L'intelligenza artificiale generativa sta trasformando il panorama aziendale, offrendo funzionalità senza precedenti alle aziende pronte ad adottarla. A differenza dell'intelligenza artificiale tradizionale, che analizza i modelli e fa previsioni, quella generativa crea attivamente nuovi dati e approfondimenti sulla base dei modelli appresi. Questo salto tecnologico comporta un requisito fondamentale, ovvero una solida infrastruttura di dati progettata per supportare i suoi requisiti unici. Per le organizzazioni che vogliono sfruttare l'IA generativa, preparare dati abilitati all'intelligenza artificiale non è solo una sfida tecnica, ma una priorità strategica.

Cosa sono i dati abilitati all'intelligenza artificiale?

I dati abilitati all'IA vanno oltre avere a disposizione una grande quantità di dati Si tratta di dati specificamente preparati, strutturati e gestiti per soddisfare le esigenze dei sistemi di intelligenza artificiale. Le caratteristiche principali di questi dati includono:

• quantità e qualità: l'IA generativa si basa su grandi volumi di dati di alta qualità che si sono dimostrati accurati, puliti e rilevanti per l'attività in questione;
• ricchi di metadati: i metadati, come annotazioni, tag e informazioni sul lineage, consentono all'IA di interpretare i dati non strutturati con maggiore precisione e contesto;
• diversità e fiducia: i set di dati diversificati riducono i pregiudizi e garantiscono che i modelli di IA riflettano la complessità del mondo reale. Le pipeline di dati affidabili forniscono visibilità sulle origini e sulle trasformazioni dei dati.

Le organizzazioni che danno priorità a questi elementi saranno meglio attrezzate per implementare e scalare le iniziative di IA generativa.

Tre sfide dell'intelligenza artificiale generativa per le organizzazioni

L'implementazione dell'IA generativa non è solo una questione di inserimento nei sistemi esistenti. Presenta sfide uniche che richiedono un approccio strategico.

1. Organizzare dati non strutturati

L'intelligenza artificiale generativa si basa molto su dati non strutturati, come testi, immagini e video, che spesso esistono in formati grezzi e non elaborati. La preparazione di questi dati richiede:

• curare i file grezzi per rimuovere le incoerenze;
• aggiungere tag con metadati ricchi di informazioni per fornire contesto e significato;
• suddividere i dati in file di dimensioni gestibili che i sistemi di intelligenza artificiale possono elaborare facilmente.

Ad esempio, i dati di testo possono essere normalizzati, eliminando la punteggiatura e la formattazione non necessarie, o contestualizzati per mappare le parole all'interno di un contesto sensato.

2. Migliorare i metadati

I metadati sono la colonna portante dell'intelligenza artificiale generativa. L'aggiunta di tag, classificatori e annotazioni dettagliate garantisce che i modelli possano comprendere le relazioni all'interno dei dati e fornire risultati più accurati. L'automazione di questo processo con strumenti come la tecnologia di classificazione dei dati riduce gli errori e migliora l'efficienza.

3. Ridurre i rischi

L'intelligenza artificiale generativa è spesso descritta come una "scatola nera" a causa del suo complesso funzionamento interno. Questa mancanza di trasparenza rende difficile spiegare come sono stati ottenuti i risultati, il che aumenta i rischi normativi ed etici. Le organizzazioni hanno bisogno di solidi quadri di governance per:

• monitorare i dati di input per verificarne la qualità e controllare che non vi siano pregiudizi;
• garantire la privacy dei dati e la conformità a normative come la legge dell'Unione europea sull'intelligenza artificiale;
• valutare regolarmente gli output per identificare e mitigare conseguenze indesiderate.

Il percorso da seguire

Il percorso verso la preparazione all'intelligenza artificiale inizia con passi piccoli ma presi con cognizione di causa. Inizia valutando la tua attuale infrastruttura di dati e identificando le aree che possono essere affinate, come ad esempio migliorare i metadati o catalogare i dati non strutturati. Collabora con le parti interessate della tua organizzazione per costruire un quadro di governance che affronti i requisiti unici dell'IA generativa.

Investire oggi in dati abilitati all'IA non significa solo gestire il rischio, ma anche posizionare la tua organizzazione per essere leader in un futuro sempre più guidato dall'intelligenza artificiale. Concentrandoti su qualità, trasparenza e governance, non solo sblocchi il potenziale dell'IA generativa, ma getti anche le basi per un successo a lungo termine.