Il rapporto identifica l’integrazione dei sistemi legacy, i dati frammentati e le competenze interne limitate come i principali problemi che le aziende devono affrontare per implementare l’intelligenza artificiale. La questione dei dati frammentati influisce sui quadri di governance dei dati, rendendo questi ultimi altrettanto frammentari. Gli autori del rapporto citano il complesso patrimonio di dati di molte aziende come la ragione principale per cui le implementazioni dell’intelligenza artificiale sono limitate nel settore.
Le aziende intervistate gestivano in media 17 fonti di dati e la maggioranza cita questo come un problema, che si aggrava dopo fusioni e acquisizioni.
Gli autori del rapporto implicano che l’intelligenza artificiale avrà un impatto positivo sui costi e sulla scalabilità e potrebbe risolvere alcuni dei problemi riscontrati dalle aziende in merito alla correzione manuale degli errori e agli errori nei processi di riconciliazione. Il rapporto suggerisce che i decisori potrebbero prendere di mira i processi di riconciliazione come terreno di prova iniziale per l’intelligenza artificiale, dato che si tratta di un ambito delimitato e basato su regole in cui l’automazione può produrre rapidamente risultati positivi.
Qualsiasi forma di automazione, AI o deterministica, collocata su un’architettura frammentata e su uno strato di dati fratturato potrebbe non adattarsi bene senza un aumento dei costi. Il rapporto evidenzia il potenziale dell’intelligenza artificiale nella strutturazione di fonti di dati frammentate e suggerisce che le piattaforme di intelligenza artificiale basate su cloud, anziché interne, potrebbero essere una risposta in tal senso.
Fonte: www.artificialintelligence-news.com
