Infrastruttura e strategie alla base della prossima ondata di AI aziendale

L'AI ha fatto rapidi progressi, ma solo un piccolo gruppo di aziende sta trasformando i primi successi in un vantaggio significativo. La maggior parte ha dimostrato che l'IA generativa può aumentare la produttività e accelerare i flussi di lavoro, ma molte meno hanno creato le basi necessarie per estendere tale impatto a tutta l'azienda. Il momento che i leader tecnologici senior si trovano ad affrontare è decisivo. Il fattore di differenziazione non è più solo il progresso, ma la maturità di dati, governance dei dati e architettura nel tradurre lo slancio dell'IA in prestazioni a livello aziendale.

In che modo i leader aziendali stanno affrontando questo cambiamento? Abbiamo collaborato con MIT tecnologia Review Insights per scoprire le maggiori tendenze e i cambiamenti nelle strategie di AI aziendale. Leggi gli approfondimenti di 800 dirigenti senior dei settori dati e tecnologia su cosa serve per creare un'organizzazione di dati e AI ad alte prestazioni.

Dati e governance favoriscono un'AI di alta qualità

La ricerca del 2025 della MIT tecnologia Review evidenzia diverse organizzazioni che stanno creando un'infrastruttura. Un'organizzazione che ha avuto successo con l'IA grazie a questo approccio è Fox Corporation, che ha deciso di creare Sports AI, un chatbot multimodale in grado di rispondere a domande sportive utilizzando commenti in diretta e contenuti giornalistici. Tuttavia, il team ha scoperto che la sua infrastruttura di ricerca legacy non era in grado di supportare il livello di precisione richiesto. Questo ostacolo li ha spinti a ricostruire il backend utilizzando un'architettura di ricerca semantica in grado di interpretare il contenuto in modo contestuale e instradarlo ai modelli giusti. Questo investimento nel contesto dei dati, nel lineage e nell'orchestrazione dei modelli ha creato un miglioramento misurabile delle prestazioni e dell'esperienza utente.

Questa storia ci ricorda che la differenziazione competitiva deriva sempre più dai livelli di dati e governance sottostanti all'IA, e non solo dal modello.

In Databricks, osserviamo questo schema in molte delle aziende globali con cui lavoriamo. Le organizzazioni che stanno compiendo progressi reali sono quelle che investono in una governance dei dati unificata, in un contesto semantico e in un'architettura semplificata che consenta a modelli e agenti di operare su dati affidabili.

Il fattore di differenziazione: dati, analitiche e AI unificati

Dalla ricerca del MIT emerge una tendenza chiara. Le aziende che unificano dati, le analitiche e l'AI su una base integrata ottengono velocità, affidabilità e la capacità di scalare in sicurezza. Quelle che rimangono frammentate continuano a riscontrare attriti: controlli incoerenti, provenienza dei dati poco chiara e modelli di governance disconnessi.

Nessuna di queste sfide è insormontabile. In effetti, molte organizzazioni possiedono già gli ingredienti per il successo. Dispongono di team di analitiche competenti, ambienti cloud moderni e piattaforme di dati in via di maturazione. A cambiare ora è l'intento dei dirigenti. I leader stanno dando priorità a coesione, chiarezza e allineamento interfunzionale come vie d'accesso per le prestazioni dell'AI a livello aziendale.

Tra la nostra base clienti, il segnale è sempre lo stesso. Quando i team unificano dati, analitiche e AI su un'unica base integrata, eliminano gli attriti e ottengono l'affidabilità necessaria per la scalabilità.

Prepararsi al passaggio all'IA agentica

Questo approccio basato sulle fondamenta diventa ancora più importante man mano che le organizzazioni esplorano l'IA agentica. Mentre l'IA generativa si concentra sulla produzione di contenuti o approfondimenti, l'IA agentica si basa su obiettivi, contesto e sulla capacità di intraprendere azioni informate. Ciò rende la governance, la provenienza dei dati e la gestione del rischio essenziali anziché opzionali.

Le aziende che hanno iniziato questa transizione considerano le capacità agentive come catalizzatori per la disciplina. Workday, ad esempio, si concentra molto sul fornire i dati giusti agli agenti, sul convalidare l'autorità alla base delle azioni degli agenti e sul garantire che i modelli di governance siano coerenti a ogni livello. Il loro approccio rafforza l'idea che l'autonomia responsabile è realizzabile solo quando la strategia dei dati e la strategia di IA procedono di pari passo.

3M offre un'altra prospettiva. I loro team dedicati a dati e IA si concentrano sulla creazione di metadati più approfonditi e di un contesto di business prima di estendere le capacità agentive. Rafforzando il livello semantico alla base dei loro dati, si assicurano che ogni modello e agente abbia la chiarezza necessaria per prendere decisioni affidabili. Per loro, il contesto non è un dettaglio tecnico, ma un asset strategico.

Trasformare le fondamenta dei dati in un vantaggio

Le organizzazioni che si muovono più velocemente non stanno aspettando le condizioni perfette. Dal nostro lavoro con CIO, CTO e CDO, le organizzazioni che si muovono più velocemente sono quelle che semplificano l'architettura, centralizzano la governance e trattano il contesto dei dati come un asset strategico anziché come una caratteristica tecnica. I loro progressi dimostrano che la scalabilità responsabile non è un vincolo. È la svolta che consente all'AI di funzionare in modo affidabile in produzione e che differenzia i leader dal resto del settore.

Mentre i dirigenti pianificano il prossimo decennio di innovazione nel campo dell'IA, la vera domanda non è più se l'IA trasformerà la loro attività. La domanda è se le fondamenta della governance dei dati e dell'architettura della loro organizzazione siano pronte a supportare autonomia, azione e prestazioni a lungo termine.

Per approfondire

Download il report completo di MIT Technology Review per approfondimenti dettagliati sulle pratiche che distinguono le organizzazioni di dati e IA ad alte prestazioni dai loro pari.

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(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale