Trasformare i dati in innovazione, i consigli

Perché l’innovazione dipende dalla qualità dei dati

Quando le aziende avviano questi progetti, si trovano spesso di fronte a un imperativo imprescindibile: i dati non devono solo essere puliti, ma anche completi, accurati, coerenti e allineati al contesto aziendale. I dati sono universalmente riconosciuti come un asset strategico, il più importante tra gli asset intangibili che un’azienda moderna possiede. Nonostante la loro abbondanza, i dati si presentano spesso in formati frammentati, incoerenti o non in linea con gli obiettivi aziendali: la maggior parte delle imprese oggi è sommersa da dati provenienti da innumerevoli fonti. Questo problema di qualità non è un semplice fastidio: può determinare il successo o il fallimento di un intero progetto. La vera sfida risiede nella trasformazione della quantità di dati in qualità dei dati.

Gli ostacoli al successo guidato dai dati

Le imprese si confrontano con la sfida di trasformare grandi volumi di dati in insight strategici che siano non solo significativi, ma anche facilmente comunicabili ai decisori a tutti i livelli. Come può un’azienda distillare set di dati vasti e complessi in messaggi coerenti, attuabili e direttamente collegati agli obiettivi di business?

È proprio in questo contesto che soluzioni moderne, come la piattaforma di data analytics e intelligenza artificiale Altair RapidMiner, diventano essenziali. Queste piattaforme permettono alle aziende di analizzare grandi quantità di dati tramite interfacce intuitive, a basso o nullo contenuto di codice, aprendo le porte alle decisioni guidate dai dati anche per chi non ha competenze tecniche. Questi strumenti offrono un valore strategico per il business: la capacità di creare vantaggio non solo attraverso l’analisi, ma grazie a una generazione di insight accessibile, ripetibile e orientata agli obiettivi.

Un recente sondaggio globale condotto da Altair, ha rivelato che, sebbene molte aziende stiano implementando strategie basate su dati e intelligenza artificiale, si trovano spesso ad affrontare ostacoli significativi. L’indagine indipendente, che ha coinvolto oltre 2.000 professionisti in 10 Paesi e in diversi settori industriali, ha evidenziato un alto tasso di fallimento dei progetti di AI e data science (compreso tra il 36% e il 56%) nei casi in cui esistono barriere tra i vari dipartimenti aziendali. Questi ostacoli rientrano principalmente in tre categorie: organizzativi, tecnologici e finanziari.

Dal punto di vista organizzativo, uno dei maggiori ostacoli che le aziende si trovano ad affrontare è lo skill gap, la notevole carenza di professionisti qualificati nel campo della data science. Molte imprese faticano a reclutare talenti con le competenze adeguate, mentre il personale interno spesso non possiede una conoscenza sufficiente dei concetti legati all’AI e all’analisi dei dati. Anche quando si cerca di potenziare le competenze dei dipendenti già presenti, il tempo e gli investimenti necessari possono rappresentare un problema. Questa mancanza di alfabetizzazione sull’intelligenza artificiale all’interno della forza lavoro comporta che, anche in presenza di dati di alta qualità, questi non vengano pienamente sfruttati a causa dell’insufficiente capacità o fiducia nell’utilizzo degli strumenti analitici.

I nodi tecnologici

Dal punto di vista tecnologico, molte aziende sono spesso vincolate da sistemi legacy, scarsa integrazione e infrastrutture dati inefficienti. Numerose organizzazioni segnalano problemi nella velocità di elaborazione dei dati, che incidono direttamente sulla capacità di prendere decisioni tempestive e informate. A complicare ulteriormente la situazione, i sistemi risultano spesso eccessivamente complessi, rendendo difficile l’uso efficiente di strumenti avanzati. Quando gli strumenti non sono intuitivi o i sistemi non comunicano tra loro in modo efficace, anche i dati di più alta qualità rischiano di essere sottoutilizzati. Inoltre, tecnologie obsolete potrebbero non supportare adeguatamente iniziative all’avanguardia come il machine learning, causando ritardi o fallimenti nei progetti di intelligenza artificiale.

Le restrizioni dal punto di vista finanziario rappresentano un ulteriore ostacolo. Nonostante la crescente consapevolezza del valore a lungo termine che la data science e l’intelligenza artificiale possono apportare, molte organizzazioni esitano ancora a effettuare gli investimenti iniziali necessari. I team di leadership tendono spesso a concentrarsi troppo sui costi immediati e faticano a percepire il ritorno completo sull’investimento. In alcuni casi, l’elevato costo percepito o reale nell’implementazione degli strumenti di AI genera riluttanza a impegnarsi, soprattutto se progetti precedenti hanno prodotto risultati scarsi o poco chiari.

Nonostante queste sfide, l’ottimismo rimane diffuso. Il sondaggio di Altair ha rilevato che, anche quando i progetti falliscono — cosa che accade frequentemente — le organizzazioni continuano a portare avanti iniziative basate su dati e intelligenza artificiale. Un numero significativo di aziende riferisce che oltre la metà dei loro progetti di AI non raggiunge mai la fase di produzione, eppure rimangono comunque impegnate nel perseguire queste strategie.

