Introduzione
L’Intelligenza Artificiale Generativa – o GenAI – ha raggiunto sufficiente potenziale per inaugurare una nuova era di produttività e prosperità.
Tuttavia, l’attuale mancanza di tracciabilità dei dati e controllo di qualità al suo interno pone un rischio significativo, permettendo a dati non verificati di compromettere l’affidabilità dei suoi output.
Se non affrontato, questo problema potrebbe esponenzialmente mettere in pericolo sia le imprese che la società.
L’importanza di un nuovo modello per dati affidabili
È necessario trovare un nuovo modello che promuova dati migliori e più affidabili.
Questo significa dati che vanno oltre le classiche tre V associate ai Big Data – Volume, Velocità e Varietà – per incorporare anche le due V di Validità e Valore.
All’inizio di quest’anno, è stato pubblicato il documento annuale di Qlik “10 Trend di Dati, Analytics e IA”.
Lo scopo di queste tendenze è aiutare le aziende a garantire che tutti i dati siano dati affidabili e di valore nell’economia dell’IA.
Ora, dopo questa introduzione, vediamo come integrare queste tendenze nelle pratiche aziendali.
10 Trend di Dati, Analytics e IA
Trend #1: L’IA ibrida colma il divario di maturità
Uno dei più grandi luoghi comuni è che la GenAI sostituirà tutti gli strumenti di IA precedenti.
Questo è un concetto errato. Ora che l’IA è sufficientemente matura per essere messa in produzione e scalata, è possibile sfruttare il suo potenziale per colmare il divario di maturità della GenAI, specialmente in casi d’uso consolidati come l’analisi delle frodi e l’analisi del churn.
Best Practice
- Concordare gli obiettivi prima di avviare qualsiasi implementazione di IA. Assicurati che qualsiasi iniziativa sia radicata in una reale sfida aziendale
- Non permettere alla GenAI di distrarti o consumare tutto il tuo budget. Esistono altri metodi efficaci per sfruttare l’IA per l’analisi, come il Machine Learning
- Lascia che il tuo team di analytics e dati sovrintenda ogni sforzo di IA per garantire che sia allineato e amplifichi altri sforzi in corso
Soluzione Tecnologica
Qlik Staige, un insieme olistico di soluzioni, aiuta i clienti ad abbracciare con fiducia sia la potenza dell’IA tradizionale che quella generativa, offrendo valore tangibile. Con Qlik è possibile costruire una base di dati affidabile, trovare e agire sugli insights con analytics arricchite da IA, e sviluppare ed implementare IA per casi d’uso avanzati.
Trend #2: GenAI per gli insights: “sovralimentare” l’esperienza del data consumer
Chi desidera ottenere rapidamente una risposta senza il tempo, il desiderio o le competenze per eseguire un’analisi, vedrà un aumento di visualizzazioni ed insight auto-generati, arricchiti con spiegazioni in linguaggio naturale.
I consumatori tendono anche a fidarsi più delle persone che dei dati, quindi la collaborazione e la condivisione dei dati saranno fondamentali. Ci sono punti bonus se questo può avvenire all’interno dei sistemi in cui operano.
Best Practice
Cerca modi per avere un impatto maggiore grazie alle analytics arricchite con l’IA, come l’integrazione di più micro-insights lungo l’intera pipeline di dati e analytics e nei flussi di lavoro operativi che possono essere attuati.
Puoi anche considerare l’uso di tecnologie come le Embedded Analytics, Alerting e Application Automation.
Questa Analisi Aumentata considera le tue intenzioni e i tuoi comportamenti – inclusa l’elaborazione di input conversazionali tramite NLP – per generare approfondimenti e visualizzazioni che sono contestualmente consapevoli e quindi altamente pertinenti.
Soluzione Tecnologica
La piattaforma potenziata dall’IA di Qlik trova e porta insights in tempo reale per decisioni aziendali chiave più informate. Elimina qualsiasi incertezza con visualizzazioni, insights predittivi e riepiloghi generati al volo, utilizzando chat, ricerca ed esperienze basate su prompt. L’ambiente self-service consente una preparazione intelligente dei dati per la generazione intuitiva e in tempo reale di grafici, mentre le raccomandazioni dell’IA aiutano a trovare associazioni tra le fonti di dati e i valori anomali. I flussi di insight sono anche generati in linguaggio naturale, avvisi ed integrazioni con Teams.
Trend #3: L’era dei dati non strutturati è adesso
La maggior parte (Forrester dice l’80%) dei dati mondiali è non strutturata.
