Dati puliti, risultati eccellenti: il futuro dell’AI secondo Marinela Profi

Nel mondo in rapida evoluzione dell’intelligenza artificiale (AI), le organizzazioni si trovano di fronte a sfide cruciali. Mentre molte aziende pensano di essere in ritardo rispetto ai loro concorrenti, la realtà è spesso diversa. Secondo Marinela Profi, Global AI e GenAI Lead di SAS, la chiave per rimanere competitivi nei prossimi anni non è solo l’adozione delle nuove tecnologie come la Generative AI o l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), ma la qualità dei dati. Senza dati puliti e accurati, persino le tecnologie più avanzate falliranno nel fornire risultati rilevanti.

Il ruolo cruciale della qualità dei dati

In un panorama in cui tecnologie come il machine learning e i Large Language Models (LLM) stanno rivoluzionando il business, la qualità dei dati diventa l’elemento che determinerà il successo o il fallimento di un’organizzazione. Le imprese che investono nella qualità dei loro dati saranno meglio attrezzate per sfruttare le tecnologie emergenti. Il vecchio adagio “Garbage In, Garbage Out” non è mai stato così vero: se i dati sono difettosi, l’output sarà altrettanto scadente.

Marinela Profi evidenzia che la pulizia dei dati non è un processo semplice o veloce. Richiede un approccio strutturato e continuo, supportato da un team di data scientist e analisti competenti. Tuttavia, nonostante i costi iniziali possano sembrare elevati, non investire nella qualità dei dati comporta rischi molto più grandi nel lungo periodo.

Le innovazioni AI e il futuro del business

Le tecnologie avanzate, come la Generative AI, non solo offrono vantaggi straordinari a chi le adotta, ma possono diventare una minaccia per chi resta indietro. Le aziende che implementano strumenti di AI assistance per la pulizia e la gestione dei dati avranno un vantaggio competitivo, specialmente quando si tratta di governare e orchestrare i Large Language Models.

Profi sottolinea che l’AI non è solo una questione di tecnologia, ma di governance dei dati. Stabilire politiche di data governance e migliorare l’integrazione dei dati sono passaggi essenziali per assicurare che i dataset siano diversificati, bilanciati e accurati. In questo modo, i modelli AI possono essere addestrati in modo efficace, aumentando la precisione dei risultati e riducendo il rischio di distorsioni.

Il valore dei dati sintetici e del controllo umano

Un’altra soluzione proposta da Profi è l’uso di dati sintetici per risolvere problemi di disponibilità o privacy dei dati. I dati sintetici permettono di addestrare i modelli AI senza compromettere la privacy degli utenti, assicurando comunque che i risultati siano rappresentativi e accurati.

Oltre all’automazione, è fondamentale mantenere un controllo umano per garantire la qualità e l’affidabilità dei dati. L’integrazione di sistemi di monitoraggio continuo aiuta a rilevare problemi in tempo reale e a correggerli immediatamente, prevenendo gravi errori nei processi aziendali.

Innovazione, futurismo e il ruolo dei dati

Guardando al futuro, le previsioni più futuristiche riguardano tecnologie avanzate come i nanorobot per curare malattie, neurotecnologie per la comunicazione tramite il pensiero e strumenti di realtà virtuale per interagire con i defunti. Tuttavia, senza dati puliti e affidabili, nessuna di queste visioni futuristiche potrà realizzarsi.

Profi conclude il suo intervento ricordando che, sebbene non possiamo prevedere esattamente cosa ci riserverà il futuro, possiamo prepararci oggi investendo nella qualità dei dati. Questo è il vero investimento che garantirà la rilevanza e il successo delle aziende nei prossimi cinque anni.

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