Come la Genai diventa la nuova benzina dei data analytics secondo Giovanni Mazzucato di Axiante

Genai la nuova benzina dei data analytics

L’intelligenza artificiale generativa (GenAI) sta rapidamente trasformando il panorama dei data analytics, rivoluzionando il modo in cui le aziende raccolgono, analizzano e utilizzano i dati per prendere decisioni strategiche. Secondo Giovanni Mazzucato, Project Leader di Axiante, questa tecnologia emergente non solo amplia le capacità analitiche tradizionali, ma offre anche nuove possibilità creative e predittive che stanno ridefinendo i confini del settore. GenAI, a differenza dell’intelligenza artificiale tradizionale, non si limita a elaborare i dati esistenti per trarne conclusioni, ma è in grado di generare nuovi contenuti, simulare scenari complessi e proporre soluzioni innovative, aprendo nuove frontiere per molte industrie.

Mazzucato sottolinea che mentre l’AI tradizionale è stata utilizzata principalmente per l’analisi predittiva, aiutando le aziende a prendere decisioni basate su dati storici, GenAI consente di andare oltre. Le aziende possono ora utilizzare modelli avanzati per creare simulazioni che prevedono scenari multipli, considerando variabili che in passato erano difficili, se non impossibili, da analizzare. Questo nuovo approccio permette ai decision maker di esplorare strategie alternative e di prepararsi meglio per il futuro, garantendo un vantaggio competitivo in un mercato sempre più complesso e dinamico.

L’applicazione di GenAI non si ferma alla sola analisi dei dati strutturati; una delle sue caratteristiche più innovative è la gestione dei dati non strutturati. Mazzucato evidenzia come GenAI stia trasformando la gestione di testi, immagini e video, offrendo strumenti per creare sintesi, riassunti e persino nuovi contenuti a partire dai dati grezzi. Questo ha un impatto significativo non solo sulla velocità con cui le aziende possono prendere decisioni, ma anche sulla qualità delle stesse, grazie a una comprensione più approfondita e contestualizzata delle informazioni disponibili.

L’evoluzione dell’intelligenza artificiale nei data analytics

Secondo Giovanni Mazzucato, l’intelligenza artificiale ha subito una notevole evoluzione negli ultimi anni, passando da una tecnologia di supporto a una forza trainante nei data analytics. In origine, l’AI veniva utilizzata principalmente per elaborare dati storici e fornire previsioni basate su modelli statistici. Questa forma di intelligenza artificiale, sebbene potente, era limitata dalla qualità dei dati e dalla capacità di interpretare scenari complessi.

GenAI rappresenta un’evoluzione significativa, in quanto è in grado di generare nuovi dati, creare contenuti originali e simulare scenari futuri con una precisione che l’AI tradizionale non poteva offrire. Mazzucato spiega che questa capacità di generare scenari complessi è particolarmente utile in settori come la finanza, il marketing e la gestione delle risorse umane, dove le variabili in gioco sono molteplici e interconnesse. Ad esempio, un’azienda può utilizzare GenAI per analizzare l’impatto di una nuova strategia di marketing, tenendo conto di fattori economici, sociali e comportamentali che influenzano il mercato.

L’evoluzione di GenAI ha anche migliorato la capacità di gestire i dati non strutturati, che rappresentano una parte sempre più rilevante dei dati aziendali. Mazzucato sottolinea che grazie a GenAI è possibile non solo analizzare questi dati, ma anche utilizzarli per generare nuovi contenuti, migliorando così la capacità delle aziende di innovare e di rispondere in modo più efficiente alle esigenze del mercato.

Il ruolo di GenAI nella simulazione e previsione dei mercati

Giovanni Mazzucato di Axiante descrive GenAI come uno strumento potente per la simulazione e la previsione dei mercati. A differenza delle analisi predittive tradizionali, che si basano su modelli statici, GenAI offre la possibilità di creare modelli dinamici che tengono conto di una vasta gamma di variabili, incluse quelle economiche, politiche e sociali. Questa tecnologia permette alle aziende di testare diverse strategie in un ambiente simulato prima di implementarle nel mondo reale, riducendo il rischio e migliorando l’efficacia delle decisioni aziendali.

Un’applicazione pratica di GenAI, evidenziata da Mazzucato, è la possibilità di prevedere l’impatto di cambiamenti normativi o di eventi imprevisti sul comportamento dei consumatori. Ad esempio, le aziende possono utilizzare GenAI per simulare come una nuova legge potrebbe influenzare la domanda di un prodotto, considerando diverse interpretazioni e scenari. Questa capacità di anticipare le conseguenze delle decisioni strategiche offre un vantaggio competitivo significativo, permettendo alle aziende di adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato.

