Le 10 abitudini dei leader di successo nel settore dei dati e dell'intelligenza artificiale negli enti governativi

Non è un segreto che dirigere un ufficio dati e intelligence in un ente governativo sia un lavoro difficile.

Questo ruolo deve far fronte a numerose pressioni, sia interne (soprattutto per quanto riguarda la disponibilità dei dati, la qualità e la preparazione tecnologica) che esterne (soprattutto per quanto riguarda la conformità). Sebbene l'ufficio dati non sia il "proprietario" dei dati, di solito agisce come "custode" e deve facilitare il flusso di informazioni e la creazione di valore nell'organizzazione. Infatti, i ministri e i leader delle organizzazioni governative misurano il successo dei loro uffici dati/ intelligence in base alla misura in cui l'intelligence giusta è disponibile per i decisori e gli stakeholder giusti al momento giusto.

Inoltre, il lavoro non viene fornito con un manuale di istruzioni ed è altamente contestuale: ciò che spesso funziona per un grande ministero può facilmente fallire in enti normativi più piccoli.

Tuttavia, grazie al nostro lavoro con le organizzazioni governative, abbiamo identificato 10 pratiche che distinguono i leader di successo nel campo dei dati e dell'IA negli enti governativi dagli altri.

I leader di successo nel campo dei dati e dell'intelligence riconoscono che ciò che non può essere misurato, non può essere gestito, quindi sviluppano iniziative di dati e intelligenza artificiale che si allineano con gli obiettivi generali dell'ente governativo per garantire la pertinenza, evitare la ridondanza e massimizzare l'impatto. Collaborano a stretto contatto con i team di pianificazione strategica per identificare le modalità di raccolta dei dati su KPI impegnativi e sui relativi driver. Inoltre, comunicano in modo chiaro come le iniziative di IA determinano i risultati in aree chiave come i servizi ai cittadini, le finanze pubbliche e lo sviluppo economico. Infine, verificano in modo proattivo e regolare l'impatto e l'allineamento dei progetti sui dati in relazione alla strategia generale.

I leader efficaci nel settore dei dati e dell'intelligence adottano una mentalità di servizio nei confronti degli stakeholder interni ed esterni, trattandoli come clienti. Comprendono le esigenze e le sfide dei loro stakeholder e si allineano continuamente su come affrontarle insieme. Inoltre, lanciano prodotti e servizi self-service che facilitano, e addirittura democratizzano, l'accesso ai dati e all'intelligence in base a diritti predefiniti. Cercano proattivamente un feedback per valutare la soddisfazione degli stakeholder e migliorare l'offerta di servizi.

I migliori leader nel settore dei dati e dell'intelligence sanno che investire in strumenti o piattaforme sbagliate può portare a errori costosi e a una scalabilità limitata. Per prima cosa effettuano una valutazione delle esigenze e una scansione del mercato per abbinare le tecnologie agli obiettivi e alle esigenze dell'organizzazione. Coinvolgono team interfunzionali nel processo di selezione delle tecnologie per garantire usabilità e compatibilità. Costruiscono architetture modulari e scalabili per ridurre i rischi di dipendenza. Infine, sperimentano gli strumenti con implementazioni su piccola scala prima di procedere all'introduzione in tutta l'organizzazione.

I top leader sanno bene che i dati sono il carburante per la Business Intelligence, il Machine Learning e l'Intelligenza Artificiale. Tracciano una mappa dei dati necessari per il processo decisionale e le operazioni e si impegnano a raccoglierli, sia dai sistemi e dalle fonti primarie, che dai database premium, dalle partnership per i dati secondari o dalle fonti disponibili pubblicamente. Creano cataloghi di dati centralizzati per rendere più accessibili i set di dati esistenti e stabiliscono una chiara proprietà e responsabilità per ogni fonte di dati.

