In Breve
- Cos'è l'Open Data Infrastructure?
- È un approccio che propone architetture modulari basate su standard aperti per migliorare l'accesso e l'interoperabilità dei dati.
- Qual è il problema principale con gli investimenti in IA?
- Molte organizzazioni non raggiungono i risultati attesi nonostante gli alti investimenti.
- Come può l'ODI migliorare i risultati economici?
- Le aziende con fondazioni dati moderne hanno maggiori probabilità di superare gli obiettivi di ROI.
L’aumento degli investimenti in intelligenza artificiale (IA) non garantisce automaticamente risultati tangibili. Recenti studi rivelano che oltre il 90% dei Chief Information Officer (CIO) ha incrementato i finanziamenti per l’IA, con una spesa media annuale di 29,3 milioni di dollari per programmi dati. Tuttavia, le aziende di successo in questo settore tendono a investire fino a quattro volte di più nelle fondamenta di dati e analytics.
Nonostante le ingenti spese, il 73% delle organizzazioni segnala che le iniziative sui dati non soddisfano le aspettative, mentre il 62% indica livelli di maturità dei dati ancora insufficienti. Le debolezze nelle architetture dati comportano costi significativi: nelle grandi aziende, i guasti alle pipeline di dati possono superare le 60 ore di inattività al mese, con un impatto economico stimato di circa 50.000 sterline all’ora.
Per affrontare questi limiti, si sta affermando l’approccio dell’Open Data Infrastructure (ODI). Questa metodologia propone architetture modulari basate su standard aperti, che separano storage e compute, promuovono l’interoperabilità tra strumenti e democratizzano l’accesso ai dati. L’ODI mira a ridurre il lock-in commerciale e tecnico, garantendo una fonte di verità condivisa tra dashboard, workflow operativi, modelli di machine learning e agenti AI.
In contesti in cui le entità non umane superano significativamente gli utenti umani (circa 82:1), gli agenti generano volumi di query molto più elevati, beneficiando di architetture aperte che permettono di scegliere risorse di compute più economiche. Le organizzazioni che adottano fondazioni dati moderne e aperte assicurano un accesso coerente a dati freschi e attendibili, liberando risorse ingegneristiche per creare valore di business, come la modellazione predittiva e l’analisi in tempo reale.
Esiste una chiara correlazione tra la maturità dei dati e i risultati economici: le aziende con fondamenta dati moderne e aperte hanno quasi il doppio delle probabilità di superare gli obiettivi di ritorno sugli investimenti rispetto a quelle che si affidano a sistemi legacy.
