Il comparto dell’intelligenza artificiale è un mercato che ha visto una delle maggiori espansioni avvenute negli ultimi anni: si parla di un tasso di crescita del +36,6% annuo fino al 2025.

Linfa vitale di tutte le tecnologie che usano l’AI sono i dati. Sebbene i dati siano spesso già a disposizione delle aziende, esse altrettanto spesso faticano ad aggregarli e utilizzarli in modo efficace.

The more data, the better: non ci sono mai troppi dati.

Il sovraccarico di dati non è un problema che tocca l’AI. L’Intelligenza Artificiale, infatti, ha la capacità distintiva di processare enormi quantità di dati e l’accuratezza dei risultati prodotti cresce al crescere della quantità di dati disponibili: di fatto, quindi, la domanda di dati è in continua e costante crescita.

Dati di proprietà?

I dati sono una fonte di valore inestimabile a disposizione delle aziende; proprio per questo va posta grande attenzione sul loro utilizzo in modo strategico e mirato. Nel caso, ad esempio, di un’analisi predittiva sulla propensione dei clienti all’acquisto di un prodotto o servizio, informazioni basate su database storici o sull’utilizzo in tempo reale di prodotti simili hanno una rilevanza incomparabile rispetto a dati generici. Le informazioni, quando sono rilevanti e pertinenti, possono restituire panoramiche molto dettagliate e supportare la risoluzione di quesiti strategici per il business.
Produrre dati non ne garantisce la facilità di gestione e interpretazione. Un problema riscontrato nelle aziende è, infatti, l’accesso ai dati interni: questi possono appartenere a diversi dipartimenti o sistemi, avere livelli di sicurezza differenti o derivare da applicazioni in uso appartenenti ad aziende terze.
Un passo chiave per risolvere il problema è svolgere un data-audit interno per capire quale tipologia di dati sono prodotti e la loro localizzazione all’interno dell’azienda. Il secondo step è quello di lavorare a stretto contatto con i vari dipartimenti e le business unit, per ottenere con maggior facilità l’accesso ai dati.

Dati provenienti da fonti esterne

I dati provenienti dall’azienda sono i più appropriati per affrontare un problema specifico. Esiste però una possibile criticità: la quantità di dati prodotta è sufficiente per risolverlo? Entrano qui in gioco i dati esterni. In questo caso diventa importante saper identificare quelli maggiormente rilevanti per l’azienda e il business, così da ottenere un concreto supplemento alle informazioni a disposizione.
Non va dimenticato, inoltre, che le sole informazioni esterne possono essere risolutive per argomenti di carattere universale, come ad esempio lo studio delle abitudini d’acquisto di consumatori generici.

Affrontare le sfide

Aggregare i dati, qualunque sia la loro fonte, e analizzarli implica delle importanti sfide per l’azienda, tra cui:

• Non è sempre semplice capire di quali dati abbiamo bisogno
• La costruzione dell’algoritmo di AI per l’analisi della business-question richiede una competenza specializzata.
• È necessario aggiornare di continuo banche dati e informazioni per il miglioramento dell’algoritmo.

La conoscenza è potere

Per un’azienda la conoscenza deriva sia da dati interni che da fonti esterne. Il miglior modo per accedere a questa sempre più necessaria conoscenza è considerare la tipologia di dati di cui abbiamo esigenza, capire dove cercarli, come ottenerli e come costruire il modello adatto ad analizzare la business question.
La linfa vitale dell’Intelligenza artificiale diventa la fonte per ottenere business insight necessari a far crescere la propria azienda.

Nell’ambito di IP4FVG, il nodo di Udine è dedicato all’intelligenza artificiale e alla data analytics.
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