Avere dei dati di qualità oggi è fondamentale per il successo delle aziende, ma non è sempre facile riuscire a garantirla: i dati digitali spesso sono inaccurati, frammentati e ricchi di errori che possono nuocere al business.
Con l'avvento dell'intelligenza artificiale, mantenere elevata la qualità dei dati è diventata una delle priorità principali per le imprese. Per garantire il corretto funzionamento dei nuovi sistemi è necessario avere una base dati completa e corretta.
Come sottolinea Bill Bruno, CEO di Celebrus, lavorare con dati di bassa qualità incide non solo sulla produttività aziendale, ma anche sui costi; per questo le imprese dovrebbero investire in iniziative volte a migliorare la qualità dei dati, affinché possano trarre il massimo valore dalle nuove tecnologie.
Migliorare la base dati
Secondo Bill Bruno, le aziende dovrebbero assicurarsi di collezionare dati da diverse sorgenti per avere una visione unificata dell'andamento del proprio business e dei comportamenti dei consumatori, individuando le loro preferenze e i loro interessi.
Ciò permette di creare dei profili cliente più accurati sulla base dei quali definire delle campagne di marketing ed esperienze personalizzate e coinvolgenti. Il successo del business dipende dalla completezza delle informazioni raccolte e dalla capacità delle imprese di usarle per rivolgersi ai consumatori.
Per potenziare questo processo, Bruno consiglia alle imprese di considerare anche l'elaborazione real-time dei dati per ottenere informazioni ancora più accurate e prendere decisioni informate.
Tutte queste operazioni presuppongono controlli e pulizie periodici dei dati per eliminare duplicati e informazioni errate e gestire valori mancanti. I controlli di qualità devono essere regolari per garantire un uso quanto più etico e imparziale dei modelli di intelligenza artificiale.
Garantire dati di qualità significa anche garantire la privacy delle informazioni utente rispettando le preferenze espresse dal singolo consumatore e aggiornandole quando è necessario.
I dati e l'IA
Per avere una buona base dati da usare nei modelli di IA occorre definire delle linee guida per la gestione delle informazioni, individuando le policy e le procedure più adeguate affinché i dati siano sempre accurati, consistenti e accessibili.
Bruno ricorda inoltre alle imprese di limitare l'accesso dei modelli ai dati sensibili e definire degli audit precisi per i risultati forniti ai consumatori dai modelli, per assicurarsi che rispettino le policy di sicurezza richieste.
Ogni caso d'uso dell'IA dovrebbe seguire un percorso specifico per validare i dati in uso ed essere monitorato da un professionista che controlli la correttezza dei risultati.
Lavorare con dati errati o imprecisi porta i modelli a generare risultati sbagliati che possono avere un impatto distruttivo sull'organizzazione, sia dal punto di vista economico che di reputazione.
Più i sistemi di IA diventeranno precisi e sofisticati, più sarà importante garantire la correttezza dei dati per assicurare l'uso etico dei modelli e ridurre i rischi derivanti da output imprecisi. Soltanto con una gestione attenta dei dati, assicurandosi che siano sempre di qualità, è possibile sfruttare il vero valore dell'intelligenza artificiale e massimizzare le performance aziendali.
