Perché i dati sono gli eroi misconosciuti della strategia di intelligenza artificiale

La corsa all’oro dell’intelligenza artificiale: dai progetti pilota e dagli esperimenti alla scala aziendale e alla strategia

Legge di Moore è pienamente in gioco quando si parla di IA. L'IA è fortemente richiesta e ogni azienda la sta adottando. L'innovazione sta anche contribuendo ad alimentare questa domanda con nuovi modelli di IA, agenti di IA e nuove tecnologie che si stanno affermando in questo ambito. Questo sta creando un cambiamento fondamentale per le imprese: il palcoscenico per progetti pilota, esperimenti interessanti e vetrine per l'IA, in particolare l'IA generativa, sta in gran parte scomparendo. Le imprese si stanno rendendo conto che l'IA deve essere integrata come parte della strategia aziendale per scalare e creare una vera differenziazione aziendale. L'IA è un argomento di discussione nella maggior parte delle sale riunioni, con conseguente innovazione strategica e budget.

Dati: il primo tassello del domino nella strategia dell'intelligenza artificiale

Una considerazione chiave in qualsiasi strategia di intelligenza artificiale dovrebbe essere rappresentata dai dati. I dati sono fondamentali affinché i modelli di intelligenza artificiale siano contestuali, intelligenti e specifici per dominio e azienda. I modelli di intelligenza artificiale prevedono i risultati in base sia al modo in cui vengono ottimizzati sia agli input che gli vengono presentati. Entrambi dipendono dalla qualità, dalla varietà, dall'attualità e dalla struttura dei dati.

Secondo una recente Previsioni IDCSi prevede che l'intelligenza artificiale darà una spinta all'economia globale di quasi 20 trilioni di dollari entro il 2030, trainata non solo dai modelli ma anche da ingenti investimenti nei dati sottostanti e nelle infrastrutture che li alimentano.

L'addestramento dei dati con sottoinsiemi ristretti porta a modelli distorti, dati obsoleti portano a risultati irrilevanti e dati scadenti portano solo a risultati di IA scadenti. Pertanto, i dati sono la prima tessera del domino nella strategia dati di un'azienda. Anche con le persone migliori e tecnologie all'avanguardia, se la tessera del domino dei dati cade, l'intera strategia di IA crolla rapidamente.

As Gartner's 2024 il rapporto sulle principali tendenze in materia di dati e analisi rileva che le organizzazioni, man mano che si espandono con l'intelligenza artificiale, dipendono dai dati e i leader che avranno successo saranno coloro che creare fiducia nei loro dati e guidarli strategicamente.

Decisioni strategiche chiave sui dati per la tua strategia di intelligenza artificiale

Ecco 5 considerazioni chiave che tu e la tua azienda dovete tenere in considerazione quando preparate i dati per la vostra strategia di intelligenza artificiale:

1. Riutilizza il tuo panorama di dati – Diverse aziende non riutilizzano il sistema di gestione, governance, archiviazione e analisi dei dati per l'IA. Molti dati, utilizzati per reporting e analisi critici, possono essere cruciali anche per l'IA. È quindi importante partire dalle risorse di dati già presenti in azienda. Naturalmente, questo deve essere integrato con le giuste misure di qualità dei dati.

Domanda chiave da porre: Quali dati abbiamo nella nostra azienda e in che condizioni si trovano?

2. Metadati e lignaggio dei dati – Per i dati in essere, i metadati, ovvero i dati sui dati, potrebbero essere altrettanto critici, se non di più, per l'IA. Ad esempio, i termini aziendali associati ai dati possono aiutare a identificare il contesto rilevante per un modello RAG. Quando un utente chiede lo stato di un sinistro in un'azienda assicurativa, tutti gli attributi dei dati associati allo stato del sinistro possono essere utilizzati come contesto per la risposta del modello di IA. Data Lineage aiuta anche a comprendere il flusso dei dati, aiutando i modelli di IA a identificare fonti di dati affidabili.

Sulla base di una blog recente dell'ISASALa governance dell'IA è fondamentale e richiede i metadati e la discendenza dei dati corretti per essere scalabile.

Domanda chiave da porre: I nostri dati sono correttamente taggati con metadati aziendali e tecnici? Raccogliamo la discendenza dei dati per comprendere come fluiscono i dati end-to-end?

3. Governance e conformità dei dati – Assicuratevi che i vostri dati siano ben governati e gestiti e che tutte le normative sulla conformità e sulla privacy siano applicate ai dati. La strategia di IA dovrebbe quindi ereditare ed estendere questa governance e queste normative, anziché partire da zero. Ad esempio, se un cliente desidera che i propri dati siano resi anonimi in conformità con il GDPR, un modello di IA dovrebbe essere addestrato e operativo sul set di dati anonimizzato.

Domanda chiave da porre: Abbiamo un programma di Data Governance e Compliance in atto? In caso contrario, quali sono gli aspetti chiave che devo implementare per la mia strategia di intelligenza artificiale?

4. Tratta i dati master come il tuo quarterback dell'intelligenza artificiale – I dati master critici, che contengono dati sulle entità chiave della tua azienda, dovrebbero essere utilizzati come base per la tua strategia di intelligenza artificiale. Ad esempio, se esiste una visione a 360 gradi di un cliente, una strategia di intelligenza artificiale su qualsiasi dominio del cliente, come una previsione del tasso di abbandono dei clienti, dovrebbe sfruttare questi dati master per evitare dati mancanti o incompleti. Naturalmente, questi dati possono essere combinati con ulteriori informazioni provenienti da fonti dati specifiche.

Domanda chiave da porre: I miei domini di dati master critici sono disponibili in modo completo e connessi al resto del mio panorama dati?

5. I dati e il loro valore – I dati non dovrebbero essere trattati come un centro di costo, ma misurati in termini di valore, sia per l'intelligenza artificiale che per il business. Ciò richiede che i dati siano al centro delle discussioni del Consiglio di Amministrazione e del CXO, oltre che dell'intelligenza artificiale.

Domanda chiave da porre: Il mio Consiglio di Amministrazione e i miei CXO comprendono il valore dei dati per l'organizzazione? In caso contrario, come possiamo garantire che ciò venga compreso, soprattutto nel contesto della strategia di intelligenza artificiale in azienda?

I modelli vanno e vengono, ma i dati restano.

Con l'evoluzione della vostra strategia di intelligenza artificiale, emergeranno nuovi modelli e innovazioni. La velocità dell'innovazione in questo ambito è sbalorditiva. Ma col tempo, i modelli di intelligenza artificiale diventeranno una commodity; il vero elemento di differenziazione nella vostra azienda non è il modello che utilizzate, ma come viene contestualizzato con i dati che vengono addestrati, perfezionati e su cui si lavora.

Se stai elaborando una strategia di intelligenza artificiale, non partire dal modello. Inizia con la domanda: abbiamo i dati per supportarla?