Rendi la strategia AI della tua azienda a prova di futuro: come una solida base di dati può prepararti per un'innovazione sostenibile

Il ritmo accelerato dell'innovazione ha dato ai leader aziendali un colpo di frusta negli ultimi anni, ed è stato difficile tenere il passo con la raffica di nuove capacità che arrivano sul mercato. Proprio quando le aziende pensano di essere in vantaggio, un nuovo annuncio minaccia di frammentare l'attenzione e far deragliare il progresso. Ciò ha spinto la C-Suite a pensare più a lungo termine con le proprie strategie digitali e a rafforzare la propria capacità di innovazione sostenibile.

Il concetto di innovazione sostenibile è diverso dalla sostenibilità stessa (che spesso riguarda l'impatto climatico) ed è invece il riconoscimento che le tecnologie emergenti necessitano del giusto ecosistema per prosperare. In altre parole, la trasformazione digitale non riguarda solo l'acquisizione di tecnologie disponibili ora, ma anche la creazione di una solida base di dati per essere in grado di acquisire qualsiasi tecnologia futura. Questa base è la radice dell'innovazione stessa e consente alle aziende di costruire un modello di analisi (con intelligenza artificiale integrata) per fornire insight che guidano il cambiamento. Questo tipo di ambiente è spesso alla base del noto principio "Fail Fast. Learn Fast" (fallisci in fretta. Impara in fretta), perché offre ai team lo spazio per sperimentare e testare nuove idee.

Mentre l'entusiasmo attorno all'intelligenza artificiale e alla GenAI si sposta dalla sperimentazione all'esecuzione, le aziende stanno rendendo i propri investimenti a prova di futuro creando un livello di dati solido e ben strutturato, accessibile, organizzato e strutturato per resistere alla prova del tempo.

Colmare il divario di dati

Mentre la tecnologia più attraente rivolta al cliente tende a catturare tutti i titoli, è l'analisi dei dati dietro le quinte il vero cavallo di battaglia dell'IA/GenAI. La maggior parte dei leader lo ha ormai capito, ma i programmi di IA e gli sforzi di raccolta dati possono ancora procedere parallelamente, in cui i dati vengono ammassati in un'unica posizione prima di essere immessi nei programmi di IA. Invece di considerare il programma dati e i processi di IA/GenAI come due iniziative separate, i due sforzi devono essere collegati per garantire che i dati siano organizzati correttamente e pronti per essere utilizzati. Ciò significa che, sebbene possano essere disponibili grandi quantità di dati, i leader devono considerare quanti di essi sono prontamente utilizzabili per guidare i loro progetti di IA. La realtà è che non molti. In un certo senso, le organizzazioni stanno duplicando gli sforzi tenendo separati dati e IA, e allinearli più strettamente può essere un fattore di differenziazione chiave in termini di miglioramento dell'efficienza, riduzione dei costi e semplificazione delle operazioni.

Secondo BGC, le aziende che hanno investito tempo nell'unione dei loro dati e programmi di intelligenza artificiale fin dall'inizio hanno sperimentato una crescita sproporzionata rispetto ai loro pari. Dopotutto, le aziende non possono avere uno sviluppo di intelligenza artificiale senza prima correggere i dati, e i leader si stanno staccando dal gruppo utilizzando le loro capacità più mature per ideare, stabilire le priorità e garantire l'adozione di usi più differenzianti e trasformativi di dati e intelligenza artificiale. Di conseguenza, le aziende che hanno collegato i dati allo sviluppo di intelligenza artificiale hanno quattro volte più casi d'uso scalati e adottati nel loro business rispetto ai ritardatari in materia di dati e intelligenza artificiale, e per ogni caso d'uso che implementano, l'impatto finanziario medio è cinque volte maggiore.

Per rafforzare la base dei tuoi dati, inizia ponendoti alcune domande chiave

Ricorda, la capacità di sollevare e spostare i dati (sia in loco che tramite migrazione cloud) non è la stessa cosa che renderli pronti per l'IA. Per garantire che i dati siano pronti per essere consumati (ad esempio, in grado di essere analizzati per approfondimenti sull'IA), le aziende devono prima considerare alcune domande importanti:

• In che modo i nostri dati si allineano a specifici risultati aziendali? I modelli di intelligenza artificiale necessitano di dati curati, pertinenti e contestualizzati per essere efficaci. Nelle fasi iniziali, le aziende dovrebbero cambiare la loro mentalità da come i dati vengono acquisiti/archiviati a come saranno utilizzati per il processo decisionale guidato dall'intelligenza artificiale all'interno di funzioni specifiche. Quando le aziende progettano casi d'uso specifici durante l'archiviazione e l'organizzazione dei loro dati, possono essere più facilmente accessibili quando arriva il momento di sviluppare nuovi processi come AI, GenAI o IA agentica.
• Quali ostacoli ci sono sul nostro cammino? Quando McKinsey intervistati 100 dirigenti C-Suite in settori in tutto il mondo, quasi il 50% ha avuto difficoltà a comprendere i rischi generati dalle trasformazioni digitali e analitiche, di gran lunga il principale punto dolente della gestione del rischio. Nella fretta di iniziare a produrre risultati, le aziende possono spesso sacrificare la strategia in favore della velocità. Invece, i leader devono studiare attentamente tutti gli aspetti, pensare al futuro e cercare di mitigare qualsiasi potenziale rischio.
• Come possiamo ottimizzare i nostri dati per aumentare l'efficienza? Con l'intensificarsi della necessità di dati, è comune per i manager indossare i paraocchi e concentrarsi solo sul proprio reparto. Questo tipo di pensiero isolato porta alla ridondanza dei dati e a velocità di recupero dati più lente, quindi le aziende devono dare priorità alle comunicazioni e alla collaborazione interfunzionali fin dall'inizio.

