Il tesoro di dati da scoprire (o il caos dei dati?) delle aziende: come l’intelligenza artificiale generativa può rivelare valori nascosti in modo strutturato

C’è una ricchezza incommensurabile negli archivi delle informazioni digitali, un tesoro di dati di proporzioni gigantesche che rimane in gran parte intatto nella maggior parte delle aziende. Si stima che circa quattro dati su cinque accumulati dalle aziende non vedano mai la luce nel mondo analitico, anche se racchiudono un immenso potenziale per le applicazioni dell’intelligenza artificiale. Questi dati inutilizzati non rappresentano solo un'opportunità allettante, ma nascondono anche rischi nascosti, perché nel loro profondo potrebbero nascondersi informazioni sensibili, di cui nessuno è a conoscenza dell'esistenza e dell'esplosività.

Il potenziale nascosto dei dati non strutturati

Una parte significativa di questa ricchezza di dati non sfruttata si manifesta sotto forma di dati non strutturati, una raccolta diversificata di informazioni che sfida la tradizionale categorizzazione nelle tabelle dei database. Immaginate gli innumerevoli contratti con i clienti che giacciono dormienti negli archivi digitali, ognuno dei quali è un mosaico di accordi, obblighi e preferenze dei clienti. Pensa alle specifiche dettagliate del prodotto che sono il risultato di un intenso lavoro di sviluppo e forniscono preziose informazioni sulle decisioni di progettazione e sulle complessità tecniche. Per non dimenticare i manuali per i dipendenti, che racchiudono le conoscenze consolidate e le migliori pratiche di un'azienda.

Ma il mondo dei dati non strutturati va ben oltre questi esempi. Comprende il flusso incessante di e-mail che caratterizzano le comunicazioni quotidiane, documenti di ogni tipo, dai report interni ai materiali di marketing, e il crescente flusso di immagini, file audio e video che catturano momenti, documentano processi e trasmettono conoscenza. Si ritiene che questi dati non strutturati rappresentino fino all’80% del volume globale di dati. Spesso contengono una ricchezza di dettagli e complessità che semplicemente non trova spazio nelle strutture ordinate dei database convenzionali. Contengono le sfumature dell'interazione umana, le sottigliezze delle descrizioni tecniche e le prove visive e acustiche della realtà.

Adatto a:

• I dati sono la componente cruciale per l'intelligenza artificiale generativa - Informazioni sull'importanza dei dati per l'intelligenza artificiale

Le sfide dell'usabilità

Nonostante questo immenso potenziale, molte aziende incontrano notevoli difficoltà nello sfruttare appieno il valore dei propri dati non strutturati. Gli ostacoli maggiori sono la mancanza di know-how specializzato e la mancanza di strumenti adeguati. Spesso mancano professionisti in grado di applicare i complessi algoritmi e le tecniche dell’apprendimento automatico per estrarre modelli e informazioni da questa marea di dati. Allo stesso tempo, mancano soluzioni software potenti e facili da usare che possano facilitare e accelerare il processo di analisi.

Queste sfide si riflettono nell’accettazione esitante delle tecnologie corrispondenti. Una significativa maggioranza di aziende non ha ancora effettuato investimenti significativi in ​​strumenti che consentano loro di estrarre informazioni preziose dai propri dati non strutturati. Infatti, solo il 16% circa delle aziende ha acquistato strumenti specifici per svolgere questo compito. Ciò suggerisce che la maggior parte degli sforzi per sfruttare i dati non strutturati sono ancora in una fase molto iniziale, spesso non più di progetti pilota o primi passi verso una strategia sui dati più completa. Molte aziende sono ancora all'inizio del viaggio verso la realizzazione e lo sblocco del vero potenziale dei propri dati non strutturati. La complessità dei dati, la necessità di competenze specialistiche e i costi di investimento iniziali rappresentano notevoli barriere all’ingresso.

