Dati di qualità e rappresentativi della realtà per addestrare in maniera corretta i modelli di intelligenza artificiale
In un panorama tecnologico in rapida evoluzione, le organizzazioni si trovano di fronte a una domanda cruciale: dove investire per rimanere competitive? Sebbene l’intelligenza artificiale, con le sue molteplici sfaccettature come l’elaborazione del linguaggio naturale e il machine learning, sia al centro dell’attenzione, la vera chiave del successo futuro risiede nella qualità dei dati. Le innovazioni tecnologiche possono creare un divario tra chi le adotta e chi no, ma la qualità dei dati rimane una costante imprescindibile. L’IA generativa, in particolare, necessita di dati accurati per produrre risultati affidabili. Dati di scarsa qualità possono portare a distorsioni e decisioni errate, vanificando il potenziale della tecnologia.
Come spiega Marinela Profi, Global AI e GenAI Lead di SAS, la qualità dei dati è sempre stata un elemento imprescindibile. E con le nuove tecnologie, lo sarà sempre di più. “Se vogliamo integrare questi giganteschi cervelli artificiali per aumentare i nostri processi aziendali, dobbiamo alimentarli con dati accurati. Anche piccoli difetti nei dati possono creare imprecisioni o distorsioni nell’output. Il vecchio detto Garbage In, Garbage Out non è mai stato così vero”.
La data quality
Per Profi, per investire efficacemente nella qualità dei dati, è necessario innanzitutto stabilire solide politiche di data governance, definendo come i dati vengono raccolti, archiviati e gestiti nel tempo. Successivamente, è importante migliorare l’integrazione e la coerenza dei dati, sfruttando piattaforme di dati e strumenti di intelligenza artificiale per garantire che siano accessibili e utilizzabili in modo uniforme in tutta l’organizzazione. L’intelligenza artificiale può essere un valido alleato anche nella gestione dei dati stessi. Un buon modo è utilizzare strumenti di IA assistance per automatizzare attività come la pulizia, la pre-elaborazione e la catalogazione dei dati, nonché per gestire e orchestrare i Large Language Model.
Durante l’addestramento o la messa a punto dei modelli di IA, bisogna assicurarsi di utilizzare dataset diversificati e bilanciati per evitare distorsioni e garantire risultati equi. Se la disponibilità o la privacy rappresentano un problema, è possibile generare dati sintetici per integrare o sostituire quelli reali. È fondamentale non affidarsi ciecamente all’IA ma integrare il controllo umano nel processo per garantire l’accuratezza. “Infine – continua Profi – implementate sistemi di monitoraggio continuo per controllare la qualità dei dati in tempo reale e avvisare gli stakeholder di potenziali problemi”.
La qualità dei dati non è un obiettivo che si raggiunge una volta per tutte, ma un processo continuo e iterativo che richiede competenze specializzate, strumenti adeguati e una cultura aziendale orientata alla data governance. Significa definire politiche chiare per la raccolta, l’archiviazione, l’elaborazione e la manutenzione dei dati, e assicurarsi che queste politiche siano applicate in modo coerente in tutta l’organizzazione.
Nell’era dell’IA generativa, i dati non sono solo un asset aziendale, ma il vero motore dell’innovazione. Le organizzazioni che investono nella qualità dei dati oggi si stanno preparando per un futuro in cui l’IA sarà onnipresente. Saranno in grado di sfruttare appieno il potenziale per prendere decisioni informate, automatizzare processi, creare nuovi prodotti e servizi e, in ultima analisi, ottenere un vantaggio competitivo sostenibile. Le previsioni futuristiche più ambiziose, come i nanorobot che curano le malattie dall’interno o la comunicazione telepatica, dipendono dalla disponibilità di dati puliti e affidabili. La qualità delle informazioni è il fondamento su cui si costruirà il futuro. Ignorare tale concetto significa rischiare di rimanere indietro nella corsa all’innovazione e perdere opportunità cruciali.