 4 buone pratiche per sviluppare una solida base di dati

Le aziende che investono nel loro livello di dati oggi si stanno preparando per un successo AI a lungo termine in futuro. Ecco quattro best practice per aiutarti a rendere la tua strategia di dati a prova di futuro:

1. Garantire la qualità e la governance dei dati

• Stabilire la discendenza dei dati, la gestione dei metadati e i controlli di qualità automatizzati
• Sfrutta i cataloghi di dati basati sull'intelligenza artificiale per una migliore reperibilità e classificazione
• Semplificare la gestione dei dati per garantire una governance senza interruzioni dati strutturati e non strutturati, modelli di apprendimento automatico (ML), notebook, dashboard e file

Un buon esempio di un'azienda che utilizza attivamente l'intelligenza artificiale per garantire la qualità e la governance dei dati è LINFA, che integra le funzionalità di ML nella sua suite di gestione dei dati per identificare e correggere le incongruenze dei dati, migliorando così la qualità complessiva dei dati e mantenendo solide pratiche di governance dei dati su tutte le sue piattaforme.

2. Rafforzare la sicurezza dei dati, la privacy e la conformità

• Realizzare Sicurezza Zero Trust crittografando i dati a riposo e in transito
• Utilizzare il rilevamento delle minacce basato sull'intelligenza artificiale per identificare anomalie e prevenire violazioni
• Garantire la conformità alle normative globali come GDPR e CCPAe automatizzare i report/audit utilizzando l'intelligenza artificiale

Un'azienda che sta realizzando cose innovative nella catena di fornitura digitale e nella gestione dei rischi di terze parti è Aquilone neroLa piattaforma di intelligence di Black Kite fornisce in modo rapido e conveniente informazioni su terze parti e catene di fornitura, dando priorità ai risultati in una dashboard semplificata che i team di gestione del rischio possono facilmente utilizzare e colmare le lacune di sicurezza critiche.

3. Esplorare i partenariati strategici

• Valuta le tue capacità di analisi avanzate e studia le prestazioni dei dati esistenti
• Cerca partner in grado di integrare intelligenza artificiale, ingegneria dei dati e analisi in un'unica piattaforma facilmente gestibile

Alcune soluzioni partner basate sul cloud che possono aiutare a strutturare i dati per il successo dell'intelligenza artificiale sono: (a) Databricks, che si integra con gli strumenti esistenti e aiuta le aziende a creare, scalare e governare i dati/l'intelligenza artificiale (inclusi GenAI e altri modelli di apprendimento automatico); e (b) Fiocco di neve, che gestisce una piattaforma che consente l'analisi dei dati e l'accesso simultaneo ai set di dati con una latenza minima.

4. Promuovere una cultura basata sui dati

• Democratizzare l'accesso ai dati implementando strumenti di intelligenza artificiale self-service che utilizzano interrogazione in linguaggio naturale (NLQ) per rendere accessibili le informazioni sui dati
• Migliorare le competenze dei dipendenti in materia di intelligenza artificiale e alfabetizzazione dei dati e formare i team in intelligenza artificiale, GenAI e altri processi di governance dei dati
• Incoraggiare la collaborazione tra data scientist, ingegneri e team aziendali per facilitare la condivisione dei dati e generare approfondimenti più olistici

Un ottimo esempio di un'azienda che promuove attivamente una cultura basata sui dati e fortemente dipendente dall'intelligenza artificiale è Amazon, che utilizza ampiamente i dati dei clienti per personalizzare le raccomandazioni sui prodotti, ottimizzare la logistica e prendere decisioni aziendali informate in tutte le proprie attività, rendendo i dati un pilastro centrale della propria strategia.

Costruire una base di dati per il futuro

Secondo una recente Sondaggio KPMG, il 67% dei leader aziendali si aspetta che l'intelligenza artificiale trasformi radicalmente le proprie attività entro i prossimi due anni e l'85% ritiene che la qualità dei dati sarà il più grande ostacolo al progresso. Ciò significa che è tempo di ripensare radicalmente ai dati stessi, concentrandosi non solo sullo storage, ma anche sull'usabilità e l'efficienza. Mettendo in ordine le proprie basi di dati ora, le aziende possono rendere a prova di futuro i propri investimenti in intelligenza artificiale e posizionarsi per un'innovazione continua e sostenibile.