Il tuo ecosistema di dati è pronto per l’intelligenza artificiale? Come le aziende possono assicurarsi che i loro sistemi siano pronti per una rivoluzione dell’intelligenza artificiale

La raccolta di dati è un processo familiare per le aziende, poiché rappresenta la valuta del futuro. Tuttavia, l’era precedente di tecnologie e strumenti ha limitato le aziende a dati semplici e strutturati, come le informazioni transazionali e le conversazioni con i clienti e i call center. Da lì, i marchi utilizzavano l’analisi del sentimento per capire come i clienti si sentivano riguardo a un prodotto o servizio.

I nuovi strumenti e capacità di intelligenza artificiale offrono un’opportunità incredibile per le aziende di andare oltre i dati strutturati e di sfruttare dataset complessi e non strutturati, sbloccando un valore ancora maggiore per i clienti. Ad esempio, i grandi modelli linguistici (LLM) possono analizzare le interazioni umane e estrarre informazioni cruciali che arricchiscono l’esperienza del cliente (CX).

Tuttavia, prima che le organizzazioni possano sfruttare il potere dell’intelligenza artificiale, ci sono molti passaggi da compiere per prepararsi all’integrazione dell’intelligenza artificiale, e uno dei più importanti (e facilmente trascurati) è la modernizzazione del loro ecosistema di dati. Di seguito sono riportate alcune delle migliori pratiche e strategie che le aziende possono adottare per rendere i loro ecosistemi di dati pronti per l’intelligenza artificiale.

Padroneggiare l’estate dei dati

Le aziende devono raccogliere e organizzare i loro dati in un repository centrale o in un’estate dei dati per essere pronte per l’intelligenza artificiale. L’estate dei dati di un’azienda è l’infrastruttura che archivia e gestisce tutti i dati, con l’obiettivo principale di rendere i dati facilmente disponibili alle persone giuste quando ne hanno bisogno per prendere decisioni basate sui dati o per avere una visione olistica dei loro asset di dati. Purtroppo, la maggior parte delle aziende non comprende la loro attuale estate dei dati, a causa di vincoli legacy, dati isolati, controllo degli accessi scarsamente gestito o una combinazione di questi motivi.

Per raggiungere una comprensione più profonda della loro estate dei dati, le aziende dovrebbero lavorare con un partner che possa fornire soluzioni di intelligenza artificiale, come una piattaforma di orchestrazione generativa di intelligenza artificiale unificata. Tale piattaforma può consentire alle aziende di accelerare la sperimentazione e l’innovazione attraverso LLM, applicazioni native di intelligenza artificiale, add-on personalizzati e – soprattutto – archivi di dati. Questa piattaforma può anche funzionare come un banco di lavoro di intelligenza artificiale sicuro, scalabile e personalizzabile, aiutando le aziende a raggiungere una comprensione più profonda del loro ecosistema di dati, migliorando le soluzioni aziendali basate sull’intelligenza artificiale.

Avere una comprensione più profonda della propria estate dei dati non solo migliora l’efficacia delle soluzioni di intelligenza artificiale, ma aiuta anche le organizzazioni a utilizzare gli strumenti di intelligenza artificiale in modo più responsabile e con priorità per la sicurezza dei dati. I dati continuano a diventare più dettagliati grazie ai processi e alle capacità basate sull’intelligenza artificiale, sottolineando la necessità di conformità tecnica con i requisiti di sicurezza e di aderenza alle best practice di intelligenza artificiale responsabile.

Elevare la governance e la sicurezza dei dati

I framework di governance dei dati delle aziende devono subire un restyling significativo per essere pronti per l’intelligenza artificiale. I framework di governance dei dati sono un’invenzione relativamente recente, focalizzata su asset di dati più tradizionali. Tuttavia, oggi, oltre ai dati strutturati, le aziende devono utilizzare anche dati non strutturati, come le informazioni personalmente identificabili (PII), le e-mail, i feedback dei clienti, ecc., che i framework di governance dei dati attuali non possono gestire.

Inoltre, l’intelligenza artificiale generativa (Gen AI) sta cambiando il paradigma di governance dei dati da basato su regole a basato su “guardrail”. Le aziende devono definire i confini, piuttosto che affidarsi a regole rigide, poiché un successo o un fallimento non rivela nulla di particolarmente interessante. Definendo i confini, calcolando un tasso di successo probabile su un set di dati specifico e misurando se gli output rimangono all’interno di quei parametri, le organizzazioni possono determinare se una soluzione di intelligenza artificiale è tecnicamente conforme o se necessita di regolazione.

Le organizzazioni devono implementare e adottare nuovi strumenti, approcci e metodologie di governance dei dati. I marchi leader utilizzano tecniche di apprendimento automatico per automatizzare la governance e la garanzia della qualità dei dati. In particolare, stabilendo politiche e soglie in anticipo, queste aziende possono automatizzare più facilmente l’applicazione degli standard dei dati. Altre best practice di governance dei dati includono il deploy di protocolli di elaborazione e archiviazione dei dati rigorosi, l’anonimizzazione dei dati quando possibile e la limitazione della raccolta di dati non autorizzata.

