AI Data Readiness: come preparare i vostri dati per progetti AI di successo

Negli ultimi anni, l’AI è entrata a gamba tesa nelle nostre vite con un potere sempre più trasformativo, con la promessa di portare innovazione e processi decisionali più semplici, favorendo quindi nuove possibilità e consentendo di risparmiare molto tempo.

Tuttavia, mentre molte aziende ritengono di dover sfruttare sempre di più l’AI per aumentare la produttività e ridurre i costi, sono sorte progressivamente alcune incertezze e preoccupazioni sulla prontezza dei propri asset di dati. L’impatto negativo sulla crescita e sulla solidità delle aziende, potenzialmente arrecato dalla paura di fallire, ha portato all’abbandono di molti progetti basati sull’AI.

In generale, l’AI è una realtà ampia e multicolore che porta con sé diverse opportunità e sfide a seconda del caso d’uso e del contesto. Pensatela come un tessuto intricato che potete adattare e personalizzare in base alle vostre esigenze. Uno dei fili che intreccia questo tessuto sono i dati. Sfortunatamente, quando i tessuti non sono sufficientemente flessibili, finiscono per strapparsi. Allo stesso modo, dati non strutturati e frammentati potrebbero compromettere l’intero paradigma dell’intelligenza artificiale.

Pertanto, il vero potenziale di qualsiasi iniziativa basata sull’AI non risiede solo nella qualità, ma anche nella preparazione dei dati su cui si basa. Questo requisito fondamentale dà origine al concetto di AI Data Readiness, che si riferisce allo stato in cui i dati sono adeguatamente strutturati, contestualizzati, accurati, gestiti e accessibili per alimentare efficacemente modelli e applicazioni di intelligenza artificiale.

Questo articolo approfondirà i requisiti fondamentali dei dati affinché siano pronti per l’AI: dovrebbero essere allineati ai casi d’uso, essere costantemente qualificati e dimostrare una governance appropriata e contestualizzata. 

Scoprite come sfruttare una Developer Platform Foundation e la sua natura centralizzata e olistica per integrare diverse fonti di dati in un formato unificato e gestire con successo dati pronti per l’intelligenza artificiale per tutti i vostri progetti.

Oltre la fiducia negli algoritmi: costruire una base di dati affidabili

Preparare i dati per iniziative basate sull’AI rappresenta una sfida significativa per molte aziende. Spesso, i team devono far fronte a pratiche di gestione dei dati eccessivamente lente, strutturate e rigide. Inoltre, le aziende si affidano a data scientist senza strategie consolidate per la preparazione dei dati.

Tuttavia, per garantire un’implementazione di successo dell’intelligenza artificiale, è fondamentale andare oltre le definizioni più soggettive sulla qualità dei dati. Infatti, nonostante sia importante avere a disposizione dati di qualità, verosimilmente non si tratta di un prerequisito per preparare i dati per l’AI e rappresenta solo un tassello del puzzle.

I dati devono avere un senso

Molti credono che algoritmi di intelligenza artificiale avanzati possano correggere senza problemi dati imperfetti, ma si tratta di un pericoloso equivoco. Il reale successo di un progetto basato su AI dipende da una solida base di dati ben preparati e allineati.

Pensiamo alla cucina: anche lo chef più esperto non può affidarsi esclusivamente a ingredienti di qualità per creare piatti straordinari: è necessario preparare e impostare correttamente la linea prima di cucinare e servire. Allo stesso modo, affidarsi ciecamente alla potenza degli algoritmi per risolvere i problemi relativi ai dati è come cercare di preparare una torta con ingredienti non pronti o selezionati a caso: il risultato sarà inevitabilmente scadente.

Pertanto, avere dei dati sufficientemente buoni non basterà per l’intelligenza artificiale. I dati devono essere meticolosamente allineati, ovvero facilmente accessibili, strutturati in modo coerente e con una semantica chiara e inequivocabile. Questo allineamento richiede anche accuratezza, annotazioni appropriate, etichettatura (labeling) coerente e una discendenza (lineage) trasparente per mantenere una comprensione completa delle origini e delle trasformazioni dei dati. Quando i dati sono allineati, l’intelligenza artificiale può comprenderli e utilizzarli efficacemente, producendo risultati più affidabili e degni di fiducia.

