Le aziende vogliono utilizzare appieno il potenziale delle informazioni in proprio possesso: è quanto emerge dal report Sfruttare il potere dei dati non strutturati con il natural language processing e natural language understanding (NLP e NLU), pubblicato da expert.ai sui risultati di un sondaggio realizzato da Sapio Research in collaborazione con The AI Journal.
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Il valore di documenti, testi, news, report, e-mail…
Nello studio (condotto in ottobre 2021 e che ha coinvolto 116 fra CDO e decisori nell’ambito dei team aziendali responsabili della gestione e dell’analisi dei dati in Stati Uniti ed Europa) viene confermata la crescente importanza di usare tutte le informazioni che si possono trarre da documenti, testi, news, report o e-mail.
In particolare, nove Chief Data Officer (CDO) su dieci concordano che le informazioni ricavabili da questo tipo di dati sono fondamentali per la gestione del business ma anche per l’aumento della competitività delle imprese.
“I dati non strutturati – dichiara Marco Varone, fondatore e Chief Technology Officer di expert.ai – sono la balena bianca del mondo imprenditoriale odierno. Rappresentano di gran lunga la maggioranza dei dati disponibili in azienda, ma è estremamente difficile estrarne valore. Le organizzazioni che ci riescono in modo efficace si trovano in una posizione di vantaggio, possono adottare decisioni più consapevoli e operare in modo più efficiente”.
Come fare?
Per riuscire a ottenere il massimo dai dati non strutturati, intelligenza artificiale e tecnologie linguistiche per la comprensione e l’elaborazione del linguaggio naturale devono diventare priorità.
“Le tecnologie tradizionali per la gestione dei dati – aggiunge Varone – non sono più sufficienti per affrontare le sfide poste dal linguaggio, e per avere successo è necessario adottare l’approccio giusto, possedere il giusto livello di conoscenza ed esperienza e la capacità di saper porre l’attenzione sui dati giusti. La comprensione del linguaggio naturale basata sulla combinazione di tecniche di intelligenza artificiale è la risposta più efficace.”
Il ruolo dell’intelligenza artificiale
Per il 96% dei Chief Data Officer, l’obiettivo principale per il 2022 è rappresentato dalla capacità di fornire soluzioni di intelligenza artificiale in grado di assicurare un impatto immediato sulle attività aziendali.
La diffusione di NLP e NLU
A livello operativo, però, le imprese non hanno ancora implementato iniziative significative: solo l’8% dei team responsabili dei dati ha portato a termine progetti di NLP e NLU che consentono di sfruttare appieno il valore dei dati linguistici; oltre un terzo (34%) ha iniziato a pianificare progetti di NLP e quasi un quarto (24%) è ancora in fase di definizione dei piani ma pronto all’implementazione.
Per quanto riguarda le soluzioni basate sulle tecnologie linguistiche, molti hanno espresso più di una preferenza, determinando che le piattaforme sono le più popolari (44%), seguite dall’open source (34%) e dalle soluzioni su cloud (34%).
Automazione dell’analisi documentale
I dati linguistici non strutturati costituiscono per le aziende una risorsa essenziale da cui estrarre informazioni strategiche. Si tratta di una pratica fondamentale dal momento che dati e informazioni rappresentano oggi la principale fonte di vantaggio competitivo.
L’automazione dell’analisi documentale, tra l’altro, consente di migliorare l’efficienza operativa riducendo i costi associati all’estrazione delle informazioni rilevanti. In questo scenario, le tecnologie di intelligenza artificiale per la comprensione e l’elaborazione del linguaggio sono considerate cruciali per ottenere risultati di valore e, in generale, i dati non strutturati sono giudicati fondamentali dalla quasi totalità delle imprese per alimentare processi decisionali più accurati, tempestivi e consapevoli.
Richiesta di competenze nel campo dell’AI
Due terzi delle organizzazioni coinvolte nel sondaggio sostengono di essere adeguatamente preparate sull’intelligenza artificiale, ma spesso le risorse che operano all’interno dell’azienda non possiedono le competenze necessarie per disegnare e implementare i progetti.
Le organizzazioni incontrano difficoltà sia nell’acquisire i talenti necessari sia nell’addestrare e formare l’organico già in azienda.
In ogni caso, la formazione è il metodo principale scelto dalle aziende per colmare le lacune presenti nei team responsabili della gestione dei dati. Considerando la carenza di profili competenti sul mercato, non sorprende che questo sia il metodo principale che le imprese scelgono per colmare le proprie lacune.
Tuttavia, il fattore tempo diviene più che mai determinante nel caso in cui le aziende abbiano introdotto progetti di intelligenza artificiale senza però averli ancora implementati. Ed è in questi casi in cui si registra un maggiore interesse a fare ricorso a esperti esterni (58%).