L’intelligenza artificiale generativa come chiave per sbloccare il valore dei dati

In mezzo a queste sfide, l’intelligenza artificiale generativa emerge come una chiave promettente per sbloccare il valore nascosto dei dati non strutturati. I progressi nell’intelligenza artificiale e nell’apprendimento automatico stanno aprendo nuove possibilità per l’elaborazione e la strutturazione automatica di grandi quantità di informazioni non strutturate. Immagina moduli intelligenti in grado di estrarre informazioni rilevanti da documenti scansionati o appunti scritti a mano e trasformarli in dati strutturati. Oppure prendi in considerazione l'estrazione automatica di informazioni dettagliate sul prodotto dalle immagini, il che potrebbe ridurre significativamente lo sforzo manuale.

Gli strumenti supportati dall’intelligenza artificiale non solo possono aiutare nella strutturazione, ma possono anche fungere da osservatori attenti che segnalano anomalie nella qualità dei dati o fungono da assistenti digitali per supportare i responsabili dei dati nei loro vari compiti. Tuttavia, l’intelligenza artificiale generativa fa un ulteriore passo avanti. Non solo può analizzare e strutturare i dati, ma può anche creare nuovi contenuti, riassumere testi, sviluppare idee e proporre soluzioni innovative basate sui modelli e sulle intuizioni che ha scoperto dai dati non strutturati. Ad esempio, i team di marketing potrebbero utilizzare l’intelligenza artificiale generativa per creare campagne pubblicitarie personalizzate in base alle preferenze contenute nelle e-mail e nel feedback dei clienti. Gli sviluppatori di prodotti potrebbero utilizzare l’intelligenza artificiale per generare nuove idee di progettazione analizzando le informazioni contenute nelle specifiche del prodotto e nei commenti dei clienti.

La capacità dell’intelligenza artificiale generativa di riconoscere relazioni complesse e ricavarne soluzioni creative la rende uno strumento potente per le aziende che desiderano massimizzare il valore dei propri dati non strutturati. Può aiutare a scoprire modelli nascosti, acquisire nuove conoscenze e sviluppare prodotti e servizi innovativi. Automatizzare le attività di elaborazione e analisi dei dati tramite l’intelligenza artificiale consente inoltre alle aziende di risparmiare tempo e risorse e concentrarsi su iniziative strategiche.

Adatto a:

• L’intelligenza artificiale nell’economia tedesca e dove viene utilizzata l’intelligenza artificiale generativa: opportunità e vantaggi di mercato per le PMI

Passaggi necessari per un utilizzo corretto dei dati

Per sbloccare l’immenso potenziale dei dati non sfruttati per l’intelligenza artificiale generativa e altre applicazioni, le aziende devono adottare misure proattive e ripensare radicalmente le proprie strategie di gestione dei dati.

1. Investimenti in sistemi di gestione dei dati moderni e potenti

Investire in moderni sistemi di gestione dei dati costituisce una solida base per l’utilizzo dei dati. Ciò include non solo l’implementazione di potenti database e data warehouse, ma anche l’introduzione di tecnologie che consentano la raccolta, l’archiviazione, l’elaborazione e l’analisi di grandi quantità di dati in modo efficiente. Le soluzioni basate sul cloud offrono spesso un'infrastruttura flessibile e scalabile in grado di soddisfare le crescenti esigenze. La selezione delle giuste tecnologie dovrebbe essere adattata alle esigenze specifiche dell’azienda e prendere in considerazione sia i dati strutturati che quelli non strutturati.

2. Considera architetture come il data mesh

Poiché il panorama dei dati diventa sempre più complesso, le aziende dovrebbero prendere in considerazione l’adozione di architetture come Data Mesh. Data Mesh è un approccio decentralizzato alla gestione dei dati in cui i dipartimenti si assumono la responsabilità dei propri prodotti dati. Ciò consente una maggiore agilità e flessibilità nell’utilizzo dei dati e promuove una cultura basata sui dati in tutta l’organizzazione. Decentralizzare la responsabilità dei dati può abbattere i silos e migliorare la collaborazione tra diversi team.

