Imprese italiane al palo nella gestione dei dati, il 74% non è in grado di adottare tecnologie di AI a causa della mancanza di programmi di data management avanzato. Il quadro emerge da un’indagine dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano e svolta per conto di Irion, azienda italiana di Enterprise Data Management.
Il problema mette in luce un altro limite: poiché la qualità dei dati è fondamentale per l’adozione dell’AI ne consegue che l’assenza di informazioni corrette, puntuali e aggiornate rende impossibile addestrate al meglio gli algoritmi così che possano fornire risultati utili, affidabili e generare valore.
Il rapporto stilato dal Politecnico di Milano fa emergere un ulteriore aspetto interessante: appena 1 impresa su 5 ha la consapevolezza che la scarsa Data Quality abbia rappresentato direttamente un costo (es: danni reputazionali, errori nella gestione di processi, inefficienze, costi di compliance).
Se è comunque evidente che il Data Management stia acquistando sempre più valore per il business, solo 2 aziende su 10 nel 2024 hanno dedicato un budget superiore di almeno il 3% a quello allocato nel 2023. Anno in cui le imprese italiane hanno investito in infrastrutture, software e servizi per la gestione e analisi dei dati ben 2,85 miliardi di euro, un aumento del 18% rispetto al 2023.
La consapevolezza dell’importanza della corretta gestione dei dati si sta comunque diffondendo: solo la metà delle attività produttive, a oggi, ha iniziato ad adottare programmi di Data Management per valorizzare i propri dati (il 38% di queste sono medie imprese, il 60% sono grandi aziende), ma il percorso è ancora lento, tanto che solo il 30% del campione esaminato ha tecnologie e processi adeguati.
E ciò nonostante vi sia la percezione chiara dell’importanza di passi in avanti tangibili così da poter cogliere le opportunità fornite dall’Intelligenza Artificiale. Sempre secondo la ricerca Irion-Politecnico, oltre il 30% delle aziende afferma che la maggiore attenzione dei media sul tema ha avuto un impatto positivo sui processi di gestione del proprio patrimonio informativo. Da tale consapevolezza sono scaturite azioni concrete per favorire la transizione verso questa nuova tecnologia, sia in fase puramente sperimentale che in fase operativa.
Ma permangono forti criticità soprattutto nella gestione ottimale dei dati. Infatti le barriere più alte per l’adozione di programmi di AI sono l’integrazione dei dati (83%), la loro pulizia e preparazione (78%) e la scarsa qualità (64%). Un altro aspetto negativo concerne la presenza di dati incompleti, spesso generata da fusioni o causata da dati analogici e addirittura processi ancora cartacei nello storico dell’impresa, che non permettono il corretto utilizzo dell’informazione.
Tuttavia se da un lato è non più rinviabile concentrarsi sull’attività di Data Management, dall’altro si pone con urgenza il tema delle competenze necessarie. Quelle per garantire la qualità dei dati sono sempre più rilevanti. Per questo, negli ultimi tre anni, circa 2 aziende su 10 hanno incrementato il numero di figure totalmente dedicate alla gestione dei dati. Quota che cresce a circa 4 su 10 quando si parla di imprese “AI-ready”.
La ricerca nel suo complesso restituisce un quadro complicato e in continuo mutamento, ma negli ultimi anni è cresciuta la consapevolezza sull’argomento anche se chi si occupa di Data Management fatica a far percepire i benefici di investimenti e processi ben strutturati per l’organizzazione in sé e per il suo business.
