Perché l'AI ha bisogno di significato, non solo di dati

Le organizzazioni hanno problemi con i data analytics basati sull'AI non perché non dispongono di dati. Hanno problemi perché non hanno contesto.

Nell'ultimo decennio, le aziende hanno investito molto in piattaforme di analytics, data warehouse in cloud e strumenti di reporting self-service. Questi sforzi hanno ampliato l'accesso ai dati in tutta l'organizzazione. Ora l'intelligenza artificiale promette di portare avanti gli analytics prevedendo i risultati, automatizzando gli insight e supportando decisioni più rapide e proattive.

Eppure molte iniziative di analytics basati sull'AI non riescono a garantire il valore previsto. Spesso, i sistemi di AI generano output che sembrano sofisticati ma che non possono essere spiegati appieno. Le metriche entrano in conflitto tra i vari cruscotti e la fiducia viene meno proprio mentre gli analytics assumono un ruolo sempre più centrale nella pianificazione e nell'esecuzione.

Raramente il problema risiede negli algoritmi stessi. È invece rappresentato dalla "tassa sulla complessità", che deriva da infrastrutture di dati frammentati, da strumenti disconnessi e dalla mancanza di contesto aziendale. Quando i dati vengono copiati e trasformati tra piattaforme e cloud, le definizioni e le relazioni che un tempo davano loro un significato vanno spesso perdute. L'AI potrebbe essere in grado di accedere ai dati ma non capisce come opera l'azienda, il che limita la sua capacità di fornire insight affidabili o di intraprendere azioni autonome in linea con il funzionamento effettivo dell'organizzazione.

I data analytics basati sull'AI diventano affidabili e scalabili solo se si basano su dati governati e che conoscono il business. Quando gli ambienti analitici preservano definizioni, segnali di qualità, derivazione e contesto condivisi, l'AI va oltre gli insight isolati e inizia a supportare decisioni reali. In pratica, questa sfida spesso rispecchia gli ambienti analitici distribuiti tra piattaforme e cloud, in cui i dati sono accessibili ma non vengono interpretati in modo coerente: una lacuna che gli approcci avanzati al data cloud colmano unificando i dati con il contesto aziendale condiviso.

Spiegazione dei data analytics basati sull'AI

I data analytics basati sull'AI segnano il passaggio dal reporting statico all'analisi più adattiva e guidata dall'intelligenza. Anziché affidarsi esclusivamente a query predefinite e cruscotti rivolti al passato, introducono tecniche che apprendono dai dati man mano che questi cambiano e assistono gli utenti durante l'intero processo analitico. Di conseguenza, gli analytics diventano più reattivi e accessibili e sono più in linea con il modo in cui vengono prese le decisioni.

In sostanza, i data analytics basati sull'AI si riferiscono all'uso di tecniche computazionali avanzate, tra cui il machine learning, i modelli statistici e l'elaborazione del linguaggio naturale, per automatizzare e migliorare il modo in cui i dati vengono preparati, analizzati e tradotti in insight. Sempre più spesso queste tecniche si basano su un approccio al cloud di dati che centralizza e governa i dati in tutta l'organizzazione, rendendoli disponibili per gli analytics e l'AI senza necessità di continue duplicazioni o rielaborazioni.

A differenza degli analytics tradizionali, che dipendono dai modelli fissi e dall'esplorazione manuale, i data analytics basati sull'AI si adattano a nuovi modelli e supportano gli utenti lungo l'intero ciclo di vita degli analytics, dalla preparazione, alla scoperta, fino all'interpretazione e all'azione.

AI vs. machine learning vs. AI generativa negli analytics

Sebbene vengano spesso usati in modo intercambiabile, questi termini svolgono ruoli distinti ma complementari all'interno degli ambienti analitici. Comprenderne le differenze aiuta a chiarire il modo in cui le funzionalità intelligenti vengono applicate durante l'intero ciclo di vita degli analytics:

• L'intelligenza artificiale (AI) è l'ampia categoria di sistemi progettati per eseguire compiti che in genere richiedono un ragionamento di tipo umano, il riconoscimento di schemi o l'interpretazione.
• Il machine learning (ML) è un sottoinsieme dell'AI che utilizza algoritmi statistici addestrati sui dati per effettuare previsioni, individuare anomalie o classificare modelli senza fare affidamento su regole predefinite.
• L'AI generativa crea nuovi output, quali riepiloghi, spiegazioni o query analitiche, in base a modelli appresi dai dati esistenti.

