Ricordate quando dovevamo sfogliare enciclopedie, giornali e libri per trovare le risposte alle nostre domande? Forse no: Google esiste ormai da oltre un quarto di secolo. Ma c’è stato un tempo in cui era una novità assoluta e ha davvero rivoluzionato il modo in cui l’umanità accede alle informazioni.
Ebbene, l’intelligenza artificiale (IA) è il nuovo Google di questa era. Sia i singoli individui che le organizzazioni hanno compreso il valore offerto dall’IA e la stanno utilizzando per svolgere ogni tipo di attività, dalla stesura di e-mail alla creazione di resoconti delle riunioni, fino ad applicazioni più strategiche, come:
- Targeting preciso come un laser
- Segmentazione più precisa
- Iper-personalizzazione lungo tutto il percorso del cliente
- Analisi dei dati più approfondita
- Assistenza clienti proattiva per favorire la soddisfazione e la fidelizzazione
Sebbene alcune aziende abbiano riscontrato l’impatto positivo dell’IA, molte faticano a realizzare il valore delle proprie iniziative in questo campo. Allora, qual è il problema?
Suggerimento: sono i dati. Dati affidabili e attendibili sono la base per ottenere risultati di alta qualità dall’IA. Risultati necessari per alimentare la personalizzazione, una migliore esperienza del cliente (CX) e molto altro ancora.
Stiamo esplorando il ruolo che la qualità dei dati svolge nell’ottenere più valore dalla vostra IA e come la gestione dei dati di riferimento (MDM) possa aiutare a trasformare i vostri sforzi in materia di IA in un motore strategico di innovazione e crescita sostenibile.
Se si inseriscono dati spazzatura, si ottengono risultati spazzatura
Come dice il proverbio, se si inseriscono dati di scarsa qualità, ci si può aspettare di ottenere risultati altrettanto scadenti. Per l’IA ciò significa che i risultati ottenuti saranno validi solo quanto i dati con cui viene alimentata.
Pensate all’IA come a una casa e ai dati come alle fondamenta. Non importa quanto siano eccellenti i materiali da costruzione: se le fondamenta sono instabili, la casa finirà per crollare. Per alimentare l’IA servono dati di qualità.
«Anche i modelli e le piattaforme più sofisticati possono essere compromessi da un unico punto di fallimento: la scarsa qualità dei dati. Questa sfida continua a essere ingannevolmente trascurata, nonostante il suo profondo impatto sulla strategia e sull’esecuzione. Le decisioni che prendi, le strategie che metti in atto e la crescita delle tue organizzazioni sono tutte a rischio se la questione della qualità dei dati non viene affrontata con urgenza.»
- Vipin Jain, stratega IT presso Transformation Enablers
*Il segreto oscuro dei dati del CIO: perché la scarsa qualità ostacola l’IA e la crescita
Dati affidabili, puliti e gestiti vi garantiranno approfondimenti attendibili, un processo decisionale migliore e prestazioni delle campagne più efficaci. Ma dati di bassa qualità e frammentati? Ecco cosa otterrete:
- Approfondimenti o previsioni errati che potrebbero ridurre l’efficacia del vostro marketing
- Pregiudizi introdotti, diffusi e amplificati da dati distorti o incompleti — che potrebbero comportare rischi legali ed etici
- Una perdita di fiducia da parte dei clienti che porta a una minore fedeltà e a potenziali perdite finanziarie
- Risultati inaffidabili che possono portare a opportunità mancate
- Danni alla reputazione derivanti da decisioni basate su dati e analisi errati
- Perdite finanziarie e sanzioni causate da previsioni imprecise e problemi di conformità
Questi sono solo alcuni dei modi in cui i dati di bassa qualità possono trasformare i vostri modelli e strumenti di IA da un vantaggio strategico a un errore potenzialmente dannoso e costoso.
Il tallone d’Achille dell’IA
Con così tanto potenziale, spesso dimentichiamo che l’IA ha i suoi limiti. Il principale ostacolo al successo dell’IA? I dati errati. Proprio come la freccia nella storia mitologica di Achille, i dati di bassa qualità rendono la vostra IA vulnerabile, distruggendo rapidamente qualsiasi valore che speravate di ottenere dai risultati dell’IA.
«L’IA è in grado di personalizzare, prevedere e agire, ma solo se alimentata da dati accurati, completi e gestiti in modo adeguato. Altrimenti, non si fa altro che amplificare gli errori.»
- Gustavo Cyrillo Amorim, CMO di Stibo Systems
Non puoi fidarti dell’IA se la addestri con dati incoerenti, duplicati, obsoleti e isolati. Quindi, prima di saltare sul carrozzone dell’IA, prenditi un po’ di tempo per mettere in ordine i tuoi dati e costruire una solida base di dati, incentrata sulla qualità e sulla governance.
