La ricerca Alteryx evidenzia un divario persistente tra l'entusiasmo per l'IA e la preparazione dell'infrastruttura dati aziendale. L'IA è sempre più integrata nei processi decisionali, ma analisti e dirigenti faticano a fidarsi dei dati sottostanti utilizzati da questi sistemi.

Diversi segnali rafforzano il problema:

• Il 28% delle organizzazioni dichiara una fiducia limitata o nulla nell'accuratezza e nella qualità dei propri dati.
• Molte iniziative di IA restano bloccate nella fase pilota, con meno di un progetto su quattro che arriva alla produzione.

Questi risultati suggeriscono che le aziende non sono bloccate principalmente dagli algoritmi. Sono invece limitate da dataset frammentati, governance incoerente e proprietà dei dati poco chiara.

Senza input affidabili, anche i modelli più avanzati producono risultati che gli analisti devono verificare costantemente. Il report rivela che gli analisti dedicano ore ogni settimana a validare e correggere gli output generati dall'IA per potersi fidare delle decisioni aziendali.

Perché la qualità e la governance dei dati rallentano l'adozione dell'IA

La scarsa qualità dei dati crea problemi a cascata per le iniziative di IA.

I dataset aziendali soffrono spesso di problemi strutturali:

• Dati sparsi tra più sistemi e compartimenti stagni
• Definizioni incoerenti o mancanza di contesto aziendale
• Governance debole o proprietà poco chiara
• Limitata verificabilità e ripetibilità nei flussi di analisi

Quando questi problemi esistono, i sistemi di IA possono comunque generare previsioni, ma le organizzazioni esitano a farvi affidamento. La fiducia diventa il fattore limitante.

La ricerca mostra costantemente che dati di alta qualità, accessibili e ben governati sono il requisito più importante per far sì che l'IA raggiunga il suo potenziale, citato da quasi la metà dei dirigenti come fattore chiave per l'adozione dell'IA.

Questo spiega perché molti progetti pilota di IA non riescono a trasformarsi in sistemi operativi. Le aziende sperimentano con i modelli prima di costruire la solida base di dati di cui quei modelli hanno bisogno.

Perché gli analisti vogliono la logica dell'IA più vicina al business

Uno dei risultati più interessanti della ricerca Alteryx è di natura organizzativa: il 65% degli analisti ritiene che l'IA funzioni meglio quando la logica è gestita a livello di business.

Questo riflette un cambiamento nel modo in cui le aziende pensano alla governance dell'analisi.

Invece di uno sviluppo dell'IA completamente centralizzato nei reparti IT, gli analisti supportano sempre più una struttura ibrida:

• L'IT gestisce infrastruttura, sicurezza e framework di governance
• I team di business gestiscono la logica e i flussi di lavoro legati alle decisioni operative reali

Il ragionamento è pratico. I team di business capiscono il significato dei dati e le decisioni che supportano, mentre l'IT garantisce che la piattaforma rimanga sicura, scalabile e governata.

Piattaforme e modelli di governance che consentono questa divisione delle responsabilità possono ridurre i colli di bottiglia e accelerare l'implementazione dell'IA senza sacrificare la supervisione.

La lezione più grande: la maturità dell'IA inizia con la maturità dei dati

Considerati insieme, i risultati della ricerca suggeriscono uno schema chiaro nell'adozione dell'IA aziendale. Le organizzazioni spesso cercano di far avanzare le proprie capacità di IA più velocemente di quanto la loro infrastruttura dati possa supportare.

Ma i sistemi di IA di successo dipendono da diversi prerequisiti:

• Dataset affidabili e di alta qualità
• Governance e lineage coerenti
• Chiara proprietà aziendale della logica analitica
• Flussi di lavoro ripetibili che producono risultati verificabili

Senza queste fondamenta, gli output dell'IA diventano difficili da fidare e l'adozione si blocca.

Il messaggio per le aziende è chiaro: investire solo nei modelli di IA non risolverà il problema. Ciò che conta di più è costruire i sistemi che rendono i dati affidabili, comprensibili e utilizzabili in tutta l'organizzazione.

Mentre le aziende passano dalla sperimentazione all'implementazione reale, il vantaggio competitivo potrebbe derivare meno da algoritmi migliori e più da una migliore disciplina dei dati.

Il modello emergente per l'IA aziendale

I risultati di Alteryx indicano un futuro in cui le iniziative di IA di successo combinano tre elementi:

1. Solide fondamenta di dati con dataset affidabili e ben governati
2. Supervisione umana e responsabilità per le decisioni guidate dall'IA
3. Proprietà distribuita della logica di business, con l'IT che fornisce infrastruttura e governance

Quando questi elementi si allineano, i sistemi di IA possono superare la fase pilota e diventare strumenti operativi integrati nei processi aziendali quotidiani.

Fino ad allora, molte organizzazioni continueranno a scoprire la stessa lezione: la parte più difficile dell'IA non è costruire il modello, ma preparare i dati.

