L’intelligenza artificiale prospera sui dati. Più dati possono accedere e più accurati e contestuali sono i dati, migliori saranno i risultati.
Il problema è che i volumi di dati attualmente generati dall’impronta digitale globale sono così vasti che ci vorrebbero letteralmente milioni, se non miliardi, di scienziati dei dati per sgranocchiare tutto – e comunque non accadrebbe abbastanza velocemente da avere un impatto significativo sui processi basati sull’intelligenza artificiale.
Questo è il motivo per cui molte organizzazioni si rivolgono all’intelligenza artificiale per aiutare a cancellare i dati necessari all’intelligenza artificiale per funzionare correttamente.
Secondo il Global Data Protection Index 2021 di Dell , l’azienda media ora gestisce dieci volte più dati rispetto a cinque anni fa, con il carico globale che è salito alle stelle da “appena” 1,45 petabyte nel 2016 a 14,6 petabyte oggi. Con i dati generati nel datacenter, nel cloud, nell’edge e sui dispositivi connessi in tutto il mondo, possiamo aspettarci che questa tendenza al rialzo continui anche in futuro.
In questo ambiente, qualsiasi organizzazione che non sfrutta i dati al massimo del loro potenziale sta letteralmente buttando soldi fuori dalla finestra. Quindi, andando avanti, la domanda non è se integrare l’IA nelle soluzioni di gestione dei dati, ma come .
L’intelligenza artificiale offre capacità uniche in ogni fase del processo di gestione dei dati , non solo in virtù della sua capacità di vagliare volumi enormi alla ricerca di bit e byte salienti, ma anche per il modo in cui può adattarsi agli ambienti in evoluzione e ai flussi di dati in movimento. Ad esempio, secondo David Mariani, fondatore e chief technology officer di AtScale , proprio nell’area della preparazione dei dati, l’intelligenza artificiale può automatizzare funzioni chiave come corrispondenza, tag, unione e annotazione. Da lì, è abile nel controllare la qualità dei dati e nel migliorare l’integrità prima di scansionare i volumi per identificare tendenze e modelli che altrimenti passerebbero inosservati. Tutto ciò è particolarmente utile quando i dati non sono strutturati.
Uno dei settori a più alta intensità di dati è l’assistenza sanitaria, con la ricerca medica che genera una buona parte del carico. Non c’è da stupirsi, quindi, che le organizzazioni di ricerca clinica (CRO) siano in prima linea nella gestione dei dati basata sull’intelligenza artificiale, secondo Anju Life Sciences Software . Per prima cosa, è importante che i set di dati non vengano trascurati o semplicemente scartati, poiché così facendo si possono eliminare i risultati di ricerche estremamente importanti.
L’apprendimento automatico sta già dimostrando il suo valore nell’ottimizzazione della raccolta e della gestione dei dati, preservando spesso la validità di set di dati che normalmente verrebbero rifiutati a causa di errori di raccolta o documentazione errata. Questo, a sua volta, produce una maggiore comprensione dei risultati degli sforzi di prova e guida un maggiore ROI per l’intero processo.
Padroneggiare i dati
Tuttavia, molte organizzazioni stanno appena installando e avviando le nuove suite di gestione dei dati master (MDM), il che rende improbabile che le sostituiscano presto con nuove versioni intelligenti. Fortunatamente, non devono. Secondo Open Logic Systems , nuove classi di booster MDM intelligenti stanno arrivando sul canale, offrendo alle organizzazioni la possibilità di integrare l’IA nelle piattaforme esistenti per supportare qualsiasi cosa, dalla creazione e analisi dei dati all’automazione dei processi, all’applicazione delle regole e all’integrazione del flusso di lavoro. Molte di queste attività sono banali e ripetitive, il che libera il tempo dei gestori dei dati per analisi e interpretazioni di livello superiore.
Questa tendenza verso l’implementazione dell’IA per gestire i dati di cui ha bisogno per svolgere altri compiti nell’impresa digitale cambierà la natura del lavoro per gli scienziati dei dati e altri lavoratori della conoscenza. Le persone non avranno più il compito di svolgere il lavoro che fanno ora e si concentreranno invece sul monitoraggio dei risultati dei processi basati sull’intelligenza artificiale e quindi sull’adozione di modifiche qualora dovessero deviare dagli obiettivi definiti.
Più di ogni altra cosa, tuttavia, la gestione dei dati basata sull’intelligenza artificiale accelererà notevolmente il ritmo del business. I dati sono i re nell’universo digitale e ai re non piace aspettare.