Molti hanno tentato in passato senza successo di analizzare i dati non strutturati, ma con le nuove tecniche GenAI è possibile sbloccarne il potenziale ed il valore.
Le opportunità per combinare dati strutturati e non strutturati in modo affidabile saranno infinite.
Puoi riutilizzare domande e risposte verificate per scansionare e analizzare in modo efficiente l’intero patrimonio dei tuoi dati.
Best Practice
Utilizza chatbot open-source come ChatGPT per casi d’uso esterni assieme a chatbot più “privati” dove i tuoi dati aziendali riservati sono stati messi al sicuro – preferibilmente quelli che possono anche sfruttare i tuoi dati strutturati e non strutturati.
Soluzione Tecnologica
Grazie all’indicizzazione associativa di Qlik – ed alla sua acquisizione di Kyndi – la sua analisi unica offre un’esplorazione superiore dei dati strutturati e non strutturati.
Utilizzando i connettori di Qlik con OpenAI, puoi scandagliare grandi quantità di dati non strutturati in modo sicuro per aprire nuovi potenti casi d’uso.
Tendenza #4: Dalla BI all’AI e ritorno, l’analisi aziendale sta cambiando
Capita sempre più spesso che le persone inizino il loro percorso analitico con strumenti GenAI, utilizzandoli per semplici visualizzazioni di dati e proiezioni di business.
Come passo successivo, potrebbero voler utilizzare strumenti di livello enterprise per un’analisi più approfondita, portando i vantaggi della GenAI ai loro tool di fiducia.
Best Practice
Sperimenta con i chatbot per le query ad hoc, ma tieni presente che non soddisferanno tutte le esigenze aziendali per i dati che gestiscono la tua attività.
Quando hai bisogno di analisi persistenti utilizzando dati affidabili, assicurati di utilizzare anche tecnologie di livello enterprise che siano integrabili ed incorporabili tramite API aperte.
Soluzione Tecnologica
Qlik è una piattaforma di livello enterprise integrabile e governata, che ti consente di iniziare la tua analisi in diversi luoghi, inclusi strumenti di collaborazione, sistemi aziendali, intranet o chatbot.
40.000 clienti, tra cui Harman, Hitachi e Volvo, hanno già la piena fiducia nei risultati finali del loro lavoro grazie alla capacità di Qlik di integrare una potente IA in tutta la loro infrastruttura di dati e analytics.
Tendenza #5: L’origine dei dati conta: comprendere il DNA dei tuoi dati
Se la qualità e la provenienza dei dati erano importanti prima, sono diventate imprescindibili in un mondo in cui è presente l’IA.
Emergerà un nuovo meccanismo per etichettare e segnalare chiaramente i dati, creando l’equivalente di un test del DNA per i tuoi dati per garantire che tu conosca e possa fidarti della loro origine.
Best Practice
Se vuoi esporre dati in modo responsabile alla GenAI, devi prepararli adeguatamente revisionandoli e classificandoli utilizzando tecniche come la provenienza (lineage), la tracciabilità e i punteggi di fiducia (trust score).
I dati che ricevono un punteggio di fiducia inferiore possono essere utilizzati per determinati scopi, ma non per applicazioni critiche che sono fortemente sfruttate per l’IA, poiché qualsiasi strumento di IA deve essere costruito su dati affidabili.
I dati di alta qualità che hanno un forte punteggio di fiducia, invece, possono essere trasformati in prodotti e utilizzati al di fuori della tua azienda.
Assicurati che i tuoi LLM pubblici abbiano la provenienza dei dati e la crittografia prima di utilizzare quei dati esterni più ampiamente.
Soluzione Tecnologica
Qlik aiuta a fornire dati governati e affidabili ad aziende come Airbus, Jaguar, Schneider Electric e J.B. Hunt.
Le soluzioni di Qlik Talend™ per l’integrazione e la qualità dei dati consentono di creare una struttura di dati (data fabric) per architetture moderne utilizzando pipeline di trasformazione dei dati automatizzate per ridurne la complessità.
La qualità e la governance dei dati mitigano il rischio, fornendo dati affidabili con una gestione ricca dei metadati, data lineage ed un trust score per tenere traccia della salute dei tuoi dati.
Tutto questo adottando un approccio no code, low code o a codice, per fornire dati puliti, affidabili e di fiducia in tempo quasi reale, costruendo infine una solida base per qualsiasi iniziativa di AI e analytics.
Trend #6: L’ascesa degli sviluppatori alle prime armi richiede l’AI Literacy
Il nuovo linguaggio di programmazione dominante per gli strumenti GenAI comprende oramai tutte le lingue conosciute, facendoci assistere ad un’esplosione di app create da “sviluppatori alle prime armi”, con conseguente fermento di innovazione.
