Con la diffusione dei dati e la transizione verso un'economia data-driven è emerso il problema della data hallucination.
L'allucinazione dei dati, o allucinazione artificiale, è un fenomeno che consiste nel generare o interpretare i dati in modo errato, mal interpretando la realtà dei fatti. Ciò può dipendere da errori presenti nei dati di partenza o negli algoritmi, oppure a causa di errori umani durante l'analisi.
Risolvere il problema della data hallucination deve diventare una priorità aziendale: come spiega Daniel Fallmann, fondatore e CEO di Mindbreeze, le "allucinazioni" possono portare a scelte di business errate che provocano perdite finanziare e danni alla reputazione aziendale.
Risolvere la data hallucination
Per gestire il problema della data hallucination, le imprese dovrebbero in primis assicurarsi di avere dei dati di alta qualità effettuando pulizie periodiche per eliminare record duplicati e integrare correttamente le informazioni provenienti da sorgenti eterogenee.
È importante anche documentare gli algoritmi in uso per individuare più facilmente i potenziali errori. Anche in questo caso è consigliabile effettuare degli audit regolari per migliorare i processi.
Per assicurare la correttezza delle analisi e individuare gli errori nei dati e negli algoritmi è necessaria una stretta collaborazione tra i team, in particolare tra i data scientist e gli esperti di dominio. I professionisti, inoltre, dovrebbero sviluppare i modelli e gli algoritmi seguendo le guide linee condivise di trasparenza, eticità e responsabilità dell'IA.
Infine, poiché le metodologie evolvono continuamente, è importante investire sulla formazione continua dei team per tenerli sempre aggiornati sui metodi migliori da adottare e ridurre l'incidenza dei rischi.
L'importanza della correttezza dei dati
Ogni settore industriale ormai utilizza i dati nella quotidianità, dalla finanza al customer service. Le conseguenze della data hallucination possono essere disastrose: in ambito finanziario, può guidare investimenti errati e provocare perdite significative, mentre nel settore sanitario usare dati inaccurati può portare a diagnosi errate con risultati anche gravi.
Anche il mondo retail può risentire degli errori presenti nei dati o negli algoritmi, per esempio per le attività di magazzino: le allucinazioni in questo caso possono causare sovrabbondanza o mancanza di prodotti.
Nel caso del customer service, invece, basarsi su informazioni errate o non aggiornate incide negativamente sulla qualità del servizio e delle interazioni coi consumatori, col rischio di perdere clienti.
La data hallucination è un problema molto diffuso: le imprese si trovano a dover gestire una grande quantità di dati, ma non tutte hanno le competenze e le risorse adatte per farlo.
Prima di votarsi totalmente a un business basato sui dati è opportuno migliorare la base di informazioni, promuovere la trasparenza degli algoritmi e la collaborazione tra i team e investire sulle best practice di settore per prendere decisioni precise e informate.