In sostanza, il machine learning spesso alimenta la previsione, la segmentazione e il rilevamento nell'ambito degli analytics, mentre le tecniche generative espandono il modo in cui le persone interagiscono con i dati rendendo l'analisi più conversazionale, esplicativa e iterativa.

Analytics basati sull'AI, analytics aumentati e analytics conversazionali

Con la progressiva integrazione delle funzionalità dell'AI negli strumenti analitici, sono emersi nuovi termini per descrivere il modo in cui queste vengono percepite dagli utenti. Questi approcci sono strettamente correlati e spesso si sovrappongono, ma ognuno di essi sottolinea una diversa dimensione degli analytics guidati dall'AI:

• Gli analytics basati sull'AI descrivono ampiamente l'applicazione di tecniche intelligenti in tutti i workflow analitici, dalla preparazione dei dati alla generazione di insight, fino al supporto decisionale.
• Gli analytics aumentati si concentrano sull'utilizzo dell'AI per automatizzare la scoperta degli insight, far emergere i fattori chiave e spiegare perché si verificano tendenze o cambiamenti.
• Gli analytics conversazionali permettono agli utenti di interagire con i dati utilizzando il linguaggio naturale, ponendo domande e ricevendo risposte senza scrivere query o codice.

Insieme, questi approcci mirano a ridurre l'attrito analitico ed espandere l'accesso agli insight, aiutando le organizzazioni a passare dall'esplorazione dei dati a un processo decisionale sicuro in modo più rapido e coerente.

Come l'AI migliora il ciclo di vita degli analytics

I data analytics basati sull'AI aggiungono valore agli analytics non sostituendo completamente le pratiche esistenti, ma rafforzando ogni fase del processo in cui spesso si osservano interventi manuali, ritardi o punti ciechi. Se utilizzata in modo coerente, l'AI aiuta i team a muoversi più rapidamente, migliorando al contempo la profondità e la rilevanza degli insight, soprattutto quando questi vengono creati su una base dati condivisa e governata.

Il ruolo dell'AI, dalla raccolta all'azione

Anziché operare in un unico punto del workflow, l'AI supporta gli analytics lungo il loro intero ciclo di vita. Negli ambienti in cui i dati vengono unificati attraverso un cloud, l'AI può basarsi su definizioni, relazioni e segnali di qualità coerenti in ogni fase del ciclo di vita, dalla raccolta iniziale dei dati al processo decisionale, fino all'azione:

1. Raccogli: man mano che i dati entrano nell'ambiente analitico, l'AI aiuta a classificare, arricchire e organizzare dati strutturati e non strutturati provenienti da diverse fonti interne ed esterne, in modo che siano utilizzabili nelle prime fasi del processo.
2. Prepara: durante la preparazione dei dati, l'AI automatizza la profilazione, la ripulitura e la trasformazione, affrontando i problemi di qualità e coerenza prima dell'analisi dell'impatto.
3. Analizza: nella fase di analisi, l'AI individua modelli, previsioni e fattori chiave che risulterebbe difficile o laborioso individuare manualmente.
4. Visualizza: quando si analizzano e condividono gli insight, l'AI suggerisce le visualizzazioni più adatte, evidenzia le anomalie e fa emergere i cambiamenti significativi, per concentrare l'attenzione su ciò che conta di più.
5. Decidi e agisci: al momento della decisione, l'AI suggerisce le azioni, valuta i compromessi e simula i potenziali risultati, contribuendo a tradurre gli insight in impatto.

Negli ambienti potenziati dall'AI, queste fasi non vengono più eseguite una volta sola per poi essere dimenticate. Gli insight informano le decisioni, le decisioni attivano le azioni e tali azioni generano nuovi dati che alimentano continuamente il ciclo di vita. Questo ciclo di feedback aumenta la velocità e la pertinenza, rafforzando al contempo la necessità di definizioni, governance e contesto coerenti durante l'intero processo.

