L’entusiasmo per l’intelligenza artificiale generativa sta ridefinendo il panorama aziendale: le promesse di maggiore efficienza, innovazione rapida e contenuti e risposte basate sui dati sono reali e tangibili. Tuttavia, mentre l’attenzione si concentra spesso sulla sofisticazione degli algoritmi e sui modelli di linguaggio avanzati, la vera linea di demarcazione tra un progetto di AI di successo e uno fallimentare risiede in un elemento molto più basilare: la qualità dei dati. Se i modelli di AI generativa sono motori di altissima potenza, i dati rappresentano il carburante. Nessun motore, per quanto avanzato, può funzionare correttamente con benzina adulterata. Ignorare la qualità dei dati non è solo un rischio tecnico, ma una minaccia diretta al ritorno sull’investimento (ROI) di qualsiasi iniziativa di intelligenza artificiale.
Definire la qualità dei dati che conta nell’era dell’AI generativa
Quando si parla di qualità dei dati o Data Quality (DQ), non ci si riferisce semplicemente all’assenza di errori di battitura. Nell’ecosistema dell’AI, e in particolare per i Large Language Models (LLM), la qualità è un concetto multifattoriale, che può essere riassunto in quattro pilastri fondamentali:
- Accuratezza e completezza: i dati devono riflettere la realtà in modo preciso e non devono presentare lacune significative. Un record incompleto è spesso inutile quanto un dato errato al fine dell’addestramento di un modello.
- Coerenza e conformità: i dati devono essere uniformi in tutti i sistemi aziendali. Ad esempio, la terminologia tecnica non può variare tra manuali diversi affinché un modello generativo possa produrre risposte coerenti e standardizzate.
- Tempestività (timeliness): al momento dell’utilizzo i dati devono essere aggiornati. Un modello generativo che attinge a documentazione aziendale obsoleta fornirà risposte inaccurate e non allineate con le policy attuali, specialmente nel customer service o per la compliance.
- Rilevanza e accessibilità: i dati devono essere significativi per lo scopo specifico del modello. È inutile fornire miliardi di record se la maggior parte non ha alcuna relazione con l’output desiderato. Inoltre, devono essere facilmente accessibili e utilizzabili, superando i silos informativi.
Come impatta la qualità: il costo nascosto dei dati scadenti
Molte aziende investono milioni in piattaforme AI e specialisti di machine learning, solo per vedere i loro progetti arenarsi in una spirale di contenuti inaffidabili. Questo fallimento è quasi sempre imputabile a dati non idonei, che spesso producono:
- Modelli distorti (bias) e iniquità
I dati scadenti non sono solo imprecisi, sono spesso distorti. Se un set di dati usato per addestrare un modello di copywriting è sbilanciato o riflette linguaggi non inclusivi, il modello AI generativo replicherà e amplificherà involontariamente questi bias nella comunicazione esterna. - Inaccuratezza e inefficienze
Immaginate un Large Language Model (LLM) interno addestrato su report incompleti o istruzioni operative non standardizzate. Il modello generativo produrrà contenuti inesatti, come codici di prodotto sbagliati in un preventivo, o riassunti di contratti che omettono clausole cruciali. Lo sforzo per validare e correggere il contenuto generato annulla il beneficio in termini di efficienza promesso dall’AI.
Il caso d’uso: come i dati di qualità abilitano l’innovazione generativa in ambito documentale
Quando la qualità dei dati è considerata una componente prioritaria e viene adeguatamente curata, l’AI generativa diventa un acceleratore di business affidabile, in grado di produrre testi e automazioni di alto livello.
Un esempio eccellente è l’automazione della generazione di documentazione (es. preventivi, contratti, summary esecutivi) attraverso l’integrazione con il knowledge base aziendale:
- Coerenza del contesto: i termini specifici del settore e le clausole legali devono essere presenti nei dati di base in modo univoco e non ambiguo.
- Completezza dei metadati: i dati devono essere correttamente taggati (es. “questo è un contratto del 2024”, “questa è una procedura per il reparto X”) per garantire che l’AI recuperi solo le informazioni pertinenti e aggiornate.
Se viene costruita una base solida di dati a questi livelli– eventualità più facile quando si utilizzano strumenti di gestione e governance documentale – il modello generativo potrà sicuramente produrre un documento finale che sia non solo fluido, ma giuridicamente o tecnicamente accurato, minimizzando il bisogno di revisioni umane e riducendo il rischio di allucinazioni (risposte inventate).
Data Governance: suggerimenti per la trasformazione data-driven
La qualità dei dati non è un compito da delegare unicamente al reparto IT; è un imperativo aziendale che richiede una strategia di governance olistica, specialmente per alimentare i sistemi generativi. Ecco i nostri suggerimenti utili per chi legge:
- Istituire una data governance focalizzata sull’output
È buona prassi assegnare la responsabilità dei dati specifici (data ownership) a Business Owner e creare un Data Governance Council che definisca standard e politiche di qualità a livello aziendale, valutando l’impatto sulla generazione finale del contenuto. - Definire e monitorare gli indicatori chiave (DQ-KPIs)
Bisogna misurare la qualità, perché non è possibile gestire ciò che non è misurabile. Ad esempio, stabilire soglie di accettabilità per accuratezza e completezza, specialmente per i documenti che faranno da base all’AI (corpus di addestramento/RAG). - Investire in data cleansing e profiling
Utilizzare strumenti automatici per identificare, correggere e standardizzare i dati prima che raggiungano gli ambienti di machine learning. Questo è vitale per prevenire l’incoerenza che porta alle “allucinazioni”. - Adottare un approccio DataOps
Rendere la qualità dei dati parte integrante del ciclo di vita dello sviluppo dell’AI, trattando i dati con la stessa disciplina metodologica del codice software (test, versioning, monitoraggio continuo).
Conclusione
L’intelligenza artificiale generativa promette di trasformare il futuro del vostro business, ma solo se si basa su fondamenta solide. L’investimento nella qualità dei dati non è un costo aggiuntivo, ma un prerequisito non negoziabile per sbloccare il vero potenziale dell’AI. Solo assicurando dati puliti, coerenti e affidabili, potrete costruire modelli che forniscano un output significativo e contenuti aziendali di cui ci si possa fidare.
In Intesys adottiamo le tecnologie AI a supporto del nostro lavoro e per agevolare il business dei nostri clienti: contattaci per scoprire come possiamo aiutarti a gestire al meglio i tuoi dati aziendali
Amazing
Good
Bad
Meh
Pff
