In che modo le soluzioni di data analytics possono aiutare le aziende a estrarre valore dai loro dati?

I mercati di oggi si muovono e si trasformano molto velocemente e, per avere successo, le organizzazioni devono essere in grado di analizzare non solo quello che è accaduto, ma anche anticipare gli eventi prima che si verifichino. La business intelligence tradizionale non è progettata per facilitare il processo decisionale in tempo reale e l'azione immediata. Quello che può fare, ovvero analizzare i set di dati storici per capire le performance, è una funzione critica. Ora più che mai è, quindi, necessario catturare il valore nel momento in cui ha più senso per il business e, spesso, questo momento è necessario che sia antecedente al fatto o all'azione da prendere.

La visione di Qlik è uno stato di intelligenza continua in cui il flusso di dati in tutta l'organizzazione guida le migliori decisioni e azioni in tempo reale. Per la BI e l'analisi, questo significa approfondire la conoscenza, ampliare l'accesso e attivare l'azione per acquisire valore nel momento stesso. Qlik mette a disposizione delle organizzazioni una piattaforma capace di accedere a qualunque fonte dati, siano esse on-premise o in cloud, in real-time, trasformare i dati acquisiti in una struttura utile agli utenti, definire un catalogo dati governato e fornire interfacce utili all'analisi, sia per utenti business che per data scientist. Il tutto supportato sia dall'intelligenza artificiale tradizionale che da quella generativa di ultima generazione.

Quali sono a vostro parere le prospettive offerte dall’AI generativa in ambito analytics?

Oggi il tema dell'intelligenza artificiale generativa è un argomento molto caldo e che suscita grande interesse per le sue potenzialità e applicazioni. È necessario tenere in considerazione che oggi abbiamo moltissimi casi di AI "tradizionale" che ci permette di essere altrettanto efficaci nell'implementazione di nuove strategie di vendita, pianificazione, controllo e, più, in generale, di essere maggiormente competitivi sui mercati in cui si opera.

Le prospettive della Gen AI sono molto buone e sono legate a due temi fondamentali: la tecnologia e la compliance. La tecnologia sta evolvendo a ritmi frenetici e i risultati che i nuovi modelli di LLM stanno evidenziando sono estremamente promettenti. Anche noi abbiamo appena lanciato una nuova soluzione, chiamata Qlik Answers, che permette agli utenti di sfruttare tutta la potenzialità dei modelli di AI Generativa affiancando un RAG (Retrieval-Augmented Generation) a servizio degli utenti che abbiano necessità di estrarre valore da dati non strutturati, quali documenti e file testuali. Questa nuova soluzione permetterà di coprire molteplici casi d'uso veicolando l'utilizzo di AI, sempre avendo come focus il contesto dell'organizzazione o dell'utente che lo utilizza.

Inoltre, non bisogna dimenticare gli aspetti etici e di conformità che devono affiancarsi al tema tecnologico. È necessario un modello etico-legale capace di stimolare l'uso di questi modelli e un approccio, non un freno all'innovazione. Oggi l’AI Act offre linee guida di governo sull'AI senza rallentarne lo sviluppo e l'adozione. La visione complessiva è quella di una grande opportunità per estrarre ancora più valore dai dati e permettere maggiormente agli utenti di cogliere il valore in modo semplice ed immediato, pur mantenendo il controllo e la proprietà di quanto prodotto.