La generative AI ha avviato una rivoluzione nel modo in cui le organizzazioni sono chiamate a utilizzare i dati a loro disposizione, evidenziando in molti casi l’esigenza di un profondo rinnovamento della data strategy aziendale. L’impatto dell’intelligenza artificiale sul lavoro delle aziende consente di ottimizzare i processi esistenti e creare nuove opportunità di business. Occorre pertanto ripensare la propria data strategy per ottenere il massimo dalle sue straordinarie applicazioni, senza sottovalutare i rischi legati alle nuove implicazioni sul piano etico e normativo.
Una data strategy allineata con la strategia aziendale
Per generare valore e avere un impatto sul lavoro delle aziende, qualsiasi strategia dei dati deve allinearsi con la strategia aziendale, soprattutto per quanto concerne gli obiettivi di business che l’organizzazione intende raggiungere per ottenere un concreto vantaggio competitivo nel proprio mercato di riferimento.
L’adozione della generative AI costituisce l’occasione ideale per ridefinire in senso ampio le iniziative sui dati, a cominciare da un’attenta valutazione dei processi esistenti, per comprendere se tali soluzioni potrebbero essere rese più efficienti grazie alle sue potenzialità.
Un corretto e consapevole allineamento della data strategy con la strategia aziendale consente pertanto alle imprese di investire su casi d’uso davvero innovativi nella loro portata, in grado di generare importanti ritorni di investimento in tempi brevi, nella direzione di una crescita del business sostenibile dal punto di vista economico, sociale e ambientale.
Il rinnovamento della data strategy attraverso nuove competenze per la AI multimodale
Le strategie tradizionali legate ai big data e al machine learning si fondano prevalentemente nell’impiego di dati strutturati per l’analisi, le previsioni, il supporto decisionale e l’automazione dei processi. Tuttavia, la maggioranza dei dati oggi generati dalle aziende è di natura multimodale: e-mail, documenti, immagini, video, feed di social media ecc.
L’AI generativa individua un punto di vista grazie alla sua capacità di interpretare e generare dati strutturati e non strutturati, rendendo essenziale per le aziende ridefinire le proprie strategie sui dati per abilitare una nuova frontiera per l’innovazione.
I dati non strutturati, per loro intrinseca natura, non dispongono di un formato standardizzato. La loro ricchezza comporta una solida governance per sbloccarne il potenziale informativo anche quando si utilizzano e si mettono a punto modelli AI pre-addestrati esistenti.
Nell’era dell’intelligenza artificiale generativa la cultura del dato assume un valore ancora più tangibile per le aziende impegnate nel loro percorso di trasformazione digitale. Per citare un esempio pratico, i data engineer devono rinnovare le loro competenze in merito alle nuove tecniche di elaborazione multimodale e alla gestione dei database vettoriali.
L’intelligenza artificiale generativa richiede un approccio multidisciplinare, per combinare le competenze di vari settori e promuovere la collaborazione tra i team tecnici e gli stakeholder aziendali. Le competenze tecniche sono fondamentali, ma soltanto la piena collaborazione tra le linee di business può dare luogo a casi d’uso capaci di risolvere problemi concreti, incontrando l’effettiva domanda di mercato.
La generative AI tra innovazione, etica e responsabilità
Valorizzare il contributo dell’intelligenza artificiale generativa comporta la costruzione di una strategia dei dati capace di comprendere tutti gli impatti a livello aziendale, senza sottovalutare le considerazioni etiche e normative che inevitabilmente si innescano.
Viene in primo luogo richiesto un atteggiamento dinamico e proattivo nei confronti di una novità tecnologica che si evolve con una rapidità straordinaria, generando grandi opportunità a fronte di notevoli responsabilità, a cominciare dai dati utilizzati per il training dei modelli.
A differenza dei tradizionali approcci basati sui dati, l’IA generativa introduce sfide uniche relative all’autenticità, ai pregiudizi e alla privacy.
L’utilizzo dell’AI generativa nella creazione di contenuti, in particolar modo per quanto riguarda i LLM (large language model) commerciali, solleva inediti interrogativi in merito al copyright dei dati utilizzati per il training. A ciò vanno aggiunte le considerazioni in materia di privacy quando si sceglie di utilizzare i dati proprietari per personalizzare il modello.
Stabilendo principi e linee guida chiari per l’implementazione etica dell’AI generativa, le organizzazioni possono mitigare i rischi, ottenere la fiducia degli stakeholder e creare un quadro per l’implementazione responsabile dell’intelligenza artificiale, nell’ottica di anticipare le disposizioni dell’AI ACT, in attesa della sua definitiva adozione, prevista per l’inizio del 2026.
Casi d’applicazione
La data strategy appare fondamentale per valorizzare al meglio i dati in vari contesti operativi, grazie all’elevato livello di conoscenza che è possibile generare grazie alla loro analisi.
Miglioramento Customer Experience
Le aziende analizzano i dati di interazione con i clienti per conoscerli meglio e facilitare la loro user experience, rendendola più coinvolgente ai fini di favorire le conversioni. L’analisi comportamentale consente infatti di generare esperienze personalizzate anche in funzione di fidelizzare il cliente e ridurre il tasso di abbandono.
Manutenzione Predittiva
Oltre alla già citata creazione di una cultura del dato, una solida data strategy consente di ottimizzare i processi operativi grazie a vari aspetti, tra cui l’adozione di sistemi di machine learning che consentono di apprendere continuamente dai dati di scenario migliorando progressivamente la propria efficacia nel tempo in vari ambiti, che spaziano dal contenimento del consumo di risorse alla manutenzione predittiva.
Innovazione e sviluppo di nuovi prodotti
Big Data e intelligenza artificiale sono due tecnologie emergenti che stanno consolidando sempre più la loro posizione in tutti i contesti industriali. Alle finalità puramente analitiche, più recentemente, si è aggiunta la capacità creativa dei sistemi di AI generativa che stanno per molti versi rivoluzionando l’approccio ai dati da parte delle organizzazioni.
La data strategy considera inoltre l’implementazione di tecniche innovative relative a: riconoscimento delle immagini, rilevamento delle anomalie e ricerca intelligente nelle applicazioni e negli archivi di dati, giusto per citare alcuni degli ambiti più diffusi.
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