L’accelerazione dell’Intelligenza Artificiale sta portando le organizzazioni verso una crisi dei dati che ricorda il crollo finanziario del 2007. Così come i mutui subprime erano confezionati in pacchetti apparentemente sicuri e poi diffusi nel sistema, oggi i dati aziendali sono spesso afflitti da problemi di qualità mascherati dietro interfacce sofisticate e report accattivanti.

Il collasso finanziario fu un problema sistemico, non il risultato di un singolo errore, ma piuttosto di una serie di decisioni sbagliate che, sommandosi, hanno portato al tracollo dell’intero ecosistema. Allo stesso modo, le infrastrutture dati frammentate, prive di validazione e di una reale integrazione, rappresentano un rischio critico per le organizzazioni nell’era dell’AI.

Con il progresso dei modelli di intelligenza artificiale generativa, le aziende devono rispondere consolidando, automatizzando e proteggendo la loro intelligenza specifica. Questa dipende dalla capacità di integrare persone e dati in un unico sistema connesso e armonico. Tuttavia, proprio qui emergono le criticità più profonde.

Molte implementazioni AI si basano su fondamenta dati instabili, che necessitano di un rafforzamento significativo. I modelli di intelligenza artificiale si nutrono di grandi volumi di dati di alta qualità: se la qualità è scarsa, la performance del modello ne risente drasticamente. Il problema non è mai un singolo dataset corrotto, ma una moltitudine di questioni irrisolte che, interagendo, generano un effetto domino imprevedibile e dannoso per l’intero sistema.

Man mano che l’AI si diffonde nell’economia, le organizzazioni con architetture dati mal integrate inizieranno a mostrare crepe sempre più evidenti. Gli errori si sommeranno in modo caotico, compromettendo l’affidabilità degli insight generati dall’AI e minando la fiducia nei sistemi analitici. Nel giro di dieci anni, molte aziende potrebbero collassare sotto il peso della loro stessa disorganizzazione, perdendo rilevanza nel mare dell’intelligenza artificiale generalista e dei modelli fondativi.

Ma esiste una via d’uscita. Così come alcuni analisti previdero il crollo finanziario e si prepararono per tempo, oggi possiamo riconoscere l’imminente “crisi dei dati” e agire per mitigarne l’impatto. Le soluzioni tradizionali – data warehouse, data lakes e data mesh – hanno creato un’infrastruttura di base, ma il prossimo passo è la Total Data Connectivity: uno stato in cui tutti i dati aziendali, strutturati e non, sono perfettamente interoperabili, arricchiti da una semantica condivisa e accessibili in modo fluido tra i diversi sistemi.

Le strategie chiave per raggiungere questo obiettivo includono:

L’uso di modelli AI per risolvere il problema dell’integrazione dei dati.
L’adozione di ontologie per formalizzare la conoscenza aziendale e unificare i significati.
La creazione di un web distribuito di dati interconnessi tramite URL.

Il messaggio è chiaro: le aziende non devono sprecare tempo con progetti AI marginali, ma concentrare le energie sull’organizzazione e connessione dei dati esistenti. Soltanto così potranno prepararsi per l’AI del futuro, costruendo basi resilienti e capaci di sostenere l’evoluzione tecnologica senza cedere sotto il peso della frammentazione.

L’italiana Babelscape offre una serie di tecnologie che permettono alle organizzazioni di ristrutturare e consolidare le loro infrastrutture dati, semplificando l’integrazione e il flusso di informazioni tra vari sistemi aziendali. Il punto focale è la semantica: attraverso l’uso di ontologie, che rappresentano formalmente i concetti e le relazioni tra i dati, Babelscape consente alle organizzazioni di uniformare e condividere la conoscenza interna, migliorando la comunicazione tra dipartimenti e facilitando il lavoro collaborativo.

Inoltre, la creazione di un linguaggio comune all’interno dell’organizzazione permette di evitare confusione e incoerenze nelle interpretazioni dei dati. Questo è particolarmente utile per applicazioni di AI, che dipendono dalla qualità e dalla chiarezza dei dati su cui si basano.

Tecnologie chiave di Babelscape:

Ontology-driven Data Integration: Utilizzando ontologie personalizzate, Babelscape può facilitare l’integrazione di dati provenienti da fonti diverse, garantendo che tutte le informazioni vengano trattate con una comprensione semantica coerente. Ciò consente alle aziende di ridurre il rischio di errore nei modelli AI, migliorando la qualità delle previsioni e degli insight generati.

Sistemi di Knowledge Graph: Le soluzioni di Babelscape permettono di costruire graph di conoscenza che connettono in modo intelligente i dati, rappresentando relazioni complesse tra entità e concetti. Questi sistemi sono fondamentali per supportare le applicazioni di AI, in quanto forniscono una visione chiara delle connessioni tra i dati e consentono di trarre insight più precisi.

Total Data Connectivity: Con l’approccio di Babelscape, le organizzazioni possono raggiungere un livello di connessione dei dati che facilita l’interoperabilità tra sistemi diversi, indipendentemente dal formato o dalla fonte. Ciò è essenziale per gestire la mole crescente di dati e per fornire alle AI una base solida su cui lavorare, eliminando le problematiche legate alla frammentazione.

    I benefici per le organizzazioni italiane

    Nel contesto italiano, dove molte aziende stanno ancora cercando di digitalizzarsi o di ottimizzare i propri processi attraverso l’AI, Babelscape offre un’opportunità unica per accelerare questo processo in modo sicuro ed efficace. L’approccio semantico consente di superare una delle sfide principali legate alla qualità dei dati, migliorando l’affidabilità delle soluzioni AI e riducendo i rischi associati a decisioni errate. Inoltre, l’integrazione dei dati provenienti da fonti diverse, come ERP, CRM, social media o dispositivi IoT, diventa molto più fluida e meno costosa.

    Con il continuo aumento dei volumi di dati e la crescente centralità dell’AI in ogni settore, le aziende italiane che adotteranno soluzioni come quelle di Babelscape saranno in grado di ottenere un vantaggio competitivo significativo, costruendo una base dati più solida e resilienti. Lavorando su dati ben integrati e semanticamente coerenti, le aziende non solo garantiranno maggiore precisione nelle loro operazioni, ma riusciranno anche a posizionarsi come leader nel panorama tecnologico del futuro.

    In un mondo in cui il valore dei dati è sempre più riconosciuto come capitale strategico, poter contare su un partner tecnologico come Babelscape, che facilita la connessione e la gestione semantica dei dati, diventa fondamentale per evitare il rischio di crollare sotto il peso della disorganizzazione e per prepararsi al futuro AI.