Viviamo un’epoca nella quale i dati sono considerati il nuovo petrolio. Ma quante aziende sono consapevoli del valore di ciò che già posseggono? La rivoluzione dell’Intelligenza artificiale sta cambiando radicalmente il modo in cui guardiamo ai dati che abbiamo accumulato nel tempo, trasformandoli da semplici registrazioni a potenti strumenti strategici.
Non è più solo questione di conservare informazioni per compliance o riferimento storico: ogni dataset diventa potenzialmente una risorsa preziosa per addestrare modelli di AI specifici per il proprio business.
L’AI generativa non si limita ad analizzare le informazioni esistenti, ma può arricchire i dati esistenti con nuovi livelli di informazione, identificare pattern nascosti nelle serie storiche, suggerire azioni concrete basate sulle tendenze identificate, prevedere scenari futuri basandosi sui dati del passato. Prendiamo un esempio concreto: un listino prodotti tradizionale. A prima vista potrebbe sembrare una semplice lista di articoli e prezzi, ma con l’AI Generativa può trasformarsi in uno strumento di business intelligence sofisticato. In pratica un elenco tradizionale di prodotti (LAT001 – Latte UHT parzialmente scremato – €3.49; BIS001 – Biscotti secchi – €1.19; FOR001 – Gorgonzola DOP piccante – €1.49 e via dicendo, con tutti i possibili errori umani nel data entry), si passa a una raccolta di informazioni evoluta e dinamica: categorizzazione merceologica automatica, classificazione per apporto nutrizionale, suggerimenti per cross-selling, analisi delle tendenze stagionali, previsioni di vendita per categoria, ottimizzazione del pricing basata su categoria e valore nutrizionale. In sintesi: l’AI generativa non si limita a organizzare i dati esistenti, ma può arricchire l’informazione, aggiungendo layer di classificazione multipli; contestualizzare i dati, adattando le categorizzazioni al contesto specifico; generare insight, producendo analisi e raccomandazioni basate sui pattern identificati; automatizzare processi, riducendo il lavoro manuale di classificazione e analisi
La vera potenza dell’AI generativa inoltre emerge quando la applichiamo a dati apparentemente “imperfetti”. Non serve avere dataset perfettamente strutturati per iniziare: ci pensa l’AI a standardizzare formati inconsistenti, suggerire categorizzazioni mancanti, identificare e correggere anomalie, generare metadati utili per analisi future.
Il messaggio è chiaro: i dati che già possediamo, anche se non perfettamente strutturati o categorizzati, hanno un valore potenziale enorme. L’AI generativa è la chiave per sbloccare questo valore, trasformando informazioni grezze in insight actionable che possono guidare decisioni strategiche. Non si tratta più solo di raccogliere dati, ma di dar loro nuova vita attraverso l’AI, creando un ciclo virtuoso dove le informazioni di ieri diventano la base per le decisioni di domani.
Le prime due puntate della rubrica Facciamo AI sono qui e qui.