I leader migliori riconoscono che una scarsa qualità dei dati mina la fiducia e porta a un processo decisionale errato. Pertanto, stabiliscono controlli e verifiche della qualità dei dati. Scavano a fondo per capire le cause dei problemi di qualità dei dati e trovano soluzioni a lungo termine. Inoltre, supportano i loro team nell'implementazione di controlli di qualità automatizzati per l'accuratezza, la completezza e la tempestività e definiscono regole aziendali e tecniche per valutare la coerenza, la validità e l'integrità. Inoltre, istituiscono un team di data stewardship dedicato per affrontare continuamente le lacune qualitative.

I migliori leader nel campo dei dati e dell'intelligence riconoscono che un insight ben realizzato ha il potere di rendere il processo decisionale piuttosto semplice. Pertanto, capiscono che il loro ruolo non è solo tecnico e investono nella comprensione e nella strutturazione dei problemi aziendali. I leader migliori trovano anche soluzioni creative sfruttando dati e informazioni e le condividono con gli stakeholder. Presentano le loro soluzioni con uno storytelling efficace e ottengono risultati duraturi.

I leader di successo riconoscono di essere forti quanto i membri più deboli del loro team. A causa della complessità delle iniziative relative ai dati e all'intelligenza artificiale, la presenza di diversi set di competenze e un approccio reattivo sono "must-have". Di conseguenza, questi leader reclutano i migliori talenti nel campo della scienza dei dati, dell'ingegneria, dell'analisi e del design. Instillano modelli di lavoro agili per consentire uno sviluppo iterativo e una consegna più rapida dei casi d'uso, promuovendo al contempo una cultura dell'apprendimento attraverso l'aggiornamento e la certificazione.

I leader famosi sanno che una governance proattiva garantisce l'aderenza alle normative e riduce al minimo i rischi. Di conseguenza, coinvolgono i team che si occupano di cybersecurity, privacy e conformità fin dalle prime fasi della progettazione, inserendo i principi di sicurezza e privacy-by-design in tutti i flussi di lavoro dell'AI. Inoltre, mantengono una documentazione completa per garantire la preparazione alle revisioni e utilizzano strumenti per i controlli di conformità automatizzati rispetto ai framework di settore, nonché alle normative e agli standard governativi locali.

I leader migliori valutano innanzitutto se esiste un reale gap di capacità o di risorse. Infatti, sanno che i nomi dei marchi da soli, senza le giuste competenze, possono fare ben poco per risolvere i problemi principali. Di conseguenza, scelgono in modo selettivo le partnership, coinvolgendo solo chi è in grado di colmare realmente queste lacune specifiche. Inoltre, assicurano solidi meccanismi di trasferimento delle conoscenze e monitorano e valutano costantemente i loro partner in base alle loro competenze, al loro adattamento culturale e ai risultati ottenuti finora.

I top leader sanno che la visibilità tra i dirigenti assicura un investimento continuo e un sostegno dall'alto verso il basso. Di conseguenza, creano una cadenza di briefing per evidenziare le tappe fondamentali e il ROI. Presentano casi d'uso e organizzano giornate dimostrative per illustrare i prodotti di successo. Inoltre, condividono ciò che ha funzionato e ciò che non ha funzionato. Infine, quantificano i risultati (ad esempio, risparmi sui costi, riduzione dei tempi) e li collegano agli obiettivi strategici.

Il ruolo dei leader dei dati e dell'intelligenza negli enti governativi sta diventando sempre più cruciale per il successo complessivo dell'impresa. Adottando queste dieci abitudini, i leader dei dati e dell'intelligenza artificiale abbattono i confini della governance tradizionale e ottengono risultati significativi e misurabili sia per l'amministrazione che per il pubblico. La vera misura del successo non sta solo nella sofisticazione della tecnologia, ma nella sua capacità di risolvere problemi reali, migliorare la fiducia del pubblico e aprire la strada a un governo più intelligente e agile.