La maggior parte delle aziende non è pronta per l'AI a causa di problemi di gestione dei dati

Secondo uno studio di Irion e il Politecnico di Milano, circa tre quarti delle aziende (74%) non sono pronti per l'AI a causa della mancanza di programmi avanzati di gestione dei dati

Secondo uno studio condotto per Irion, società italiana specializzata in Enterprise Data Management, dall'Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano, circa tre quarti delle aziende (74%) non sono pronte ad implementare tecnologie di AI a causa della mancanza di programmi avanzati di gestione dei dati. In particolare, solo il 15% delle medie imprese può essere considerato pronto per l'AI, percentuale che sale al 32% nel caso delle grandi imprese. La ricerca sottolinea come la qualità dei dati sia cruciale per una corretta implementazione dell'AI: solo con informazioni accurate è possibile "addestrare" gli algoritmi secondo le proprie esigenze, ottenendo risultati utili e affidabili. Gartner stima che la scarsa qualità dei dati comporti un costo medio annuo per organizzazione pari a 10,8 milioni di dollari - cifra destinata ad aumentare con la crescente digitalizzazione. Questa perdita deriva generalmente dallo "spreco" di risorse per la pulizia e correzione dei dati, analisi inaccurate che portano a decisioni errate, e opportunità mancate a causa di insight inaffidabili.

Infatti, la ricerca mostra che solo una azienda su cinque è consapevole che la scarsa qualità dei dati ha rappresentato un costo diretto per l'impresa (ad esempio: danni reputazionali, errori nella gestione dei processi, inefficienze, costi di compliance); questa percentuale aumenta al 41% nel caso delle imprese già avviate verso progetti avanzati di intelligenza artificiale ("AI-ready"). Dal punto di vista dell'adozione tecnologica, sebbene il Data management stia acquisendo sempre più valore per il business, solo due aziende su dieci nel 2024 hanno dedicato un budget superiore (di almeno il 3%) rispetto a quello allocato nel 2023; anno in cui le aziende italiane hanno investito ben 2,85 miliardi di euro in infrastrutture, software e servizi per la gestione e analisi dei dati - un aumento del 18% rispetto al 2022. La consapevolezza dell'importanza della corretta gestione dei dati si sta diffondendo; tuttavia, solo metà delle aziende italiane ha finora adottato programmi di Data management per valorizzare i propri dati (il 38% di queste sono medie imprese, il 60% sono grandi aziende), ma l'adozione di tecnologie e processi efficaci è ancora lenta (solo il 30% delle aziende dispone attualmente di tecnologie e processi adeguati).

Il tema dell'AI sta guadagnando sempre più rilevanza anche a livello mediatico. Secondo lo studio Irion-Politecnico, oltre il 30% delle aziende afferma che la maggiore attenzione dei media ha avuto un impatto positivo sulla gestione del proprio patrimonio informativo. Con l'aumento dell'attenzione al tema sono nate azioni concrete per favorire la transizione verso questa nuova tecnologia, sia in fase puramente sperimentale che operativa. Per trasformare l'hype sull'AI in benefici concreti, è necessario lavorare sull'integrazione e sulla qualità dei dati; le aziende più interessate al tema sono anche le più consapevoli dell'impatto di una buona gestione dei dati sul proprio business. Le aziende più avanzate nelle attività di analisi hanno adottato tecnologie e competenze specifiche per mitigare i problemi di qualità dei dati e riescono a percepire maggiormente il valore di una buona gestione dei dati. Tra i clienti, Irion vanta 8 dei 10 maggiori gruppi bancari italiani, la metà delle principali compagnie assicurative e grandi aziende del settore energetico e manifatturiero. «Il tema della data quality è sempre stato molto sentito ed è alla base delle ragioni del nostro successo - afferma Scavino «Ma c'è un altro aspetto che ha guidato la nostra realtà verso il successo: l'attenzione verso le persone.

Al centro della nostra strategia c'è un modello di welfare aziendale ispirato a quello di Adriano Olivetti. Irion conta oggi su un team di 200 persone, ognuna delle quali rappresenta una risorsa. Investire sulle persone e sui loro talenti è per noi la chiave di volta. Crediamo infatti che il benessere dei dipendenti rappresenti una leva strategica per l'innovazione e la competitività.

In occasione del ventennale, Irion ha presentato, insieme al'Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano, una ricerca per evidenziare l'importanza della qualità dei dati nell'implementazione corretta dell'AI. Dallo studio emerge che meno della metà delle imprese italiane si è dotata di programmi di Data Management, evidenziando la lentezza nell'adozione di tecnologie e processi efficaci. Inoltre, solo il 20% delle aziende è consapevole di aver subito costi a causa della scarsa qualità dei dati, percentuale che sale al 41% tra le aziende "AI-ready". Le barriere critiche percepite dalle aziende per l'adozione di programmi di AI sono l'integrazione dei dati (83%), la loro pulizia e preparazione (78%) e la scarsa qualità (64%).

Un'altra problematica sempre più frequente è la presenza di dati incompleti, spesso causata da fusioni tra aziende o da dati analogici (o addirittura processi ancora cartacei) nel passato dell'azienda, che impediscono un corretto utilizzo delle informazioni. Per integrare sistemi di AI all'interno delle aziende è necessario disporre di personale qualificato in grado di preparare e validare i dati per alimentare i programmi di AI. Le competenze per garantire la qualità dei dati sono sempre più rilevanti. Per questo motivo, negli ultimi tre anni, circa due aziende su dieci hanno incrementato il numero di figure totalmente dedicate alla gestione dei dati. Questo numero sale a circa quattro aziende su dieci nel caso delle imprese "AI-ready". Queste aziende mostrano una maggiore capacità e volontà di investire sul Data management, anche in termini di risorse umane.