I recenti sviluppi dell'IA generativa e predittiva indicano che è destinata a diventare il più grande progresso tecnologico di sempre.
Uno dei maggiori impatti sia per le organizzazioni che per i clienti è la combinazione della potenza dell'intelligenza artificiale con l'immensa quantità di dati esistenti. Con l'intelligenza artificiale, l'aspettativa è che un'azienda debba fornire una customer experience di livello superiore.
I modelli e i dati dell'intelligenza artificiale da soli non sono necessariamente in grado di fornire un'esperienza eccellente ai clienti. I dati devono essere disponibili per i modelli di IA al momento giusto, nel modo giusto e con i giusti controlli per offrire l'esperienza che gli utenti finali cercano. In altre parole, l'integrazione dei dati è fondamentale per ottenere il massimo dall'IA.
Perché è Importante Integrare i Dati?
Le organizzazioni si trovano ad utilizzare una vasta gamma di applicazioni (circa 1000), ognuna delle quali ha uno scopo specifico all’interno delle loro operazioni. Sorprendentemente, nonostante l'abbondanza di strumenti, uno sconcertante 70% di queste applicazioni rimane scollegato l'uno dall'altro e, soprattutto, dai processi aziendali principali, interrompendo il potenziale di efficienza dell'organizzazione.
Inoltre, considerate l'enorme quantità di dati non sfruttati all'interno di questi silos isolati. Un'enorme quantità di informazioni rimane inaccessibile ai vostri team e i modelli avanzati di LLM e di machine learning non sono in grado di fornire approfondimenti o insight di alto valore.
Lo scenario prevalente può essere paragonato al vecchio "garbage in, garbage out". Ma in quest'epoca dominata dall'IA, emerge una frase più calzante:
“Dati mancanti, insight mancanti”.
In un mondo che sta iniziando ad affidarsi all'IA per il processo decisionale, le conseguenze di dati disgiunti diventano evidenti. L'assenza di una visione olistica tra le applicazioni non solo soffoca l'efficacia degli algoritmi di IA, ma mette anche a rischio l'accuratezza e la pertinenza delle informazioni fornite.
Quando le aziende si trovano ad affrontare questa sfida, la necessità di un'integrazione coesa dei dati diventa più che mai cruciale. Con le aspettative dei clienti che crescono sempre di più, le ripercussioni di dati e insight mancanti possono portare a un nuovo, pericoloso scenario:
“Dati mancanti, approfondimenti mancanti, scarsa soddisfazione dei clienti e maggiore abbandono dei clienti”.
Combinare i Dati con le Integrazioni
Considerate l'infrastruttura aziendale come un sistema interconnesso, che dipende l'uno dall'altro in un ciclo continuo. Proprio come un corpo umano, i sistemi aziendali dipendono da ogni altra parte della struttura: una struttura è forte solo quanto la sua parte più debole.
Immaginate gli arti come una serie di applicazioni e cloud CRM che svolgono funzioni specifiche all'interno dell'organizzazione. Questi arti non sono entità indipendenti, ma piuttosto estensioni operative che contribuiscono collettivamente alla capacità complessiva dell'organizzazione. Le informazioni fluiscono attraverso questi arti, come i segnali delle terminazioni nervose, e sono questi dati ad alimentare le funzionalità cognitive del cervello dell'organizzazione, che si manifestano in processi avanzati come il processo decisionale guidato dall'intelligenza artificiale.
Tuttavia, affinché questo corpo organizzativo funzioni davvero in modo perfetto ed efficiente, deve esistere un equivalente del sistema nervoso centrale: uno strato di integrazione vitale. Questo strato di integrazione è paragonabile ad una spina dorsale organizzativa, che collega le funzioni disparate degli "arti" alle capacità cognitive del "cervello".
Proprio come il sistema nervoso centrale orchestra la comunicazione tra gli arti e il cervello in un corpo umano, il livello di integrazione facilita il flusso armonioso dei dati tra le varie applicazioni, assicurando che l'organizzazione operi come un'entità unificata e coesa.
Proprio come le interruzioni del sistema nervoso centrale possono impedire il funzionamento ottimale del corpo umano, la mancanza di un solido livello di integrazione all'interno dei sistemi aziendali può causare inefficienze, opportunità mancate e l'incapacità di capitalizzare il pieno potenziale dei dati disponibili.
In questa analogia, il livello di integrazione diventa non solo una necessità tecnologica ma un imperativo strategico, una componente fondamentale che assicura che l'intero corpo organizzativo si muova di concerto, facendo leva sulla sua forza collettiva per navigare nelle complessità del panorama aziendale.
