Innovazione
Innovazione a Torino, la sfida della qualità dei dati per il successo dell’IA nelle aziende
Irion e il Politecnico di Milano rivelano che il 74% delle aziende non è pronto per l’IA a causa della scarsa qualità dei dati. Investimenti in Data Management e risorse umane sono cruciali per trasformare l’IA in un vero vantaggio competitivo
L’Intelligenza Artificiale (IA) sta trasformando il mondo del lavoro, offrendo vantaggi competitivi significativi alle aziende. Tuttavia, emerge un aspetto cruciale per l’efficacia di questa tecnologia: la qualità dei dati. Secondo una ricerca presentata da Irion e l’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano, circa tre aziende su quattro non sono pronte a implementare l’IA a causa della mancanza di programmi avanzati di data management.
La ricerca di Irion
Irion, azienda torinese specializzata in Data Management, ha festeggiato i suoi 20 anni presentando una ricerca che evidenzia quanto sia fondamentale la qualità dei dati per implementare correttamente l’IA. Solo il 15% delle medie imprese italiane è definibile “AI-ready“, percentuale che sale al 32% tra le grandi aziende.
Impatti economici della scarsa qualità dei dati
Secondo Gartner, la scarsa qualità dei dati costa in media 10,8 milioni di dollari all’anno per organizzazione. Questo costo deriva dalla necessità di pulire e correggere i dati, analisi inaccurate che portano a decisioni errate e opportunità mancate. La ricerca di Irion e del Politecnico di Milano sottolinea che solo una realtà su cinque riconosce la scarsa Data Quality come un costo significativo, dato che sale al 41% tra le aziende AI-ready.
Investimenti in crescita ma lenti e ostacoli alla gestione dei dati
Nonostante l’aumento degli investimenti in Data Management, con 2,85 miliardi di euro spesi nel 2023 (+18% rispetto al 2022), solo due aziende su dieci hanno incrementato significativamente il budget per il 2024. La consapevolezza dell’importanza della gestione dei dati si sta diffondendo lentamente, con solo la metà delle aziende italiane che ha avviato programmi di Data Management.
Le principali barriere per l’adozione di programmi di IA sono l‘integrazione dei dati (83%), la loro pulizia e preparazione (78%) e la scarsa qualità (64%). La presenza di dati incompleti, spesso causati da fusioni o processi storici cartacei, rappresenta un ulteriore ostacolo significativo.
Il ruolo delle risorse umane
Per sfruttare appieno l’IA, le aziende devono investire in personale qualificato per garantire la qualità dei dati. Circa due aziende su dieci hanno aumentato il numero di figure dedicate alla gestione dei dati negli ultimi tre anni, percentuale che sale a quattro su dieci tra le imprese AI-ready.
Un traguardo per Irion e Environment Park
Durante la celebrazione del ventennale di Irion, il Presidente di Environment Park, Giacomo Portas, ha espresso orgoglio per il successo dell’azienda, sottolineando l’importanza della collaborazione tra EnviPark e Irion in progetti innovativi e sostenibili.
Il CEO di Irion, Alberto Scavino, ha dichiarato che per trasformare l’entusiasmo verso l’IA in benefici concreti, le aziende devono migliorare la qualità e l’integrazione dei dati. Irene Di Deo, Ricercatrice Senior dell’Osservatorio del Politecnico di Milano, ha ribadito che sottovalutare il Data Management è il rischio più grande che le aziende possono correre nel processo di adozione dell’IA.
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