Le sfide per le imprese

Le sfide organizzative restano tra gli ostacoli più significativi che impediscono l’adozione dell’AI. Secondo il sondaggio, il 75% dei partecipanti ha segnalato difficoltà nel reperire talenti qualificati nel campo della data science. Inoltre, il 35% ha riconosciuto un livello generalmente basso di conoscenza e comprensione dell’AI all’interno della propria forza lavoro, mentre il 58% ha indicato la carenza di talenti e il tempo necessario per sviluppare le competenze del personale esistente come le problematiche più urgenti nella propria strategia.

Sul fronte tecnologico, oltre la metà dei partecipanti ha indicato che le proprie organizzazioni si trovano frequentemente ad affrontare limiti tecnici che ostacolano i progressi nelle iniziative di data science e intelligenza artificiale. Le sfide comuni includono la lentezza nell’elaborazione dei dati, la difficoltà nel prendere decisioni tempestive e informate, e problemi persistenti legati alla qualità dei dati. Quasi due terzi (63%) hanno osservato che le loro aziende tendono a complicare eccessivamente l’uso degli strumenti di analisi basati sull’AI, mentre il 33% ha indicato i sistemi legacy come una barriera significativa per l’avanzamento del machine learning e di altre iniziative di intelligenza artificiale.

Dal punto di vista finanziario, la situazione è altrettanto limitata. Un quarto dei partecipanti (25%) ha dichiarato che le restrizioni di budget influenzano negativamente gli sforzi legati all’AI nelle loro organizzazioni. Inoltre, il 28% ritiene che i vertici aziendali si concentrino troppo sui costi iniziali, senza riuscire a valorizzare appieno il valore a lungo termine degli investimenti in AI e machine learning. Un ulteriore 33% ha individuato nell’elevato costo percepito o reale dell’implementazione un ostacolo fondamentale al successo nell’adozione degli strumenti di intelligenza artificiale.

Questa tenacia riflette la convinzione che anche i successi parziali dimostrano il potenziale per guadagni trasformativi. Molte organizzazioni considerano l’AI e la data science come strumenti abilitanti a lungo termine per migliorare i servizi, rendere le previsioni più accurate e potenziare l’esperienza del cliente, anche se i risultati attuali sono ancora disomogenei.

I dati sono presenti in ogni ambito aziendale, dalla supply chain alle risorse umane, dalla finanza al servizio clienti. Di conseguenza, ogni area può trarre vantaggio da dati di qualità superiore e da analisi più efficaci. Tuttavia, perché le aziende possano sbloccare questo valore, non basta raccogliere dati: devono creare le condizioni affinché questi possano essere utilizzati in modo efficace. Ciò significa investire nelle persone, nella tecnologia e nella governance dei dati. Una buona strategia di governance dei dati prevede la creazione di un quadro strutturato in cui tutte le fonti sono definite, la struttura e i ruoli chiave sono chiaramente stabiliti e sono definiti KPI per valutare la qualità dei dati. L’intero ciclo di vita dei dati deve essere ben delineato e misurabile.

Frictionless AI: una nuova visione per l’analisi aziendale

Il concetto di “AI senza attriti” rappresenta un obiettivo che molte organizzazioni stanno cominciando a perseguire. In uno stato di AI senza attriti, l’analisi dei dati diventa una parte semplice e naturale delle operazioni aziendali. I progetti si eseguono con facilità, sono scalabili tra i vari dipartimenti e ripetibili in diversi casi d’uso. Non esistono più silos tra i team e i loro dati, né separazioni tra esperti di dati e utenti di business, e non ci sono ostacoli tra la generazione degli insight e la loro implementazione. I cambiamenti infrastrutturali o le migrazioni degli strumenti vengono gestiti senza soluzione di continuità. In breve, i dati funzionano con semplicità e l’innovazione scorre libera.

Per raggiungere questo ideale, le aziende hanno bisogno di più che semplici strumenti migliori. Serve un cambiamento culturale che valorizzi i dati come asset fondamentale e ne supporti l’uso a tutti i livelli. Servono sistemi adattabili, intuitivi e sicuri. E, soprattutto, è necessario monitorare e migliorare continuamente la qualità dei dati, per garantire che ciò che alimenta le analisi sia affidabile e rilevante.

Trasformare il potenziale in performance

L’innovazione inizia dalla qualità dei dati. Senza di essa, anche i framework analitici più avanzati e le strategie di intelligenza artificiale rischiano di non dare i risultati attesi. Con dati di alta qualità, le organizzazioni possono sbloccare un enorme valore strategico, migliorare le performance e prepararsi al futuro in un contesto aziendale in rapida evoluzione. Il percorso può essere complesso, ma la ricompensa è chiara: un’impresa più intelligente, resiliente e innovativa, costruita su una solida base di dati di alta qualità.