Come scoprire insight affidabili e rilevanti con l'AI

Il successo dell'AI comincia con l'allineamento delle menti. In concreto, tutti dovrebbero collaborare tenendo conto di cinque elementi: come viene gestita l'iniziativa, da dove provengono i dati, come fluiscono attraverso l'organizzazione, chi può accedervi e qual è il grado di preparazione per agire sulla base di insight generati dall'AI. In altre parole, una strategia intelligente. 

Penske, protagonista del primo Data Leader Scenario nella Parte 2, è un esempio di quanto possa essere efficace la collaborazione a monte.

Penske ha dato prova di un approccio fondamentale che ha contribuito enormemente al successo del progetto AI: le regole vengono prima degli strumenti. È vero, hai a disposizione molti strumenti AI, e molti di essi ti possono aiutare a ricavare insight affidabili e rilevanti. Ma questi strumenti valgono zero senza strategie e politiche solide e ben congegnate che ne supportano l'utilizzo. Quindi, da dove bisogna cominciare? 

Come detto nella Parte 1, condurre una due diligence della governance e della qualità dei dati è il primo passo fondamentale. Fissa le linee guida che influiscono sull'intero ciclo di vita dei dati, dalla creazione alla raccolta, dallo stoccaggio allo smaltimento, specificando anche chi può avere accesso ai dati o utilizzarli in ogni fase. È anche probabile che esistano leggi e regolamenti che stabiliscono come il tuo settore debba affrontare e gestire le questioni di governance e riservatezza dei dati, quindi assicurati che la tua infrastruttura tenga conto di queste norme e consenta una chiara supervisione dell'etica, dei metodi per mitigare i pregiudizi e della formazione. 

Fatto questo, è importante verificare che i tuoi piani per i dati e l'AI siano allineati a quelli dell'azienda, dopodiché devi fissare obiettivi che siano rilevanti, misurabili e realizzabili. Se usi la GenAI, allora probabilmente la tua metrica è la velocità. Se implementi una soluzione agentica, forse è la soddisfazione dei dipendenti o dei clienti. Lavori in un settore fortemente regolamentato? Allora la conformità e gli audit potrebbero farla da padrone. Scegli quali metriche sono più importanti e attieniti quelle. Se definisci troppi obiettivi, rischi di mancarli tutti.

Se ti viene chiesto di realizzare un'iniziativa AI ma non hai in mente un caso d'uso specifico, pensa semplicemente a un processo che trarrebbe beneficio dall'automazione. Diciamoci la verità. Te ne sono venuti in mente centinaia, vero? La nostra raccomandazione è di focalizzarti su processi specifici come la generazione di insight o il servizio clienti. Questi cambiamenti incrementali sono facili da "vendere" ai soggetti interessati, offrono il massimo ritorno e cambiano positivamente il modo di operare della tua azienda (invece di cambiare completamente l'azienda). 

Inoltre, quando il tuo team avrà il supporto necessario per fare un lavoro più strategico e orientato allo sviluppo, ti vedrà come un data leader. Lasciare fare all'AI tutto il lavoro pesante e tattico: rilevamento di frodi in tempo reale, sviluppo di modelli predittivi per dispositivi IoT, approvazione automatizzata dei prestiti e generazione di report. 

Hai parlato con tutte le figure coinvolte. Hai fissato la strategia molto chiaramente. E tutta l'organizzazione sta adottando le nuove politiche. Complimenti! 

Ma adesso i tuoi dati devono essere pronti per il grande debutto, e in fretta. Perché la tua AI si nutrirà dei dati che le offri: belli, brutti e cattivi. Quindi è necessario avere un sistema integrato di controllo della qualità affinché i modelli diventino macchine efficienti per la produzione di insight, altrimenti si rischia solo di sprecare tempo e denaro. Questo è esattamente ciò che RS Components voleva evitare, come raccontato nel prossimo Data Leader Scenario. 

1. Diversità Avendo a disposizione più sorgenti di dati strutturati e non strutturati, si lascia meno spazio ai pregiudizi. Questo significa che i dati non possono essere isolati. Al contrario, devono coprire un ampio ventaglio di pattern, prospettive, variazioni e scenari rilevanti per l'applicazione. Senza questa diversificazione, i dati di addestramento diventano un veicolo di presupposti pregiudizievoli e decisioni inique. 

2. Tempestività  Abbiamo accennato a questo aspetto nella sezione sul “tempo reale” nella Parte 1, ma è importante ribadire il concetto perché, se i dati non sono tempestivi, non aiuteranno a fare previsioni e prendere decisioni informate. Addestrare i modelli AI con informazioni obsolete è come mettere acqua nel serbatoio dell'auto: non vai da nessuna parte. Per assicurarsi che l'AI utilizzi i dati più recenti e migliori, la pipeline dei dati deve operare quanto più possibile a bassa latenza e in tempo reale.  