Se salti questo passaggio, aspettati che:
- Che la vostra IA apprenda modelli errati, formuli previsioni errate e fornisca risultati distorti
- I modelli di IA forniranno risultati inaffidabili che porteranno a un processo decisionale inadeguato e ridurranno la fiducia nelle decisioni guidate dall’IA
- Cali di efficienza causati da una maggiore necessità di intervento umano per correggere la rotta
- Rallentamenti nelle implementazioni dell’IA e nelle attività di scalabilità causati da imprecisioni
- Il mancato superamento dei controlli di conformità, specialmente in base a normative come il GDPR o l’EU AI Act
Sembra tutto un quadro cupo e pessimistico, ma esiste una soluzione semplice: sistemare i dati. Pulirli. Eliminarne i duplicati. Gestirli. Farli uscire dai silos. Rendere la qualità dei dati una priorità. Una volta fatto questo, si avranno dati pronti per l’IA che possono aiutare a ottenere il massimo valore dai propri sforzi in questo ambito.
Ma cosa sono i dati pronti per l’IA? In parole povere, sono dati affidabili, coerenti e gestiti che consentono implementazioni efficaci dell’IA.
Dati pronti per l’IA in azione
Sapete bene quali sono i risultati dell’IA quando i dati non sono ottimali, ma cosa succede quando la vostra IA è alimentata da dati di alta qualità? Date un’occhiata:
- Aumenta l’efficienza automatizzando le attività ripetitive e utilizzando agenti di IA per fornire un’assistenza clienti eccezionale e proattiva
- Aiutano i team dedicati all’esperienza cliente (CX) a offrire interazioni personalizzate in tempo reale, fornendo accesso immediato a informazioni dettagliate e sfumate sui clienti
- Amplia la personalizzazione creando contenuti su misura e aiutando i professionisti del marketing a segmentare e rivolgersi ai clienti in modo più accurato
- Aumenta la soddisfazione e la fedeltà dei clienti fornendo approfondimenti mirati sui clienti
- Genera descrizioni dei prodotti in pochi secondi per aiutare i professionisti del marketing ad accelerare i lanci e aumentare l’efficienza
- Localizza rapidamente i contenuti per renderli accessibili a un pubblico globale, favorendo la crescita del fatturato
I casi d’uso sono praticamente illimitati se si dispone di dati puliti, gestiti e affidabili su cui basare la propria IA.
Affrontare i problemi di qualità dei dati prima che compromettano il funzionamento della tua IA
I problemi di qualità dei dati non sono qualcosa che puoi rimandare alla settimana prossima, specialmente se hai in programma di implementare l’IA in tutta la tua azienda o se la stai già utilizzando.
Ma risolvere i problemi relativi ai dati non è semplice come garantire la governance o assicurarsi che i nuovi dati siano puliti: si tratta di correggere i dati esistenti, stabilire quadri di governance per tutti i dati e garantire che qualsiasi nuovo dato in entrata sia pulito e affidabile.
Non sai da dove iniziare? Segui questa checklist:
Sebbene questa checklist rappresenti un ottimo punto di partenza, l’MDM (Management dei dati master) è il modo più efficace per garantire la qualità dei dati, fornendo dati affidabili e attendibili per alimentare le iniziative di IA.
Che cos’è la gestione dei dati master?
L’MDM centralizza, pulisce e gestisce i dati, creando un’unica fonte di verità per i dati master.
"Le organizzazioni che danno priorità ai dati affidabili non si limitano a prendere decisioni migliori. Creano le basi per un vantaggio duraturo."
- Vipin Jain, stratega IT presso Transformation Enablers
Fornisce dati di alta qualità assicurandosi che siano accurati, completi, coerenti e affidabili, condividendoli tra i sistemi aziendali per garantire la coerenza.
Questi dati affidabili vi aiutano a creare punti di contatto su misura lungo il percorso del cliente e a ottenere un maggiore ritorno sull’investimento dalle vostre campagne di marketing, offrendovi una visione completa (e accurata) dei vostri clienti.
Inoltre, poiché la gestione dei dati master risolve i problemi di qualità sia dei dati nuovi che di quelli storici, accelera il time-to-value delle tue iniziative di IA.
In che modo l’MDM aiuta l’IA a raggiungere il proprio potenziale
L’MDM fornisce all’IA le basi necessarie per offrire un valore reale: dati di alta qualità. Ma non si limita semplicemente a fornire dati affidabili. I professionisti del marketing e i responsabili della CX possono trasformare il potenziale dell’IA in risultati concreti utilizzando l’MDM in diversi modi.
- Ti fornisce dati pronti per l’IA, sufficientemente precisi per un targeting estremamente accurato, una personalizzazione mirata ed esperienze indimenticabili
- Ti aiuta a comprendere meglio i tuoi clienti fornendo una visione a 360°: la base per qualsiasi iniziativa di marketing o di CX
- Applica la governance per garantire la conformità alle normative di settore come HIPAA e GDPR, rafforzando la fiducia dei clienti (e dei team interni)
Pensate all’MDM come al carburante che alimenta la vostra IA. Senza di esso, siete bloccati, non potete andare da nessuna parte. Ma con esso? Il potenziale è illimitato.
Non è forse giunto il momento di iniziare a trarre valore reale dalla tua IA?
È innegabile che l’IA abbia il potenziale per realizzare grandi cose. E quando è alimentata da dati affidabili, potrebbe davvero diventare inarrestabile. Per ottenere quei dati di alta qualità, però, hai bisogno di una strategia e degli strumenti che la supportino — come l’MDM.
Scopri come ottenere il massimo valore dalla tua IA con l’MDM consultando il nostro ebook, “Ottieni più valore dall’IA con la gestione dei dati master: una guida per i team di marketing e CX che adottano l’IA”.
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