Data isn’t the new oil: it’s the new nuclear power[1]. Recita così un articolo del luglio 2018 pubblicato su Ted.com a cura del giornalista e scrittore esperto in tecnologia James Bridle, secondo cui sarebbe inappropriato paragonare i dati al petrolio, risorsa limitata ed esauribile, a differenza, invece, del patrimonio informativo generato dai dati, dal potenziale utilizzo illimitato. È tale caratteristica a rendere i dati una “merce potente”, in grado di conferire a chi la controlla un “potere” quasi “indistruttibile” (potere insuperabile?), come avviene per l’energia nucleare.

Allo stato attuale sono numerose le organizzazioni (sia pubbliche sia private) ad aver compreso le opportunità offerte dai dati, proseguendo, così, il proprio percorso verso la costruzione di una data driven company. Tuttavia, perché ciò avvenga in maniera efficiente ed efficace è necessario sviluppare progettualità in grado di analizzare i dati nel modo più veloce possibile e rispondere in real time alle esigenze del business, obiettivi che saranno difficilmente raggiungibili senza adeguati investimenti in Analytics, Deep Learning, Machine Learning, ecc.. Inoltre, i prossimi trend tecnologici (IoT e 5G su tutti), si tradurranno in un’enorme fonte di dati, dal potenziale “esplosivo”, un’esplosione nucleare appunto.

Se, dunque, l’industria intelligente non può prescindere dall’utilizzo di tecnologie data driven, come si stanno attrezzando le imprese per gestire i dati e creare valore per il proprio business?

Secondo la Digital Business Transformation Survey, condotta da The Innovation Group tra dicembre 2018 e febbraio 2019, Data Management, Business Analytics e Artificial Intelligence sono le principali iniziative che la funzione ICT punta a intraprendere nel corso del 2019 (63%). Inoltre, per le aziende i principali vantaggi competitivi associati all’adozione di strategie e approcci data driven sono la possibilità di:

• Svolgere processi di decision making più rapidi (62%),
• Migliorare i processi operativi del business (53%),
• Sviluppare nuovi prodotti e servizi (50%).

Mentre risulta, invece, ancora poco considerata l’idea di adottare approcci data driven per:

• Ottenere un vantaggio competitivo sui propri competitor (26%),
• Incrementare gli utili (21%),
• Data monetization (14%).

I principali utilizzi di dati e strumenti analitici sono, invece:

• Analisi del sito web/attività di digital marketing e monitoraggio del marketing (51%),
• Miglioramento dei processi di business/sviluppo di nuovi prodotti e servizi (46%): un ambito di utilizzo aumentato, quest’ultimo, del + 84% tra il 2017 e il 2019.

Inoltre, tra le strategie per raccogliere dati e analizzare informazioni strategiche, il campione della DBT Survey allo stato attuale fa uso principalmente di Big Data Analytics (26%) e Predictive Analytics (19%), funzionalità il cui utilizzo è previsto aumentare in modo significativo tra tre anni, registrando rispettivamente una crescita del +115% e del +174%. In crescita esponenziale anche IoT Data Analytics (ossia lo sviluppo di analisi a partire da Big Data originati dall’Internet delle cose) che passerà, nei prossimi anni, da una diffusione attuale del 9% ad una del 31%, con un incremento del +244%. Aumenti rilevanti sono attesi anche per AI/ML Analytics, allo stato attuale utilizzati dal 19% dei rispondenti e in crescita tra tre anni del +121% (arrivando ad una diffusione del 42%).

Artificial Intelligence, croce e delizia per tutte le aziende (soprattutto se PMI)

Come già affermato, le capacità di estrazione di valore dai dati finora analizzate possono ricevere una grande accelerazione da un uso più ampio dell’Intelligenza Artificiale in azienda.

È ciò che sta accadendo anche in Italia?

La DBT Survey mostra che l’Intelligenza Artificiale, allo stato attuale poco o per niente presente nelle strategie aziendali, entro 5 anni è destinata a diffondersi nella quasi totalità del campione. Dall’esperienza dei LoB manager emerge, infatti, che la presenza dell’AI nelle strategie aziendali di innovazione digitale passerà da un’attuale incisività media del’1,85% (Per Niente/Poco) ad una del 3,45% (Abbastanza/Molto).

[1] https://ideas.ted.com/opinion-data-isnt-the-new-oil-its-the-new-nuclear-power/