Così come l’alfabetizzazione dei dati – o Data Literacy – è stata cruciale negli ultimi anni, ora dobbiamo rivolgere la nostra attenzione all’alfabetizzazione dell’IA – o AI Literacy – per migliorare gli standard, evitare il caos della governance e l’eccesso di applicazioni.
Poiché questo processo mette poteri molto forti nelle mani di molti, le organizzazioni devono prendere provvedimenti per educare la propria forza lavoro sui benefici e le insidie della GenAI.
Ora è il momento di facilitare la creazione di applicazioni ricche e progettate con cura, che consentano l’esplorazione dei dati.
Best Practice
Introduci il prompt engineering e metti in atto politiche che incoraggino la creazione di app.
Ciò deve essere fatto con delle linee guida che mettano la privacy al primo posto, in modo che, se queste app vengono condivise più ampiamente, siano supportate da modelli di dati affidabili per dimostrarne la legittimità.
Simile all’ottenimento di una “patente di guida”, i bot di IA dovrebbero superare test pertinenti per dimostrare la loro competenza.
Soluzione Tecnologica
Con Qlik, più “citizen developers” possono creare applicazioni semplici, ma più ricche e avanzate, su cui la tua azienda può fare affidamento.
È più facile che mai con strumenti come il text to SQL, l’editor di espressioni in linguaggio naturale, la creazione automatica di app e la possibilità di costruire visualizzazioni e dashboard da pochi prompt.
Trend #7: Data Engineering, Data Analysis e Data Science si stanno mescolando
Le nuove piattaforme, combinate con l’evoluzione dei data fabrics, voteranno al consumismo la Data Engineering per una nuova generazione di utenti, specialmente se potenziata da strumenti di Intelligenza Artificiale, Automation e Data Science.
Rendere le attività complesse più semplici e unire i ruoli e le capacità di Data Engineering, Data Science e Data Analytics permetterà alle organizzazioni di risolvere problemi più difficili con meno risorse.
Eliminare le barriere tra funzioni precedentemente organizzate a compartimenti stagni aiuterà anche le aziende a trasformare i dati ed i risultati da grandi a migliori.
Best Practice
Sfida i tuoi Business Analysts, Ingegneri e Data Scientists a collaborare lungo una porzione maggiore della pipeline dei dati.
Identifica persone qualificate nella tua organizzazione, idealmente quelle vicine ai problemi aziendali da risolvere, e fornisci loro gli strumenti giusti per fare di più al di fuori della loro zona di comfort.
L’innovazione spesso nasce dalla convergenza tra parti inaspettate della tua organizzazione.
Soluzione Tecnologica
Utilizza Qlik Talend™ Data Integration and Quality per affrontare la complessità e unificare dati frammentati, progetti di Business Intelligence (BI) e AI/ML.
Con Qlik in grado di fornire dati puliti e affidabili, i principali professionisti dei dati e delle analytics nella tua organizzazione possono fare di più in modo sicuro e governato.
Tendenza #8: Automation e AI creano un circolo virtuoso
Finora, gli strumenti di GenAI sono stati principalmente utilizzati per supportare il ragionamento e condurre analisi, piuttosto che per mettere in pratica azioni concrete.
Ma con i dati trasformati in tempo quasi reale e nel posto giusto, inizieremo a vedere nuovi modi di utilizzare la GenAI con l’automazione delle applicazioni.
La GenAI, connessa con l’automazione, significherà meno lavoro manuale per gli esseri umani per connettere e costruire flussi di lavoro e assumerà invece il ruolo di assistente alle decisioni.
Best Practice
Assicurati che i tuoi dati siano nel posto giusto e abbiano le giuste trasformazioni.
Automatizza gradualmente man mano che cresce la fiducia, monitorando i progressi, regolando e poi automatizzando ulteriormente.
Ma assicurati sempre che ci siano esseri umani coinvolti nel processo.
Soluzione Tecnologica
Qlik rende le informazioni più aggiornate disponibili nel momento più importante: adesso.
Non solo Qlik può aiutarti a trovare gli insights e guidare le azioni con l’IA integrata, ma può anche integrarsi con altre piattaforme di IA e RPA per fornire dati pronti per l’IA e poi riportarli sulla piattaforma per mostrarne i risultati, istantaneamente ed automaticamente.
