Dati non strutturati La miniera d’oro nascosta
Da tempo le imprese si sono scontrate con dati non strutturati. Ora hanno un ulteriore incentivo per perseguirli - per migliorare e essere migliorati dall'IA.
Cercando la chiave per sbloccare l’IA generativa con dati non strutturati.
Nell’era della tecnologia, i dati non strutturati sono diventati protagonisti. Questi flussi di dati, che comprendono testi, grafiche, documenti e flussi IoT, racchiudono un valore enorme che rimane per lo più inutilizzato. Con l’evoluzione del panorama digitale, l’industria dei database ha dovuto adattarsi per accogliere e mettere in evidenza questi preziosi asset.
🔎 <strong+La Ricerca dei Tesori Nascosti
Nonostante il potenziale dei dati non strutturati, le organizzazioni sono state lente nel sfruttarne il potere. Sorprendentemente, solo il 46% delle aziende ha fatto sforzi per estrarre valore dallo sconvolgente 90% dei dati non strutturati che risiede all’interno delle loro imprese [^1^]. Questa mancanza di consapevolezza e utilizzo ha ostacolato il progresso in questo campo.
⚡ +IA Generativa: Sblocco del Potere
<p+Ora, l'emergere dell'intelligenza artificiale generativa (IA generativa) ha innescato una nuova urgenza nell'esplorazione dei dati. Aziende e professionisti IT che sono stati in prima linea nel movimento dei dati non strutturati si trovano in una posizione privilegiata per sfruttare l'IA generativa, utilizzandola per approfondire le proprie riserve di dati [^2^].
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Secondo Matt Labovich, leader degli Stati Uniti nel settore dei dati, dell’analisi e dell’IA presso PwC, le aziende dovrebbero concentrarsi sulla gestione dei dati non strutturati provenienti da diverse fonti come IoT e documenti di conoscenza quali presentazioni, file di testo e fogli di calcolo Excel. Questi archivi di conoscenza istituzionale e intuizioni operative possono essere sfruttati utilizzando l’IA generativa [^3^].
⭐ +Dal Strutturato al Non Strutturato
<p+Sebbene tradizionalmente i dati strutturati abbiano ricevuto la maggior parte dell'attenzione, è arrivato il momento di riconoscere il ruolo significativo dei dati non strutturati nello sviluppo dell'IA generativa. Come sottolinea Labovich, la complessità di raccogliere, annotare e sintetizzare insiemi di dati eterogenei ha ostacolato iniziative di IA più ampie [^4^]. Tuttavia, l'IA generativa ha il potere di rivelare e sfruttare dati un tempo nascosti, portando a straordinari progressi in tutte le organizzazioni [^5^].
🚩 <strong+L'Importanza della Cattura e dell'Utilizzo dei Dati
<p+La cattura e l'estrazione di valore da dati non strutturati sono diventate più critiche che mai. Di conseguenza, quasi il 70% dei dirigenti tecnologici che hanno partecipato a un recente sondaggio ha riconosciuto che le sfide legate ai dati rappresentano la più grande minaccia per i loro obiettivi di IA e apprendimento automatico [^6^]. I modelli di linguaggio, come ChatGPT, dipendono da grandi corpora di dati testuali per generare output di qualità per varie task che incorporano probabilità statistiche [^7^].
Adam Green, autore di un sondaggio pubblicato su MIT Technology Review Insights, sottolinea l’importanza di un’infrastruttura dati robusta per le applicazioni di IA generativa. Una piattaforma dati unificata che supporta analisi e IA è considerata cruciale per il successo dell’IA generativa. Migliora l’accessibilità ai dati, la sicurezza e combina uno storage a basso costo con un’interrogazione ad alte prestazioni [^8^].
💡 <strong+Affrontare il Puzzle dei Dati
<p+Unificare le piattaforme dati per analisi e IA è una priorità per oltre i due terzi dei partecipanti al sondaggio, che riconoscono l'importanza dell'integrazione delle strategie dati nell'era dell'IA generativa. Tuttavia, riunire i dati non strutturati è un compito difficile. Le architetture IT frammentate risultanti da fusioni e acquisizioni hanno portato alla perdita di documenti importanti, custoditi in formati di file offline proprietari [^9^].
🔒 <strong+Svelare Intuizioni con Modelli di Linguaggio
<p+Andrew Blyton, vicepresidente e chief information officer di Incyte, riconosce il potenziale dei modelli di linguaggio per estrarre valore dai dati non strutturati. Utilizzando questi modelli in combinazione con dati non strutturati, le imprese possono ottenere intuizioni preziose dal vasto mondo della documentazione [^10^].
👥 <strong+Il Potere della Collaborazione
<p+Per ottenere successo con l'IA generativa, le organizzazioni devono coinvolgere proprietari dei dati, analisti e utenti di diversi dipartimenti. Il successo dei dati non è solo responsabilità del CIO; richiede invece la collaborazione e il supporto dei leader aziendali. La prontezza operativa, la gestione del cambiamento e il coinvolgimento esecutivo sono cruciali per identificare dati critici, integrarli nei flussi di lavoro e favorire l'adozione diffusa [^11^].
🤔 Risposte alle Domande dei Lettori:
Q: Come possono le organizzazioni estrarre valore dai dati non strutturati?
R: Le organizzazioni possono sfruttare l’IA generativa per scoprire intuizioni nascoste all’interno dei dati non strutturati. Gestendo in modo efficace le fonti di dati non strutturati come IoT e documenti di conoscenza, le imprese possono sfruttare la conoscenza istituzionale preziosa sulle proprie operazioni e ottenere intuizioni operative utilizzando la tecnologia dell’IA generativa [^3^].
D: Come il modellamento del linguaggio gioca un ruolo nell’analisi dei dati non strutturati?
R: I modelli linguistici come ChatGPT si basano su grandi quantità di dati per generare risposte o svolgere varie attività. Con l’aiuto dei modelli linguistici, le aziende possono addestrare i modelli per estrarre informazioni e rispondere a domande dalla vasta massa di documentazione non strutturata [^7^] [^10^].
D: Quanto è importante una piattaforma dati unificata per l’IA generativa?
R: Una piattaforma dati unificata che combina analisi e capacità di intelligenza artificiale è cruciale per il successo dell’IA generativa. Democratizza l’accesso ai dati, migliora la sicurezza e combina una memoria di archiviazione conveniente con interrogazioni ad alta performance. Questa infrastruttura consente alle aziende di sfruttare appieno il potenziale della tecnologia di IA generativa [^8^].
D: Quale ruolo dovrebbero svolgere i leader aziendali nel guidare l’adozione delle strategie dei dati?
R: I leader aziendali dovrebbero prendere in mano il processo, partecipando attivamente all’individuazione dei dati critici e incorporandoli nei flussi di lavoro. Dovrebbero assumere il ruolo di campioni del cambiamento, promuovendo l’adozione diffusa dell’IA generativa coinvolgendo gli esecutivi in tutta l’organizzazione. Il CIO svolge un ruolo di supporto nel facilitare questo processo [^11^].
📚 Ulteriori letture:
- Strumenti di IA generativa per l’aumento della produttività aziendale
- Il ruolo dell’IA come assistente per sviluppo e test
- La promessa e il pericolo dell’IA sul lavoro nel 2024 – Rapporto sui trend tecnologici di Deloitte
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