L’Intelligenza Artificiale è sempre più matura, ma nelle organizzazioni il valore fatica a emergere. Non per limiti tecnologici, bensì per dati frammentati, poco accessibili o difficili da governare. Secondo Anthropic, oltre il 50% delle aziende che già utilizzano agenti di AI su dati sensibili individua proprio nella qualità, accessibilità e contestualizzazione delle informazioni il principale ostacolo alla creazione di valore. È da questa evidenza che nasce il nuovo Instant Paper di Cefriel “AI Transformation chiama Data Strategy. Come trasformare i dati in valore reale, concreto e sostenibile in quattro esperienze Cefriel”, a cura di Diego Ragazzi, Data Strategy Lead, e Gianluca Ripa, AI & Data Analytics Business Line Manager.
“Molti limiti che emergono nei progetti non sono anomalie isolate, ma il risultato diretto di patrimoni informativi progettati per finalità diverse da quelle richieste da modelli predittivi, decisionali o agentici”, spiega Gianluca Ripa. “La Data Strategy, invece, è una visione di medio-lungo periodo che trasforma il patrimonio informativo in una leva strutturale per l’efficienza, l’innovazione e lo sviluppo di prodotti, servizi e soluzioni basate su Intelligenza Artificiale”.
AI e Data Strategy
La Data Strategy è un approccio che integra dimensioni spesso affrontate separatamente e prende forma attraverso un piano di interventi coerente, capace di coniugare strategia aziendale e capacità operative reali, generando impatti differenti a seconda del settore, della maturità organizzativa e delle ambizioni dell’azienda.
“Per adottare un approccio concreto e sostenibile – commenta Diego Ragazzi – Cefriel ha sviluppato nel tempo un Data Strategy Toolkit, inteso come supporto metodologico definito lungo l’intero ciclo di vita del dato e agisce da ponte tra ciò che l’organizzazione vuole ottenere e ciò che è in grado di fare oggi. Questo ponte non ha caratteristiche ‘standard’, ma è costruito su misura in base alle specifiche necessità di ogni singola organizzazione”.
Il paper evidenzia quattro lessons learned:
- la Data Strategy è un fattore abilitante, non un prodotto: questa leva “universale” prende forma come un percorso continuo di allineamento, valutazione e miglioramento;
- il valore nasce dalla chiarezza: definire cosa conta davvero permette alle organizzazioni di “investire” invece che “spendere”;
- l’AI non funziona senza basi solide: la qualità, l’accessibilità e la tracciabilità del dato sono determinanti quanto, se non più, degli algoritmi;
- l’organizzazione è importante quanto la tecnologia: ruoli chiari, processi di governo sostenibili, competenze diffuse e un linguaggio comune tra IT e funzioni di business hanno un impatto decisivo sul successo delle iniziative data‑driven.
