L’Intelligenza Artificiale è destinata a restare, la qualità dei dati forse no

La corsa all’Intelligenza Artificiale (AI) sta trasformando il panorama tecnologico globale. Mentre le aziende si affannano per rimanere al passo con le nuove tecnologie, la qualità dei dati emerge come l’elemento centrale per il successo futuro dell’Intelligenza Artificiale. Un quadro completo di questo scenario ce lo fornisce Marinela Profi, Global AI e GenAI Lead di SAS.

Qualità dei dati: la chiave per il futuro dell’Intelligenza Artificiale

Negli ultimi anni, tecnologie come il machine learning, i Large Language Model e la Generative AI hanno guadagnato terreno, promettendo di rivoluzionare il modo in cui le aziende operano. Tuttavia, l’adozione di queste innovazioni richiede una solida base di dati di alta qualità.

Gli errori nei dati possono portare a risultati distorti (per non dire disastrosi) rendendo inutile anche l’algoritmo più avanzato. L’adagio Garbage In, Garbage Out non è mai stato così pertinente, ci dice Marinela Profi di SAS

È bene capire che la qualità dei dati non è solo una moda, ma una necessità strategica per le imprese. Con l’avvento della Generative AI e di altre tecnologie avanzate, le organizzazioni devono affrontare la sfida di mantenere i dati accurati e puliti. 

Processi di data governance, che includono la raccolta, archiviazione e manutenzione dei dati, diventano fondamentali. Strumenti di assistenza AI possono facilitare la pulizia e la pre-elaborazione dei dati, garantendo che i modelli di AI funzionino correttamente e senza bias.

Dati di scarsa qualità possono portare a risultati disastrosi

Pulire i dati non è economico, ma i costi dell’inerzia sono decisamente superiori. Le organizzazioni che ignorano l’importanza dei dati rischiano di rimanere indietro in un mercato sempre più competitivo. Investire in un team di data scientist, nell’integrazione di piattaforme avanzate e nell’uso di dati sintetici per superare problemi di disponibilità o privacy può fare la differenza tra successo e fallimento.

È bene tenere conto del fatto che la qualità dei dati non si raggiunge in un giorno. Richiede un impegno continuo e una strategia a lungo termine. Le imprese devono integrare il controllo umano nei processi di gestione dei dati per assicurare la massima accuratezza, implementando sistemi di monitoraggio in tempo reale per rilevare e correggere problemi prima che abbiano un impatto significativo.

Potremmo riassumere ribadendo che, nel panorama tecnologico attuale, dominato da rapidi cambiamenti, la qualità dei dati rappresenta un fattore critico di successo. Le aziende devono prepararsi al futuro, puntando non solo sulle tecnologie più innovative, ma anche su dati puliti e affidabili. Questa strategia sarà il vero discriminante tra chi saprà adattarsi e prosperare e chi rischierà di rimanere ai margini dell’evoluzione digitale.

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