Al centro delle nuove sfide che emergeranno da qui ai prossimi mesi nel campo dell’analisi dei dati ci sono, come era prevedibile, le capacità di sfruttare al meglio gli strumenti messi a disposizione dall’intelligenza artificiale e in particolare dall’intelligenza artificiale generativa, anche nel campo organizzativo e umano. A evidenziarlo è Gartner, che proprio al tema Data & Analytics ha dedicato nei giorni scorsi un summit a Mumbai, in India, per identificare le principali tendenze del settore.
AI generativa in primo piano
“La potenza dell’intelligenza artificiale e la crescente importanza della GenAI stanno cambiando il modo in cui le persone lavorano, i team collaborano e i processi operano – spiega Ramke Ramakrishnan, vp analyst di Gartner – In mezzo a questa rivoluzione tecnologica, le organizzazioni che non riescono a fare la transizione e a sfruttare efficacemente la D&A, in generale, e l’AI, in particolare, non avranno successo”.
Il business dell’Ai conquista spazio nelle aziende
L’importanza crescente del business dell’AI in azienda è secondo gartner la prima tendenza che caratterizzerà il mondo data & Analytics nel 2024: “I leader D&A devono dimostrare il loro valore collegando le capacità che stanno sviluppando e il lavoro che svolgono al raggiungimento dei risultati di business richiesti dall’organizzazione – spiega Ramakrishnan – Se ciò non avviene, problemi come l’errata allocazione delle risorse e gli investimenti sottoutilizzati continueranno ad aggravarsi e non si potrà affidare al D&A la guida della strategia di IA all’interno dell’organizzazione”.
Proprio in questa prospettiva, secondo Gartner entro il 2026 i chief data and analytics officer diventeranno consulenti di fiducia e partner dei Cfo con l’obiettivo di fornire valore al business.
La gestione delle complessità
Tra gli obiettivi prioritari delle strategie in ambito data & analytics emerge la necessità di mettere a punto sistemi che evitino ridondanze e quindi confusione e costi aggiuntivi: “Le organizzazioni che sono più avanti in questo percorso – aggiunge l’esperto – stanno lavorando per trasformare il caos in qualcosa di gestibile: la complessità. Riuscire a gestirla nel modo migliore, infatti, consente una comprensione realistica dell’ambiente dinamico e aiuta i team D&A a intraprendere azioni appropriate”.
Per gestire al meglio la complessità gli addetti ai lavori sono chiamati a utilizzare strumenti basati sull’intelligenza artificiale, che consentono l’automatizzazione di alcuni processi e un miglioramento della produttività. Parliamo ad esempio della gestione aumentata dei dati, dell’automazione delle decisioni e di capacità di analisi come l’elaborazione del linguaggio naturale (Nlp). Entro il 2025, prevede Gartner, i Cdao adotteranno il data fabric come fattore trainante per affrontare con successo la complessità della gestione dei dati.
Il tema dell’affidabilità
Uno dei punti più importanti per chi implementerà in azienda strumenti di intelligenza artificiale generativa per la gestione e l’analisi dei dati è lavorare sull’affidabilità dei dati. “Se i dati non sono affidabili, non possono essere utilizzati correttamente per prendere decisioni – sottolinea Ramakrishnan – I leader del settore D&A dovrebbero utilizzare pratiche di decision intelligence per creare fiducia nei dati e monitorare i processi decisionali e i risultati. Inoltre, l’implementazione di una governance efficace dell’IA e di pratiche responsabili di IA è fondamentale per stabilire la fiducia tra gli stakeholder. Ciò significa che i dati sono pronti per l’IA, ovvero sono gestiti in modo etico, sicuri e privi di pregiudizi e sono arricchiti per garantire risposte più accurate”.
Il potenziamento della forza lavoro
“È importante che i dipendenti si sentano responsabilizzati dall’uso dell’intelligenza artificiale nell’ambito Data & Analytics, anziché sentirsi minacciati o frustrati da essa – conclude Ramakrishnan – La formazione sull’IA non è solo una questione di quantità, ma richiede anche un approccio che porti a riconoscere che le competenze richieste agli utenti esperti di IA saranno molto diverse da quelle degli altri utenti. Gartner prevede che entro il 2027 più della metà dei Cdao garantirà finanziamenti per programmi di alfabetizzazione ai dati e all’IA, alimentati dall’incapacità delle aziende di realizzare il valore atteso dall’IA generativa”.
