La creazione di valore per le imprese attraverso l'Intelligenza Artificiale (IA) ha una base fondamentale che non può essere trascurata: ciò che alimenta l'IA. La rivoluzione di questa tecnologia ha portato benefici inimmaginabili e ha trasformato completamente il modo in cui le aziende vedono i dati nelle loro strategie. Tuttavia, c'è ancora un percorso importante da percorrere affinché questa innovazione assolutamente trasformativa sia davvero rilevante per le aziende. Molte Intelligenze Artificiali sono ancora alimentate da informazioni errate o di qualità molto bassa. E, di conseguenza, consegnano solo risultati dello stesso livello. Il noto concetto dispazzatura in, spazzatura fuori(entra lixo, sai lixo) nunca foi tão verdadeiro.
Con gli avanzamenti nell'IA Generativa e l'aumento della potenza computazionale, stiamo assistendo alla generazione di informazioni e contesti in un volume straordinario. Per sfruttare tutto questo potenziale, usare dati precisi e affidabili per fondare l'IA è la chiave. Alla fine, sono il carburante che alimenta gli algoritmi di IA e, per questo motivo, le aziende e le organizzazioni che non investono in una base solida di dati potrebbero impiegare più tempo per implementare queste soluzioni. O pior. Possono adottare la tecnologia in modo sbagliato e trasformare questa iniziativa in un grande problema.
Perché l'IA produca risultati precisi e utili, i dati che la supportano devono riflettere la realtà del mercato e dell'azienda senza errori o distorsioni. Ciò richiede che siano diversificati, raccolti da diverse fonti, per ridurre i pregiudizi e garantire che le applicazioni siano meno propense a prendere decisioni ingiuste. Inoltre, è necessario pensare all'aggiornamento costante delle informazioni e alla loro precisione, poiché quando sono obsolete o errate, producono risposte imprecise, compromettendo la loro affidabilità. Dati aggiornati consentono ai modelli di IA di seguire le tendenze, adattarsi a scenari multipli e fornire i migliori risultati possibili.
Nel mercato finanziario, ad esempio, basi errate possono portare a analisi e previsioni inadeguate del rischio di credito, portando all'approvazione di prestiti per clienti inadempienti o al rifiuto per buoni pagatori. Già nel settore logistico, informazioni obsolete e di scarsa qualità causano problemi di distribuzione con vendite di prodotti esauriti, causando ritardi nelle consegne. E, di conseguenza, perdita di clienti.
La sicurezza dei dati è anche fondamentale. Lasciarli vulnerabili nelle applicazioni di IA è come lasciare aperta la porta di una cassaforte, esponendoli a furti di informazioni sensibili o alla manipolazione dei sistemi per generare bias. Solo attraverso la sicurezza è possibile proteggere la privacy, mantenere l'integrità del modello e garantire il suo sviluppo responsabile.
I dati pronti per l'IA devono essere anche identificabili e accessibili nel sistema, altrimenti saranno come una biblioteca piena di libri chiusi a chiave. La conoscenza esiste, ma non può essere usata. Ma, è importante sottolineare qui l'importanza di concedere l'accesso alle persone e alle aree corrette. Lo stesso dato può essere accessibile nella sua interezza da una zona, cioè completo e dettagliato. In un'altra, può essere consentito solo l'accesso alla totalizzazione dei dati, in forma riassunta. Non sempre un dato sarà accessibile a tutti allo stesso modo. Le informazioni identificabili, possibili con l'uso di metadati aziendali e tecnici, rivelano il vero potenziale dell'apprendimento automatico e dell'IA Generativa, affinché questi strumenti possano imparare, adattarsi e produrre intuizioni innovative.
Infine, i dati devono essere nel formato corretto per esperimenti di apprendimento automatico o applicazioni di Large Language Models (LLM). Facilitare il consumo delle informazioni aiuta a sbloccare il potenziale di questi sistemi di IA, affinché siano in grado di assimilarle e processarle tranquillamente e di trasformarle in azioni intelligenti e creative.
La strada per massimizzare il potenziale dell'Intelligenza Artificiale negli affari passa, inevitabilmente, dalla qualità dei dati che la alimentano. Aziende e organizzazioni che comprendono l'importanza di un database robusto, sicuro e aggiornato si distinguono dalla concorrenza, trasformando l'IA in un alleato strategico e un elemento distintivo sul mercato. Questa nuova era di innovazione che viviamo richiede che le aziende investano nell'ingrediente giusto — i loro dati — per guidare la macchina dell'IA nella direzione giusta, portando una nuova prospettiva agli affari.