La ricerca Alteryx evidenzia un divario persistente tra l'entusiasmo per l'IA e la preparazione dell'infrastruttura dati aziendale. L'IA è sempre più integrata nei processi decisionali, ma analisti e dirigenti faticano a fidarsi dei dati sottostanti utilizzati da questi sistemi.

Diversi segnali rafforzano il problema:

• Il 28% delle organizzazioni dichiara una fiducia limitata o nulla nell'accuratezza e nella qualità dei propri dati.
• Molte iniziative di IA restano bloccate nella fase pilota, con meno di un progetto su quattro che arriva alla produzione.

Questi risultati suggeriscono che le aziende non sono bloccate principalmente dagli algoritmi. Sono invece limitate da dataset frammentati, governance incoerente e proprietà dei dati poco chiara.

Senza input affidabili, anche i modelli più avanzati producono risultati che gli analisti devono verificare costantemente. Il report rivela che gli analisti dedicano ore ogni settimana a validare e correggere gli output generati dall'IA per potersi fidare delle decisioni aziendali.

Perché la qualità e la governance dei dati rallentano l'adozione dell'IA

La scarsa qualità dei dati crea problemi a cascata per le iniziative di IA.

I dataset aziendali soffrono spesso di problemi strutturali:

• Dati sparsi tra più sistemi e compartimenti stagni
• Definizioni incoerenti o mancanza di contesto aziendale
• Governance debole o proprietà poco chiara
• Limitata verificabilità e ripetibilità nei flussi di analisi

Quando questi problemi esistono, i sistemi di IA possono comunque generare previsioni, ma le organizzazioni esitano a farvi affidamento. La fiducia diventa il fattore limitante.

La ricerca mostra costantemente che dati di alta qualità, accessibili e ben governati sono il requisito più importante per far sì che l'IA raggiunga il suo potenziale, citato da quasi la metà dei dirigenti come fattore chiave per l'adozione dell'IA.

Questo spiega perché molti progetti pilota di IA non riescono a trasformarsi in sistemi operativi. Le aziende sperimentano con i modelli prima di costruire la solida base di dati di cui quei modelli hanno bisogno.

Perché gli analisti vogliono la logica dell'IA più vicina al business

Uno dei risultati più interessanti della ricerca Alteryx è di natura organizzativa: il 65% degli analisti ritiene che l'IA funzioni meglio quando la logica è gestita a livello di business.

Questo riflette un cambiamento nel modo in cui le aziende pensano alla governance dell'analisi.

Invece di uno sviluppo dell'IA completamente centralizzato nei reparti IT, gli analisti supportano sempre più una struttura ibrida:

• L'IT gestisce infrastruttura, sicurezza e framework di governance
• I team di business gestiscono la logica e i flussi di lavoro legati alle decisioni operative reali

Il ragionamento è pratico. I team di business capiscono il significato dei dati e le decisioni che supportano, mentre l'IT garantisce che la piattaforma rimanga sicura, scalabile e governata.

Piattaforme e modelli di governance che consentono questa divisione delle responsabilità possono ridurre i colli di bottiglia e accelerare l'implementazione dell'IA senza sacrificare la supervisione.

La lezione più grande: la maturità dell'IA inizia con la maturità dei dati

Considerati insieme, i risultati della ricerca suggeriscono uno schema chiaro nell'adozione dell'IA aziendale. Le organizzazioni spesso cercano di far avanzare le proprie capacità di IA più velocemente di quanto la loro infrastruttura dati possa supportare.

Ma i sistemi di IA di successo dipendono da diversi prerequisiti:

• Dataset affidabili e di alta qualità
• Governance e lineage coerenti
• Chiara proprietà aziendale della logica analitica
• Flussi di lavoro ripetibili che producono risultati verificabili

Senza queste fondamenta, gli output dell'IA diventano difficili da fidare e l'adozione si blocca.

Il messaggio per le aziende è chiaro: investire solo nei modelli di IA non risolverà il problema. Ciò che conta di più è costruire i sistemi che rendono i dati affidabili, comprensibili e utilizzabili in tutta l'organizzazione.

Mentre le aziende passano dalla sperimentazione all'implementazione reale, il vantaggio competitivo potrebbe derivare meno da algoritmi migliori e più da una migliore disciplina dei dati.

Il modello emergente per l'IA aziendale

I risultati di Alteryx indicano un futuro in cui le iniziative di IA di successo combinano tre elementi:

1. Solide fondamenta di dati con dataset affidabili e ben governati
2. Supervisione umana e responsabilità per le decisioni guidate dall'IA
3. Proprietà distribuita della logica di business, con l'IT che fornisce infrastruttura e governance

Quando questi elementi si allineano, i sistemi di IA possono superare la fase pilota e diventare strumenti operativi integrati nei processi aziendali quotidiani.

Fino ad allora, molte organizzazioni continueranno a scoprire la stessa lezione: la parte più difficile dell'IA non è costruire il modello, ma preparare i dati.