Il vantaggio dei dati: perché i sistemi di registrazione vinceranno la corsa all'intelligenza artificiale

Il passaggio dalla sperimentazione dell'IA all'implementazione operativa dell'IA

La maggior parte delle organizzazioni ha superato la fase di sperimentazione con l'IA e ora si concentra sulla sua implementazione su larga scala a livello aziendale. Tuttavia, molte iniziative si bloccano quando i team tentano di passare dai progetti pilota alla produzione. La difficoltà raramente risiede nel modello di IA in sé. Più spesso, si tratta di accesso a dati affidabili, integrazione con i sistemi esistenti e capacità di mantenere i requisiti di governance, sicurezza e conformità.

Le organizzazioni si trovano ad affrontare ostacoli comuni quando implementano l'intelligenza artificiale su larga scala:

• Preoccupazioni relative a sicurezza, privacy e regolamentazione.
• Accesso limitato ai dati aziendali attendibili
• Sfide di integrazione tra sistemi e flussi di lavoro esistenti
• Complessità all'interno dei mainframe e di altri sistemi centrali.
• Lacune nella qualità e nella governance dei dati che influiscono sui risultati dell'IA

Queste sfide mettono in luce una realtà importante: la predisposizione all'intelligenza artificiale dipende dalla predisposizione dei dati.

Perché i sistemi di registrazione sono più importanti che mai

Per anni, molte organizzazioni hanno considerato i sistemi centrali come tecnologie obsolete da sostituire. Oggi, questa visione sta cambiando. I sistemi di registrazione contengono decenni di conoscenza aziendale, cronologia delle transazioni, contesto operativo e dati affidabili di cui i sistemi di intelligenza artificiale hanno bisogno per fornire risultati significativi.

Dati aziendali affidabili creano un vantaggio competitivo:

• I dati storici sulle transazioni forniscono un contesto fondamentale per le decisioni basate sull'intelligenza artificiale.
• I sistemi mainframe contengono alcuni dei dati aziendali più accurati e affidabili all'interno dell'azienda.
• La governance dei dati, la tracciabilità e la verificabilità aiutano le organizzazioni a rafforzare la fiducia nei risultati dell'IA.
• La connessione dei dati tra mainframe, ambienti distribuiti e cloud consente di ottenere informazioni aziendali più complete.

Le organizzazioni che riusciranno a integrare con successo i propri sistemi di registrazione dati con le iniziative di intelligenza artificiale saranno in una posizione migliore per trasformare gli investimenti in IA in risultati aziendali misurabili.

Cosa rende i dati strategici?

L'intelligenza artificiale moderna richiede più che grandi quantità di informazioni. Le organizzazioni necessitano di dati affidabili, accessibili e gestiti in modo responsabile.

Rocket identifica cinque caratteristiche che trasformano i dati in una risorsa strategica per l'azienda:

• Contesto: Comprendere cosa rappresentano i dati e come supportano i processi aziendali.
• Provenienza: Conoscere l'origine dei dati, come sono cambiati e come vengono utilizzati.
• Governance: Applicazione di controlli di sicurezza, conformità e policy a supporto di un'IA affidabile.
• Relazioni: Collegare i dati tra i diversi sistemi per creare una visione operativa completa.
• Archivi storici: sfruttare anni di cronologia delle transazioni e delle operazioni per migliorare la precisione e il processo decisionale dell'IA.

Creare un vantaggio competitivo basato sui dati aziendali

Le organizzazioni non hanno bisogno di sostituire i sistemi centrali per essere pronte all'intelligenza artificiale. Possono invece estendere il valore degli investimenti esistenti rendendo disponibili dati operativi affidabili in tutta l'azienda.

Rocket Software aiuta le organizzazioni a:

• Connetti i dati tra ambienti mainframe, distribuiti e cloud.
• Migliorare l'accessibilità dei dati mantenendo al contempo la governance e il controllo.
• Sostieni le iniziative di intelligenza artificiale con dati aziendali affidabili e di alta qualità.
• Modernizzare senza interrompere i sistemi critici.
• Consentire un accesso sicuro e scalabile ai sistemi di registrazione.

L'obiettivo non è semplicemente trasferire dati, ma rendere disponibili dati affidabili quando e dove sono necessari per supportare l'intelligenza artificiale, l'analisi dei dati e l'innovazione aziendale.