La quantità di informazioni generate e gestite ogni giorno è ormai esponenziale e trascende ogni confine geografico con intensità e velocità, modellando il contesto competitivo in cui si trovano le aziende. Un fenomeno che sta ampiamente influenzando la nostra epoca, permeando ogni struttura sociale ed economica anche grazie al progresso delle nuove frontiere tecnologiche.
In un’epoca caratterizzata da questa abbondanza, in cui un Social Network può rappresentare un peso "politico" maggiore di uno Stato per la quantità di informazioni di cui può disporre, la difficoltà non è di acquisire ulteriori dati ma di sintetizzare, organizzare e analizzare quelli in possesso, traendone valore e azioni. Per questo motivo, rispetto al passato, è necessario un cambio di paradigma che sia improntato maggiormente sulla valorizzazione dei dati rispetto alla loro spasmodica acquisizione, passando dalla quantità alla qualità.
Per le organizzazioni la vera sfida all’innovazione è la capacità di orchestrare le informazioni di cui dispongono: dal mantenere, cioè, il pieno controllo dei propri processi e delle proprie decisioni, grazie all’utilizzo di tecnologie abilitanti ed emergenti per la crescita come l’Intelligenza Artificiale.
La Data Intelligence si riferisce proprio a questo, ovvero all’impiego di algoritmi di Intelligenza Artificiale e a strumenti di Machine Learning per analizzare e trasformare massicce quantità di dataset in informazioni intelligenti, in grado di orientare le scelte strategiche delle aziende e guidare i loro processi, andando oltre l’estrazione o la visualizzazione delle informazioni sui dati raccolti.
Guardando all’orizzonte di quella che è possibile definire come una Intelligenza dei Dati, si prevede che circa il 60% delle imprese Global 2000 (Forbes) introdurrà già nel 2023 nei propri modelli di business una Distributed Data Plane Architecture per abilitare nuove operazioni e processi, gestire gli algoritmi aziendali e ridurre i rischi del mercato (fonte: IDC): dalla Data Fabric al Data Mesh, vedremo piattaforme e architetture che mettono al centro la virtualizzazione dei dati, affiancandosi sempre più spesso ai modelli tradizionali.
Per Banche e Imprese significa potersi aprire a interrogativi e significati del tutto nuovi, posizionando le informazioni in modo indistinto ad ogni punto del processo di business, per alimentare i sistemi core o fornire nuovi orizzonti al loro output, plasmando la propria Data Strategy lungo tutta la catena del valore. Un elemento che colloca gli investimenti in Business Intelligence e IA in primissimo piano fra le priorità di investimento degli ultimi anni e al centro degli obiettivi di digitalizzazione del Paese.
In un mondo che cambia repentinamente, parafrasando una metafora di Platone, le organizzazioni dovrebbero comportarsi come un ciberneta (dal greco: Kibernetes, timoniere di una nave), il quale, proprio grazie alla piena consapevolezza dei suoi mezzi arriva sempre a destinazione, nonostante debba raggiungere dei compromessi, fare delle scelte, lungo il proprio percorso. Se per il ciberneta allora il governo dei fattori esogeni (i venti, le maree e le correnti) avveniva grazie all’utilizzo di strumenti come la bussola, l’astrolabio e il timone, così le aziende devono attrezzarsi per acquisire o cercare di non perdere il proprio vantaggio competitivo, che viene inevitabilmente influenzato degli intricati meccanismi globali e macroeconomici.
L’Intelligenza Artificiale si inserisce in questo contesto come una delle principali leve o strumenti che abilitano la trasformazione digitale delle imprese, ma anche della società e della nostra vita quotidiana. Un motore di progresso e futuro che parte da lontano, trasversale ad ogni settore e flessibile rispetto alle necessità delle organizzazioni, allo scopo di arrivare prima degli altri a destinazione, ottimizzare processi e costi, valorizzando contemporaneamente tutti gli aspetti ambientali, sociali e di governo aziendale. Elementi, quest'ultimi, sempre più rilevanti, dove è possibile notare che il 66% delle aziende ha avviato o ha in programma di avviare progetti in ambito AI con lo scopo primario di ridurre il proprio impatto ambientale (fonte: Poli.Mi – Osservatorio Intelligenza Artificiale Survey 2022).
Valorizzare le catene del valore significa poter agire su tutti i livelli e gli ambienti operativi. Un approccio alla logistica e ai processi che ha un unico obiettivo, quello di esaminare i dati per trarne un vantaggio competitivo, sfruttando l’AI per orientare le proprie scelte strategiche con un approccio etico focalizzato sulle persone e sulle competenze. Perché l’automatizzazione o l’ingegnerizzazione intelligente dei modelli decisionali non sia una deresponsabilizzazione verso figure “robotiche”, ma un veicolo per ridisegnare i propri processi e produrre un impatto positivo sulla vita delle persone, che siano clienti o le stesse risorse aziendali.
Dedagroup, grazie ai paradigmi computazionali e di memorizzazione offerti dal cloud e da una maggiore attenzione verso la Data Science, vuole migliorare il modo di intendere l’organizzazione e i suoi processi, estraendo valore dai dati. Dall’unione delle competenze acquisite dal Gruppo in ambito Process Optimization, Machine Learning, Visual Recognition, Natural Language Processing e Intelligent Robotic Process Automation nasce la Deda Data Platform, un ecosistema tecnologico e di know how che permette la completa governance dei dati aziendali, siano essi strutturati o non strutturati, oppure provenienti da fonti eterogenee, software di terze parti o datawarehouse, sistemi gestionali, ma anche documentali, sensoristiche e Data Lake di immagini, suoni e video. Una capacità di governo che viene declinata in base alle esigenze specifiche del business, attraverso sistemi di business intelligence per la parte operativa e strategica, oppure framework AI composti da soluzioni e app intelligenti, dinamiche e modulari.
Una piattaforma che integra, dunque, soluzioni software infrasettoriali per l’ottimizzazione e l’automazione dei processi e delle catene di valore del business su Artificial Intelligence, Business Process Management, Supply Chain Optimization, Data Governance e Data Quality. Con l’obiettivo di consentire alle aziende di creare ordine dal caos, indirizzandole lungo il loro percorso di crescita con uno sguardo alla sostenibilità e alla definizione dei criteri ESG. Due pilastri necessari su cui costruire le imprese e il business di domani.
