Prima di salpare per il tuo viaggio nell’intelligenza artificiale, controlla sempre lo stato dei tuoi dati, perché se c’è una cosa che potrebbe affondare la tua nave, è la qualità dei dati.
Gartner stima che la scarsa qualità dei dati costi in media alle organizzazioni $ 12,9 milioni ogni anno in risorse sprecate e opportunità perdute. Questa è la brutta notizia. La buona notizia è che le organizzazioni comprendono sempre più l’importanza della qualità dei dati e sono meno propense a cadere in questa trappola.
Questa è l’opinione di Ronnie Sheth, CEO della società di strategia, esecuzione e governance dell’intelligenza artificiale Gruppo INVIATO Gruppi. L’azienda si concentra su consulenza, operatività e alfabetizzazione in materia di dati e intelligenza artificiale, e Sheth sottolinea di essere stata nel settore dei dati e dell’intelligenza artificiale “da quando era una bambina aziendale”, quindi dietro questo punto di vista c’è molta esperienza nel mondo reale. C’è anche molto successo; Sheth sottolinea che la sua azienda ha un tasso di ripetizione dei clienti del 99,99%.
“Se dovessi essere molto pratico, l’unica cosa che ho notato è che le aziende si lanciano nell’adozione dell’intelligenza artificiale prima di essere pronte”, afferma Sheth. Le aziende, osserva, avranno una direzione esecutiva che insisterà affinché adottino l’intelligenza artificiale, ma senza un progetto o una tabella di marcia che l’accompagni. Il risultato potrebbe essere un numero di utenti impressionante, ma senza alcun risultato misurabile a sostegno di nulla.
Ancora nel 2024, Sheth ha visto molte organizzazioni in difficoltà perché i loro dati “non si trovavano da nessuna parte dove dovevano essere”. “Nemmeno vicino”, aggiunge. Ora la conversazione è diventata più pratica e strategica. Le aziende se ne stanno rendendo conto e inizialmente si rivolgono al Gruppo SENEN per ottenere aiuto con i propri dati, piuttosto che voler adottare immediatamente l’intelligenza artificiale.
“Quando aziende del genere si rivolgono a noi, la prima cosa da fare è correggere i propri dati”, afferma Sheth. “Il prossimo passo è arrivare al loro modello di intelligenza artificiale. Stanno costruendo solide basi per qualsiasi iniziativa di intelligenza artificiale che verrà dopo.
“Una volta sistemati i dati, possono creare tutti i modelli di intelligenza artificiale che desiderano e avere tutte le soluzioni di intelligenza artificiale che desiderano e otterranno risultati accurati perché ora hanno una base solida”, aggiunge Sheth.
Con competenze ampie e approfondite, il Gruppo SENEN consente alle organizzazioni di correggere la propria rotta. Sheth menziona l’esempio di un cliente che si è rivolto a loro desiderando un’iniziativa di governance dei dati. In definitiva, era necessaria la strategia sui dati – il perché e il come, i risultati di ciò che stavano cercando di fare con i propri dati – prima di aggiungere la governance e fornire una tabella di marcia per un modello operativo. “Sono passati dai dati grezzi all’analisi descrittiva, passando all’analisi predittiva e ora stiamo effettivamente impostando una strategia di intelligenza artificiale per loro”, afferma Sheth.
È proprio questo atteggiamento e l’esigenza di iniziative pratiche che costituiranno la pietra angolare della discussione di Sheth all’AI & Big Data Expo Global di Londra questa settimana. “Ora sarebbe il momento di fare pratica con l’intelligenza artificiale, in particolare con l’adozione dell’intelligenza artificiale aziendale, e non pensare a ‘guarda, innoveremo, faremo progetti pilota, sperimenteremo'”, afferma Sheth. “Ora non è il momento per farlo. Ora è il momento di diventare pratici, per dare valore all’intelligenza artificiale. Questo è l’anno giusto per farlo in azienda.”
Guarda la conversazione video completa con Ronnie Sheth di seguito:
Fonte: www.artificialintelligence-news.com
