L’utilizzo dei dati è ormai una parte imprescindibile di ogni processo aziendale. Quali, in che modo e con quali finalità sono però aspetti in continua evoluzione. Cloudera ha provato a fotografare lo stato attuale con il report Limitless: The Positive Power of AI. Per parlarvi dello studio abbiamo avuto modo di chiacchierare con Fabio Pascali, Regional Director di Cloudera. Ecco quanto emerso.
Il report Limitless di Cloudera evidenzia il potere dei dati e dell’AI
Lo studio, che trovate completo qui, ha coinvolto 2.213 decisori aziendali, dei quali 54% CxO, e 10.880 knowledge worker tra USA, EMEA, India e APAC. È stato quindi possibile estrapolare una visione veramente globale della situazione e confrontare la situazione nel mondo con quella di singoli paesi, come l’Italia.
Il dato principale, per quanto riguarda le priorità di investimenti, è come la governance ambientale, sociale e azienda (ESG) sia ora un aspetto preponderante. È infatti segnalata come priorità da più di quarto dei decisori aziendali (26%), superando addirittura lo sviluppo di nuovi prodotti e servizi (24%) o l’accelerazione della crescita finanziaria (21%). Quasi un quarto dei decisori aziendali (24%) e un quinto dei lavoratori della conoscenza (22%) ritengono che la loro azienda dovrebbe sostenere pubblicamente pratiche commerciali sostenibili.
“Questo è interessante” commenta Pascali “Questa direzione per gli investimenti […] è diventata quasi, e in altre domande emerge ancora di più questo dettaglio, un modo per arrivare poi a generare profitto, a generare nuovi prodotti, ad avere una retention delle persone in azienda. Se vogliamo è positivo, anche con questa concatenazione, in cui il fine ultimo magari anche quello di generare nuovo profitto, però farlo attraverso un’attenzione particolare all’ambiente, alle comunità che vengono impattate, alle persone, al raggiungimento di obiettivi non strettamente legati al business.“
AI, ML e i nuovi lavori
Elaborare i dati richiede l’utilizzo di strumenti come l’Intelligenza Artificiale (AI) e il Machine Learning (ML), che in parte aiutano i lavoratori che sanno usarli ma dall’altra, si teme, possono andare a sostituire professioni esistenti. Questa ultima convinzione sta venendo però sfatata. Più della metà dei knowledge worker afferma che le proprie attività quotidiane sono state automatizzate da AI (55%), ML (51%) e Data Analytics (63%) negli ultimi 12 mesi. I maggiori benefici sono stati il risparmio di tempo (37%) e la possibilità per loro e per i rispettivi team di concentrarsi maggiormente su attività strategiche (35%). Inoltre, l’80% si sente a proprio agio nell’assumere un nuovo ruolo grazie a queste tecnologie.
Il problema è che meno di un terzo (31%) dei decisori aziendale si sta attivano per l’implementazione di queste tecnologie e ha comunque una comprensione di come funzionano. Con potenzialmente degli effetti negativi a catena: il 23% dei lavoratori della conoscenza e il 27% dei decisori aziendali ritiene che i dipendenti lasceranno l’azienda. “C’é stato un chiaro allineamento tra il senso di appartenenza e quindi il non lasciare un’azienda che investe in determinati settori rispetto a chi non lo fa. […] Noi parliamo di knowledge worker, quindi dove la competenza, il mercato, il capitale umano, è fondamentale. È chiaro che la retention dei talenti, in generale, è significativa“.
Per usare queste tecnologie servono poi conoscenze adeguate, ed è quindi fondamentale la riqualificazione dei dipendenti. Nove decisori aziendali su dieci (91%) dichiarano che la loro organizzazione si impegnerà a investire nella riqualificazione dei dipendenti man mano che un maggior numero di task viene automatizzato. Il processo non potrà essere applicato una volta sola, ma dovrà essere ripetuto nel tempo, con aggiornamento e rinforzi.
Uno sguardo all’Italia
Come anticipato, il report ha fatto il punto della situazione da un punto di vista globale, con però anche un dettaglio che riguarda i vari paesi e permette di fare confronti interessanti. Per esempio, per quanto riguarda l’Italia, i trend sono gli stessi, a livello di risposte ma “spesso sulle tecnologie siamo un passo indietro, se ci confrontiamo con le realtà che guardiamo sempre con attenzione, tipo gli Stati Uniti.”
Indietro, ma non ultimi, neanche a livello europeo, e con comunque “una forte accelerazione. Sono positivo, di natura, ma anche guardando, partecipando, vedendo quello che emerge dagli osservatori, […] c’è una crescita significativa“. Anche nel caso di Cloudera, ad esempio, “stiamo crescendo a ritmi molto superiori a quelli che sono gli indici di mercato. Quindi è un settore secondo noi, molto promettente, interessante.“
La sinergia dei dati
Volendo proiettare quello che emerge dal report, qual è la direzione che devono prendere le aziende con i dati? “Quando nel report vedi le priorità di business del cliente, vedi indicati lo sviluppo di nuovi prodotti, l’aumento dell’efficienza, la riduzione dei costi, e l’ambito ESG. Se metti insieme questo, il risultato per arrivare a cogliere a pieno l’obiettivo e, a nostro avviso, la maniera più efficiente di procedere è quella di sì lavorare sui dati, con ML, Analytics e AI, sui dati si basano, ma mettendoli assieme, aggregandoli.“
“Avere quindi un unico repository di questi dati, strutturati o non, di varia natura, e fare in modo che tutti i vari team usino questi dati, ognuno per i propri obiettivi. Perché l’azienda è divisa in diversi comparti, ma devono tutti fare leva su un patrimonio di dati che diventa la nuova risorsa fondamentale. Non ha quindi senso investire su una piattaforma AI per un obiettivo di business, poi crearne un’altra per un altro obiettivo, poi un algoritmo di ML separato con repository separato, e via dicendo, perché si colgono solamente degli aspetti puntuali, e non si coglie quello che è invece una storia complessiva del dato in azienda.“
“Grazie a tecnologie come quella di Cloudera Data Platorm (CDP), ogni team ha visibilità separata dei dati senza che questo dia fastidio agli altri. Si ottiene il massimo con il minimo sforzo. Questo credo che sia la chiave di lettura per cogliere al 100% questi obiettivi che stanno diventando sempre più strategici. E lo vediamo nei piani industriali delle realtà private e nei piani strategici del pubblico, dove viene citato espressamente il concetto di data platform, che aiuta a a cogliere meglio gli obiettivi di cui abbiamo parlato sopra“.