Funzionalità di AI comuni utilizzate negli analytics

L'impatto pratico dei data analytics basati sull'AI deriva da una gamma di funzionalità che lavorano insieme anziché in modo isolato. Ciascuna di queste funzionalità affronta una sfida diversa lungo l'intero ciclo di vita degli analytics, dalla comprensione di ciò che potrebbe accadere alla spiegazione del motivo per cui è importante:

• Gli analytics predittivi e prescrittivi prevedono i possibili esiti e raccomandano azioni per influenzarli.
• Il rilevamento delle anomalie individua comportamenti o deviazioni inusuali tra set di dati di grandi dimensioni che si muovono rapidamente.
• La preparazione e la pulizia automatizzate dei dati riducono il wrangling manuale rilevando e risolvendo in anticipo i problemi legati alla qualità.
• Gli analytics in linguaggio naturale consentono di interrogare i dati e di generare spiegazioni narrative utilizzando il linguaggio quotidiano.
• Gli analytics di dati non strutturati estraggono insight da testi, documenti e discorsi che gli analytics tradizionali hanno difficoltà ad analizzare, con il crescente supporto di tecnologie come i database vettoriali, che garantiscono la ricerca semantica e il recupero consapevole del contesto.

Se combinate, queste funzionalità accelerano la trasmissione di insight e ampliano la platea di utenti che può interagire con gli analytics. Negli ambienti cloud di dati, operano su dati condivisi e governati anziché su estratti isolati, contribuendo a ridurre l'incoerenza e accrescere la fiducia negli insight generati dall'AI.

I vantaggi dell'AI nei data analytics

Se supportati dalle basi giuste, gli analytics basati sull'AI trasformano gli analytics dalla rendicontazione descrittiva all'abilitazione decisionale. L'AI per i data analytics aiuta le organizzazioni a passare da insight storici a una guida orientata al futuro, mentre una base cloud di dati consente a tali insight di estendersi in modo coerente e affidabile. Questo passaggio offre i seguenti vantaggi chiave:

Velocità e automazione

L'AI automatizza i compiti ad alta intensità di lavoro, quali la preparazione dei dati, il rilevamento dei pattern e l'analisi ricorrente, riducendo il tempo necessario per passare dai dati agli insight. Limitando il lavoro manuale e snellendo i workflow, i team di analytics possono trasmettere insight più rapidi e supportare le decisioni senza essere rallentati da colli di bottiglia operativi.

Scalabilità in termini di tipi e volumi di dati

L'AI permette agli analytics di estendere volumi crescenti di dati strutturati e non strutturati, nonché fonti in tempo reale e in streaming, senza che si generi un aumento proporzionale del lavoro manuale. Le architetture di cloud di dati supportano questa scalabilità, permettendo di generare insight da dati condivisi e governati anziché da estratti scollegati; di conseguenza le organizzazioni sono in grado di analizzare più dati con maggiore frequenza senza sovraccaricare i team.

Miglioramento di supporto decisionale e analytics in tempo reale

Gli analytics potenziati dall'AI si adattano al mutare delle condizioni, supportando insight quasi in tempo reale e indicazioni prescrittive incorporate direttamente nei workflow aziendali. Le decisioni diventano più proattive e si basano su segnali continuamente aggiornati piuttosto che su report statici. È qui che gli analytics potenziati dall'AI garantiscono il massimo impatto, trasformando gli insight in azioni tempestive, pronte per il business e per l'AI.

Accesso democratizzato agli insight

Le interfacce in linguaggio naturale e gli analytics aumentati ampliano l'accesso agli insight anche al di fuori della cerchia degli specialisti tecnici. Quando queste esperienze sono fondate su definizioni e governance comuni, spesso abilitate attraverso un cloud di dati condivisi, la democratizzazione migliora l'allineamento e la coerenza invece di generare risposte contrastanti.

Il risultato è un processo decisionale più rapido e coerente in tutta l'organizzazione.

Esempi di analytics basati sull'AI

Gli analytics basati sull'AI offrono valore in molti domini, ma il loro impatto è maggiore laddove gli insight sono legati direttamente all'azione. Di seguito sono riportati alcuni esempi:

Rilevamento dei rischi e delle frodi

Le organizzazioni utilizzano i modelli di AI per rilevare pattern sospetti all'interno di transazioni ad alti volumi, adattandosi più rapidamente rispetto agli approcci basati su regole.

Previsione e pianificazione della domanda

Le previsioni guidate dall'AI incorporano stagionalità, fattori esterni e dipendenze complesse, migliorando la precisione della pianificazione e dell'allocazione.

