Proteggere il Futuro della Strategia di Intelligenza Artificiale dell’Azienda: Come una Solida Fondazione di Dati Possa Garantire un’Innovazione Sostenibile

Il ritmo accelerato dell’innovazione ha dato ai leader aziendali un senso di disorientamento negli ultimi anni, e è stato difficile tenere il passo con la valanga di nuove capacità che sono entrate nel mercato. Appena le aziende pensano di essere in vantaggio, un nuovo annuncio minaccia di dividere l’attenzione e rallentare i progressi. Ciò ha portato il C-Suite a pensare più a lungo termine con le loro strategie digitali e a rafforzare la loro capacità di innovazione sostenibile.

Il concetto di innovazione sostenibile è diverso dalla sostenibilità stessa (che spesso riguarda l’impatto climatico), e si riferisce invece al riconoscimento che la tecnologia emergente richiede l’ecosistema giusto per prosperare. In altre parole, la trasformazione digitale non riguarda solo l’acquisizione di tecnologia disponibile ora, ma anche l’istituzione di una solida fondazione di dati per essere in posizione di acquisire qualsiasi tecnologia che verrà dopo. Quella fondazione è la radice dell’innovazione stessa, e consente alle aziende di costruire un modello di analisi su di essa (con intelligenza artificiale integrata) per fornire informazioni che guidano il cambiamento. Questo tipo di ambiente è spesso la genesi del principio ben noto di “Fallire in fretta. Imparare in fretta.” perché dà spazio ai team per sperimentare e testare nuove idee.

Mentre l’eccitazione intorno all’intelligenza artificiale e alla GenAI si sposta dall’esperimentazione all’esecuzione, le aziende stanno proteggendo i loro investimenti creando un robusto strato di dati ben progettato che sia accessibile, organizzato e strutturato per resistere alla prova del tempo.

Superare il Divario dei Dati

Mentre la tecnologia più “sexy” rivolta al cliente tende a rubare tutte le attenzioni, è l’analisi dei dati dietro le quinte che è il vero lavoratore dell’intelligenza artificiale/GenAI. La maggior parte dei leader capisce questo adesso, ma i programmi di intelligenza artificiale e gli sforzi di raccolta dei dati possono ancora procedere in parallelo, dove i dati vengono accumulati in un luogo prima di essere alimentati nei programmi di intelligenza artificiale. Invece di considerare il programma di dati e i processi di intelligenza artificiale/GenAI come due iniziative separate, i due sforzi devono essere collegati per assicurarsi che i dati siano disposti correttamente e pronti per essere consumati. Ciò significa che, sebbene ci possano essere grandi quantità di dati disponibili, i leader devono considerare quanti di essi siano pronti per l’uso per guidare i loro progetti di intelligenza artificiale. La realtà è che non molto. In un certo senso, le organizzazioni stanno duplicando gli sforzi tenendo i dati e l’intelligenza artificiale separati, e allinearli più strettamente può essere un fattore di differenziazione in termini di miglioramento dell’efficienza, riduzione dei costi e ottimizzazione delle operazioni.

Secondo BCG, le aziende che hanno investito il tempo per fondere i loro programmi di dati e intelligenza artificiale fin dall’inizio hanno sperimentato una crescita fuori dal comune rispetto ai loro pari. Dopo tutto, le aziende non possono avere sviluppo di intelligenza artificiale senza risolvere prima i problemi dei dati, e i leader stanno distanziando la concorrenza utilizzando le loro capacità più mature per ideare, priorizzare e garantire l’adozione di utilizzi di dati e intelligenza artificiale più differenziati e trasformativi. Di conseguenza, le aziende che hanno collegato i dati allo sviluppo di intelligenza artificiale hanno quattro volte più casi d’uso scalati e adottati in tutta l’azienda rispetto ai ritardatari nei dati e nell’intelligenza artificiale, e per ogni caso d’uso che implementano, l’impatto finanziario medio è cinque volte maggiore.

Per Rafforzare la Fondazione di Dati, Inizia a Porre alcune Domande Chiave

Ricorda, la capacità di sollevare e spostare i dati (sia on-site che tramite migrazione cloud) non è la stessa cosa che renderli pronti per l’intelligenza artificiale. Per assicurarsi che i dati siano preparati per essere consumati (ossia in grado di essere analizzati per ottenere informazioni sull’intelligenza artificiale), le aziende devono prima considerare alcune domande importanti:

• Come si allineano i nostri dati a risultati aziendali specifici? I modelli di intelligenza artificiale necessitano di dati curati, rilevanti e contestualizzati per essere efficaci. Nelle fasi iniziali, le aziende dovrebbero cambiare la loro mentalità su come i dati vengono acquisiti/memorizzati, a come verranno utilizzati per la presa di decisioni guidata dall’intelligenza artificiale all’interno di funzioni specifiche. Quando le aziende progettano casi d’uso specifici mentre archiviano e organizzano i loro dati, possono essere più facilmente accessibili quando si tratta di sviluppare nuovi processi come l’intelligenza artificiale, la GenAI o l’intelligenza artificiale agente.
• Quali ostacoli sono sulla nostra strada? Quando McKinsey ha intervistato 100 leader del C-Suite in settori di tutto il mondo, quasi il 50% ha avuto difficoltà a capire i rischi generati dalle trasformazioni digitali e analitiche – di gran lunga il principale punto dolente della gestione dei rischi. Nella fretta di produrre risultati, le aziende possono spesso sacrificare la strategia per la velocità. Invece, i leader devono studiare attentamente tutti gli angoli, pensare al futuro e cercare di mitigare qualsiasi potenziale rischio.
• Come possiamo ottimizzare i nostri dati per una maggiore efficienza? Mentre la necessità di dati aumenta, è comune per i manager mettere le cuffie e concentrarsi solo sul loro dipartimento. Questo tipo di pensiero isolato conduce a ridondanze di dati e velocità di recupero dei dati più lente, quindi le aziende devono dare priorità alle comunicazioni e alla collaborazione interfunzionali fin dall’inizio.