3. Promuovere l'alfabetizzazione dei dati attraverso la formazione

I dati hanno valore solo se i dipendenti possiedono le competenze necessarie per utilizzarli in modo efficace. Le aziende dovrebbero quindi offrire una formazione completa sull’alfabetizzazione dei dati per garantire che i propri dipendenti siano in grado di prendere decisioni basate sui dati. Questi corsi di formazione non dovrebbero essere rivolti solo ad analisti di dati ed esperti IT, ma dovrebbero coprire tutte le aree dell’azienda, dai manager ai dipendenti del business operativo. Insegnare le conoscenze di base sull'analisi, la visualizzazione e l'interpretazione dei dati è fondamentale per stabilire una cultura basata sui dati.

4. Implementare una piattaforma di contenuti scalabile e non strutturata

L'elaborazione e l'analisi dei dati non strutturati richiedono strumenti e tecnologie speciali. Le aziende dovrebbero investire in una piattaforma scalabile che consenta loro di integrare, elaborare e analizzare contenuti non strutturati provenienti da varie fonti. Questa piattaforma dovrebbe fornire funzionalità per l'analisi del testo, il riconoscimento delle immagini, l'analisi audio e video e l'estrazione di informazioni pertinenti. La scalabilità della piattaforma è fondamentale per tenere il passo con il crescente volume di dati non strutturati.

5. Stabilire linee guida chiare per la gestione dell’intelligenza artificiale e dei dati

L’uso dell’intelligenza artificiale e l’utilizzo dei dati sollevano importanti questioni etiche e giuridiche. Le aziende devono stabilire politiche chiare per la gestione dell’intelligenza artificiale e dei dati per garantire che queste tecnologie siano utilizzate in modo responsabile e in conformità con le leggi e i regolamenti applicabili. Ciò include aspetti quali la protezione dei dati, la sicurezza dei dati, la trasparenza e l’equità. Le linee guida dovrebbero essere vincolanti per tutti i dipendenti e dovrebbero essere regolarmente riviste e adeguate per riflettere i progressi tecnologici e le mutevoli aspettative sociali.

Dal caos dei dati al vantaggio competitivo: come le aziende possono sbloccare i propri tesori di dati

Adattando in modo proattivo le proprie strategie di gestione dei dati ai requisiti specifici dei sistemi di intelligenza artificiale, le aziende possono ottenere un vantaggio competitivo decisivo per il futuro. Possono sbloccare il valore nascosto dei loro dati precedentemente inutilizzati, sviluppare prodotti e servizi innovativi, ottimizzare i processi aziendali e prendere decisioni più informate. Passare da un’azienda che poggia su un tesoro di dati a un’azienda che utilizza attivamente questo tesoro richiede una visione strategica, investimenti in tecnologia e competenze e una cultura aziendale che riconosca e promuova i dati come una risorsa preziosa. L’era dell’intelligenza artificiale generativa offre un’opportunità unica per liberare il potenziale dei dati non strutturati in modi inimmaginabili e per aprire nuove potenzialità di creazione di valore. Le aziende che coglieranno questa opportunità saranno in grado di assicurarsi un vantaggio sostenibile in un ambiente competitivo sempre più basato sui dati. Il viaggio alla scoperta del tesoro nascosto dei dati è appena iniziato.

Adatto a:

• Meno soldi per l’intelligenza artificiale? Dal declino alla ripresa: perché l’intelligenza artificiale generativa brilla nonostante il calo degli investimenti
• Intelligenza artificiale: l'intelligenza artificiale generativa è un'intelligenza artificiale di contenuto o esclusivamente un modello linguistico di intelligenza artificiale e quali altri modelli di intelligenza artificiale esistono?