La moderna azienda ha di fronte un paradosso: le quantità di dati utili al business continuano a crescere, ma la capacità di estrarne valore non migliora, e spesso si riduce. Secondo gli analisti di Gartner, AI/ML, Agent AI e dati “AI-ready” hanno il potere di cambiare questo stato di cose e portare una trasformazione profonda nel modo in cui sono oggi gestite e utilizzate le informazioni aziendali. Alle capacità di raccolta e archiviazione si affianca l’intelligenza che serve a organizzare i dati per generare risultati. Questa evoluzione segna il passaggio da un data management passivo a un ecosistema proattivo in cui l’AI è motore d’innovazione e di efficienza.
Dall’automazione della gestione dati ai suggerimenti
Il data management tradizionale richiede una intensa supervisione umana: cataloghi da aggiornare manualmente, regole di qualità da definire caso per caso, policy di governance rigide. L’introduzione di AI/ML e Agentic AI ribalta il paradigma portando a sistemi che apprendono continuamente, prendono decisioni contestuali e si adattano dinamicamente. L’Agentic AI rappresenta un salto qualitativo: mentre i sistemi ML tradizionali richiedono supervisione costante, gli agenti AI operano in modo semi-autonomo, definendo obiettivi, pianificando strategie e coordinando gli strumenti per raggiungere i risultati anche senza l’intervento umano. Una dote utile, per esempio, per la correzione dei dati, fonte di costi ingenti per le imprese. Algoritmi di anomaly detection apprendono cosa è “normale” e cosa non lo è, segnalando le incongruenze. I sistemi più avanzati non solo rilevano gli errori, ma applicano correzioni basate sui pattern appresi e propongono consolidamenti dei record duplicati. Un caso concreto: un retailer con milioni di record cliente su sistemi CRM ed e-commerce identifica automaticamente che “Via G. Garibaldi 15” e “V. Garibaldi, 15” sono lo stesso indirizzo. Il risultato? Visione cliente unificata, migliore personalizzazione nelle attività di marketing e nessuno spreco nelle postalizzazioni.
La proliferazione delle fonti di dati rende difficile trovare le informazioni giuste al momento giusto. L’AI rivoluziona questo aspetto generando automaticamente metadati attraverso le capacità semantiche per analizzare nomi di colonne e le relazioni tra tabelle. I sistemi più sofisticati costruiscono grafi di conoscenza che mappano le relazioni, supportando le query in linguaggio naturale. Ma la più sorprendente innovazione sta nei suggerimenti contestuali. Un data scientist che, per esempio, lavorasse sulla churn prediction può ricevere suggerimenti sui dataset rilevanti già usati da altri team, su correlazioni sconosciute individuati dal sistema o altri avvisi per problemi di qualità. Questo può ridurre da settimane a giorni il time-to-insight, con incrementi di produttività rilevanti.
Dalla governance proattiva alla compliance automatizzata
La governance è l’area dove l’Agentic AI mostra il potenziale più trasformativo. Regolamenti come GDPR impongono obblighi stringenti e la compliance manuale è costosa e rischiosa. I sistemi AI automatizzano la classificazione dei dati sensibili, implementano policy enforcement dinamico e generano audit trail completi. Gli agenti avanzati possono gestire autonomamente i diritti previsti da GDPR degli interessati. Quando un cliente richiede la cancellazione dati, l’agente identifica tutte le occorrenze attraverso sistemi diversi, verifica gli obblighi legali ed esegue la rimozione, documentando il processo. Queste funzioni hanno permesso ad alcuni istituti finanziari europei di ridurre da giorni a ore il tempo di evasione delle richieste, eliminando il rischio degli errori umani.
L’infrastruttura dati è una voce di costo significativa del data management, sia con risorse locali sia utilizzando il cloud. L’AI consente l’ottimizzazione predittiva, analizzando pattern di accesso, stagionalità e correlazioni, i sistemi prevedono quali dati saranno necessari e quali possono essere archiviati. Questa capacità permette tiering sofisticati dei dati, con il pre-caricamento dei dataset associati alle attività in fase di avvio e suggerimenti per l’eliminazione definitiva dei dati che non hanno più valore. Una multinazionale della distribuzione ha riportato riduzioni del 30% nei costi cloud storage, senza impatto sulle performance. L’ottimizzazione può includere anche scheduling di job non urgenti durante le ore di minor costo e il dimensionamento dinamico dei cluster.
L’Agentic AI abilita sistemi autonomi capaci di gestire processi complessi end-to-end. Un agente può, per esempio, orchestrare l’onboarding di nuove fonti dati: connettere, profilare, generare schemi di mappatura, configurare pipeline, catalogare e notificare l’inserimento ai team. Sono preziose le capacità di self-healing: se una pipeline fallisce, l’agente AI diagnostica il problema, tenta la correzione o passa la palla all’essere umano fornendogli l’analisi dettagliata. Microsoft riporta casi d’uso in cui l’Agentic AI ha consentito una riduzione del 50% del carico operativo e accuratezza del 99,9% nelle richieste gestite.
L’adozione? Meglio graduale e “human in the loop”
L’adozione delle risorse AI/ML e Agentic AI nell’ambito del data management si avvantaggia di approcci graduali che partono da use case specifici ad alto impatto sul business e con rapido ROI. Secondo le raccomandazioni “Stop Experimenting And Start Scaling Your AI Efforts” di Forrester è fondamentale il giusto bilanciamento tra automazione e controllo umano, iniziando con modalità “human-in-the-loop” ed evolvendo verso una maggiore autonomia. La formazione è cruciale per permettere ai team di comprendere e collaborare con i nuovi strumenti; passare da operazioni manuali alla supervisione di sistemi che operano in modo autonomo e saper interpretare i risultati. Gli strumenti non sostituiscono i professionisti dei dati ma li liberano dalle attività a più basso valore per lasciare tempo a quelle più utili a fare dei dati un asset strategico per il business.