La crescente adozione dell’intelligenza artificiale nelle imprese italiane si scontra con un ostacolo strutturale: la qualità e la gestione dei dati. Secondo il report “State of Data and Analytics” di Salesforce, la frammentazione delle informazioni e la scarsa affidabilità dei sistemi di raccolta e analisi stanno rallentando l’efficacia delle strategie basate su AI. Il quadro che emerge evidenzia una forte consapevolezza del problema, ma anche una complessità operativa che richiede interventi mirati.
Dati non integrati e applicazioni isolate
Le aziende italiane utilizzano in media circa 900 applicazioni, ma solo il 29% risulta interconnesso. Questo significa che una parte significativa dei dati, stimata intorno al 16%, resta isolata o inutilizzabile. La mancanza di comunicazione tra sistemi limita la possibilità di ottenere insight affidabili e ostacola l’adozione di tecnologie intelligenti su larga scala.
Qualità delle informazioni e impatto decisionale
Il 78% dei dirigenti dichiara di sentire una pressione crescente nel trasformare i dati in valore per il business. Tuttavia, la presenza di dati incompleti, obsoleti o incoerenti compromette la validità dei modelli di AI e la capacità di prendere decisioni informate. Solo il 45% delle aziende riesce a generare informazioni tempestive e affidabili, mentre il 46% ammette che vengono talvolta tratte conclusioni errate a causa di informazioni fuori contesto.
Fiducia nei modelli e spreco di risorse
L’intelligenza artificiale è salita al terzo posto tra le priorità aziendali, ma il 48% dei responsabili non si fida pienamente dell’accuratezza dei modelli adottati. Il 31% delle informazioni aziendali è considerato non del tutto affidabile, e l’85% di chi utilizza l’AI in produzione ha riscontrato risultati imprecisi o fuorvianti. Oltre la metà delle aziende ha sprecato risorse a causa di dati errati impiegati nell’addestramento dei modelli.
Soluzioni emergenti: zero copy e linguaggio naturale
Per superare i limiti dei silos informativi, il 49% delle aziende sta adottando architetture zero copy, che permettono di accedere ai dati senza duplicarli. Le organizzazioni che hanno già implementato questo approccio mostrano una maggiore efficacia nell’integrazione e nelle iniziative AI. Parallelamente, cresce l’interesse per le interfacce in linguaggio naturale, che semplificano l’interrogazione dei dati e migliorano la data literacy. Il 96% dei leader aziendali ritiene che interagire con i dati in modo diretto migliorerebbe i risultati.
Governance e prospettive evolutive
Solo il 42% dei responsabili ha definito un quadro formale di gestione dei dati, mentre il 90% concorda sul fatto che l’AI imponga nuovi standard di sicurezza e controllo. Secondo Salesforce, la sinergia tra dati affidabili e intelligenza artificiale rappresenta la chiave per passare dalla sperimentazione all’impatto concreto. Le aziende che riusciranno a consolidare le proprie fondamenta digitali potranno valorizzare appieno il potenziale dell’AI, integrando agenti intelligenti e competenze umane in modo coerente.
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