Qualità dei dati e valore dell’AI: di cosa occuparsi prima?


11/11/2021

Qualità dei dati e valore dell’AI: di cosa occuparsi prima?

Senza dati forti il ruolo dell’intelligenza artificiale perde valore?  
O a perdere valore sono i dati senza il sostegno dell’intelligenza artificiale?  

È in questo ragionamento circolare nel quale non poche aziende restano invischiate, provando a risolvere soltanto a livello teorico il paradosso che coinvolge il ruolo dei dati e del machine learning nella pianificazione aziendale di domanda ed offerta. 

Una risposta univoca sul tema, di fatto, non esiste. Ciò che è certo è che manager e responsabili, di fronte alle innovazioni più sfidanti e di cui si conosce meno, possono essere spesso vittime di bias cognitivi con radici profonde e dure da estirpare.  

Irrazionalità di giudizio talvolta guidate dalla volontà di non voler andare oltre i propri limiti, dalla paura di non avere risultati immediati e proporzionali alle aspettative, dalla comfort zone delle opinioni rapide e non verificate, dalla volontà di restare a guardare cosa succede dalle poltrone in seconda fila.  

Nelle PMI italiane ci si continua a chiedere come potrebbe un algoritmo, lavorando solo con informazioni nascenti o inizialmente non strutturate, arrivare a una previsione più accurata di chi ha assistito a tendenze, fluttuazioni, mode e anomalie per decenni e in prima persona. 

E così alcune aziende scelgono il limbo dell’attesa. Si procrastina sulla decisione se accogliere o meno il futuro dell’intelligenza artificiale e, soprattutto, si rimandano gli investimenti sulle nuove tecnologie di elaborazione dati. 

La scommessa sull’impiego o meno dell’AI si gioca proprio sui set di dati a disposizione del machine learning. L’errore di giudizio, infatti, nasce dall’idea che i dati aziendali in possesso siano troppo semplici e basilari per consentire all’AI di lavorare ed ottimizzarsi. 

Tuttavia, implementare l’intelligenza artificiale nelle operazioni della catena di approvvigionamento sulla base di dati già disponibili ed unificati, come quelli relativi alle vendite, alle scorte, alle tendenze e ai prezzi, consentirebbe all'AI stessa di iniziare il suo lavoro e di prevedere in modo più accurato i futuri processi di inventario, ordine e gestione delle scorte. 

Non importa quanto siano semplici o limitati questi set, la tecnologia può arrivare a calcoli e report più accurati di una mente umana e, nel tempo, a rendere i dati più forti con l’apprendimento. Ciò non farebbe altro che creare un virtuoso effetto valanga: più a lungo viene implementato il machine learning, più valore si riesce ad estrarre dai dati e più preziosa ed affinata diventa la tecnologia predittiva dell’AI. 

L'AI non può aspettare che i dati diventino strutturati, ma deve essere adoperata il prima possibile dalle aziende, poiché più a lungo è in azione, più sostenibili diventano le decisioni predittive. 

 
Sara Quattrini, Technical Team Leader Mobile di Seven IT, ci racconta in questo podcast il valore dell’intelligenza artificiale e dei nuovi applicativi. 

 

L'idea che non ci siano dati sufficienti o abbastanza forti per sviluppare la tecnologia è una logica che ritarda non solo gli investimenti, ma anche l’effetto valanga necessario ad implementare sia l’analisi dell’AI sia, di conseguenza, i dati utili per la catena di approvvigionamento.  

L’efficienza, l’economicità e la sostenibilità delle decisioni finali basterebbero già di per sé a giustificare l'investimento iniziale. E per ogni giorno in cui le aziende resistono all’implementazione tecnologica o ne mettono in discussione l'adozione, sono altri giorni in cui scelgono di rimanere indietro nel rafforzare il valore dei loro dati rispetto ai competitors più innovativi. 

Sul tema della catena di approvvigionamento nella vendita al dettaglio, la capacità di ospitare, archiviare e sfruttare i dati sarà il campo di battaglia su cui si disputerà e ci si differenzierà negli anni a venire.  
 
A vincere la partita sarà chi ha compreso l’urgenza di integrare l'AI a partire da oggi. E tu cosa stai aspettando? Contattaci per portare innovazione tecnologica nella tua azienda.