L’Intelligenza Artificiale continua a evolversi rapidamente e le aziende mostrano crescente interesse verso modelli predittivi, agenti AI e sistemi avanzati di analytics. Tuttavia, il vero valore dell’AI fatica ancora a emergere all’interno delle organizzazioni. Il problema, secondo Cefriel, non risiede nella tecnologia, ma nella gestione dei dati: spesso frammentati, poco accessibili, privi di governance o non progettati per sostenere processi decisionali evoluti. È questo il punto di partenza del nuovo Instant Paper di Cefriel, dal titolo “AI Transformation chiama Data Strategy. Come trasformare i dati in valore reale, concreto e sostenibile in quattro esperienze Cefriel”, realizzato da Diego Ragazzi, Data Strategy Lead, e Gianluca Ripa, AI & Data Analytics Business Line Manager.
Il documento evidenzia come la qualità, l’accessibilità e la contestualizzazione delle informazioni rappresentino oggi il principale ostacolo alla creazione di valore attraverso l’AI. Un tema confermato anche da Anthropic: oltre il 50% delle aziende che già utilizzano agenti AI su dati sensibili indica proprio la gestione del patrimonio informativo come la criticità più rilevante. “Molti limiti che emergono nei progetti non sono anomalie isolate, ma il risultato diretto di patrimoni informativi progettati per finalità diverse da quelle richieste dai modelli predittivi, decisionali o agentici -, spiega Gianluca Ripa -. La Data Strategy rappresenta invece una visione di medio-lungo periodo capace di trasformare il dato in una leva strutturale per innovazione, efficienza e sviluppo di nuovi servizi basati sull’Intelligenza Artificiale”.
Secondo Cefriel, la Data Strategy non deve essere considerata un semplice progetto tecnologico, ma un approccio integrato che collega strategia aziendale, governance, competenze e capacità operative. Per supportare questo percorso, il centro di innovazione ha sviluppato nel tempo un Data Strategy Toolkit, una metodologia costruita lungo l’intero ciclo di vita del dato e adattabile alle specifiche esigenze di ogni organizzazione.
“Non esiste un modello standard -, sottolinea Diego Ragazzi -. Il nostro approccio consiste nel costruire un ponte concreto tra gli obiettivi dell’organizzazione e ciò che essa è realmente in grado di fare oggi”.
Nel paper vengono raccontate quattro esperienze maturate in ambiti differenti – industria, energia, manifatturiero complesso e pubblica amministrazione – accomunate dalla necessità di valorizzare il patrimonio informativo. Tra i casi presentati figura quello di un’azienda attiva nella produzione di componenti elettrici ed elettronici per il settore energetico, che ha avviato un percorso di trasformazione dei sistemi di alimentazione in infrastrutture intelligenti e connesse. Un altro progetto ha coinvolto un operatore specializzato nella gestione di impianti termici, interessato a migliorare manutenzione ed efficienza operativa attraverso dati integrati e accessibili. Cefriel ha inoltre supportato una grande realtà industriale nella costruzione di un’infrastruttura condivisa del dato, necessaria per integrare analytics avanzato, automazione e AI nei processi core. Infine, un importante ente pubblico ha collaborato alla definizione di una strategia orientata alla governance e valorizzazione dei dati pubblici, creando le basi per future iniziative di Intelligenza Artificiale.
Dal lavoro emergono quattro lezioni chiave: la Data Strategy è un fattore abilitante continuo e non un prodotto finito; il valore nasce dalla chiarezza degli obiettivi; l’AI non può funzionare senza dati affidabili e tracciabili; infine, organizzazione, competenze e governance sono importanti quanto la tecnologia stessa per il successo delle iniziative data-driven.
