AI e data governance sono un binomio indissolubile per tutte le aziende che vogliono trarre beneficio dalle piattaforme di automazione del business e di supporto agli iter decisionali. Se la data governance può infatti essere definita come il complesso di regole, policy e processi su cui si basa la gestione dei dati all’interno di un’organizzazione, per AI data governance si intende quella porzione della disciplina focalizzata specificamente sulla gestione dei dati utilizzati per addestrare e far funzionare sistemi e applicazioni di nuova generazione.
Si tratta di una strada obbligata, soprattutto nel momento in cui si vogliono indirizzare in modo coerente i delicati temi di efficienza, sicurezza e compliance connessi all’utilizzo di questa tecnologia nell’ambito del demand forecasting.
Come raccogliere e proteggere i dati personali necessari ad addestrare i modelli AI? Cosa bisogna fare per evitare che riflettano e amplificano i pregiudizi presenti nei dati di training? In che modo si può garantire che le decisioni prese dai sistemi di AI siano comprensibili e giustificabili? Che tipo di cybersecurity occorre sviluppare per tutelare il patrimonio informativo? Quali strumenti vanno implementati per rispettare le normative sulla privacy e sulla data protection? Sono tutte domande che trovano risposta in una AI data governance all’altezza della situazione.
L’AI Data Governance al servizio del demand forecasting
D’altra parte, a cosa serve potenziare il demand forecasting con l’intelligenza artificiale se non si può fare affidamento su dati di valore? La pianificazione riguarda funzioni vitali dell’impresa: dagli acquisti – con la gestione degli ordini ai fornitori – fino alla logistica e alla distribuzione della merce nei punti vendita, passando per le strategie promozionali e arrivando allo staff planning, ogni tipologia di attività deve potersi innestare su informazioni qualificate e utili a prendere le decisioni migliori.
Ecco perché su ciascuna di queste voci è essenziale prima di ogni altra cosa definire politiche chiare su come raccogliere, archiviare, utilizzare e condividere i dati, assegnando precise responsabilità e identificando le figure di riferimento per ogni fase.
AI data governance vuol dire anche monitoraggio continuo: bisogna quindi implementare sistemi per tenere sotto controllo l’utilizzo dei dati e individuare eventuali criticità, non solo valutandone di volta in volta le potenziali conseguenze sui piani etico e sociale ma anche puntando sulla massima trasparenza dei processi decisionali abilitati dai sistemi AI.
Cosa comporta l’adozione dell’AI: una trasformazione culturale e organizzativa
Come si sarà ormai ben compreso, quando si parla di AI data governance, quella tecnologica è solo una delle componenti su cui si regge la trasformazione aziendale, che deve essere prima di tutto culturale e organizzativa. È fondamentale, infatti, che ciascun team comprenda l’importanza dei dati e il loro ruolo strategico per l’azienda. Creare una vera e propria mentalità data-driven significa anche promuovere un nuovo atteggiamento nei confronti dell’esercizio del management: ogni decisione dovrebbe fondarsi su evidenze empiriche e analisi approfondite.
Sarà quindi indispensabile attivare una collaborazione interfunzionale, favorendo la sinergia dei team IT, business e compliance per garantire la qualità, la sicurezza e la conformità dei dati. Creare un inventario dettagliato di tutti i dati utilizzati nei modelli AI rappresenta solo il primo step nell’ottica di costruire dataset affidabili: occorrerà poi anche implementare processi di valutazione e pulizia dei dati per garantire che questa affidabilità duri (e possibilmente migliori) nel tempo.
Un lavoro complesso, che però paga: grazie a processi avanzati di AI data governance, chi si occupa di demand planning potrà contare su una maggiore accuratezza delle previsioni: gli algoritmi di intelligenza artificiale sono in grado di analizzare una vasta gamma di informazioni, inclusi dati storici sulle vendite, dati esterni relativi al mercato, dati presenti sui social media (che descrivono per esempio preferenze e comportamenti dei consumatori), per identificare pattern, trend ed eccezioni che inevitabilmente sfuggirebbero all’occhio umano. Al tempo stesso si possono generare insight a livello di prodotto, cliente e singolo punto vendita, consentendo alle aziende di personalizzare le offerte e ottimizzare le scorte. Tutto questo riducendo il time-to-market, visto che i nuovi modelli di intelligenza artificiale riescono a elaborare grandi quantità di dati in tempi molto brevi, e sempre più spesso in tempo reale.
In questo modo, ciascuna delle divisioni aziendali coinvolte nei processi di demand forecasting potrà toccare con mano una serie di vantaggi concreti e misurabili:
1. Acquisti e gestione degli ordini ai fornitori:
- Ottimizzazione degli ordini: prevedere con maggiore precisione la domanda futura, permettendo alla funzione Acquisti di ordinare le giuste quantità al momento giusto, evitando così eccedenze o carenze di stock.
2. Logistica e distribuzione della merce tra punti vendita:
- Pianificazione della distribuzione: ottimizzare le rotte di consegna, ridurre i costi di trasporto e migliorare i tempi di consegna.
- Gestione degli inventari: gestire gli inventari in modo più efficiente, minimizzando i costi di stoccaggio e evitando rotture di stock.
3. Vendite e gestione delle promozioni:
- Personalizzazione delle offerte: creare offerte su misura e aumentare le vendite grazie all’analisi dei dati.
- Gestione delle promozioni: valutare l’impatto delle iniziative sulle vendite e ottimizzare le strategie di marketing.
4. Pianificazione a medio/lungo termine:
- Scenari futuri: creare what if analysis sulla base di diverse variabili, aiutando i manager a prendere decisioni strategiche.
- Identificazione di nuove opportunità: individuare inediti approccio al business per accelerare crescita e sviluppo.
5. Staff Planning:
- Previsione della domanda di personale: modulare il personale in base alle previsioni di vendita e ai piani di produzione.
- Ottimizzazione delle risorse umane: ottimizzare l’utilizzo delle risorse umane, assegnando i dipendenti alle attività più appropriate.
Perché scegliere Qintesi per sviluppare una AI data governance a prova di futuro
Fare leva su una AI data governance che non si limiti a supportare gli obiettivi di medio termine ma che aiuti l’organizzazione a sprigionare tutto il potenziale del business significa ricorrere a competenze di cui non tutte le imprese, oggi, dispongono.
Ecco perché è cruciale poter fare affidamento su un partner in grado di interpretare le esigenze del business e trasformarle in soluzioni personalizzate.
Qintesi mette a disposizione delle aziende la sua esperienza nella progettazione e implementazione di piattaforme dati e applicazioni analitiche avanzate, supportandole nell’implementazione delle componenti tecnologiche più adatte.
Il nostro team inoltre affianca i clienti nell’adozione e nella delivery di modelli di machine learning e intelligenza artificiale, fornendo tutti i servizi necessari alla riuscita del progetto: dall’identificazione dei potenziali scenari di business, alla scelta del modello predittivo e dello strumento più adeguato alla sua realizzazione, fino alla validazione finale del modello.
Qintesi, infine, da sempre investe nell’innovazione tramite i QI-Innovation Labs, veri e propri laboratori di ricerca e sviluppo in cui si progettano, implementano e verificano soluzioni innovative anche tramite la realizzazione di acceleratori progettuali studiati per semplificare la trasformazione sotto il profilo tecnico e organizzativo.