Il tesoro nascosto dei dati delle aziende: come l'intelligenza artificiale generativa può svelare valori nascosti – Immagine: Xpert.Digital
Tesori di dati inutilizzati: perché l'80% di tutti i dati aziendali resta inutilizzato
Gli archivi digitali custodiscono una ricchezza incommensurabile, un tesoro di dati di proporzioni gigantesche, che rimane in gran parte inutilizzato nella maggior parte delle aziende. Si stima che circa quattro bit di dati su cinque che le aziende accumulano non vedano mai la luce del giorno per l'analisi, sebbene nascondano un immenso potenziale per le applicazioni di intelligenza artificiale. Questi dati inutilizzati non solo rappresentano un'opportunità allettante, ma nascondono anche rischi latenti, poiché informazioni sensibili, la cui esistenza e importanza nessuno conosce, potrebbero rimanere latenti al loro interno.
Il potenziale nascosto dei dati non strutturati
Una parte significativa di questo tesoro di dati inutilizzato si manifesta sotto forma di dati non strutturati: una raccolta eterogenea di informazioni che sfugge alla tradizionale categorizzazione in tabelle di database. Immaginate gli innumerevoli contratti con i clienti che dormono negli archivi digitali, ognuno dei quali è un mosaico di accordi, impegni e preferenze dei clienti. Considerate le specifiche di prodotto dettagliate, frutto di un intenso lavoro di sviluppo, che forniscono preziose informazioni sulle decisioni di progettazione e sulle complessità tecniche. Per non parlare dei manuali per i dipendenti che incarnano la conoscenza collettiva e le best practice di un'azienda.
Ma il mondo dei dati non strutturati si estende ben oltre questi esempi. Comprende il flusso incessante di e-mail che plasma la comunicazione quotidiana, documenti di ogni tipo, dai report interni ai materiali di marketing, e il crescente flusso di file di immagini, audio e video che catturano momenti, documentano processi e trasmettono conoscenza. Si stima 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 possono essere ospitati nelle strutture ordinate dei database convenzionali. Includono le sfumature dell'interazione umana, le complessità delle descrizioni tecniche e le prove visive e uditive della realtà.
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Le sfide dell'utilizzo
Nonostante questo immenso potenziale, molte aziende si trovano ad affrontare sfide significative per sfruttare appieno il valore dei propri dati non strutturati. Gli ostacoli maggiori sono la mancanza di competenze specialistiche e l'assenza di strumenti adeguati. Spesso mancano professionisti qualificati in grado di applicare i complessi algoritmi e le tecniche di apprendimento automatico per estrarre modelli e insight da questa mole di dati. Allo stesso tempo, mancano soluzioni software potenti e intuitive in grado di facilitare e accelerare il processo di analisi.
Queste sfide si riflettono nella titubante adozione di tecnologie pertinenti. Una significativa maggioranza di aziende non ha ancora effettuato investimenti sostanziali in strumenti che consentano loro di estrarre informazioni preziose dai propri dati non strutturati. Infatti, solo circa il 16% delle aziende ha acquisito strumenti dedicati per svolgere questo compito. Ciò suggerisce che la maggior parte degli sforzi per sfruttare i dati non strutturati è ancora in una fase iniziale, spesso poco più di progetti pilota o primi passi timidi verso una strategia dati più ampia. Molte aziende sono ancora all'inizio del percorso per riconoscere e sbloccare il vero potenziale dei propri dati non strutturati. La complessità dei dati, la necessità di competenze specialistiche e i costi di investimento iniziali rappresentano barriere significative all'ingresso.
L'intelligenza artificiale generativa come chiave per sbloccare il valore dei dati
In mezzo a queste sfide, l'intelligenza artificiale generativa si sta rivelando una chiave promettente per svelare 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 automatizzate di grandi volumi di informazioni non strutturate. Immaginate moduli intelligenti in grado di estrarre informazioni rilevanti da documenti scansionati o appunti scritti a mano e trasformarle in dati strutturati. Oppure considerate l'estrazione automatica di informazioni dettagliate sui prodotti dalle immagini, che potrebbe ridurre significativamente lo sforzo manuale.
Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale non solo possono aiutare a strutturare i dati, ma anche fungere da osservatori attenti, avvisando gli utenti di anomalie nella qualità dei dati o supportando i proprietari dei dati nei loro diversi compiti di assistenti digitali. L'intelligenza artificiale generativa, tuttavia, fa un ulteriore passo avanti. Non solo può analizzare e strutturare i dati, ma anche creare nuovi contenuti, riassumere testi, sviluppare idee e suggerire soluzioni innovative basate sui modelli e sulle informazioni ricavate dai dati non strutturati. Ad esempio, i team di marketing potrebbero utilizzare l'intelligenza artificiale generativa per creare campagne pubblicitarie personalizzate basate sulle preferenze contenute nelle e-mail e nel feedback dei clienti. Gli sviluppatori di prodotti potrebbero utilizzare l'intelligenza artificiale per generare nuove idee di design analizzando le informazioni contenute nelle specifiche di prodotto e nei commenti dei clienti.
La capacità dell'IA generativa di riconoscere relazioni complesse e di 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. Inoltre, l'automazione delle attività di elaborazione e analisi dei dati da parte dell'IA consente alle aziende di risparmiare tempo e risorse e di concentrarsi su iniziative strategiche.
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Passaggi necessari per un utilizzo efficace dei dati
Per liberare l'immenso potenziale dei loro dati inutilizzati per l'intelligenza artificiale generativa e altre applicazioni, le aziende devono adottare misure proattive e ripensare radicalmente le loro strategie di gestione dei dati.
1. Investimenti in sistemi di gestione dei dati moderni ed efficienti
Una solida base per sfruttare al meglio i dati è l'investimento in moderni sistemi di gestione dei dati. Ciò include non solo l'implementazione di database e data warehouse ad alte prestazioni, ma anche l'introduzione di tecnologie che consentano in modo efficiente la raccolta, l'archiviazione, l'elaborazione e l'analisi di grandi set di dati. Le soluzioni basate su cloud offrono spesso un'infrastruttura flessibile e scalabile in grado di soddisfare le crescenti esigenze. La selezione delle tecnologie più adatte deve essere personalizzata in base alle esigenze specifiche dell'azienda e tenere conto sia dei dati strutturati che di quelli non strutturati.
2. Considerazione di architetture come Data Mesh
Data la crescente complessità degli scenari di dati, le aziende dovrebbero valutare l'adozione di architetture come Data Mesh. Data Mesh è un approccio decentralizzato alla gestione dei dati in cui le unità aziendali assumono la proprietà dei propri prodotti dati. Ciò consente maggiore agilità e flessibilità nell'utilizzo dei dati e promuove una cultura basata sui dati in tutta l'organizzazione. Decentralizzando la proprietà dei dati, è possibile eliminare i silos e migliorare la collaborazione tra i diversi team.
3. Promuovere l'alfabetizzazione dei dati attraverso la formazione
I dati sono preziosi solo se i dipendenti possiedono le competenze necessarie per utilizzarli in modo efficace. Pertanto, le aziende dovrebbero offrire una formazione completa sulla data literacy per garantire che i propri dipendenti siano in grado di prendere decisioni basate sui dati. Questa formazione non dovrebbe essere limitata agli analisti di dati e ai professionisti IT, ma dovrebbe coprire tutti i settori dell'azienda, dai dirigenti al personale operativo. Fornire conoscenze di base sull'analisi, la visualizzazione e l'interpretazione dei dati è fondamentale per creare una cultura basata sui dati.
4. Implementazione di una piattaforma scalabile per contenuti non strutturati
L'elaborazione e l'analisi di dati non strutturati richiedono strumenti e tecnologie specializzati. Le aziende dovrebbero investire in una piattaforma scalabile che consenta loro di integrare, elaborare e analizzare contenuti non strutturati provenienti da diverse fonti. Questa piattaforma dovrebbe offrire funzionalità per l'analisi del testo, il riconoscimento delle immagini, l'analisi audio e video e l'estrazione di informazioni rilevanti. 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 dei dati solleva importanti questioni etiche e legali. Le aziende devono stabilire linee guida chiare per la gestione dell'intelligenza artificiale e dei dati, al fine di 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 regolarmente riviste e aggiornate per riflettere i progressi tecnologici e le mutevoli aspettative della società.
Dal caos dei dati al vantaggio competitivo: come le aziende possono sbloccare i loro tesori di dati
Adattando proattivamente 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 consapevoli. Trasformarsi da un'azienda che si basa su un tesoro di dati a un'azienda che lo utilizza attivamente 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 senza precedenti e sbloccare nuove opportunità di creazione di valore. Le aziende che coglieranno questa opportunità saranno in grado di assicurarsi un vantaggio sostenibile in un panorama competitivo sempre più basato sui dati. Il viaggio alla scoperta del tesoro nascosto dei dati è appena iniziato.
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