Come l’automazione e l’AI stanno ridefinendo la gestione dei dati aziendali?

Le imprese italiane riconoscono la centralità del dato come vettore di crescita e competitività. L’impiego di soluzioni di intelligenza artificiale (AI) rappresenta la chiave per sfruttare un patrimonio di conoscenze che si forma ogni giorno nei vari settori dell’organizzazione. Secondo i dati dell’Osservatorio Artificial Intelligence sul mercato 2023, le soluzioni di Data exploration & Prediction, Decision support & Optimization systems rappresentano il 29% del mercato dell’Intelligenza Artificiale nazionale, riflettendo l’importanza degli strumenti che analizzano ed estraggono informazioni. Sistemi di interpretazione del linguaggio (Text Analysis, Classification & Conversation Systems) costituiscono il 27%, mentre i tool di recommendation, ossia gli algoritmi che suggeriscono contenuti ai clienti, rappresentano il 22%. Il mercato dell’AI in Italia valeva complessivamente 760 milioni di euro nel 2023.

La necessità di un approccio creativo all’AI emerge chiaramente: non è sufficiente avere una conoscenza superficiale del problema, ma è necessario andare a fondo per trovare soluzioni innovative e personalizzate. Un esempio significativo è rappresentato dalla manutenzione predittiva, dove l’analisi dei dati operativi ottimali dei sistemi permette di prevedere guasti con largo anticipo, migliorando l’efficienza e riducendo i tempi di inattività.

Automazione e AI: il futuro del lavoro

L’automazione supportata dall’intelligenza artificiale sta cambiando in modo profondo il panorama lavorativo. Da processi aziendali ottimizzati a settori interamente ridefiniti, l’AI può rivoluzionare non solo le operazioni delle aziende, ma anche il ruolo dei dipendenti. Mentre alcune professioni scompariranno, altre si trasformeranno e nuove opportunità si apriranno.

Automazione nei settori tradizionali come logistica, manifattura e agricoltura sta migliorando l’efficienza e riducendo i costi. Veicoli autonomi alimentati da AI, robot autonomi nei magazzini e sistemi di automazione industriale avanzata sono già realtà in molte parti del mondo. La manutenzione predittiva, tramite l’analisi dei dati di funzionamento delle macchine, consente di individuare possibili guasti in anticipo, riducendo tempi morti e costi di manutenzione.

L’AI sta anche rivoluzionando il settore manifatturiero, con robot guidati dall’intelligenza artificiale che eseguono operazioni complesse con una precisione che supera quella umana. Le fabbriche intelligenti utilizzano sensori IoT avanzati e applicazioni di AI per monitorare continuamente e migliorare i processi di produzione.

Process automation e gestione dati: nuova efficienza con l’AI

Una radicale trasformazione digitale ha conseguenze pervasive su tutta l’organizzazione aziendale, iniziando dal modo in cui informazioni e dati vengono raccolti, archiviati e gestiti. La gestione delle informazioni è una funzione critica: l’ottimizzazione tramite l’ automazione dei processi non solo garantisce maggiore efficienza, ma può trasformare radicalmente i flussi operativi, aumentando la produttività sia individualmente che collettivamente.

Strategia future-proof per la gestione di dati e informazioni è fondamentale. Unendo sistemi di stampa innovativi e soluzioni avanzate di gestione documentale, si possono modernizzare i processi aziendali e sostenere la trasformazione digitale. Grazie al miglioramento della gestione di dati e informazioni, i dati possono essere integrati nei workflow digitali ed essere usati come strumenti indispensabili per la condivisione, la collaborazione da remoto e le interazioni con i clienti.

La suite Requiro di Archiva, nella sua versione recentemente aggiornata, mette a disposizione strumenti all’avanguardia per la gestione dei dati, garantendo che le informazioni siano concentrate, facilmente reperibili e protette. La robotica avanzata e l’intelligenza artificiale consentono di automatizzare processi complessi, riducendo tempi e risorse necessari e minimizzando gli errori umani.

AI: i dati, la loro qualità e le opportunità mancate

Se l’intelligenza artificiale è riconosciuta quale leva competitiva per il business futuro delle aziende, è altrettanto vero che i dati sono fondamentali per permettere la corretta implementazione dell’AI. Una cattiva qualità o una difficile integrazione dei dati possono compromettere l’obiettivo di estrarne valore. Le imprese devono dunque impegnarsi per non perdere occasioni di crescita o, peggio, prendere decisioni basate su informazioni inaffidabili.

La qualità dei dati è cruciale per il successo dell’AI. Secondo una ricerca realizzata da Irion in collaborazione con l’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano, circa tre aziende su quattro non sono pronte a implementare tecnologie di AI a causa della mancanza di programmi avanzati di Data Management. La ricerca evidenzia come la qualità dei dati sia essenziale e come solo grazie a informazioni corrette sia possibile istruire gli algoritmi in modo che producano risultati utili, affidabili e di valore.

Gartner stima che la scarsa qualità dei dati rappresenti un costo medio di 10,8 milioni di dollari all’anno per organizzazione. La perdita deriva generalmente dall’inefficiente utilizzo di risorse per la pulizia e correzione dei dati, nonché da analisi inaccurati che causano decisioni sbagliate e opportunità mancate a causa di insight non attendibili. Solo una realtà su cinque è cosciente che la scarsa qualità del dato comporta un costo significativo per l’azienda.

Bullet Executive Summary

L’automazione e l’intelligenza artificiale stanno rivoluzionando la gestione dei dati e il mondo del lavoro, offrendo vantaggi significativi ma anche sfide importanti. La qualità dei dati è fondamentale per il successo dell’AI, e le aziende devono investire in programmi di Data Management per ottenere risultati affidabili e di valore. La manutenzione predittiva, l’automazione dei processi e l’adozione di soluzioni AI avanzate possono migliorare l’efficienza e ridurre i costi, ma richiedono un approccio strategico e una gestione attenta delle risorse.

Concetto base di automazione: L’automazione migliora l’efficienza operativa riducendo i tempi di inattività e i costi di manutenzione attraverso la manutenzione predittiva e l’ottimizzazione dei processi produttivi.

Concetto avanzato di trasformazione digitale: La trasformazione digitale richiede una gestione integrata e centralizzata dei dati, supportata da tecnologie AI avanzate e da una cultura aziendale data-driven. Investire in competenze di Data Management e in soluzioni tecnologiche innovative è essenziale per ottenere un vantaggio competitivo e garantire il successo a lungo termine.