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.
Solo una azienda su cinque consapevole che la scarsa qualità dei dati rappresenta un costo diretto per l’impresa
La ricerca, presentata presso l’Environment Park di Torino in occasione del ventesimo anniversario di Irion, 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).
Intelligenza artificiale e media
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.
L’integrazione dei dati maggiore barriera all’integrazione dell’AI
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.
“Addestrare gli algoritmi con i dati giusti è l’unico modo per trasformare l’entusiasmo verso l’intelligenza artificiale in benefici concreti”, sottolinea Alberto Scavino, CEO di Irion. “La scarsa qualità e la difficile integrazione dei dati possono minare alla base l’obiettivo di estrarne valore: le aziende devono darsi da fare per non perdere competitività e opportunità di crescita o, peggio, prendere decisioni e delegare azioni all’AI basate su informazioni inaffidabili. Molte aziende però non sono ancora pronte. Per questo, grazie alla nostra esperienza in tecnologie e soluzioni di Enterprise Data Management, forniamo una piattaforma specializzata per creare infinite soluzioni e soddisfare esigenze specifiche delle aziende, ponendoci al loro fianco, anche grazie ad una rete di Partner qualificati, per organizzare e gestire al meglio i propri dati e trasformarli in vantaggio competitivo”.
Occorre non sottovalutare la Data quality
Giacomo Portas, presidente di Environment Park, sottolinea che “Poter celebrare insieme i vent’anni di Irion ci rende particolarmente orgogliosi; questo traguardo è per EnviPark una storia di successo. In questi anni infatti abbiamo accompagnato l’azienda fin dalla sua nascita seguendone l’espansione e lo sviluppo, da un piccolo ufficio fino ai quasi 2000 metri quadri di oggi. Inoltre, la condivisione con Irion di progetti innovativi soprattutto legati al welfare aziendale è un modello di collaborazione che caratterizza il Parco Tecnologico come comunità che guarda alla sostenibilità a 360 gradi”.
“Sottovalutare le attività di Data management, e in particolare di Data quality, è oggi il rischio più grande che le aziende possono correre nel percorso di adozione dell’intelligenza artificiale.” commenta Irene Di Deo, ricercatrice senior dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano. “Per comprendere al meglio lo scenario di mercato, abbiamo coinvolto prevalentemente aziende del mondo industriale e dei servizi, al fine di analizzare la maturità di settori in cui le normative di gestione dei dati hanno un ruolo minore (come accade nel mondo finanziario ad esempio). La ricerca ci restituisce una fotografia di luci e ombre, sicuramente negli ultimi anni è cresciuta la consapevolezza ma chi si occupa di Data management nelle aziende fa ancora fatica a far percepire i benefici di investimenti e processi ben strutturati per incrementare la qualità dei dati. La collaborazione ormai pluriennale di una realtà come Irion nei lavori dell’Osservatorio è sempre stata proficua e di valore, proprio per supportare questo percorso nelle aziende.”
