Governare l’AI, dall’hype all’impatto reale grazie a una data strategy efficace
L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando i modelli di business, ma senza una strategia dati chiara rischia di generare costi elevati, scarsa interoperabilità e benefici limitati. Questo articolo analizza come passare dall’hype all’impatto reale, adottando un approccio strutturato che integri Data Strategy, piattaforme scalabili e governance efficace. Vengono esplorate le sfide principali, come la qualità dei dati e la compliance normativa (AI Act), e illustrate applicazioni concrete nei settori industriale, finanziario, assicurativo, retail ed energetico. Solo con una visione olistica e settoriale, l’AI può diventare un vero acceleratore di valore.
L’adozione dell’AI sta accelerando in ogni settore, ma molte aziende si trovano a gestire soluzioni poco interoperabili e difficili da integrare nei processi esistenti.
Dall’AI generativa, utile non solo per testi e immagini ma anche per il software development, all’Agentic AI, in grado di eseguire task autonomamente, fino ai modelli predittivi e all’automazione industriale: implementare strumenti solo per seguire l’hype del momento non è sufficiente e, senza una strategia chiara, può persino configurarsi come controproducente.
Il risultato? Sistemi isolati, costi elevati e benefici limitati. Per ottenere risultati concreti, è essenziale adottare un approccio strutturato, declinando l’AI in base alle specifiche esigenze di settore: banking, insurance, industria 5.0, retail e molti altri
Senza contare, ovviamente, la compliance normativa: l'AI Act, la prima normativa dell'UE per regolamentare l'uso dell'intelligenza artificiale, è stata approvata nel 2024 e sta entrando in vigore in modo progressivo. Si tratta di una guida normativa fondamentale per le aziende perché, classificando le applicazioni AI per scala di rischio, garantisce trasparenza, sicurezza e conformità legale, così da evitare sanzioni e favorire un’adozione responsabile.
AI: opportunità e sfide
Da quando nel 2022 è ufficialmente uscita dai laboratori per entrare a far parte del nostro quotidiano, l’Intelligenza Artificiale sta vivendo una crescita esponenziale: secondo uno studio IDC*, entro il 2030 potrebbe generare un impatto economico globale di oltre 19 trilioni di dollari e rappresentare il 3,4% del PIL mondiale. In Italia, secondo dati degli Osservatori del PoliMi**, il mercato dell’AI è passato da 210 milioni di euro nel 2020 a 1,2 miliardi nel 2024, con una crescita del 58% rispetto al 2023.
L’AI offre vantaggi concreti alle aziende, tra cui efficienza operativa, automazione dei processi, riduzione dei costi e miglioramento della customer experience. Tuttavia, senza una strategia ben definita, emergono criticità importanti, tra cui:
- Integrazione complessa - implementare soluzioni AI senza un collegamento efficace con i sistemi esistenti, genera silos tecnologici;
- Costi elevati - senza un piano strategico, la gestione di più strumenti scollegati richiede investimenti continui e poco ottimizzati;
- Qualità dei dati - modelli AI privi di una base dati solida rischiano di produrre risultati incoerenti o fuorvianti;
- Bias e sicurezza - sistemi non adeguatamente controllati possono introdurre errori decisionali, rischi per la privacy e vulnerabilità informatiche.
Per superare queste sfide, l’AI deve essere parte di un ecosistema strutturato, con una governance chiara e un’infrastruttura scalabile.
Fonti dati:
*https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS52600524
**https://www.osservatori.net/comunicato/artificial-intelligence/intelligenza-artificiale-italia/
Data Strategy: il vero motore dell’AI
L’errore più comune nell’adozione dell’AI è considerarla solo come una tecnologia e non come parte di un processo più ampio. Senza una Data Strategy solida, i modelli di AI restano limitati nella loro capacità di generare valore.
Una strategia dati efficace deve innanzitutto garantire l’accesso a informazioni affidabili e di qualità, poiché l’intelligenza artificiale è tanto efficace quanto i dati su cui si basa. Senza una gestione strutturata della qualità, della normalizzazione e del labelling dei dati, il rischio è quello di ottenere risultati imprecisi o incoerenti.
L’integrazione tra AI e infrastrutture IT esistenti rappresenta un altro aspetto fondamentale: la frammentazione tra soluzioni AI e sistemi aziendali può comprometterne l’efficacia complessiva, mentre una Data Platform scalabile consente di superare questi ostacoli, favorendo una gestione più fluida e coerente delle informazioni.
Altro elemento chiave è la scalabilità e la sostenibilità dell’AI nel lungo periodo. Un’infrastruttura flessibile non solo permette di ridurre i costi operativi, ma garantisce anche un utilizzo ottimizzato delle risorse, evitando sprechi e rendendo l’adozione dell’AI economicamente vantaggiosa.
Non ultima, la conformità normativa e la sicurezza dei dati restano priorità imprescindibili: il rispetto delle normative sulla privacy non è solo un obbligo legale, ma anche una garanzia per la protezione del patrimonio informativo aziendale, oltre che un impegno etico di trasparenza verso i propri clienti e dipendenti.
Data Platform, il cuore tech di un’AI efficiente
Per superare la frammentazione tecnologica e massimizzare il valore dell’AI, le aziende dovrebbero dotarsi di una Data Platform moderna e scalabile.
Questo significa gestire e organizzare le informazioni provenienti da diverse fonti attraverso un unico ambiente strutturato, eliminando duplicazioni e incoerenze. Inoltre, un ambiente coerentemente progettato garantisce piena governance attraverso un accesso controllato e sicuro ai dati, riducendo i rischi connessi in termini di compliance alle normative di settore e alla privacy.
