Strumenti di gestione dei dati AI: dalla hype all’impatto aziendale

In tutta Europa, i dipendenti stanno affrontando una crescente pressione per dimostrare ai dirigenti che possono padroneggiare gli strumenti più recenti progettati per ottimizzare le pratiche aziendali. Mentre le organizzazioni accelerano l’adozione dell’automazione, dell’AI, delle piattaforme di collaborazione basate su cloud e dell’analisi dei dati avanzata, la competitività e la crescita sono sempre più definite dalla forza dell’insieme di strumenti digitali di un’azienda.

Ad esempio, per fornire informazioni basate sui dati, è necessario innanzitutto disporre dei dati da analizzare. Il web è una fonte importante di vari dati rilevanti per le aziende. Tuttavia, la raccolta di dati web richiede tempo e dipende dalla conoscenza specializzata di web scraping, come la costruzione di scraper e la correzione dei parser. Anche se si possiedono queste competenze, ci vorrà comunque tempo e la maggior parte degli analisti non ha né le competenze specifiche né il tempo. Tuttavia, ora è possibile utilizzare piattaforme di raccolta dati basate su AI per svolgere il lavoro al posto nostro.

Questo è un caso d’uso specifico con un impatto misurabile. Le aziende che desiderano sfruttare l’AI oltre la semplice tendenza dovrebbero cercare casi d’uso simili nei propri flussi di lavoro che l’AI possa ottimizzare e strumenti che corrispondano a questi casi d’uso. Inoltre, l’adozione dell’AI in qualsiasi organizzazione dipende dalla fornitura di risorse, formazione e facilitazione di una cultura di supporto per garantire che nessuno sia lasciato indietro in mezzo a questi cambiamenti tecnologici.

Demistificare l’iperiallo dell’AI per misurare il potenziale

Per comprendere veramente come gli strumenti di AI possano ottimizzare le operazioni di un’azienda, dobbiamo innanzitutto riconoscere che ‘AI’ è diventata una parola chiave dei media – spesso circondata da iperiallo che porta a delusione. L’AI spesso fallisce al di fuori di ambienti controllati, producendo errori, allucinazioni o output distorti se non regolata efficacemente.

Poiché il termine ‘AI’ copre una vasta gamma di processi e progressi, gli scettici sostengono che gran parte dell’iperiallo intorno all’AI esagera le sue capacità attuali, con la copertura dei media e le tendenze degli investimenti che spesso gonfiano le aspettative oltre ciò che la tecnologia può offrire al momento. Ad esempio, la discussione sull’Intelligenza Artificiale Generale (AGI) è prematura, considerando il fatto che non abbiamo nemmeno iniziato a risolvere alcuni problemi chiave legati ad essa.

Se ci facciamo un passo indietro e guardiamo ai risultati tangibili, le più grandi scoperte finora sono state ottenute dai Large Language Model (LLM). Sistemi che eccellono nella comprensione del linguaggio naturale, generazione di testo, assistenza alla codifica e ragionamento, mentre la maggior parte delle altre applicazioni di AI rimane sostanzialmente sperimentale. E ci sono segnali che i progressi con gli LLM potrebbero rallentare in futuro, quindi non dovremmo aspettarci grandi scoperte ogni pochi mesi.

Per le aziende che ambiscono a eccellere, devono allontanarsi dall’iperiallo e cercare strumenti che utilizzino l’AI in modo significativo invece di una soluzione legacy confezionata in un involucro di AI. Data l’abbondanza di questo tipo di soluzioni, non è sorprendente che il 95% dei progetti di AI nelle aziende fallisca. Quando si valutano nuovi prodotti, le aziende dovrebbero indagare quanto sia sottile lo strato di AI e se sarebbe difficile costruire la stessa soluzione da sole. Un’azienda aggiunge valore che va oltre l’uso di uno dei principali LLM quando introduce modi innovativi di fare le cose che non si possono facilmente replicare, modi originali per risolvere problemi specifici.

Indagando su cosa sia effettivamente il prodotto, non solo su cosa affermi di poter fare, e abbinando gli strumenti con casi d’uso reali in cui possono avere un impatto misurabile, le aziende scopriranno che ci sono molte opportunità in ciò che è già accessibile.

Strumenti di AI e utilizzo dei dati

I dati sono una cosa che tutti i dipartimenti di un’organizzazione possono sfruttare. Tuttavia, pochi lo fanno perché l’acquisizione e l’analisi dei dati richiedono tempo e risorse, compresa la conoscenza specializzata dei professionisti dei dati. Gli strumenti di AI possono rimuovere queste barriere almeno in alcuni casi, rendendo la raccolta e anche l’analisi dei dati più accessibili.

Alcuni strumenti di AI sono in grado di comprendere e agire in base a prompt di linguaggio naturale. Un dipendente non deve imparare a codificare se può dire in linguaggio chiaro che tipo di dati ha bisogno, e lo strumento li recupererà da internet. Ad esempio, se un team di marketing volesse capire il sentimento dei clienti intorno a un recente lancio di prodotto, gli analisti possono ora recuperare i dati online disponibili rapidamente e senza rivolgersi ai team di scraping.

Inoltre, la costruzione di pipeline di scraping è risorsosa e richiede tempo. Se le aziende non hanno a disposizione queste risorse, gli LLM possono essere utilizzati al loro posto. È più veloce utilizzare una piattaforma basata su AI che possa svolgere tutte le funzioni di web scraping piuttosto che costruire una pipeline di scraping da zero. Quindi, anche le aziende più risorse potrebbero preferire utilizzare una piattaforma basata su AI quando devono iniziare a raccogliere dati il più presto possibile.

Le organizzazioni dovrebbero aiutare a migliorare le competenze dei dipendenti di tutte le discipline per utilizzare tali strumenti, con una grande quantità di conoscenze e formazione disponibile online. Molte informazioni veramente preziose sono disponibili gratuitamente. Google e Anthropic offrono corsi gratuiti, più ci sono molti forum online dove le persone condividono conoscenze e idee, e OxyCon 2025, una conferenza online gratuita, includerà la mia sessione pratica sulla creazione di uno strumento di confronto dei prezzi basato su AI senza codificare utilizzando strumenti di AI esistenti, in particolare Oxylabs AI Studio e Cursor.

La prossima frontiera nell’AI rilevante per le aziende

Il mercato globale dell’AI è previsto raggiungere da circa 391 miliardi di dollari nel 2025 a 1,8 trilioni di dollari entro il 2030. Tuttavia, i progressi negli LLM potrebbero rallentare poiché i dati e le risorse computazionali li limitano.

Di conseguenza, possiamo aspettarci un aumento dei modelli linguistici di piccole dimensioni che richiedono meno risorse computazionali e sono progettati per compiti specifici. Un altro vantaggio di questi modelli è che, essendo più piccoli, possono essere ospitati su server interni, il che aiuta a risolvere alcune preoccupazioni relative alla privacy e alla sicurezza dei dati.

In definitiva, il futuro dell’AI nelle aziende sarà definito non dalle promesse di cambiamento rivoluzionario, ma da quanto efficacemente le organizzazioni sfruttano gli strumenti già a portata di mano. Tagliando l’iperiallo, concentrandosi sulle applicazioni pratiche e investendo nella formazione e nell’integrazione, le aziende possono sbloccare reali guadagni di produttività oggi mentre si preparano per la prossima ondata di innovazione.