Terre Rare, politiche climatiche e il dilemma della sostenibilità
AI e il dilemma dei data center: sostenibilità e resilienza come nuovi pilastri
Dati per lo sviluppo
Raccogliere e analizzare dati per l’Innovazione e data management.
Un punto cruciale per le aziende che vogliono investire nella crescita e un punto dolente per le PMI italiane. Non è chiaro se la scarsa capacità di raccolta sia imputabile a fattori culturali, strutturali ed economici….probabilmente si tratta di una combinazione dei tre.
In una struttura economica nella quale molte realtà sono guidate da una gestione tradizionale dove le decisioni strategiche si basano sull’intuito e sull’esperienza storica del fondatore è evidente che l’analisi dei dati viene percepita come un costo burocratico anziché una risorsa e anche dotarsi di piattaforme di Business Intelligence, infrastrutture Cloud e sistemi di data governance che richiedono investimenti iniziali significativi, il cui ritorno economico è percepito come incerto o troppo dilazionato nel tempo, non favorisce certo il salto di qualità. La mancanza di integrazione, dettata da l’uso pervasivo di fogli di calcolo isolati e software gestionali datati, impedisce di avere una visione d’insieme e una “singola fonte di verità” aziendale e la scarsa volontà di investire in figure specializzate come data analyst o data engineer, unita alla difficoltà delle PMI nel competere con i budget d’assunzione delle multinazionali, limita la capacità di estrarre valore dai dati raccolti. Tutte situazioni reali e motivazioni valide che stanno però limitando lo sviluppo delle PMI sul mercato.
Superare questo stallo richiede prima di tutto un cambio di paradigma culturale, affiancato da un’adozione graduale di strumenti analitici adatti alle reali dimensioni e necessità operative dell’impresa.
Eppure è evidente come la raccolta e l’analisi dei dati, in vista dello sviluppo strategico, possa permettere a un’azienda di passare da decisioni basate sull’intuito a scelte guidate da evidenze concrete, riducendo al minimo il rischio d’impresa e ottimizzando le risorse.
L’analisi dello storico operativo e le dinamiche di mercato consente di testare l’efficacia di un nuovo prodotto, servizio o espansione prima di impegnare capitali importanti così come l’analisi delle abitudini d’acquisto e dei feedback permette di personalizzare l’offerta, migliorare l’esperienza utente e aumentare il valore nel tempo di ogni cliente.
Analizzare dati interni consente di evidenziare colli di bottiglia, sprechi e inefficienze nella catena di fornitura o nei flussi di lavoro, permettendo all’azienda di scalare le operazioni senza far lievitare i costi, oltre che monitorare il ritorno sugli investimenti in tempo reale e di correggere la rotta rapidamente se i risultati deviano dai piani.
Ultimo ma non ultimo, non investire in data management rischia di trasformarsi, in particolar modo per le PMI, in un ostacolo alla fruizione dei vantaggi che potrebbero derivare dall’adoziane della IA, che si sta rapidamente insediando all’interno delle strutture aziendali più strutturate.
L’intelligenza artificiale, infatti, non produce alcun valore senza dati di qualità: la raccolta strutturata è il carburante indispensabile per addestrare, personalizzare e far funzionare gli algoritmi in ambito aziendale. In una realtà in cui i modelli di IA generici sono ormai accessibili a tutti, il vero vantaggio competitivo nasce dall’alimentare l’IA con i dati proprietari aziendali, trasformando algoritmi standard in strumenti verticali esperti dei specifici processi, prodotti e mercati. Resta evidente come l’affidabilità delle automazioni dipenda direttamente dalla pulizia e dall’accuratezza dei dati raccolti e che dati frammentati, duplicati o errati portino inevitabilmente a risposte imprecise e/o decisioni strategiche fallaci.
Senza una solida architettura di raccolta dati, qualsiasi investimento in intelligenza artificiale rischia di trasformarsi in un costo anziché in un fattore di crescita.
E tu, come sei messo a raccolta dati?
