Creare una Cultura dei Dati per sfruttare l'AI

"Non vi è Intelligenza Artificiale senza un'architettura dell'informazione": partendo da questo presupposto, nell'articolo qui tradotto dal blog di IBM viene esposta la necessità da parte delle aziende di adottare una cultura incentrata sui dati per poter veramente sfruttare le nuove tecnologie e paradigmi informatici.

Utilizzare e sfruttare l'intelligenza artificiale è un obiettivo per molte imprese, in tutto il mondo. Naturalmente, prima di poter iniziare a lavorare con la tecnologia cognitiva, è necessario compiere una serie di passi.

Per chi si sta avvicinando alla materia per la prima volta, l'intelligenza artificiale richiede l'apprendimento automatico (machine learning) e l'apprendimento automatico richiede l'analisi. E per lavorare con l'analisi in modo efficace, è necessario disporre di dati semplici o di un'architettura dell'informazione (Information Architecture, IA). In altre parole, non vi è AI senza IA.

Anche se apparentemente laboriose e complicate, queste fasi non sono i maggiori ostacoli nel percorso di adozione dell'AI. Il vero successo nell'utilizzo dell'AI dipende dalla capacità di un'organizzazione di adottare una cultura centrata sui dati.

NON SOTTOVALUTATE LA CULTURA

La cultura può essere uno dei punti di forza più potenti di un'azienda o il suo ostacolo maggiore. In questo caso, dopo aver incontrato migliaia di imprese nel corso degli anni, la realtà è che la maggior parte delle imprese non ha una cultura dei dati.

In realtà, molti non sanno nemmeno che ne hanno bisogno. A volte, ironia della sorte, le culture attuali possono offuscare la capacità di un'impresa di vederne il bisogno. In altri casi, le organizzazioni sono consapevoli del bisogno ma paralizzate dalle complessità percepite o reali.

Indipendentemente dagli aspetti sopra esposti, questo deve cambiare.

Ben Thompson, analista e autore di business e tecnologia, una volta scrisse: "La cultura non è qualcosa che genera successo, ma piuttosto un prodotto di esso".

Se un'impresa non ha avuto un successo visibile o materiale con i dati, come ci si potrebbe aspettare che possa formare una cultura dei dati?

La nostra missione è rendere i dati semplici e accessibili al mondo.

Stiamo consentendo alle aziende di piantare il seme di una cultura dei dati, con un approccio pratico per raggiungere un risultato positivo. In altre parole, stiamo consentendo alle organizzazioni di velocizzare la scienza dei dati.

Quando questo accade, i risultati sono tangibili, i benefici sono chiari e la potenza dei dati si scatena.

UN ROI DIVERSO

Una volta ho sentito dire che la differenza tra un progetto di data science e un progetto di ingegneria del software è che con il primo non si ha idea se funzionerà effettivamente.

La maggior parte delle organizzazioni che effettuano un investimento vogliono capire come possono generare un ritorno su quell'investimento. Capisco che non sia il mantra della Silicon Valley, ma la maggior parte delle imprese ha un diverso standard di ROI rispetto alla Silicon Valley. Non è giusto o sbagliato. È solo diverso.

Molte imprese preferiscono un elevato grado di certezza e rendimenti modesti piuttosto che un approccio più aggressivo. In economia, la chiamiamo tolleranza con rendimenti ponderati per il rischio.

La mia osservazione è che la maggior parte del tempo investito nella costruzione e nell'implementazione della machine learning non viene speso su algoritmi e modelli. Invece, viene speso per i compiti più banali: la preparazione dei dati, il movimento dei dati, l'estrazione delle caratteristiche e altre attività simili.

Questi sono un "male" necessario e il luogo dove risiede la maggior parte dei rischi in un progetto di data science.

L'intelligenza artificiale significa fondamentalmente utilizzare la machine learning e il deep learning per abilitare applicazioni basate sui dati. Ogni organizzazione che cerca una cultura dei dati deve scegliere un punto di partenza.

Il deep learning renderà disponibili alcuni dati per la prima volta. Se questo crea slancio, con un'alta probabilità di successo, iniziate da qui. Per altre organizzazioni, migliori previsioni e automazione creeranno una cultura dei dati.

Indipendentemente dal percorso scelto, l'obiettivo è lo stesso: accelerare la scienza dei dati.

Articolo tradotto da:
IBM

Topic:
Artificial Intelligence

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