Insight su clienti e mercato

Gli analytics basati sull'AI supportano la segmentazione, la previsione degli abbandoni e l'analisi del sentiment su fonti di dati operativi e non strutturati.

Ottimizzazione della gestione operativa

Gli analytics prescrittivi raccomandano azioni operative, aiutando le organizzazioni a passare dagli insight all'esecuzione in modo più efficiente.

Questi esempi evidenziano il potenziale dell'AI e rafforzano il motivo per cui la fiducia e la governance diventano fondamentali con l'espansione dell'adozione.

Sfide e governance per l'attendibilità degli analytics basati sull'AI

Man mano che l'AI diventa più profondamente integrata negli analytics, l'importanza di solide basi di dati diventa ancora più chiara. Se è vero che le potenzialità dell'AI sono in continua crescita grazie ai progressi nella modellazione e nell'automazione, è anche vero che la sua efficacia dipende da dati puliti, attuali e accurati. Ciò rende la governance, la qualità e la conformità più importanti che mai, garantendo che gli insight siano affidabili, attendibili e allineati al modo in cui opera l'azienda.

Quando gli analytics basati sull'AI generano risultati inaffidabili

Quando gli analytics basati sull'AI generano risposte incomplete, fuorvianti o contraddittorie, le cause sono di norma prevedibili. La maggior parte degli errori può essere ricondotta a tre problemi correlati: dati caotici, mancanza di contesto semantico e domande ambigue. Queste problematiche risultano spesso amplificate in contesti frammentati, in cui l'assenza di un cloud di dati condivisi rende difficile preservare il significato semantico e la tracciabilità tra i diversi casi d'uso.

I dati caotici o incoerenti introducono errori e incertezze che i modelli di AI non sono in grado di compensare in modo affidabile. La mancanza di contesto semantico implica che il sistema non comprenda il significato delle metriche, le relazioni tra le entità dei dati o le regole aziendali applicabili, portando l'AI a ottimizzare segnali isolati anziché risultati reali. Le domande ambigue complicano ulteriormente il problema: quando i termini, le metriche o l'intento non sono chiaramente definiti, è possibile che l'AI restituisca risposte tecnicamente corrette che non sono allineate alle esigenze aziendali.

Per affrontare queste cause profonde non bastano modelli migliori. Occorre un'attenzione più profonda alla qualità, al significato e alla governance dei dati in tutto l'ambiente analitico.

Qualità, distorsioni e spiegabilità dei dati

I problemi relativi alla qualità dei dati non si limitano a ridurre la precisione, ma amplificano i pregiudizi e compromettono la spiegabilità. I modelli AI addestrati su dati incompleti, obsoleti o distorti possono rafforzare le distorsioni esistenti rendendole al contempo più difficili da rilevare. Di conseguenza, gli utenti potrebbero avere difficoltà a comprendere il motivo per cui gli insight sono stati generati o a valutarne l'affidabilità.

Queste sfide si presentano con grande rapidità, con l'aumentare della frequenza di utilizzo degli analytics basati sull'AI. Senza definizioni coerenti, controlli di qualità, e trasparenza sul modo in cui vengono prodotti gli insight, anche i sistemi di AI più sofisticati avranno difficoltà a conquistare la fiducia degli utenti.

Privacy, sicurezza e conformità

Man mano che gli analytics basati sull'AI attingono a un numero sempre maggiore di fonti di dati e supportano decisioni più impattanti, i requisiti di privacy e conformità diventano centrali per la fiducia. I sistemi analitici devono garantire che i dati sensibili siano accessibili in modo appropriato, vengano utilizzati in modo responsabile e siano trattati in conformità agli obblighi normativi.

L'attendibilità degli analytics basati sull'AI dipende da funzionalità quali i controlli di accesso, gli audit trail e la registrazione, al fine di rendere l'utilizzo dei dati e i flussi decisionali trasparenti e giustificabili. La governance centralizzata all'interno di un cloud di dati può contribuire ad attuare questi controlli in modo coerente negli analytics e nei casi d'uso dell'AI, riducendo i rischi al crescere dell'adozione.