Dando priorità a chiarezza e struttura, costruiamo solide fondamenta per l’AI, garantendo che le informazioni che genera siano accurate e affidabili.

In sostanza, per ottenere dati veramente pronti per l’AI, sarebbe opportuno passare da un approccio incentrato sul codice a un approccio basato sui dati, dando priorità all’arricchimento e al miglioramento dei dati di addestramento e di input rispetto alla sola messa a punto degli algoritmi. Non si tratta solo di dati puliti, ma di creare un ecosistema di dati ricco, diversificato e ben preparato. Ciò richiede strategie come la generazione di dati sintetici e piattaforme di arricchimento dei dati che alimentano più facilmente soluzioni di AI efficaci. Poiché il bias è un problema di fatto, volume e varietà sono altrettanto importanti, poiché gli algoritmi da soli sono insufficienti senza set di dati solidi e verificati.

Preservare l’imparzialità dell’AI: il ruolo del contesto

Per quanto riguarda l’AI, il contesto è di fondamentale importanza. La premessa di base è che, mentre i sistemi di intelligenza artificiale sviluppano dati e risposte a partire da informazioni granulari, l’intuizione umana integra tali dati con la conoscenza esperienziale.

Ma la consapevolezza contestuale non è solo un potenziamento per l’AI: è un requisito fondamentale per una preparazione e una prontezza dei dati etica ed efficace. Mentre i dati grezzi forniscono gli elementi costitutivi, il contesto e lo scopo li infondono di significato, trasformandoli da una raccolta di fatti in informazioni processabili. 

Nello stesso modo in cui una persona capisce – in base alle informazioni fornite – la differenza tra una “borsa” intesa come riunione di mediatori per il commercio, e la borsa intesa come contenitore portaoggetti, i modelli di intelligenza artificiale necessitano di una comprensione contestuale per evitare risultati distorti o irrilevanti. I modelli di AI possono restituire informazioni personalizzate e preziose per voi, purché si basino su un vocabolario specifico, siti web e altre fonti pertinenti.

In sostanza, per essere realmente pronti per essere somministrati all’AI, i dati raccolti devono essere modellati per casi d’uso specifici. Bisogna quindi allineare tutti gli elementi di dati provenienti da diverse fonti con gli obiettivi dell’AI, garantendone l’accessibilità, l’interoperabilità e la conformità.

Ciò significa anche soddisfare proattivamente i requisiti di governance per mitigare i rischi legali ed etici. Quando i dati sono governati contestualmente, ovvero quando rispettano regole rigorose, è molto più facile garantire la conformità alle normative e documentare accuratamente ogni fase del ciclo di vita dei dati. 

Di conseguenza, i team dovrebbero essere formati sull’uso responsabile dell’AI e stabilire chiare linee di responsabilità per i dati e le decisioni prese dall’AI. È fondamentale avere la consapevolezza di come l’intelligenza artificiale utilizza i dati e di chi ne è responsabile, perché così si crea un quadro trasparente ed etico in cui operare.

Quindi, il contesto funge da ponte che collega dati grezzi e applicazioni di AI significative e imparziali, garantendo che sistemi intelligenti operino in un quadro di trasparenza e responsabilità etica. Questo approccio non si limita a evitare errori, ma si concentra sulla costruzione di sistemi di AI che riflettano la realtà complessa per cui sono progettati.

Miglioramento continuo: controlli di qualità, adattamento ed evoluzione

Preparare i dati per l’intelligenza artificiale non è un impegno che si esaurisce in una sola volta. È un processo dinamico e iterativo che richiede un approccio olistico, basato anche sulla qualificazione continua. Molte aziende si trovano in difficoltà e si affidano a metodi improvvisati e valutazioni di qualità soggettive.

Al contrario, qualificare i dati è fondamentale per garantire che siano all’altezza dei requisiti di AI prefissati. Questo implica una valutazione, una validazione e un monitoraggio costanti per garantire che i dati rimangano accurati, pertinenti e utili nel tempo. 

Pertanto, l’osservazione attiva delle interazioni dell’AI con i dati consente l’identificazione e la correzione dei problemi, prevenendo data drift e garantendo risultati affidabili. Test e verifiche rigorosi creano affidabilità e fiducia, mentre il monitoraggio del consumo e delle prestazioni dei dati consente miglioramenti proattivi della qualità. Inoltre, la creazione di pipeline di dati solide e l’integrazione attenta di DataOps e osservabilità dei dati sono essenziali per mantenere l’integrità dei dati e adattarsi ad esigenze in continua evoluzione.