Guida metriche ed insights automatizzati all’interno delle dashboard o integrale direttamente nei processi automatizzati, utilizzando API e automatizzando i flussi di lavoro dei dati tra applicazioni cloud-based per semplificare DevOps e ridurre i costi operativi.
Qlik combina dati statici con dati in movimento, riflettendo il ritmo dei dati e fornendo intuizioni nel business.
Tendenza #9: La personalizzazione dell’AI diventa critica per il business
Le prime applicazioni di GenAI erano massicciamente scalabili, ma attualmente risultano generiche.
Nel tempo, vedremo sempre più IA personalizzate per settori specifici e, più in particolare, per casi d’uso business-to-business (B2B) costruiti su ambienti multi-cloud per efficienza e stabilità.
Questo si manifesterà in applicazioni in cui la base può essere comune, ma con livelli di personalizzazione che meglio servono la long tail.
Proseguendo in questa direzione, vedremo anche che, con meno sforzo e meno ore di consulenza, si possono costruire applicazioni sofisticate che affrontano un settore specifico o una questione particolare.
Best Practice
Rimani agnostico con applicazioni multi-cloud e multi-AI.
Utilizza tecnologie che possono costruire applicazioni ricche e essere pubblicate nei marketplace.
Soluzione Tecnologica
Poiché Qlik è agnostico, multi-cloud e multi-LLM, non stai né vincolando né limitando le tue opzioni.
Un vasto ecosistema di clienti e partner si affida alla piattaforma per costruire e utilizzare applicazioni ricche e di importanza critica per supportare e far crescere le loro attività.
Trend #10: Il dato come un prodotto che può essere scambiato
Inizia ad applicare i principi del product management ai dati, ponendoti domande su quali problemi stiamo risolvendo, per cosa verranno utilizzati e da chi.
Questo enfatizzerà l’importanza della qualità dei dati, della governance e dell’usabilità per gli utenti finali.
Il concetto di trattare i dati come un bene prezioso o un prodotto significa che possono essere resi disponibili in un catalogo e utilizzati sia indirettamente (internamente) per creare un enorme valore migliorando i sistemi e i processi interni, sia direttamente (esternamente) per evolversi in una merce commerciabile.
Questa opportunità incoraggerà le organizzazioni a utilizzare i propri dati per addestrare ulteriormente i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), come ChatGPT, che potranno poi essere monetizzati.
Più il “prodotto dati” viene utilizzato, più diventerà prezioso.
Best Practice
Concentrati prima sulla governance e sui metadati.
Successivamente, puoi iniziare a trasformare i tuoi asset di dati in prodotti per il riutilizzo sia interno che esterno.
Implementare un approccio di data fabric sarà fondamentale per realizzare il valore.
Questo richiede l’ingestione, la trasformazione, l’orchestrazione, la governance, la sicurezza, la preparazione, la qualità e la cura dei dati, consentendo insights ed analisi che accelerano rapidamente i casi d’uso.
Soluzione Tecnologica
Qlik crea “prodotti dati” (data products) pronti per l’IA.
Con la recente acquisizione di Mozaic Data (Mozaic), Qlik dispone di tutti i componenti critici per semplificare la gestione dei dati per le aziende, abilitando un approccio orientato ai data products per una migliore qualità e governance degli stessi.
Qlik può aiutarti a costruire un data fabric utilizzando i principi del data mesh, risultando in dati che possono essere trasformati in prodotti, combinati con prodotti analitici che trasformano i dati in valore aziendale.
Con un Data Product Catalog basato su SaaS, Qlik può offrire un’esperienza più efficiente e user-friendly nella gestione del ciclo di vita dei dati, rafforzando al contempo una solida base per la gestione dei dati guidata dall’IA.
Conclusione
Qlik trasforma complessi paesaggi di dati in intuizioni azionabili, guidando risultati aziendali strategici.
Con oltre 40.000 clienti globali, il suo portfolio fornisce avanzati strumenti di AI/ML e gestione dei dati di livello enterprise.
Eccelle nell’integrazione e governance dei dati, offrendo soluzioni complete che funzionano con diverse fonti di dati.
Le analisi intuitive ed in tempo reale di Qlik scoprono schemi nascosti, dando potere ai team di affrontare sfide complesse e cogliere nuove opportunità.
I suoi strumenti di AI/ML, sia pratici che scalabili, portano a decisioni migliori, più velocemente.
Come partner Qlik da più di 15 anni, noi di SELDA Informatica ci impegniamo a promuovere l’utilizzo della piattaforma Qlik in ogni realtà aziendale, rendendo i nostri clienti più competitivi sul mercato grazie anche alla nostra esperienza e affiancamento continuo.
