura dati inadeguata: strumenti e infrastrutture insufficienti ostacolano l’elaborazione dei dati e l’addestramento dei modelli di AI su larga scala;
- Mancanza di una strategia chiara sui dati: l’assenza di una strategia chiara e definita comporta iniziative scoordinate e un focus limitato sui dati davvero di valore per l’AI.
L’immaturità dei dati impedisce alle organizzazioni di sfruttare appieno il potenziale dell’AI, dal momento che dati di alta qualità, ben gestiti e accessibili sono fondamentali per sviluppare sistemi di AI affidabili ed efficaci. Le organizzazioni intenzionate a superare questo ostacolo spesso iniziano costruendo una strategia dati, implementando policy di governance, investendo nelle infrastrutture e migliorando l’alfabetizzazione dei dati (la cosiddetta “data literacy”) all’interno dei team.
L’impatto sull’adozione dell’AI
In sintesi, la data immaturity rallenta l’adozione dell’AI. La diffusione sta già rallentando poiché le organizzazioni hanno in gran parte già adottato gli strumenti più accessibili dell’AI generativa, come chatbot, assistenti e co-piloti, e si trovano ora ad affrontare problemi di immaturità dei dati nel tentativo di passare a casi d’uso più critici e di valore, come ad esempio l’automazione dei flussi di lavoro. Le organizzazioni che non danno priorità a questo aspetto faticheranno a sbloccare le capacità AI più avanzate.
L’immaturità dei dati genera infatti una mancanza di fiducia nell’analisi e nella prevedibilità dell’esecuzione, frenando qualsiasi piano di utilizzo dell’AI in modo più autonomo, sia che si tratti di processi di business che operativi. Uno studio del 2023 del MIT Sloan Management Review sottolinea che le organizzazioni con pratiche mature di gestione dei dati hanno il 60% di probabilità in più di avere successo nell’automazione dei flussi di lavoro rispetto a quelle con pratiche immature. La data immaturity limita l’accuratezza predittiva e l’affidabilità dell’AI, aspetti cruciali per quelle funzioni autonome dove le decisioni vengono prese senza intervento umano.
Le organizzazioni devono necessariamente mettere ordine nei propri dati prima di poter realmente sfruttare il potenziale dell’AI per ottimizzare i flussi di lavoro e liberare tempo prezioso affinché gli esseri umani possano concentrarsi su strategia e design, compiti per cui la maggior parte delle AI non è ancora ben adatta.
Superare l’immaturità dei dati
Affrontare l’immaturità dei dati si rivela cruciale per abilitare le capacità più avanzate dell’AI. I passi chiave includono:
- Sviluppo di una chiara strategia dei dati: è fondamentale allineare la raccolta, la gestione e gli standard di qualità dei dati con gli obiettivi organizzativi, assicurando così che i dati supportino efficacemente i progetti di AI;
- Implementazione di una robusta governance dei dati: stabilire policy riguardanti la proprietà dei dati, la compliance, la sicurezza e la privacy è essenziale per migliorare la qualità degli stessi e costruire fiducia negli insight offerti dall’intelligenza artificiale.
- Investimento in infrastrutture dati scalabili: adottare infrastrutture moderne, come l’archiviazione su cloud e pipeline di dati, è cruciale per supportare elaborazioni efficienti e consentire training dell’AI su larga scala.
- Miglioramento degli standard di qualità dei dati: è importante stabilire standard per l’accuratezza, la coerenza e la completezza dei dati, accompagnati da monitoraggi e pulizie regolari.
- Data literacy e collaborazione: promuovere una cultura di alfabetizzazione in ambito dati e la collaborazione tra le unità dati e aziendali è fondamentale per migliorare l’accessibilità e massimizzare l’impatto dei dati all’interno dell’organizzazione.
Adottando queste pratiche, le organizzazioni possono stabilire una solida base dati per l’AI, portando a flussi di lavoro ottimizzati, rischi ridotti, e più tempo per compiti strategici.
La maturità dei dati va oltre una semplice necessità tecnica; rappresenta un vantaggio strategico che permette di liberare tutto il potenziale di questa tecnologia. In questo modo, le organizzazioni possono passare da applicazioni di AI di base a soluzioni più trasformative e orientate al valore, posizionandosi così per un successo duraturo in un futuro guidato dall’AI.
di Lori MacVittie, Distinguished Engineer, F5
