Il matrimonio perfetto (o quasi) tra Dati e AI - Recensione del libro Dati & AI

Il titolo stesso suggerisce l'approccio dell'opera, fornendo sintesi concettuali e principi guida per l'era digitale. L'autore demolisce subito il mantra i dati sono il nuovo petrolio, spiegando che i dati possiedono superpoteri unici: sono non rivali, non depletivi e, soprattutto, sono progenitivi, nel senso che l'uso stesso dei dati genera ulteriori dati. Ma questa abbondanza nasconde un'insidia concettuale: il dato è un orfano. Un dato grezzo non ha significato di per sé, acquistando valore solo quando è ancorato al suo ambiente, alla sua genealogia e al processo che lo ha generato. L'accumulazione da sola non equivale a sapienza, e confondere la raccolta con la comprensione è l'illusione fondamentale dell'era dell'informazione. Questa illusione è amplificata dall'Intelligenza Artificiale, la quale, se nutrita da dati che replicano modelli esistenti e si limita a ottimizzare il presente, rischia di amplificare i pregiudizi e accelerare il passato piuttosto che creare un futuro nuovo. Senza il contesto storico e sociale, la macchina scambia la correlazione per una legge di natura, automatizzando il pregiudizio.

Per uscire da questa logica di controllo e ottimizzazione, il saggio invoca una nuova grammatica per interpretare la realtà, una grammatica che integri l'analisi dei dati con l'interpretazione umanistica, la precisione matematica con l'intuizione creativa e la potenza computazionale con la saggezza etica In questo scenario, la Data Governance cessa di essere una burocrazia difensiva, come un corpo di guardia, e si trasforma in un atto di architettura sociale. La Governance dei Dati diventa la commissione di urbanistica che definisce i principi fondamentali e le regole affinché infinite iniziative private possano fiorire. Il fulcro non è limitare, ma abilitare l'innovazione in modo responsabile, riconoscendo che la scarsa qualità dei dati è un'epidemia silenziosa che avvelena ogni decisione. L'AI, in quest'ottica, non deve essere imbrigliata, ma educata con un curriculum etico e cognitivo fornito dalla governance. Per quanto riguarda le applicazioni, il libro esplora il passaggio dall'analisi predittiva, che usa il passato per leggere le probabilità del futuro, a un approccio proattivo, anticipando le esigenze dei clienti e ottimizzando le decisioni aziendali.

Viene quindi analizzata la potenza dell'AI generativa (GenAI), vista come un motore di creazione digitale, con i modelli pre addestrati che fungono da centrali elettriche già costruite, in grado di convertire l'input grezzo in contenuto generato. Per personalizzare i contenuti e lo stile aziendale, è necessario adattare questi modelli attraverso tecniche come il fine tuning (che insegna all'AI il dialetto aziendale) e il RAG (Retrieval Augmented Generation), che fornisce informazioni specifiche e aggiornate direttamente dalle fonti di conoscenza aziendali. Tuttavia, il saggio spinge il lettore a guardare oltre, criticando il RAG come una seducente scorciatoia che crea un'AI eterna consulente esterna, un'intelligenza in sola lettura. L'obiettivo strategico finale non è avere un bibliotecario perfetto, ma un direttore operativo instancabile e autonomo. Per raggiungere questo traguardo, l'autore propone il concetto di Mission Critical Platform (MCP), che rappresenta una fusione dell'intelligenza AI con il cuore delle operazioni aziendali, dotata della capacità di agenzia transazionale, ovvero il permesso di scrivere ed eseguire azioni concrete, modificando lo stato del mondo reale.

Centrali a tutto il percorso sono l'etica e la responsabilità. Il libro sottolinea che l'etica nei dati e nell'AI non è un optional posticcio, ma il pilastro fondamentale su cui costruire un futuro digitale prospero e giusto. Le aziende devono affrontare il bias e la privacy, integrando principi come la trasparenza, l'equità e la responsabilità (Accountability) fin dalla progettazione dei sistemi. L'approccio di fondo non è la sostituzione, ma l'aumento delle capacità umane. L'AI deve prendere in carico volume, velocità e complessità, mentre alle persone resta la responsabilità di dare priorità, interpretare il contesto, scegliere e spiegare. Il futuro dell'interazione uomo macchina sarà foriero di nuovo valore, ma richiede una progettazione attenta dei flussi di lavoro che integri intelligenza umana e artificiale. Il saggio si conclude con un appello alla saggezza: misurare l'impatto e monitorare il ritorno sull'investimento (ROI) è essenziale per dimostrare il valore.

Il valore misurato è valore dimostrato. L'autore esorta il lettore a non lasciare che i dati e l'AI raccontino chi siamo, ma ad usarli per esplorare chi potremmo diventare. La conoscenza è una costruzione e la saggezza, oggi più che mai, è un atto di resistenza. Il compito è scegliere, costruire e resistere, per dare un senso.

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