Man mano che il paesaggio normativo attorno alla raccolta di dati basata sull’intelligenza artificiale continua a evolversi, la non conformità potrebbe causare multe e danni alla reputazione. Navigare in queste regole emergenti richiederà un framework di governance dei dati completo che tenga conto delle leggi di protezione dei dati specifiche per le regioni di operazione di un’azienda, come l’Atto sull’intelligenza artificiale dell’UE.

Allo stesso modo, le aziende devono migliorare l’alfabetizzazione dei dati in tutta l’organizzazione. Le aziende devono apportare modifiche a tutti i livelli, non solo con il personale tecnico, come gli ingegneri o gli scienziati dei dati. Iniziare con una valutazione della maturità dei dati, valutando le competenze di sicurezza dei dati in ruoli diversi. Una tale valutazione può scoprire se, ad esempio, i team non parlano lo stesso linguaggio aziendale. Dopo aver stabilito un livello di base, le aziende possono implementare piani per aumentare l’alfabetizzazione dei dati e la consapevolezza della sicurezza.

Migliorare le capacità di elaborazione dei dati

Se non era già chiaro, i dati non strutturati sono la collina su cui le aziende falliranno o avranno successo. Come menzionato in precedenza, i dati non strutturati possono includere PII, e-mail e feedback dei clienti e qualsiasi dato che non possa essere archiviato in un file di testo regolare, un foglio di calcolo di Microsoft Excel, ecc. La natura ingovernabile dei dati non strutturati li rende più difficili da analizzare o da cercare. La maggior parte degli strumenti e delle piattaforme di tecnologia dei dati non può incorporare e agire su dati fortemente non strutturati – soprattutto nel contesto delle interazioni quotidiane con i clienti.

Per superare le sfide dei dati non strutturati, le organizzazioni devono catturare questa conoscenza non documentata, estrarla e mapparla su una base di conoscenza aziendale per creare un’immagine completa del loro ecosistema di dati. In passato, questo processo di gestione della conoscenza era laborioso, ma l’intelligenza artificiale lo sta rendendo più facile e accessibile, raccogliendo dati da molteplici fonti, correggendo le incongruenze, rimuovendo i duplicati, separando i dati importanti da quelli non importanti, ecc.

Una volta che l’intelligenza artificiale si integra con un ecosistema di dati, può aiutare ad automatizzare l’elaborazione di asset complessi, come documenti legali, contratti, interazioni con i call center, ecc. L’intelligenza artificiale può anche aiutare a costruire grafi di conoscenza per organizzare i dati non strutturati, rendendo le capacità di Gen AI più efficaci. Inoltre, Gen AI consente alle aziende di raccogliere e categorizzare i dati in base a somiglianze condivise, scoprendo dipendenze mancanti.

Mentre questi strumenti di analisi dei dati basati sull’intelligenza artificiale emergenti possono dare senso e trarre informazioni da dati confusi o non organizzati, le aziende devono anche modernizzare la loro pila tecnologica per supportare questi dataset complessi. Il rinnovamento della pila tecnologica inizia con un’audit – specificamente, una valutazione di quali sistemi stanno funzionando a un livello che possa essere allineato con le innovazioni moderne, e quali non sono all’altezza.

Ottenere aiuto per diventare pronti per l’intelligenza artificiale

Rendere un ecosistema di dati pronto per l’intelligenza artificiale è un processo coinvolto, tedioso e multistage che richiede un alto livello di competenza. Pochissime aziende possiedono tali conoscenze o abilità in-house. Se un marchio sceglie di sfruttare l’esperienza di un partner per preparare il proprio ecosistema di dati all’integrazione dell’intelligenza artificiale, ci sono specifiche qualità che dovrebbero essere priorizzate nella ricerca.

Per iniziare, un partner ideale deve possedere competenze tecniche in più discipline interconnesse (non solo intelligenza artificiale), come cloud, sicurezza, dati, CX, ecc. Un altro segno distintivo di un partner eccellente è se riconosce l’importanza dell’agilità. Man mano che il cambiamento tecnologico si accelera, sta diventando più difficile prevedere il futuro. A questo proposito, un partner ideale non dovrebbe tentare di indovinare uno stato futuro; piuttosto, aiuta l’ecosistema di dati e il capitale umano di un’azienda a diventare abbastanza agili da adattarsi alle tendenze del mercato e alle richieste dei clienti.

Inoltre, come discusso in precedenza, le tecnologie di intelligenza artificiale si applicano a tutti, non solo al team di scienziati dei dati. L’abilitazione dell’intelligenza artificiale è un’impresa a livello di organizzazione. Ogni dipendente deve essere alfabetizzato sull’intelligenza artificiale, indipendentemente dal proprio livello. Un partner dovrebbe aiutare a colmare questo divario, unendo l’esperienza aziendale e umana per aiutare le aziende a sviluppare le capacità necessarie in-house.

es apply to everyone, not just the data science team. AI enablement is an organization-wide endeavor. Every employee needs to be AI-literate, regardless of their level. A partner should help bridge this gap, bringing together business and people expertise to help enterprises develop the necessary capabilities in-house.