4 Migliori Pratiche per Sviluppare una Solida Fondazione di Dati

Le aziende che investono nel loro strato di dati oggi si stanno preparando per il successo a lungo termine dell’intelligenza artificiale nel futuro. Ecco quattro migliori pratiche per aiutare a proteggere il futuro della strategia di dati:

1. Garantire la Qualità e la Governance dei Dati

• Stabilire la discendenza dei dati, la gestione dei metadati e i controlli di qualità automatizzati
• Sfruttare i cataloghi di dati alimentati dall’intelligenza artificiale per una migliore scoperta e classificazione
• Semplificare la gestione dei dati per garantire una governance senza soluzione di continuità dei dati strutturati e non strutturati, modelli di apprendimento automatico (ML), taccuini, dashboard e file

Un buon esempio di azienda che utilizza attivamente l’intelligenza artificiale per garantire la qualità e la governance dei dati è SAP, che integra le capacità di apprendimento automatico all’interno della sua suite di gestione dei dati per identificare e rettificare le incongruenze dei dati, migliorando così la qualità complessiva dei dati e mantenendo robuste pratiche di governance dei dati in tutte le piattaforme.

2. Rafforzare la Sicurezza, la Privacy e la Conformità dei Dati

• Implementare la Sicurezza Zero-Trust crittografando i dati in stato di riposo e in transito
• Utilizzare la rilevazione di minacce alimentata dall’intelligenza artificiale per identificare le anomalie e prevenire le violazioni
• Garantire la conformità con le normative globali come GDPR e CCPA, e automatizzare la segnalazione/audit utilizzando l’intelligenza artificiale

Un’azienda che sta facendo cose innovative nella catena di approvvigionamento digitale e nella gestione dei rischi di terze parti è Black Kite. La piattaforma di intelligenza di Black Kite fornisce rapidamente e a basso costo informazioni sulla terze parti e sulla catena di approvvigionamento, priorizzando i risultati in un cruscotto semplificato che i team di gestione dei rischi possono facilmente consumare e chiudere lacune di sicurezza critiche.

3. Esplorare le Partnership Strategiche

• Valutare le proprie capacità di analisi avanzate e studiare come i dati esistenti si comportano
• Cercare partner che possano integrare l’intelligenza artificiale, l’ingegneria dei dati e l’analisi in una piattaforma facilmente gestibile

Alcune soluzioni basate su 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 costruire, scalare e governare i dati/intelligenza artificiale (inclusi GenAI e altri modelli di apprendimento automatico); e (b) Snowflake, che opera una piattaforma che consente l’analisi dei dati e l’accesso simultaneo ai set di dati con latenza minima.

4. Favorire una Cultura Guidata dai Dati

• Democratizzare l’accesso ai dati implementando strumenti di intelligenza artificiale self-service che utilizzano la query in linguaggio naturale (NLQ) per rendere le informazioni sui dati accessibili
• Migliorare le competenze dei dipendenti in materia di intelligenza artificiale e alfabetizzazione dei dati, e formare i team sui processi di intelligenza artificiale, GenAI e governance dei dati
• Encoraggiare la collaborazione tra scienziati dei dati, ingegneri e team aziendali per facilitare la condivisione dei dati e generare informazioni più olistiche

Un esempio di azienda che attivamente favorisce una cultura guidata dai dati fortemente basata sull’intelligenza artificiale è Amazon, che utilizza estensivamente i dati dei clienti per personalizzare le raccomandazioni di prodotti, ottimizzare la logistica e prendere decisioni aziendali informate in tutta la sua operazione, rendendo i dati un pilastro centrale della sua strategia.

Costruire una Fondazione di Dati per il Futuro

Secondo un recente sondaggio KPMG, il 67% dei leader aziendali si aspetta che l’intelligenza artificiale trasformi fondamentalmente le loro aziende entro i prossimi due anni, e l’85% ritiene che la qualità dei dati sarà il maggiore collo di bottiglia per i progressi. Ciò significa che è arrivato il momento di ripensare i dati stessi, concentrandosi non solo sull’archiviazione, ma sull’usabilità e l’efficienza. Rendendo ordine nelle fondamenta dei dati adesso, le aziende possono proteggere i loro investimenti in intelligenza artificiale e posizionarsi per un’innovazione sostenibile continua. saranno il collo di bottiglia più grande per i progressi. Ciò significa che è arrivato il momento di ripensare i dati stessi, concentrandosi non solo sull’archiviazione, ma sull’usabilità e l’efficienza. Rendendo ordine nelle fondamenta dei dati adesso, le aziende possono proteggere i loro investimenti in intelligenza artificiale e posizionarsi per un’innovazione sostenibile continua.