Come il sistema nervoso centrale, l'integrazione dei dati è una delle componenti più importanti, se non la più importante, nella costruzione di una strategia di IA di successo. Quando le organizzazioni iniziano a distribuire i propri dati, possono utilizzare integrazioni già pronte o sfruttare la possibilità di costruire e portare con sé i propri dati.
Per sfruttare i dati, dopotutto, è necessario integrarli. Tuttavia, l'IA è valida solo quanto i dati su cui si basa.
Ecco quattro aspetti chiave dell'integrazione dei dati da considerare quando si parla di IA.
Dati Aggiornati in Tempo Reale
Tradizionalmente, l'integrazione è evoluta da batch notturni a batch programmati periodicamente. Ulteriori sviluppi hanno portato a integrazioni asincrone, quasi in tempo reale. Tuttavia, con l'immensa mole di dati e l'importanza della tempestività (o della mancanza di essa), anche il “quasi in tempo reale” può non essere sufficiente.
Immagina che un cliente faccia un ordine e chiami immediatamente per correggere il suo numero di contatto. L'operatore del call center potrebbe non avere accesso all'ordine appena effettuato, avvenuto solo un minuto prima. Abbiamo bisogno di superare ulteriormente la barriera dell'integrazione dati quasi in tempo reale. Come fornire all'IA i dati più recenti e migliori per generare le analisi più pertinenti e aggiornate?
Prevenzione della Ridondanza
L'integrazione e lo spostamento dei dati da una fonte all'altra crea più copie dei dati e crea anche problemi di qualità dei dati. Sarà difficile tenere il passo con dati che cambiano frequentemente e che hanno un impatto sulle previsioni e sulle raccomandazioni basate sull'intelligenza artificiale.
Nel migliore dei casi? Avrete un'enorme quantità di dati grazie all'integrazione di ogni modifica nel sistema di origine. Lo scenario peggiore? Non si potranno ricevere gli aggiornamenti dei dati chiave, con un impatto negativo sugli approfondimenti.
In alternativa, dovreste pensare a come accedere ai dati senza doverne gestire più copie. Le soluzioni di virtualizzazione dei dati potrebbero essere una risposta a questo scenario?
Sicurezza Rinnovata
Nel mondo dell'IA, la sicurezza dell'integrazione richiede una riflessione che vada oltre le sfide tradizionali, come il blocco dei malintenzionati e la prevenzione degli accessi non autorizzati. L'enorme volume di dati e scenari gestiti dai modelli di IA pone nuove minacce, come l'introduzione di pregiudizi dovuti alla priorità di una fonte di dati rispetto a un'altra.
Le misure tradizionali, come SSO, MFA, liste di autorizzazione/rifiuto e così via, non saranno all'altezza di minacce sempre più sofisticate e richiederanno nuovi modi per proteggere le integrazioni e i dati. Dovrete pensare di introdurre controlli aggiuntivi per monitorare, rilevare e bloccare in modo proattivo queste minacce.
La Governance
Le nuove modalità di integrazione e protezione dei dati per i casi d'uso dell'IA richiedono una nuova prospettiva di governance dell'integrazione. Sono necessarie policy e procedure ben ponderate per collegare le tecnologie di IA ai sistemi, ai flussi di lavoro e ai processi aziendali esistenti.
L'obiettivo della governance dell'integrazione è ridurre al minimo i rischi e garantire la conformità ai requisiti normativi ed etici in evoluzione. Sarà inoltre necessario rivedere le policy di gestione, monitoraggio e audit dei fornitori esistenti per allinearle alle nuove pratiche di governance.
L'Intelligenza Artificiale è Alimentata da una Forte Strategia di Integrazione
I dati possono trasformare ciò che si può fare con l'IA. Considerate quindi l'importanza di costruire la vostra strategia di IA insieme alla vostra strategia di integrazione per evitare sfide future, come dati imprecisi e isolati, vulnerabilità di sicurezza esposte o mancanza di processi di gestione in caso di problemi. Non lasciate che il livello di integrazione diventi un ostacolo per ottenere il massimo dall'IA.
Integrare Dati con Semplicità - MuleSoft Anypoint Platform
MuleSoft Anypoint Platform è una soluzione di integrazione aziendale che consente di connettere sistemi, applicazioni e dati in modo rapido e scalabile. Le sue principali funzionalità includono la creazione di API, la gestione del ciclo di vita delle API e dell'integrazione, l'orchestrazione delle microservizi e l'automazione dei processi aziendali.
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