Infine, la crescente popolarità di strumenti di intelligenza artificiale come assistenti e agenti, abbinata a piattaforme no-code, sta semplificando la preparazione dei dati e aumentando l’efficienza. Se queste funzionalità potenziate dall’intelligenza artificiale vengono costantemente alimentate con metadati attivi per trasformare repository passivi e statici in informazioni dinamiche, attive e intelligenti, la produzione di set di dati facilmente scalabili e orchestrabili, pronti per l’AI, diventerà più fattibile, portando a un’automazione e un miglioramento costanti.

Una soluzione completa per preparare e gestire i vostri dati

Mia-Platform, riconosciuta come la prima AI-Native Developer Platform Foundation al mondo, offre una vasta gamma di funzionalità in questo ambito. Il suo strumento Data Fabric può gestire diverse fonti di dati, rilevanti per l’elaborazione di dati non strutturati, e si integra perfettamente con le tecnologie che supportano i modelli LLM, anche on-prem.

La piattaforma offre un assistente AI (Companion) chiamato Mia-Assistant, che supporta gli sviluppatori in diverse attività come l’onboarding, la padronanza delle funzionalità, il debug e la documentazione. La piattaforma supporta anche le pipeline di dati attraverso la sua soluzione Fast Data, che consente anche la creazione di Single Views all’interno di un Digital Integration Hub. 

Inoltre, Mia-Platform include funzionalità che propendono alla data augmentation integrando modelli di AI e fornendo un modello AI RAG (Retrieval Augmented Generation) per lo sviluppo rapido di applicazioni AI.

La piattaforma supporta anche la preparazione dei metadati per le applicazioni di AI grazie al suo Data Catalog, che consente di raccogliere e arricchire i metadati relativi ai propri asset di dati. Ad esempio, è possibile definire proprietà personalizzate per un set di dati, come la cronologia degli acquisti dei clienti, per indicarne l’idoneità e le caratteristiche principali per un motore di raccomandazione.

Il Data Catalog traccia l’origine e il flusso dei dati attraverso i sistemi con Data Lineage, offrendo informazioni cruciali sul contesto e sulle trasformazioni dei dati, un aspetto fondamentale per le applicazioni di intelligenza artificiale che richiedono fonti di dati affidabili.

Tutto questo è gestito e orchestrato attraverso il solido Control Plane di Mia-Platform, che garantisce una preparazione dei metadati coerente per tutti i vostri progetti AI. Il risultato è una semplificazione dell’individuazione e della comprensione dei dati rilevanti per i casi d’uso da parte dell’AI. Il Companion AI fornisce ulteriore supporto consentendo l’individuazione e la gestione conversazionale di questi metadati.

Conclusione

Il percorso verso la creazione di progetti di intelligenza artificiale pronti all’uso è spesso ostacolato dalla persistente sfida di gestire dati di alta qualità ma soprattutto adatti e pronti all’AI.

In un mondo guidato da enormi flussi di dati, in cui le organizzazioni di tutti i settori si confrontano spesso con varie problematiche legate ai dati, l’AI ha amplificato l’urgenza di unificare i dati e migliorarne la qualità, trasformandoli in una vera e propria risorsa strategica.

Tuttavia, molte aziende stanno ancora gettando le basi, impegnandosi a implementare una governance dei dati efficace, stabilire terminologie coerenti e abbattere i silos di dati.

Per sfruttare appieno il potenziale dell’AI, la gestione dei dati deve evolversi, adottando un approccio data-first e strategie continue, connesse, curate e contestuali. Questa evoluzione si estende dalla gestione di base dei dati a tecniche avanzate come labelling, generazione di dati sintetici, mitigazione dei bias e prompt engineering.

La creazione di una base dati olistica e pronta per l’intelligenza artificiale richiede un allineamento efficace dei dati, la garanzia di una governance contestuale e l’impegno per una qualificazione continua.

In definitiva, per fare in modo che i dati siano realmente pronti per l’intelligenza artificiale è necessario creare una relazione simbiotica tra dati, tecnologia e competenze umane, assicurandosi che i dati costituiscano una base solida e affidabile per le capacità trasformative dell’AI.