L'Intelligenza Artificiale (IA) è diventata un imperativo di produttività per le imprese. Per far sì che l'IA possa ragionare in modo efficace, prendere decisioni corrette ed eseguire le azioni giuste, deve essere alimentata con dati di alta qualità. Questi dati includono non solo dati transazionali e di riferimento, come clienti e prodotti, ma anche metadati relativi al modo in cui le organizzazioni interagiscono con tali oggetti.
Mentre le nostre architetture IA prendono forma e ci avviciniamo a un mondo di agenti autonomi, è fondamentale considerare il ruolo che l'integrazione gioca nel fornire dati di alta qualità, aumentando così la precisione e la produttività dell'IA.
Ingestione dei Dati
Le tecnologie tradizionali per la qualità dei dati, come Master Data Management (MDM) e Customer Data Platforms (CDP), sono progettate per processi aziendali in cui è richiesta una pulizia dei dati ottimale, ad esempio nei cataloghi di parti o nella segmentazione dei clienti. Queste tecnologie si concentrano sulla semantica degli oggetti di business e sulle capacità di armonizzare e perfezionare i dataset.
L’IA ha imposto una trasformazione generazionale nelle soluzioni per la qualità dei dati. Tempestività, accuratezza, conformità e provenienza sono tutte caratteristiche della qualità dei dati che devono essere considerate nei set di dati che forniamo ai motori di ragionamento IA. Di conseguenza, sono emerse nuove funzionalità, come la generazione di eventi, il supporto per dati non strutturati e dataset dinamici di grandi dimensioni, rappresentati da una nuova generazione di soluzioni per la qualità dei dati chiamate “data cloud.”
I data cloud, come MDM e CDP, si basano fortemente sull'integrazione e spesso includono connettori per i sistemi aziendali più comuni. Questa sovrapposizione porta a chiedersi se tali capacità debbano derivare dal data cloud o da un middleware dedicato. Per le imprese che desiderano adottare un'IA diffusa, l’implementazione di un middleware con una strategia di integrazione associata ha più senso.
Azioni Intelligenti
I data cloud sono in grado di generare eventi in base a condizioni del modello di dati. Un esempio potrebbe essere l'invio di avvisi in tempo reale ai clienti qualificati che navigano su un sito di e-commerce. Allo stesso modo, sono in corso di sviluppo agenti IA in grado di generare eventi basati sul loro ragionamento. Un evento attiva logicamente un'azione, e qui entra in gioco il software di integrazione.
Consideriamo spesso l’IA come il cervello e l'integrazione come il sistema nervoso. Un'azione può consistere nell'invio di una semplice email o nel lancio di un complesso processo logistico. L'integrazione può gestire un mix di eventi asincroni, batch di integrazione, e l’esecuzione di API restful performanti.
Mentre aumentiamo il livello di automazione attraverso gli agenti IA, una domanda chiave è: in che modo l’IA può sapere quali sono le azioni giuste da eseguire per un dato evento? Un motore di integrazione può contenere un catalogo di tutte le API aziendali e le relazioni tra esse, creando così un “grafo di rete applicativa.” L’IA può essere addestrata su questo grafo per sapere quali azioni devono essere eseguite in risposta a un evento, eliminando in molti casi la necessità di un intervento umano.
Sicurezza, Governance e Audit
Oltre a tutto ciò, la sicurezza, la governance e la capacità di audit dei dati forniti all'IA devono essere sempre garantite. I dati devono essere gestiti per evitare perdite o utilizzi impropri di informazioni private e proprietarie. Inoltre, gli utenti dovrebbero essere in grado di verificare le fonti di dati che alimentano gli strumenti di IA in qualsiasi momento, per spiegare i processi decisionali di tali strumenti. Le risposte errate dovrebbero essere esaminate in base ai dati nel contesto della decisione.
Grazie alla gestione API, l'integrazione consente di garantire la sicurezza e la governance dei dati, migliorando così la precisione e l’affidabilità dell’IA.
Supporto Evolutivo per l’IA
Con la continua evoluzione dell'IA, anche le strategie di integrazione e dati devono evolvere per supportare queste nuove capacità. L'integrazione gioca un ruolo cruciale nel raccogliere e fornire i dati all’IA per decisioni informate. Gestisce le azioni derivate da queste decisioni, fornisce i metadati per rendere i sistemi IA più intelligenti e garantisce che tutto avvenga in modo sicuro e conforme alle normative.
Pensare ai dati e all'integrazione come un'unica entità potrebbe sembrare conveniente, ma rischia di portare a soluzioni che non possono adattarsi all'evoluzione dell'IA. L'integrazione è il ponte tra l'IA e i dati.
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