L'unica costante del nostro futuro dominato dall'AI? I dati

Con le innovazioni tecnologiche che ci attendono nei prossimi cinque anni, le organizzazioni si trovano di fronte a una domanda cruciale: dove e con quale priorità indirizzare gli investimenti?

Nonostante quasi ogni organizzazione pensi che i propri competitor siano molto avanti nella corsa all'intelligenza artificiale, nella maggior parte dei casi, probabilmente non è così.

Le innovazioni sono molteplici e arrivano a un ritmo vertiginoso: AI, elaborazione del linguaggio naturale (NLP), tecniche di machine learning, Large Language Model e, tema caldo di ogni consiglio di amministrazione, la Generative AI. Queste tecnologie minacciano di dividere il mondo del business tra chi le possiede e chi ne è privo. In ogni caso, le nuove tecnologie sono tanto rivoluzionarie per chi le adotta quanto spaventose per chi ne rimane escluso.

Quindi, cosa fare? Cambiare prospettiva e affrontare questi cambiamenti concentrandosi su ciò che rimarrà invariato. E, se posso scommettere, l'unica cosa che NON cambierà tra 5 anni è l'importanza della qualità dei dati! Solo così le organizzazioni potranno essere rilevanti anche tra cinque anni.

Da sempre, a prescindere dalle innovazioni tecnologiche - tra cui Hadoop, cloud e GenAI – la qualità dei dati è sempre stata un elemento imprescindibile. E con le nuove tecnologie, lo sarà sempre di più. Se vogliamo integrare questi giganteschi “cervelli” artificiali per aumentare i nostri processi aziendali, dobbiamo alimentarli con dati accurati. Anche piccoli difetti nei dati possono creare imprecisioni o distorsioni nell'output. Il vecchio detto “Garbage In, Garbage Out” non è mai stato così vero.

Il primo passo nel processo di pulizia dei dati

La data quality non è un processo che si può effettuare in un solo giorno o che si può attivare premendo un pulsante, ma è una costante della data governance. E, a meno che non siate voi stessi esperti data scientist o analisti, avrete bisogno di un team di data scientist e analisti, oltre a disporre di sistemi e software adeguati, per esaminare il vecchio codice riga per riga e creare processi in grado di avere dati sempre affidabili.

La pulizia dei dati non è economica. Ma costa meno che rimanere indietro

Il mondo delle imprese si basa sui dati, così come le amministrazioni pubbliche, le organizzazioni non profit e praticamente qualsiasi altro tipo di organizzazione. Nell'era della GenAI, i dati saranno probabilmente la risorsa aziendale più importante del futuro.

Ma ancor più rilevante delle conseguenze dei dati sporchi sono le infinite opportunità per chi sarà in grado di essere all'avanguardia nelle tecnologie attuali e future.

Partiamo dall’ABC

Quali sono i passi per investire efficacemente nella qualità dei dati?

• Stabilire politiche di data governance, cioè implementare politiche che definiscano le modalità di raccolta, archiviazione, elaborazione e manutenzione dei dati.
• Migliorare l'integrazione e la coerenza dei dati utilizzando piattaforme di dati e AI.
• Utilizzare tool di AI assistance per la pulizia e la pre-elaborazione dei dati, la catalogazione immediata,  l'orchestrazione e la governance dei Large Language Model
• Assicuratevi data set diversificati e bilanciati durante l'addestramento o la messa a punto dei modelli.
• Se avete problemi di disponibilità o di privacy dei dati, generate dati sintetici.
• Integrate il controllo umano per garantire l'accuratezza.
• Implementate sistemi di monitoraggio continuo per controllare la qualità dei dati in tempo reale e avvisare gli stakeholder di potenziali problemi.

Nessuno di noi sa con certezza cosa sta per accadere. Ma è importante farsi trovare pronti

31 luglio 2024