Qualità e gestione dei dati sono due elementi fondamentali per il successo di qualsiasi progetto di intelligenza artificiale. Senza una solida strategia di data management, anche i migliori algoritmi falliscono. Ma occorre un approccio strutturato per evitare errori che potrebbero compromettere l’intero risultato. Cerchiamo di capire cosa significa governare i dati per l’AI.
È uno degli assiomi più ripetuti degli ultimi due anni. Per Machine Learning e Intelligenza Artificiale servono dati.
E servono dati buoni. Oggi più che mai.
Oggi che l’intelligenza artificiale è sempre più centrale nei processi decisionali e operativi delle imprese.
Il vero punto, sul quale poco ci si ferma a riflettere è che la disponibilità di dati non è più un problema. Il vero nodo è la loro qualità.
Algoritmi di machine learning, modelli predittivi e sistemi autonomi hanno bisogno di informazioni affidabili, coerenti, aggiornate.
Eppure, dopo tanti anni nei quali si è parlato delle necessità di creare una vera e propria cultura del dato nelle imprese, ancora oggi molte aziende si trovano a lavorare con dati frammentati, conservati in silos, non normalizzati e spesso privi di una chiara governance.
Questo disordine informativo non solo compromette l’efficacia dei modelli, ma può anche generare decisioni errate, inefficienze e gravi ricadute economiche.
Secondo alcuni economisti, può costare fino al 25% del potenziale fatturato aziendale: Harvard Business Review stima perdite complessive di 3,1 trilioni di dollari l’anno a livello globale, mentre Gartner ha calcolato che ogni organizzazione subisce in media un danno economico pari a 15 milioni di dollari all’anno a causa di dati errati o incompleti.
Ancora più allarmante è il fatto che il 60% delle aziende non ha alcuna visibilità su questi costi, perché non monitora l’impatto effettivo dei dati di bassa qualità.
Appare dunque evidente che una strategia solida di data management rappresenti oggi uno dei prerequisiti fondamentali per ogni progetto di intelligenza artificiale.
Con un punto di attenzione importante: non stiamo parlando di una attività tecnica da affidare all’IT, ma di una leva strategica che impatta direttamente su competitività, innovazione e sostenibilità e che quindi richiede un approccio altrettanto strategico.
Per affrontare questa complessità, emerge il bisogno di un modello chiaro che guidi le imprese nella gestione dei dati in funzione dell’AI. Alcuni ricercatori della Berkeley University hanno, ad esempio, sviluppato un Data Quality Funnel Model, un modello che nasce proprio con questo obiettivo: fornire un framework che permetta di trasformare dati grezzi e disomogenei in asset informativi di valore, pronti per essere utilizzati in applicazioni avanzate.
Il modello, ma ve ne sono altri simili cui poter fare riferimento, si sviluppa in fasi, ciascuna delle quali rappresenta un passaggio fondamentale per la preparazione dei dati:
A fianco di questi passaggi, tutto sommato ben conosciuti per chi in questi anni si è occupato di qualità del dato, si sviluppano strumenti e pratiche più recenti come il Data-as-a-Service (DaaS), che consente di accedere a dati qualificati senza conoscerne l’origine, grazie a meccanismi automatici di verifica e aggiornamento, o ancora l’uso di dati sintetici, importanti laddove sia importante e necessario proteggere la privacy e utili per aumentare la scalabilità nei test o colmare lacune informative.
Che sia il Data Quality Funnel Model o un altro modello di gestione dei dati, il suo valore non è solo operativo. Tutti sono la dimostrazione chiara ed ineccepibile di come l’innovazione tecnologica debba essere accompagnata da un cambiamento culturale. Solo unendo strumenti avanzati, responsabilità condivise e visione strategica è possibile costruire una base dati affidabile su cui far crescere sistemi di intelligenza artificiale robusti, trasparenti e sicuri.
Nonostante la crescente attenzione al tema, la gestione dei dati continua a essere ostacolata da errori ricorrenti che compromettono la qualità e l’affidabilità delle informazioni. Uno dei più diffusi è la sottovalutazione dell’impatto economico della cattiva qualità dei dati: spesso, in assenza di una misurazione puntuale dei costi diretti e indiretti, il problema rimane nascosto fino a quando non si traduce in errori strategici o operativi. A questo si aggiunge la scarsa attenzione alla documentazione e alla tracciabilità: senza metadati strutturati e una gestione accurata delle versioni, diventa difficile risalire all’origine dei dati o aggiornare correttamente i modelli utilizzati.
