Nell’economia basata sui dati, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico stanno guidando la trasformazione digitale in tutti i settori del mondo. Questo deve avvenire anche e soprattutto nell’ambito della gestione dei dati.
Pertanto, l’intelligenza artificiale è in cima all’agenda delle aziende come strategia per sfruttare la trasformazione digitale. Tuttavia, per molti di loro, la tecnologia può anche sembrare un po’ magica. Perché mentre il potenziale impatto è chiaro, potrebbero non comprendere appieno cosa fanno o come sfruttare al meglio queste potenti innovazioni. L’intelligenza artificiale e il linguaggio macchina devono essere intesi come la tecnologia di base per molte nuove soluzioni di business che garantiscono migliori esperienze dei clienti, processi efficienti o prodotti innovativi.
Tuttavia, l’apprendimento automatico in generale richiede più dati. Un’intelligenza artificiale efficace richiede l’accesso a una varietà di dati all’interno e all’esterno dell’azienda. Pertanto, gli utenti devono rispondere alle seguenti domande per poter utilizzare l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico:
1) I dati utilizzati per addestrare il modello provengono dai sistemi giusti?
2) I dati personali sono stati rimossi e tutti i regolamenti sono stati rispettati?
3) C’è trasparenza e si può verificare l’origine dei dati utilizzati nel modello?
4) Tutto può essere documentato ed esiste una disponibilità generale a dimostrare alle autorità di controllo o ai revisori che i dati non sono falsificati?
Rispondere chiaramente a queste domande richiede una gestione intelligente dei dati come base. Senza di loro, l’intelligenza artificiale può diventare una scatola nera con conseguenze negative indesiderate.
L’intelligenza artificiale ha bisogno della gestione dei dati
Il successo dell’IA dipende dall’efficacia dei modelli sviluppati dai data scientist per addestrarli e ridimensionarli. Quando implementano iniziative di intelligenza artificiale, i clienti incontrano 03 problemi principali: disponibilità dei dati, qualità fondamentale dei dati e fiducia nei dati utilizzati, poiché l’origine e la qualità non sono garantite. I dati mancanti, incompleti o imprecisi influiscono sul comportamento del modello durante l’addestramento e la distribuzione, il che può portare a previsioni errate o distorte e ridurre il valore dell’impegno complessivo.
Inoltre, la gestione intelligente dei dati per l’AI è essenziale per identificare in modo efficiente tutte le funzioni richieste dal modello, trasformare e preparare i dati in base alle esigenze del modello AI (ad es. funzioni di ridimensionamento, standardizzazione), rimuovere i duplicati e fornire dati anagrafici affidabili sui clienti o pazienti, fornitori e partner e prodotti. È inoltre importante garantire una catena ininterrotta di dati all’interno del modello e durante il suo funzionamento.
La gestione dei dati ha bisogno di IADLa gestione dei dati ha bisogno di AI
L’intelligenza artificiale e il linguaggio macchina, d’altra parte, svolgono un ruolo fondamentale nel ridimensionamento delle pratiche di gestione dei dati. Date le enormi quantità di dati richiesti per la trasformazione digitale, le aziende devono identificare e catalogare i loro dati e metadati più importanti per confermarne la pertinenza, il valore e la sicurezza e garantire la trasparenza. Inoltre, devono pulire e controllare questi dati. Se i dati non vengono elaborati e resi utilizzabili e affidabili secondo le linee guida della governance, l’intelligenza artificiale e i modelli di linguaggio macchina forniranno insight inaffidabili.
Nessun approccio lineare a una sfida di crescita esponenziale
Gli approcci tradizionali alla gestione dei dati sono relativamente inefficienti perché i progetti vengono condotti con scarsa visibilità dei metadati end-to-end e automazione limitata. Di conseguenza, non esiste una curva di apprendimento, l’elaborazione è costosa e le misure di protezione e governance dei dati non possono tenere il passo con le esigenze aziendali. Quindi la domanda è come le aziende possono tenere il passo con il loro business, aumentare l’efficienza operativa e innovare rapidamente.
È proprio qui che entra in gioco l’IA. Perché può automatizzare e semplificare le attività relative alla gestione dei dati, dalla scoperta all’integrazione e pulizia fino alla gestione e al controllo dei dati. In questo contesto, l’IA migliora la comprensione dei dati e identifica le anomalie di privacy e qualità. L’intelligenza artificiale è più efficace quando aiuta gli utenti ad accelerare i processi end-to-end nell’ambiente dei dati. Per questo motivo, la tecnologia è una parte essenziale della gestione dei dati, poiché tutti i metadati uniformi all’interno dell’azienda possono essere utilizzati per automatizzare e ridimensionare le attività di routine.
Un esempio fittizio ma pratico
Supponiamo che XYZ Bank abbia avuto difficoltà a fornire i dati per l’analisi in modo tempestivo a causa di processi manuali lenti. Utilizzando una piattaforma di gestione dei dati cloud supportata dall’intelligenza artificiale, è possibile eseguire la catalogazione automatizzata dei dati e aumentare la qualità dei dati. Utilizzando un glossario aziendale completo, la banca desiderava comprendere meglio i propri dati ed eseguire controlli automatizzati sulla qualità dei dati per convalidare i dati immessi in un data lake. Inoltre, l’integrazione delle applicazioni cloud con l’intelligenza artificiale ha automatizzato il processo di analisi del credito di Bank XYZ.
Esiste un’interdipendenza tra l’IA e la gestione dei dati: le prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale dipendono da una corretta gestione dei dati, mentre l’IA, a sua volta, può ottimizzare la gestione dei dati. Inoltre, gli approcci tradizionali alla gestione dei dati, in molti casi, non sono più sufficienti per affrontare sfide in crescita esponenziale. Tuttavia, integrando l’IA nei processi di gestione dei dati, le aziende possono aumentare l’efficienza operativa e innovare più rapidamente. Nel complesso, è chiaro che la gestione intelligente dei dati è fondamentale per sbloccare il pieno potenziale delle tecnologie di intelligenza artificiale e aumentare le loro potenziali applicazioni nel panorama aziendale.
Questi processi automatizzati hanno ridotto il tempo necessario per sviluppare e mantenere modelli predittivi e ne hanno migliorato l’accuratezza e gli insight generati con dati affidabili e convalidati. Inoltre, gli analisti sono stati in grado di creare modelli di previsione più rapidi.
A cura di Lenildo Morais
Chi è l’autore: Lenildo Morais
Lenildo Morais ha un Master in Informatica ed è Professore, Ricercatore e Project Manager
