Raggiungere la leadership nella concorrenza dell'intelligenza artificiale
Oggi, nel panorama digitale, la corsa per dominare l'intelligenza artificiale (AI) ha superato l'attenzione per i voli spaziali, con oltre un quarto delle imprese che prevede un aumento del 50% del proprio footprint dei dati a causa dei progetti AI. Questa crescita dei dati richiede una strategia di gestione dei dati efficace, un argomento di grande importanza come discusso nell'ultimo articolo "Expert Insights" di una piattaforma che ospita i migliori cervelli della tecnologia.
Il piano d'azione per le opportunità AI del governo britannico ha dato slancio a questo movimento e le organizzazioni in tutto il mondo stanno rapidamente testando e scalando i modelli AI. Tuttavia, la strada per il successo non è priva di ostacoli. In molte organizzazioni, i dati rimangono isolati, duplicati o gestiti in modo inconsistente, portando a una mancanza di allineamento e potenziali costi.
Un'infrastruttura resiliente è essenziale per garantire che i sistemi AI possano recuperare rapidamente dalle interruzioni e mantenere le prestazioni. La prontezza alla compliance è altrettanto importante, consentendo il deployment sicuro e scalabile dell'AI. La resilienza della cybersecurity e il rispetto dei regolamenti devono essere integrati fin dall'inizio per prevenire l'esposizione dei dati sensibili, la corruzione dei dati o i costosi incidenti.
I leader aziendali devono garantire l'allineamento interno sulla loro strategia AI per raggiungere il successo a lungo termine, iniziando con la consolidazione delle strategie di gestione dei dati. L'AI richiede grandi volumi di dati puliti, organizzati e accessibili per funzionare efficacemente. Costruire sistemi sostenibili, affidabili e scalabili che resistano alla prova del tempo è cruciale e inizia dai dati.
Le soluzioni di archiviazione intelligenti possono aiutare a gestire l'impatto ambientale dei crescenti dati aziendali ottimizzando l'efficienza di archiviazione e riducendo il consumo di energia per i dati inutilizzati. Queste soluzioni possono anche isolare e proteggere i dataset critici, mantenere i backup immutabili e supportare il recupero rapido, migliorando la capacità delle imprese di prevenire le violazioni dei dati e di essere più resilienti a tali incidenti.
Tuttavia, i dati di scarsa qualità introducono pregiudizi, indeboliscono le prestazioni del modello e possono danneggiare i rapporti con i clienti, la reputazione del marchio o il rispetto dei regolamenti. Pertanto, le organizzazioni devono avere una strategia chiara per la cattura, l'archiviazione, la sicurezza, la classificazione e la dismissione dei dati per garantire la compliance regolamentare e l'AI etica.
despite the potential benefits, only 44% of UK business leaders report that AI has delivered meaningful improvements. There is a misalignment between leadership ambitions and the reality of IT and data readiness in AI initiatives. The Adecco Group, as the EMEA AI Lead, is committed to bridging this gap and building a future where AI is not just a buzzword, but a tool that drives real, tangible benefits for businesses and society.
In the EU, DORA guidelines enforce that financial institutions have measures in place to withstand, respond to, and recover in the case of cyber-attack or system failure. This underscores the importance of proactive data management in the AI era.
In conclusion, come navigiamo il futuro guidato dall'AI, la gestione efficace dei dati sarà la pietra angolare del successo. Concentrandosi sulla consolidazione delle strategie di gestione dei dati, sull'ottimizzazione dell'efficienza di archiviazione e sull'assicurazione della cybersecurity e del rispetto dei regolamenti, le imprese possono costruire sistemi AI sostenibili, affidabili e scalabili che consegnano un valore reale.
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