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Data & Analytics: Salesforce mette a fuoco le esigenze dell’AI per la data strategy



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Il 62% dei manager IT italiani incontra difficoltà con l’affidabilità dei dati. Ma, per alimentare gli algoritmi di AI generativa, servono dati affidabili e attendibili e un team competente. Ecco il report di Salesforce in download, per aiutare le imprese a definire le priorità aziendali attraverso l’analisi dei propri dati

Pubblicato il 27 feb 2024



Salesforce data analytics: mani che digitano ad un pc
Immagine di NicoElNino da Shutterstock

Da un report di Salesforce sulla gestione dei Data & Analytics emerge che la situazione all’interno delle aziende italiane non è molto positiva. CIO e IT Manager sostengono che l’affidabilità dei dati è molto bassa.

Tuttavia, per alimentare gli algoritmi di AI generativa, servono dati affidabili e attendibili. Ecco il report in download per aiutare le imprese a definire le priorità in ambito data strategy sfruttando i propri dati.

Il report di Salesforce sulla Data & Analytics

Nello studio, dal titolo State of Data and Analytics report, Salesforce ha rilevato che l’87% dei leader del settore Analytics e IT afferma che i progressi dell’AI rendono la gestione dei dati una priorità assoluta.

I dati sono sempre stati una priorità, anche in passato. Ma, poiché la maturità dei dati è fondamentale per un’adozione di successo dell’IA, alle aziende si richiede di fare ordine nei dati dei propri sistemi informativi.

Se sfruttata correttamente, inoltre, l‘AI generativa aumenta l’inclusività e l’engagement, invitando un maggior numero di persone a partecipare a conversazioni che storicamente erano riservate a professionisti specializzati.

Per quanto riguarda l’analisi, l’AI generativa, uno strumento innovativo, ideale per creare contenuti scritti efficaci, consentirà a tutti, non solo a chi si occupa di dati, di disporre dei dati necessari per prendere decisioni. L’accesso a informazioni contestuali e in linguaggio naturale favorisce dunque la democratizzazione dei dati.

Se un’azienda dispone di dati certi e affidabili, l’AI generativa consentirà di lavorare in modo più efficiente, efficace e, in un contesto di gestione delle relazioni con i clienti, di personalizzare il servizio. Infatti, le aziende incontrano difficoltà nell’armonizzazione, riconciliazione e protezione dei dati su sistemi diversi. Sia i leader di funzioni business che quelli di funzioni IT devono fronteggiare minacce di cyber sicurezza e problemi di disconnessione dei dati su diversi sistemi.

Lo studio Salesforce: la priorità è la data strategy

La survey ha intervistato a livello globale 10mila leader dell’analytics, dell’IT e della linea di business in 18 Paesi, di cui 300 in Italia, per scoprire le sfide che i leader devono affrontare oggi e capire dove stanno concentrando le loro energie per massimizzare la potenza dei loro dati.

La ricerca ha rilevato che il 92% dei responsabili delle decisioni in materia di analisi e IT afferma che i dati affidabili sono più che mai necessari. Ciò significa che le persone hanno bisogno di avere la certezza che i dati che stanno utilizzando siano puliti, accurati e aggiornati.

Solo il 57% dei responsabili di dati e analisi ha piena fiducia nei propri dati. I reparti aziendali sono ancora più scettici, con una media del 43% che si fida completamente dei propri dati. Ma, attualmente, appena il 36% dei leader aziendali italiani ripone piena fiducia nell’accuratezza dei propri dati. Le minacce alla sicurezza e la mancanza di fiducia rappresentano i principali limiti allo sviluppo potenziale dei dati. Ma se non ci si può fidare dei dati immessi, non ci si può fidare dell’output generato dall’AI. E ciò ostacola lo sviluppo dell’AI generativa, e dunque l’aumento della produttività in azienda.

L’introduzione dell’AI generativa aggiunge infatti un nuovo livello di complessità alla costruzione della fiducia. I nuovi binari di sicurezza che ci guidano nell’esplorazione delle possibilità dell’AI generativa prevedono trasparenza, una piattaforma di intuizioni potenti, un livello di fiducia, il rilevamento della tossicità (per evitare di generare contenuti odiosi, inappropriati, violenti e di parte) e feedback umani per contribuire a migliorare il modello.

Il ruolo delle competenze: promuovere una cultura dei dati

Grazie alla cultura e alla governance dei dati, le aziende possono raggiungere i propri obiettivi. L’85% dei leader italiani nel settore dell’IT sfrutta la governance dei dati per garantire la qualità e il 78% prevede maggiori investimenti nella formazione sui dati nel prossimo anno per potenziare la cultura interna.

Nel settore dell’AI, una cultura dei dati fiorente sarà un fattore di differenziazione competitiva. Gli intervistati nel sondaggio hanno indicato come vantaggi di una solida cultura dei dati l’incremento di produttività, una maggiore innovazione e un migliore servizio clienti.

Inoltre, il 75% dei responsabili dell’analisi e dell’IT prevede di investire maggiormente in formazione e sviluppo rispetto all’anno scorso. Si tratta di un aspetto essenziale, perché se da un lato l’AI ci semplificherà la vita in molti modi, dall’altro le persone hanno bisogno di competenze sui dati per poter discernere se i risultati generati sono etici e accurati. I risultati dell’AI hanno un valore pari a quello dei dati in entrata; quindi, la promozione di una cultura dei dati con dipendenti dotati di competenze, in grado di parlare di dati, di sapere come usarli e di imparare a individuare potenziali problemi, fornirà un apporto significativo in termini di benefici.

Con una solida base di dati, tutti possono godere dell’opportunità di un’analisi dei dati più approfondita e più rapida e di approfondimenti in linguaggio naturale.

La sicurezza e l’affidabilità dei dati sono sempre stati una priorità, ma l’intelligenza artificia li ha resi fattori imprescindibili. Infatti, l’AI si basa sui dati, e la strategia aziendale sull’intelligenza artificia richiede dati per addestrare gli algoritmi e si affida ai dati per prendere decisioni, fare previsioni e automatizzare processi.

Per garantire la sicurezza e l’affidabilità dei dati, le aziende devono adottare misure quali la cifratura dei dati, l’accesso controllato ai dati, la verifica regolare della qualità dei dati e l’implementazione di robuste politiche di sicurezza e privacy dei dati, oltre a rimanere aggiornate sulle ultime prassi e tecnologie in materia di sicurezza dei dati per proteggere i propri asset digitali in modo efficace.

Scarica il report: State of Data and Analytics report

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