Inoltre, l’utilizzo di dati consistenti, strutturati, coerenti e aggiornati consente ai modelli di intelligenza artificiale di essere “allenati” al meglio, offrendo prestazioni più affidabili e risultati più coerenti.
Come trasformare l’AI in un acceleratore di business
Dunque, l’AI può essere un potente motore di crescita se governata con una strategia chiara. Alcuni passi chiave per un’adozione efficace includono:
- Definire obiettivi chiari - L’AI deve rispondere a esigenze di business concrete con un piano definito di metriche misurabili, evitando logiche di sperimentazione avulse dalla strategia tecnologica dell’azienda, per inseguire limitati benefici di breve termine;
- Investire in una Data Strategy integrata - Le aziende devono costruire un ecosistema dati solido per garantire coerenza, governance e scalabilità ai modelli di AI;
- Adottare piattaforme dati moderne - Una piattaforma scalabile che operi come un’unica entità permette di superare i silos tecnologici e migliorare la gestione dei dati;
- Sviluppare competenze interne - Il successo dell’intelligenza artificiale dipende dalle persone e dalla cultura aziendale. Per massimizzarne il valore, è importante investire nelle competenze e nella formazione del personale per ottenere risultati come sistema azienda;
- Monitorare costantemente i modelli di AI - L’AI deve essere soggetta a revisione continua per garantire performance, ma anche affidabilità e sicurezza, nonché la correzione di eventuali bias ed errori nella generazione degli output.
Per supportare le aziende nell’adozione dell’AI, GFT ha sviluppato AI.DA Marketplace, un ecosistema che accelera la scalabilità dell’intelligenza artificiale con modelli preconfigurati, use case settoriali e strumenti per l’integrazione su cloud e on-premise.Impatto dell’AI dei settori chiave dell’economia
Le imprese che sapranno quindi integrare AI, Data Strategy e Data Platform saranno le uniche in grado di sfruttare a pieno il potenziale dell’intelligenza artificiale, ottenendo un vantaggio competitivo duraturo.
Ma in quali settori viene già utilizzata o potrebbe esserlo, e con quali reali applicazioni?
Settore industriale
Nell’Industria 4.0, oggi ormai 5.0, l’AI ottimizza la produzione attraverso la manutenzione predittiva, riducendo i tempi di inattività e i costi di riparazione. Il controllo qualità basato su analisi delle immagini identifica difetti con maggiore precisione, aumentando l’efficienza e riducendo gli sprechi.
Sicurezza informatica
L’AI è fondamentale per la cybersecurity, poiché analizza grandi quantità di dati in tempo reale per individuare minacce e comportamenti sospetti. Gli algoritmi predittivi possono prevenire attacchi informatici e rafforzare la protezione delle informazioni aziendali.
Banking & Finance
Nel settore finanziario, l’AI rileva frodi, analizza transazioni sospette e supporta la gestione del rischio. Inoltre, contribuisce all’ottimizzazione degli investimenti, fornendo previsioni accurate sulle tendenze di mercato e migliorando l’esperienza del cliente attraverso assistenti virtuali intelligenti.
Insurance
Nel settore assicurativo, l’AI è utilizzata per l’analisi predittiva del rischio e l’automazione dei processi di gestione dei sinistri. I modelli AI analizzano dati storici per valutare il rischio di un cliente e personalizzare le polizze. Inoltre, il suo impiego nell’ambito del dynamic pricing legato alle polizze migliora la personalizzazione dell’esperienza e l’efficienza operativa del rilascio.
Retail
Nel mondo retail, l’AI ottimizza moltissimi processi. Ad esempio, efficienta la gestione dell’inventario, prevedendo la domanda e riducendo gli sprechi. Gli algoritmi analizzano i dati di acquisto anche per personalizzare le offerte e migliorare l’esperienza del cliente. Inoltre, il riconoscimento visivo nei negozi fisici permette di monitorare il comportamento dei clienti per ottimizzare il layout e le strategie di vendita, anche in ottica phygital. Chatbot e assistenti virtuali sempre più evoluti migliorano il servizio clienti, rispondendo in tempo reale alle richieste degli utenti.
Energia
L’AI contribuisce all’ottimizzazione della distribuzione dell’energia, prevedendo la domanda e migliorando l’efficienza delle reti elettriche. Risulta molto utile oggi anche per la gestione delle manutenzioni su reti e strumentazioni, così come aiuta a mappare diffusione e interventi tecnici a livello di illuminazione pubblica. Inoltre, supporta la gestione delle fonti rinnovabili e l’ottimizzazione dei consumi energetici negli edifici, contribuendo alla sostenibilità ambientale.
Settore medicale
L’AI ha un impatto significativo nella sanità, per diagnosi più rapide e precise, e per la creazione di un patrimonio di dati medicali comuni a cui accedere, a vantaggio di chi soffre di patologie rare. Gli algoritmi di deep learning analizzano immagini mediche per individuare patologie con elevata accuratezza, migliorando la diagnosi precoce di malattie come il cancro. Inoltre, la creazione di archivi digitali condivisi potrebbe rivoluzionare la ricerca medica e il modo in cui ospedali e cliniche collaborano tra loro.
Esistono, ovviamente, molte altre declinazioni settoriali possibili, dal Marketing alla Cultura, fino alla Pubblica Amministrazione.
Affidarsi a un approccio improvvisato non è un’opzione: per integrare l’AI nei processi aziendali serve una strategia chiara, olistica e calibrata sulle specifiche esigenze di business.
Se vuoi approfondire come ottimizzare l’adozione e l’implementazione dell’AI nella tua azienda, i nostri esperti sono a tua disposizione per una consulenza su misura.