Secondo Mazzucato, la capacità di GenAI di prevedere e simulare scenari complessi rappresenta una delle sue applicazioni più promettenti, soprattutto in settori caratterizzati da elevata incertezza e volatilità, come la finanza e il commercio internazionale.

La gestione dei dati non strutturati con GenAI

La gestione dei dati non strutturati è una delle sfide più significative per le aziende moderne, e secondo Giovanni Mazzucato, GenAI offre soluzioni innovative per affrontare questo problema. Tradizionalmente, i dati non strutturati come testi, immagini e video sono stati difficili da analizzare e interpretare, limitando la capacità delle aziende di sfruttare appieno il loro potenziale.

GenAI, spiega Mazzucato, supera queste limitazioni fornendo strumenti avanzati per l’analisi e la sintesi di dati non strutturati. Ad esempio, l’intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per analizzare grandi volumi di testo e creare sintesi che evidenziano le informazioni più rilevanti, migliorando la capacità decisionale delle aziende. Questo è particolarmente utile in settori come il giornalismo, dove la capacità di analizzare rapidamente grandi quantità di informazioni può fare la differenza tra il successo e il fallimento.

Inoltre, GenAI può generare nuovi contenuti a partire dai dati non strutturati, un aspetto che Mazzucato ritiene particolarmente utile in ambito aziendale. Ad esempio, può creare descrizioni di prodotti basate su immagini o generare report dettagliati partendo da video di conferenze o riunioni. Questo non solo migliora l’efficienza operativa, ma permette anche alle aziende di offrire contenuti più personalizzati e pertinenti, migliorando così l’esperienza complessiva del cliente.

Il contributo di GenAI alla creatività aziendale

Un aspetto cruciale di GenAI, come sottolinea Giovanni Mazzucato, è il suo impatto sulla creatività aziendale, in particolare nei settori del marketing e della pubblicità. Mentre la creazione di contenuti visivi e testuali tradizionali richiedeva tempo e risorse significative, con GenAI le aziende possono generare una vasta gamma di contenuti in tempi molto ridotti.

Mazzucato evidenzia come GenAI possa essere utilizzata per creare annunci pubblicitari personalizzati che catturano meglio l’attenzione del target di riferimento. Questa capacità di generare rapidamente varianti di una campagna pubblicitaria e di testarle in tempo reale rappresenta un vantaggio competitivo significativo. Le aziende possono così ottimizzare le loro strategie di marketing, riducendo i costi e aumentando l’efficacia delle loro campagne.

Inoltre, GenAI può essere un motore di innovazione. Mazzucato spiega che questa tecnologia può analizzare le tendenze di mercato e i comportamenti dei consumatori per suggerire nuove idee e strategie che potrebbero non essere state considerate dai team creativi tradizionali. Questo permette alle aziende di rimanere all’avanguardia e di adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato, mantenendo un vantaggio competitivo.

L’integrazione di GenAI nei sistemi esistenti

Giovanni Mazzucato sottolinea che, nonostante i numerosi vantaggi offerti da GenAI, l’integrazione di questa tecnologia nei sistemi aziendali esistenti presenta delle sfide. Una delle principali difficoltà è rappresentata dalla necessità di disporre di competenze specialistiche, spesso carenti all’interno delle aziende. La mancanza di risorse umane adeguate può ostacolare l’implementazione efficace di GenAI, richiedendo investimenti in formazione o l’assunzione di nuovi talenti.

Mazzucato spiega che l’integrazione di GenAI richiede anche un’attenta gestione della qualità dei dati. Come per qualsiasi tecnologia basata su dati, la qualità dei risultati dipende direttamente dalla qualità dei dati utilizzati. Le aziende devono quindi investire in strumenti e processi per garantire che i dati siano accurati, completi e aggiornati.

Un ulteriore aspetto critico, secondo Mazzucato, riguarda la conformità normativa. Con l’introduzione di regolamenti come il GDPR, le aziende devono essere particolarmente attente a come raccolgono e utilizzano i dati personali. Mazzucato sottolinea che GenAI, essendo una tecnologia che spesso richiede l’elaborazione di grandi volumi di dati, deve essere implementata in modo da garantire il rispetto delle normative sulla privacy e la protezione dei dati. Questo significa che le aziende devono adottare misure adeguate per assicurare che i dati utilizzati siano anonimi o sufficientemente protetti, riducendo il rischio di violazioni e sanzioni legali.

