Intelligenza Artificiale e qualità dei dati: l’importanza del Data Management

Nel contesto attuale, in cui l’Intelligenza Artificiale (AI) si afferma come leva strategica per l’innovazione aziendale, emerge un fattore critico spesso trascurato: la qualità dei dati. 

Secondo uno studio condotto dall’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano per Irion, leader italiano nell’Enterprise Data Management, si stima che il 74% delle aziende non sia ancora pronto ad adottare l’AI, principalmente a causa di lacune nel data management. Solo il 15% delle medie imprese e il 32% delle grandi imprese sono considerate “AI-ready”.

Intelligenza Artificiale: una scarsa qualità dei dati si traduce in sprechi

La ricerca, presentata all’Environment Park di Torino, sottolinea l’importanza di dati accurati e di qualità per un’applicazione efficace dell’Intelligenza Artificiale. Gartner valuta che la cattiva qualità dei dati costi alle organizzazioni una media di 10,8 milioni di dollari annui, una cifra destinata a crescere con l’avanzare della digitalizzazione. 

Una scarsa Data Quality si traduce in sprechi di risorse, decisioni sbagliate e opportunità mancate. Tuttavia, solo il 20% delle aziende riconosce i costi diretti di una cattiva gestione dei dati, percentuale che sale al 41% tra quelle più avanzate nell’adozione dell’IA.

Quanto si investe in Data Management?

Per quanto riguarda gli investimenti in Data Management, nel 2024 solamente il 20% delle aziende ha incrementato il budget dedicato di almeno il 3% rispetto al 2023, anno in cui il settore ha registrato investimenti per 2,85 miliardi di euro, con un incremento del 18% rispetto al 2022.

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Nonostante la crescente consapevolezza dell’importanza di una gestione ottimale dei dati, solo il 50% delle aziende italiane ha iniziato a implementare programmi di Data Management, e solo il 30% dispone di tecnologie e processi adeguati.

L’attenzione mediatica sull’IA ha stimolato oltre il 30% delle aziende a migliorare la gestione dei propri dati. Per capitalizzare l’interesse sull’IA, è fondamentale concentrarsi sull’integrazione e sulla qualità dei dati, con le aziende più attente a questo aspetto che dimostrano anche una maggiore consapevolezza dell’impatto positivo sulla propria attività.

“Addestrare gli algoritmi con i dati giusti è l’unico modo per trasformare l’entusiasmo verso l’Intelligenza Artificiale in benefici concreti” evidenziaAlberto Scavino, CEO di Irion. “La scarsa qualità e la difficile integrazione dei dati possono minare alla base l’obiettivo di estrarne valore: le aziende devono darsi da fare per non perdere competitività e opportunità di crescita o, peggio, prendere decisioni e delegare azioni all’IA basate su informazioni inaffidabili. Molte aziende però non sono ancora pronte, come dimostra la ricerca che presentiamo oggi, in collaborazione con l’Osservatorio Big Data & Business Analytics. Per questo, grazie alla nostra esperienza in tecnologie e soluzioni di Enterprise Data Management, forniamo una piattaforma specializzata per creare infinite soluzioni e soddisfare esigenze specifiche delle aziende, ponendoci al loro fianco, anche grazie ad una rete di Partner qualificati, per organizzare e gestire al meglio i propri dati e trasformarli in vantaggio competitivo”.

Come ottenere dati di qualità per l’Intelligenza Artificiale?

Le imprese che eccellono nell’analisi dei dati hanno adottato tecnologie e competenze specializzate per affrontare le problematiche legate alla qualità dei dati, riconoscendo così il valore di una gestione efficace. Le principali barriere all’adozione dell’IA identificate dalle aziende includono l’integrazione dei dati (83%), la loro pulizia e preparazione (78%) e la loro qualità generale (64%). 

Un ostacolo frequente è rappresentato dai dati incompleti, spesso risultato di fusioni aziendali o di sistemi analogici obsoleti.

Per implementare con successo soluzioni basate su Intelligenza Artificiale, è essenziale disporre di personale qualificato per la preparazione e la validazione dei dati. Non a caso la domanda di competenze in Data Quality è in crescita: negli ultimi tre anni, il 20% delle aziende ha aumentato il numero di addetti dedicati esclusivamente alla gestione dei dati. Tra le imprese “AI-ready”, questa percentuale sale al 40%, indicando una maggiore propensione e capacità di investire in Data Management e risorse umane.

Di seguito riportiamo il commento di Irene Di Deo, Ricercatrice Senior dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano:

“Sottovalutare le attività di Data Management, e in particolare di Data Quality, è oggi il rischio più grande che le aziende possono correre nel percorso di adozione dell’Intelligenza Artificiale. Per comprendere al meglio lo scenario di mercato, abbiamo coinvolto prevalentemente aziende del mondo industriale e dei servizi, al fine di analizzare la maturità di settori in cui le normative di gestione dei dati hanno un ruolo minore (come accade nel mondo finanziario ad esempio). La ricerca ci restituisce una fotografia di luci e ombre, sicuramente negli ultimi anni è cresciuta la consapevolezza ma chi si occupa di Data Management nelle aziende fa ancora fatica a far percepire i benefici di investimenti e processi ben strutturati per incrementare la qualità dei dati. La collaborazione ormai pluriennale di una realtà come Irion nei lavori dell’Osservatorio è sempre stata proficua e di valore, proprio per supportare questo percorso nelle aziende.”

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