Un altro limite frequente è l’utilizzo di dataset parziali o distorti, una criticità particolarmente grave nei progetti di machine learning, dove informazioni errate possono introdurre bias significativi e generare risultati poco attendibili o discriminatori. A livello organizzativo, è rischioso concentrare la responsabilità del data management in un unico team tecnico: la gestione dei dati richiede un approccio condiviso, con il coinvolgimento trasversale di diverse funzioni aziendali. Infine, troppo spesso si trascura la fase post-deployment. La qualità dei dati non si esaurisce nella fase di training dei modelli, ma va monitorata anche in produzione, per rilevare tempestivamente eventuali anomalie, deviazioni nei comportamenti o fenomeni di data drift.
Una strategia solida di data management deve poggiare su tre pilastri: tecnologia, governance e cultura.
La qualità dei dati non è soltanto un tema di efficienza o accuratezza. È la base per costruire sistemi di AI responsabile, che siano trasparenti, equi, sicuri. Tecnologie come l’Explainable AI (XAI) permettono di comprendere e comunicare i meccanismi alla base delle decisioni algoritmiche. Tuttavia, senza dati ben gestiti, nemmeno i migliori strumenti di spiegabilità possono essere efficaci.
Anche la fiducia nei confronti dell’intelligenza artificiale dipende in larga parte dalla qualità dei dati su cui è costruita. Se i dati sono incompleti o distorti, l’AI rischia di produrre risultati inaffidabili, con impatti negativi su privacy, equità e reputazione.
I modelli operativi non bastano: servono anche modelli di responsabilità. Anticipare i problemi alla fonte, lavorare su dataset puliti e ben documentati, definire ruoli chiari nella gestione e nel controllo dell’AI: tutto ciò contribuisce a costruire un rapporto di fiducia tra persone, tecnologie e processi.
Cinque passaggi per preparare i dati per l’AI
Se dunque la qualità dei dati non è negoziabile quando si parla di intelligenza artificiale, ogni azienda che intende integrare l’AI nei propri processi deve dedicare tempo e risorse alla preparazione dei dati, seguendo alcuni passaggi fondamentali.
Li abbiamo sintetizzati in cinque step chiave.
Il primo è la raccolta dei dati, che implica l’identificazione e l’acquisizione di fonti informative rilevanti, eterogenee e rappresentative degli scenari d’uso. È essenziale verificare la completezza e la qualità iniziale delle informazioni, mappare i formati e distinguere tra dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati.
Segue la pulizia dei dati, una fase cruciale per rimuovere errori, duplicati e valori mancanti, oltre a standardizzare formati, gestire gli outlier e ridurre il “rumore” che potrebbe compromettere l’apprendimento del modello.
Il terzo passaggio è la labeling dei dati, ovvero la loro etichettatura e categorizzazione per rendere possibile l’apprendimento supervisionato. Questa fase include anche la normalizzazione, la standardizzazione e l’uniformazione dei dati provenienti da fonti diverse, in modo da fornire agli algoritmi una base strutturata e comprensibile.
Si passa poi alla trasformazione e all’engineering delle feature, che consistono nell’estrazione e nella creazione di variabili significative. Attraverso tecniche come l’encoding, la scalatura e la riduzione dimensionale, i dati grezzi vengono convertiti in una forma adatta all’addestramento degli algoritmi.
Infine, è indispensabile suddividere i dati in set di training, validazione e test, per garantire che il modello venga addestrato in modo efficace, ottimizzato correttamente e valutato in condizioni realistiche. Una suddivisione ben bilanciata consente di controllare fenomeni come l’overfitting e di misurare l’effettiva capacità del modello di generalizzare su nuovi dati.
Affrontare il tema della data quality in autonomia può rivelarsi complesso, soprattutto quando i dati provengono da fonti eterogenee, crescono in volume e velocità, o devono essere preparati per applicazioni avanzate di intelligenza artificiale. Per questo motivo, affidarsi a un partner esperto può fare la differenza. Un partner qualificato è in grado di guidare le aziende nella definizione delle policy di governance, nella scelta delle tecnologie più adatte, nell’implementazione di processi di pulizia, integrazione e trasformazione dei dati. In questo contesto, Impresoft 4ard si propone come un alleato strategico, capace di coniugare competenze tecniche, conoscenza dei processi aziendali e visione a lungo termine. Grazie a un approccio consulenziale e integrato, Impresoft 4ward supporta le imprese nel costruire una solida cultura del dato e nel mettere in sicurezza l’intero ciclo di vita dell’informazione, trasformando la data quality in un vero vantaggio competitivo.