Lista di controllo sulla governance per gli analytics basati sull'AI

La governance è spesso vista come un vincolo per gli analytics, ma in pratica è ciò che consente agli analytics basati sull'AI di crescere senza perdere fiducia. Una governance efficace preserva significato, coerenza e responsabilità, man mano che gli insight vengono riutilizzati tra i vari team e nei diversi casi d'uso. Le funzionalità principali includono:

• Livello semantico condiviso per garantire definizioni coerenti per metriche e dimensioni.
• Glossario aziendale governato che chiarisce il significato, la proprietà e l'utilizzo.
• Derivazione end-to-end per tracciare le modalità di creazione e trasformazione di dati e insight.
• Monitoraggio continuo per rilevare i problemi relativi a qualità e deriva dei modelli nel tempo.

Nonostante la sua importanza, la governance dei dati non è ancora incorporata in modo coerente in molte strategie analitiche, il che rende difficile l'applicazione responsabile dell'AI su vasta scala. Senza queste basi, ogni nuovo caso d'uso replica le stesse difficoltà legate alla fiducia, invece di contare su una comprensione stabile e condivisa dell'azienda.

I primi passi con gli analytics basati sull'AI

Il passaggio dalla sperimentazione alla scalabilità richiede intenzione e attenzione. Ecco i passi per iniziare:

1. Scegli un caso d'uso con valore misurabile
   Inizia con un problema chiaramente definito legato ai risultati di business, come ad esempio migliorare la precisione delle previsioni o individuare più rapidamente le anomalie. Concentrarsi su un caso d'uso concreto aiuta i team ad allineare gli stakeholder, a definire i criteri di successo e ad acquisire in anticipo sicurezza negli analytics basati sull'AI.
2. Prepara i dati per l'AII dati pronti per l'AI uniscono qualità, controllo degli accessi e definizioni condivise in modo che gli analytics e l'AI possano operare in sicurezza. Molte organizzazioni estendono i propri sforzi trattando i set di dati governati come prodotti di dati riutilizzabili e incorporando la fiducia direttamente nel modo in cui i dati vengono condivisi e consumati. L'approccio al cloud di dati supporta questo modello centralizzando i dati governati e preservando al contempo il contesto aziendale, consentendo la scalabilità delle iniziative di analytics e AI senza ricostituire la fiducia da zero per ogni nuovo caso d'uso.
3. Crea, acquista o potenzia la BILe organizzazioni devono decidere se creare funzionalità di AI, acquistare soluzioni o potenziare le piattaforme di BI esistenti. Questa decisione dovrebbe essere guidata dal modo in cui ogni opzione supporta la governance, l'integrazione con i dati esistenti e la capacità di estendere nel tempo gli insight affidabili in tutta l'organizzazione.

Verso analytics basati sull'AI affidabili e scalabili

Gli analytics basati sull'AI hanno il potenziale per rimodellare il modo in cui le organizzazioni prendono decisioni, non solo accelerando l'analisi, ma incorporando l'intelligenza direttamente nel lavoro quotidiano e rafforzando il ruolo degli analytics aziendali nella promozione del cambiamento. Per concretizzare tale potenziale, tuttavia, non bastano modelli avanzati o nuove funzionalità analitiche. Senza dati affidabili, significato condiviso e governance coerente, l'AI può amplificare l'incertezza anziché ridurla. Su vasta scala, l'AI per l'analisi dei dati ha successo non perché è più rapida, ma perché si basa su elementi quali dati affidabili, semantica condivisa e governance, che riflettono il modo in cui l'azienda opera.

Man mano che l'AI diventa parte degli analytics di routine, il successo dipende meno dall'aggiunta di strumenti e più dalla capacità di preservare il contesto aziendale mentre i dati si spostano tra sistemi e team. Le architetture di cloud di dati svolgono un ruolo sempre più importante in questo passaggio, fornendo una base condivisa in cui dati, contesto e governance si evolvono di pari passo con la crescita degli analytics basati sull'AI.

Le organizzazioni che estendono gli analytics basati sull'AI in modo responsabile si concentrano su basi solide. Assegnando priorità ai dati governati, alla semantica condivisa e alla trasparenza, garantiscono che gli insight siano rapidi, spiegabili e allineati al modo in cui opera l'azienda. Radicata in questi principi, l'AI va oltre le risposte isolate e supporta le decisioni su cui i leader possono fare affidamento, agendo quindi con fiducia.

FAQ