Cosa succede quando l'azienda smette di fidarsi dei tuoi dati?

L'intelligenza artificiale sta alzando la posta in gioco per i dati aziendali

L'intelligenza artificiale sta innalzando le aspettative in ogni settore. I leader aziendali desiderano decisioni più rapide, esperienze clienti migliori, maggiore automazione e ritorni misurabili dagli investimenti in IA.

Ma c'è un problema.

Le organizzazioni stanno cercando di accelerare l'adozione dell'IA, pur dovendo ancora affrontare problemi che affliggono i team di dati da anni: definizioni incoerenti, sistemi scollegati, pipeline non ufficiali, lacune nella governance e una crescente sfiducia nei dati aziendali.

I team dedicano più tempo alla convalida dei dati che ad agire in base ad essi.

Gli utenti aziendali escogitano soluzioni alternative. La governance diventa qualcosa che le persone aggirano. E le iniziative di intelligenza artificiale ereditano gli stessi problemi di dati che le organizzazioni non sono mai riuscite a risolvere completamente.

In un recente webinar di CIO.com sponsorizzato da Rocket Software, Ray Sullivan, Vicepresidente della gestione prodotti per il portfolio DataEdge di Rocket, e Greg Wilson, Direttore dell'ingegneria delle vendite, hanno condiviso le loro esperienze dirette con le aziende che modernizzano le architetture dati, integrano i sistemi legacy e si preparano all'intelligenza artificiale. Anziché soffermarsi sulla teoria, hanno esplorato le problematiche pratiche che i team dati si trovano ad affrontare oggi e il motivo per cui queste sfide diventano più evidenti e costose nell'era dell'IA.

Un'osservazione di Ray Sullivan coglie in pieno il punto cruciale della questione:

Quando gli utenti aziendali smettono di fidarsi dei dati centralizzati e iniziano a creare fogli di calcolo, estrazioni locali, flussi di lavoro di analisi non ufficiali e processi di intelligenza artificiale non autorizzati, il problema non è più la qualità dei dati, bensì la perdita di fiducia all'interno dell'organizzazione.

Cinque sfide che i leader dei dati continuano ad affrontare

Il webinar esplora cinque sfide che i responsabili dei dati continuano ad affrontare:

• Perché la fiducia nei dati aziendali rimane difficile da instaurare e mantenere.
• Perché ottenere informazioni utili spesso richiede più tempo di quanto l'azienda si aspetti.
• Come l'IT ombra e la proliferazione incontrollata di infrastrutture creano costi nascosti e rischi operativi.
• Perché la governance spesso viene percepita come un attrito anziché come un fattore abilitante.
• Cosa succede quando le organizzazioni cercano di implementare l'IA su larga scala prima che i dati siano pronti?

La discussione sull'intelligenza artificiale è particolarmente attuale. Mentre le organizzazioni si affrettano a dimostrare i risultati ottenuti con l'IA, molte stanno scoprendo che l'IA non risolve i problemi di fondo relativi ai dati, bensì li amplifica. Come spiega Greg Wilson:

Perché questo è importante per i responsabili dei dati

Per i responsabili dei dati, gli architetti, gli ingegneri e i professionisti della governance, questa è la vera sfida. L'IA presuppone che abbiate già risolto i problemi di fiducia, accessibilità, governance, tracciabilità e qualità dei dati, ma la maggior parte delle organizzazioni sta ancora lavorando su queste basi.

Se al vostro team viene richiesto di fornire dati affidabili più rapidamente, modernizzare gli ambienti legacy, supportare iniziative di intelligenza artificiale e migliorare la governance, il tutto contemporaneamente, allora questa discussione merita la vostra attenzione.