UNQlik®, azienda globale specializzata in integrazione dei dati, analytics e Intelligenza Artificiale (IA), annuncia una nuova ricerca che rivela che, sebbene le aziende riconoscano il potenziale significativo dei dati non strutturati per migliorare l'efficienza operativa e generare approfondimenti significativi, molte stanno faticando a sfruttare efficacemente questa risorsa. La ricerca mostra che la mancanza di conoscenza e l'insufficienza di strumenti sono le principali barriere, e solo una piccola percentuale delle aziende dedica più di un quarto del proprio budget di IA alle iniziative di dati non strutturati.
"Con molte fonti che affermano che i dati non strutturati rappresentano l'80% dei dati del mondo, non sorprende che i leader aziendali desiderino un valore reale da questa risorsa inesplorata", afferma Brendan Grady, Direttore Generale di Analytics di Qlik. Tuttavia, la nostra ricerca evidenzia che quasi il 70% concorda che la loro organizzazione non è ben attrezzata per capire come l'IA Generativa possa essere sfruttata nei loro dati non strutturati.
"Le aziende sono alla ricerca di soluzioni che consentano l'adozione dell'intelligenza artificiale generativa senza dover riprogettare le proprie competenze e gli stack tecnologici esistenti. L'opportunità risiede nel trovare modi per integrare senza soluzione di continuità l'intelligenza artificiale negli ambienti di analisi odierni, consentendo alle organizzazioni di estrarre le risposte giuste dai dati non strutturati e guidare risultati aziendali significativi".
L'indagine rivela dati preziosi su come si sentono i leader e su cosa stanno facendo per cogliere le opportunità offerte dai dati non strutturati e dalla GenAI:
– Le preoccupazioni relative alla privacy e alla conformità dei dati sono diffuse:Il 59% degli intervistati è molto preoccupato per la privacy dei dati e il 47% per la conformità normativa, superando significativamente le preoccupazioni per il ROI (19%).
– Integrazione e costi sono le massime priorità per la valutazione dei fornitori:Valutando i fornitori, l'integrazione del sistema (55%), i costi (50%) e le risorse di governance (49%) sono le principali priorità, mentre la reputazione del fornitore è una priorità bassa (16%). Gli intervistati si aspettano guadagni finanziari modesti dall'uso di dati non strutturati, con il 45% che prevede un miglioramento del 10% al 20% nel loro fatturato o profitto.
– L’interesse per GenAI è alto, ma mancano investimenti significativi:Tra i interessati a utilizzare la GenAI per dati non strutturati, due su tre intervistati prevedono di investire in uno strumento di IA Generativa per dati non strutturati. Nonostante l'interesse diffuso, solo il 22% di tutti gli intervistati indica di fare investimenti "significativi" nelle tecnologie di IA.
– I dati non strutturati sono visti come un fattore essenziale per l’efficienza:Una chiara maggioranza (62%) vede nei dati non strutturati l'opportunità di migliorare l'efficienza operativa, mentre solo il 31% crede che possano stimolare l'innovazione. Quasi metà (45%) descrive un caso d'uso che coinvolge strumenti di ricerca e consultazione migliori per cercare documenti interni.
– Gli strumenti di ricerca tradizionali sono insufficienti per i dati non strutturati:C'è un forte accordo sul fatto che gli strumenti tradizionali di ricerca aziendale siano insufficienti per massimizzare il valore di vaste biblioteche di documenti. Solo il 16% ha già acquisito uno strumento progettato per fornire approfondimenti dai dati non strutturati, e la maggior parte degli sforzi rimane nelle fasi iniziali o pilota.
I risultati della nostra ricerca evidenziano una sfida critica che le aziende affrontano attualmente: il divario di conoscenza necessario per sfruttare appieno il potenziale dell'IA Generativa per dati non strutturati", afferma Erik Bradley, Chief Strategist e Direttore della Ricerca di Enterprise Technology Research. Sebbene ci sia un grande interesse nel sfruttare i dati non strutturati, la mancanza di competenze specializzate e di strumenti adeguati rappresenta una barriera significativa. Per capitalizzare davvero le opportunità offerte dall'IA Generativa, le organizzazioni devono investire nel colmare questa lacuna di conoscenza e nell'integrare risorse avanzate di IA nelle loro strutture di analytics esistenti.
Una "Ricerca sui dati non strutturati e IA Generativa", condotta nell'aprile 2024 da Enterprise Technology Research (ETR) per conto di Qlik, ha intervistato 200 decisori tecnologici aziendali di vari settori. Per ottenere ulteriori informazioni e accedere ai risultati completi della ricerca, visitarehttps://www.qlik.com/us/resource-library/unstructured-data-benchmark-report