3. Accuratezza  Se i dati sono fallaci, incompleti o non allineati con gli obiettivi del progetto, il modello AI sarà altrettanto difettoso. Esegui queste tre operazioni per ottenere dati corretti: profila i dati sorgente, operazionalizza strategie di rimedio e abilita il lineage dei dati, uno strumento importante per tracciare la storia di una sorgente al fine di misurare l'impatto e prevenire modifiche involontarie. 

4. Sicurezza  Per farla semplice, lasciare che i dati siano vulnerabili è come lasciare aperta la porta di casa. E non è solo l'integrità del modello AI a essere a rischio, ma la reputazione dell'azienda. Per fortuna l'automazione può aumentare la sicurezza in misura esponenziale, aiutando a individuare e classificare i dati su larga scala, gestire l'accesso tramite mascheratura e tokenizzazione e controllare come si spostano i dati all'interno dell'azienda. 

5. Accessibilità  La chiave di tutto è ottenere i dati giusti nel formato giusto e assicurarsi che arrivino alle persone e ai sistemi giusti. Una solida gestione dei metadati e del data catalog può fornire un grande aiuto in tal senso. Grazie a processi come la tipizzazione semantica, diventa più facile per i sistemi automatizzati comprendere i dati e fornire un maggiore contesto, mentre un glossario aziendale e un catalogo di metadati rendono i dati reperibili e ricercabili, un'ottima soluzione per chi ha competenze limitate in materia di dati e AI. 

6. Fruibilità  Se l'AI non può utilizzare i dati, allora non si può fare affidamento su di essa per produrre risultati di alta qualità, specialmente quando si implementano automazioni avanzate come gli agenti AI. Agevolando l'assorbimento dei dati, i sistemi AI saranno in grado di elaborare le informazioni in modo fluido e trasformarle in esiti intelligenti e immaginativi. 

Unendo tutte le forze, il grado di preparazione all'AI aumenta vertiginosamente. Basta una sola falla nel sistema, come dati imprecisi o insight discutibili, per compromettere le decisioni e l'efficienza. Assicurati quindi di partire nel modo giusto. Per una lettura più approfondita sui sei criteri, scarica il nostro eBook “I 6 criteri dei dati pronti per l'IA” 

Chiaramente, in questo mondo che viaggia alla velocità della luce per arrivare all'AI a qualunque costo, il treno del ROI deve essere veloce. Velocissimo, come un treno giapponese. E, se i risultati non soddisfano le aspettative o non generano valore, tutto il lavoro va sprecato. Quindi, invece di essere la vittima sacrificale, punta ad essere il campione della tua organizzazione e del tuo team. È quello che ha fatto Nirmal Kumar aiutando IndianOil ad adottare una piattaforma AI con oltre 150 "power user". 

Sicuramente tutti noi vogliamo che le nostre iniziative AI portino a grandi guadagni economici come nel caso di IndianOil. È altrettanto importante vedere il valore trasformativo, non solo nei risultati finanziari, ma anche in ciò che i progetti possono produrre. Non ti sorprenderà scoprire che i miglioramenti operativi possono produrre anche sostanziali ritorni economici. 

Tutto torna una volta stabilita la giusta base di dati per l'AI, come descritto in precedenza nella Parte 2. Ma, anche a quel punto, è opportuno fidarsi ciecamente di ciò che dice il computer? Assolutamente no. Si possono usare i punteggi di affidabilità per misurare velocemente la qualità dei dati. È la conferma che i dati rispettano determinati criteri in linea con gli obiettivi dell'azienda. In altre parole, fiducia a prima vista. Fiducia che i dati genereranno insight rilevanti in modo che si possano prendere decisioni più rapidamente e fare previsioni più accurate, oltre ad arrivare sul mercato più velocemente. 

Purtroppo si è scoperto che la gestione dei dati in cloud costa molto più di quanto si pensasse; in particolare, gran parte dei prompt GenAI costa più di una normale query di ricerca. E questi costi sono destinati ad aumentare con i nuovi modelli di ragionamento che richiederanno maggiore potenza entro il 2027.¹¹ Tutto questo potrebbe sembrare una condanna per il ROI, invece lo possiamo considerare l'ultimo avvertimento a tenere conto sia delle spesesia del fabbisogno energetico. Con una governance dei costi più completa, si possono fare previsioni migliori e tracciare le spese con meno sorprese, evitando il deragliamento dei modelli AI.  

E non preoccuparti: nella Parte 3 ti aspettano molte altre strategie per ridurre i costi. 

Prima acquisti fiducia nei tuoi dati e nell'AI e prima la tua organizzazione potrà superare i dubbi, le indecisioni e le inefficienze che frenano anche i data leader più esperti. Se i dati sono più solidi fin dalle fondamenta, i risultati sono più efficaci. Potrai agire invece che reagire. E il tuo prossimo successo è più vicino di quanto pensi.