Il successo dell'IA inizia con dati migliori

Il successo dell'AI inizia con dati migliori

L'intelligenza artificiale ha chiarito un punto fondamentale: la qualità dei risultati dipende dalla qualità dei dati.

Quando l'IA produce una risposta inaspettata, è facile presumere che la tecnologia abbia fallito. In molti casi, il vero problema risiede in dati imprecisi o incompleti. Con l'espansione dell'utilizzo dell'IA da parte delle organizzazioni, il miglioramento della qualità dei dati è diventato altrettanto importante quanto l'implementazione dell'infrastruttura che la supporta.

Tale responsabilità, tuttavia, non spetta esclusivamente al reparto IT.

Il business possiede i dati: l'IT garantisce la fiducia

Il reparto IT crea e gestisce l'infrastruttura tecnologica che archivia, protegge e fornisce i dati. L'azienda è proprietaria dei dati stessi: del loro significato, di come devono essere utilizzati e del livello di qualità richiesto.

Questa distinzione è fondamentale perché nessun singolo team comprende ogni aspetto dei dati aziendali. Il reparto finanziario si occupa delle informazioni finanziarie. Il reparto vendite comprende le relazioni con i clienti. I team di prodotto definiscono i dati relativi ai prodotti. Ogni gruppo apporta competenze che il reparto IT da solo non può fornire.

Il ruolo dell'IT è quello di creare un centro di eccellenza per la governance dei dati che colleghi questi stakeholder. Forniamo i processi, la sicurezza, la tecnologia e la visibilità necessari per consentire ai team aziendali di gestire i dati in modo coerente in tutta l'organizzazione.

Inizia con i tuoi dati più importanti

La governance dei dati può sembrare opprimente se cerchi di affrontare tutto in una volta. Il punto di partenza migliore sono le entità aziendali che contano di più.

In NetApp, abbiamo iniziato con domini critici come clienti e prodotti. Queste aree supportano i processi aziendali principali e spesso coinvolgono più organizzazioni, il che le rende il posto giusto in cui definire le pratiche di governance prima di espandersi ulteriormente.

Concentrarsi innanzitutto sui dati di maggior valore consente alle organizzazioni di acquisire slancio, dimostrare progressi misurabili e creare un quadro di riferimento che può essere esteso all'intera azienda nel tempo.

Sappi da dove provengono i tuoi dati

Una delle responsabilità più importanti del reparto IT è comprendere la provenienza dei dati.

I dati aziendali raramente risiedono in un unico luogo. Le informazioni sui clienti, ad esempio, possono provenire da sistemi ERP, applicazioni di vendita, piattaforme di supporto o telemetria di prodotto. Quando i dati si spostano tra i sistemi, possono insorgere incongruenze a causa di record duplicati, trasformazioni o copie obsolete.

Ecco perché identificare i sistemi di origine autorevoli è fondamentale. Più un'informazione si allontana dalla sua fonte originale, maggiore è la probabilità che si verifichino errori.

Le organizzazioni possono inoltre rafforzare la governance semplificando il proprio panorama dei dati. Consolidare i sistemi laddove possibile e ridurre i passaggi di consegne non necessari crea una base più affidabile per l'analisi e l'intelligenza artificiale.

La governance è una disciplina continua

Molte organizzazioni considerano la governance dei dati come un progetto con una data di arrivo. In pratica, si tratta di una disciplina operativa continua.

Le priorità aziendali si evolvono. Le applicazioni cambiano. Vengono introdotte nuove fonti di dati. L'intelligenza artificiale crea modalità completamente nuove di fruizione delle informazioni. La governance deve evolversi di pari passo.

Il sostegno dei dirigenti è essenziale per mantenere questo impegno. La leadership di NetApp promuove la governance dei dati, mentre le unità aziendali assegnano responsabili dei dati che collaborano con l'IT per definire la titolarità, stabilire le aspettative e mantenere la responsabilità.

Manteniamo inoltre un catalogo delle principali entità aziendali, dei loro attributi critici, dei titolari e dei responsabili dei dati. Mantenere aggiornate queste informazioni richiede un'attenzione continua, non un'attività di documentazione una tantum.

A supporto di tale attività, il reparto IT fornisce linee guida per mantenere un'organizzazione dei dati dedicata che supporti le attività di governance in tutta l'azienda. La sua responsabilità non è possedere i dati, ma aiutare i team aziendali a mantenerne la coerenza man mano che l'organizzazione cresce.

Misura insieme i progressi

Uno dei maggiori fraintendimenti sulla qualità dei dati è che spetti all'IT definire cosa significa "buono". Tuttavia, in definitiva, si tratta di una decisione che spetta al business.

Ogni organizzazione deve trovare un equilibrio tra accuratezza e praticità, e i diversi processi aziendali richiedono diversi livelli di precisione per raggiungere risultati aziendali differenti. I leader aziendali definiscono queste aspettative, mentre l'IT fornisce gli strumenti necessari per misurare le prestazioni rispetto a esse.

L'intelligenza artificiale sta accelerando questo processo, aiutando le organizzazioni ad automatizzare le analisi, a individuare più rapidamente i problemi di qualità e a sviluppare strumenti migliori per la gestione della qualità dei dati. Queste informazioni consentono ai team aziendali di convalidare i risultati, dare priorità ai miglioramenti e rafforzare costantemente la qualità dei propri dati.

Costruire un'IA migliore inizia con una collaborazione migliore

Le organizzazioni non migliorano la qualità dei dati dall'oggi al domani. Il successo deriva dall'individuazione delle opportunità di maggior valore, dalla definizione di responsabilità chiare, dalla misurazione dei progressi e dalla creazione di slancio, un miglioramento alla volta.

L'intelligenza artificiale ha aumentato le aspettative sui dati, ma la soluzione non risiede solo in una tecnologia migliore. Richiede una responsabilità aziendale, una solida governance e una collaborazione continua con l'IT.

Le organizzazioni che oggi adotteranno questa disciplina saranno in una posizione di gran lunga migliore per realizzare appieno il potenziale dell'IA domani.