July 5, 2023

Trasformare i dati in valore è una questione di sopravvivenza sul mercato

Fabrizio Milano d’Aragona

CEO & CO-Founder

L’imperativo di sostenibilità sta diventando sempre più stringente per qualsiasi industry: oggi bisogna produrre riducendo al massimo gli sprechi energetici.

Si tratta di una transizione  che trasforma in profondità tutto il tessuto industriale e il ruolo dell’AI è quello di promuovere l’efficienza in tutte le sue forme: efficienza energetica, efficienza produttiva, efficienza come capacità di ritorno sull’investimento in ambito marketing.

Per abbracciare pienamente questo paradigma nel prossimo futuro, diventa essenziale capire oggi le opportunità, ma anche i limiti di questo scenario: gli elementi di rischio da una parte e di controllo dall’altra.

I dati sono una risorsa imprescindibile, il nuovo petrolio che muove il mondo.

A differenza di quest’ultimo e di tutte le risorse esauribili, sono in crescita costante, ma come tutte le risorse costituiscono anche un costo, legato alla necessità di gestirli in termini di sicurezza e compliance, nonché di proteggerli per un tema di privacy sempre più sentito.

Per questo è importante che vengano resi intelligibili alle persone, come qualcosa che possa arricchirle a livello di conoscenza e di possibile miglioramento su tutti i fronti: industriale, sociale, umano.

In un contesto storico incerto come l’attuale, la questione dell’innovazione è una vera e propria urgenza, perché chi non innova perde la propria capacità competitiva sul mercato.

Si tende a pensare al cambiamento come a un’incertezza da fronteggiare, un rischio da ponderare, ma il tema è diventato piuttosto questo: quanto si rischia a non innovare, a rimanere immobili in un mercato in continua evoluzione?

Un approccio sostenibile per una crescita data-driven

La sfida di ogni azienda è quella di riuscire a trasformare l’immensa mole di dati a sua disposizione in valore, non solo di business, ma anche di crescita etica e sostenibile.

Qual è la strada da intraprendere per una strategia realmente data-driven?

Sicuramente attraverso un’applicazione dell’intelligenza artificiale più trasparente e diretta, gestita quanto più possibile dagli stessi operatori di business, senza intermediazione.

Oggi i business owner sono proprietari, e quindi responsabili, di moltissime informazioni provenienti dai diversi touchpoint che gestiscono, come ad esempio siti internet, canali fisici, App e social network.

In parallelo bisogna considerare l’enorme quantità di dati esterni alternativi, che non sono di proprietà dell’azienda ma sono comunque analizzabili attraverso i trend che contribuiscono a creare.

Saper interpretare queste tendenze è indispensabile per la salute del proprio business attuale, ma anche per lanciare un nuovo prodotto o servizio, infatti permettono di verificare in via preliminare quali sono le caratteristiche più interessanti da esplorare per uno specifico mercato, in alternativa alle lunghe e dispendiose ricerche di mercato tradizionali.

Per esempio nell’ambito del Marketing & Sales, le aziende che raccolgono e utilizzano in maniera corretta i dati, ottengono insight precisi e capillari su vari aspetti della strategia, per efficientare le risorse che si investono: che tipo di prodotto offrire a un certo target, come aumentare il lifetime value dei clienti, come ottimizzare le azioni intraprese, eccetera.

Considerato quindi che i dati con cui un’azienda viene in contatto sono moltissimi, c’è una premessa fondamentale: questi non sono tutti uguali.

Si apre quindi un discorso che esula dalla quantità per approdare alla qualità del dato, e ancora una volta l’AI viene in aiuto, come strumento principale per stabilirne la veridicità e la conformità.

Nel caso di dati alternativi, l’intelligenza artificiale può identificare la provenienza del dato stesso, valutarne la consistenza del dato nel tempo, elaborando le oscillazioni dei trend in risultati più attendibili; mentre per i dati interni proprietari l’AI facilita un corretto processo di  estrazione ed elaborazione secondo i criteri legati al GDPR, cioè alla privacy.

L’AI per un’innovazione rispettosa della privacy e dell’ambiente

Il cambio epocale che ha portato l’AI fuori dal laboratorio, trasformandola in una e propria applicazione di business, è stato l’avvento del cloud computing.

Il cloud computing dà la possibilità di poter organizzare in ambienti privati l’aggregazione dei dati, garantendone la sicurezza.

Per conciliare il tema della sicurezza con quello della compliance, un elemento chiave è quello di avere a disposizione anche hub europei ed italiani di supercomputing e great computing, luoghi sicuri e compliant dove far risiedere i dati.

Gli hardware che reggono l’Intelligenza Artificiale devono essere sempre più potenti, e per questo serve uno sforzo ulteriore per ovviare al rischio di un impatto ambientale sbilanciato, problema che del resto interessa qualsiasi processo digitale.

Occorre cogliere fin da subito le tecniche e le strategie che permettano di rispettare le ottimizzazioni energetiche in atto, per mettere a punto un sistema dove l’efficienza di risorse resa possibile dall’AI sia di lunga superiore al suo carbon footprint.

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