La conformità normativa non è solo una questione legale, ma anche un elemento chiave per mantenere la fiducia dei clienti. In un’epoca in cui la privacy dei dati è una preoccupazione crescente per i consumatori, le aziende che dimostrano di gestire i dati in modo responsabile possono beneficiare di una maggiore fiducia e fedeltà da parte dei loro clienti. Mazzucato evidenzia che, oltre a garantire la conformità, le aziende dovrebbero anche comunicare chiaramente come i dati vengono utilizzati, promuovendo una cultura della trasparenza che può contribuire a migliorare l’immagine aziendale.

Infine, l’integrazione di GenAI deve tenere conto della compatibilità con i sistemi esistenti. Mazzucato spiega che, poiché molte aziende utilizzano già una varietà di strumenti di data analytics e piattaforme tecnologiche, è essenziale che GenAI si integri senza problemi con questi sistemi. Questo può richiedere personalizzazioni o sviluppi su misura, che a loro volta richiedono competenze tecniche avanzate. Tuttavia, una volta superate queste sfide, i benefici dell’implementazione di GenAI possono essere enormi, offrendo alle aziende la possibilità di sfruttare appieno il potenziale dei loro dati.

Il futuro di GenAI nei data analytics

Guardando al futuro, Giovanni Mazzucato di Axiante vede un enorme potenziale per GenAI nel settore dei data analytics. La tecnologia è ancora nelle prime fasi della sua evoluzione, ma già mostra segni di trasformazione radicale in molte aree del business. Secondo Mazzucato, il futuro di GenAI non sarà solo legato alla creazione di contenuti o alla simulazione di scenari, ma anche alla capacità di innovare e di integrare altre tecnologie emergenti, come l’Internet of Things (IoT) e la blockchain.

Con l’IoT, GenAI potrebbe essere utilizzata per analizzare i dati in tempo reale raccolti da dispositivi connessi, permettendo alle aziende di prevedere guasti, ottimizzare le operazioni e migliorare l’efficienza energetica. Mazzucato sottolinea che questa integrazione potrebbe rivoluzionare settori come la produzione, la logistica e la gestione delle infrastrutture, offrendo nuove opportunità di innovazione e crescita.

Per quanto riguarda la blockchain, Mazzucato evidenzia come questa tecnologia potrebbe offrire nuove soluzioni per la sicurezza e la trasparenza dei dati utilizzati da GenAI. La combinazione di blockchain e GenAI potrebbe consentire la creazione di catene di fornitura più sicure e trasparenti, nonché l’automazione di contratti intelligenti che si adattano automaticamente in base ai dati analizzati da GenAI. Questo potrebbe portare a una maggiore efficienza e riduzione dei costi in settori come la finanza, la sanità e il commercio internazionale.

Mazzucato prevede anche che l’uso di GenAI per migliorare l’interazione con i clienti diventerà sempre più sofisticato. Già oggi, GenAI viene utilizzata per creare chatbot e assistenti virtuali in grado di fornire supporto personalizzato ai clienti. In futuro, queste interazioni diventeranno sempre più naturali e intuitive, migliorando l’esperienza del cliente e aumentando la fedeltà al marchio.

Secondo Giovanni Mazzucato di Axiante, l’intelligenza artificiale generativa rappresenta la nuova “benzina” che alimenta il motore dei data analytics. Le sue applicazioni sono molteplici e spaziano dalla simulazione dei mercati alla gestione dei dati non strutturati, dalla creazione di contenuti all’ottimizzazione delle strategie di marketing. Nonostante le sfide legate alla sua implementazione, tra cui la carenza di competenze specialistiche, la gestione della qualità dei dati e la necessità di garantire la conformità normativa, il potenziale di GenAI è straordinario.

Le aziende che riusciranno ad adottare e integrare questa tecnologia saranno in grado di ottenere un significativo vantaggio competitivo, migliorando la loro capacità di innovare e di rispondere alle sfide future in un mondo sempre più basato sui dati. Mazzucato conclude che, mentre GenAI continuerà a evolversi e a integrarsi con altre tecnologie emergenti, il suo impatto sul settore dei data analytics sarà profondo e duraturo, trasformando non solo il modo in cui le aziende analizzano i dati, ma anche il modo in cui operano e interagiscono con il mondo che le circonda.