Ricordate Business Objects? Se ve lo ricordate, potreste capire dove voglio arrivare. Stiamo entrando in un periodo in cui i grandi modelli linguistici (LLM) in grado di creare software di livello aziendale diventeranno sempre più comuni. È un'impresa tecnologica impressionante, certo, ma è anche una potenziale corsa al ribasso.
Perché? Perché mentre tutti sono impegnati a mostrare gli ultimi trucchi dell'intelligenza artificiale, si perdono la vera miniera d'oro: i dati stessi.
Vediamo di analizzare la situazione:
Considerate questo scenario nel mondo dei prodotti di largo consumo: L'azienda A e l'azienda B hanno entrambe accesso allo stesso LLM avanzato per la previsione della domanda. L'azienda A dispone di anni di dati di vendita puliti e armonizzati, completi di informazioni contestuali su promozioni, condizioni meteorologiche e sentiment dei social media. L'azienda B ha dati sparsi e incoerenti archiviati in vari sistemi. Secondo voi, quale azienda sarà in grado di fare previsioni più accurate?
La verità è che senza dati correttamente puliti, armonizzati e modellati, le aziende non saranno in grado di trarre il massimo vantaggio dalla rivoluzione dell'IA. Potreste avere a portata di mano una potente IA, ma se le date in pasto sono di scarsa qualità, otterrete solo intuizioni di scarsa qualità.
Ecco perché la vera gara non è a chi riesce a implementare l'IA più velocemente, ma a chi riesce a mettere in ordine i propri dati. Si tratta di creare una solida infrastruttura di dati in grado di alimentare questi nuovi potenti strumenti di IA. Perché alla fine l'IA è solo il motore, i dati sono il carburante che la fa girare.
Nel settore CPG, questo può significare la differenza tra:
Quindi, mentre i vostri concorrenti sono alla ricerca dell'ultimo chatbot o strumento di scrittura AI, ricordate: il vero valore risiede nei vostri dati. La domanda è: siete pronti a sbloccarlo?
Il viaggio verso i dati: La nuova frontiera
Tutti abbiamo sentito parlare del "viaggio verso il cloud". È stata la parola d'ordine del giorno per quasi un decennio. Ma ora? Stiamo intraprendendo una spedizione ancora più critica: il viaggio verso i dati.
Non si tratta di un'altra tendenza tecnologica. È un cambiamento fondamentale nel modo in cui le aziende operano, innovano e competono. E se non siete a bordo, potreste ritrovarvi nella polvere.
Come si presenta questo viaggio nella pratica? Si tratta di passare da fonti di dati disparate e isolate a un ecosistema di dati unificato e accessibile. Si tratta di trasformare i dati grezzi in informazioni utili. Si tratta di creare un'unica fonte di verità in grado di alimentare tutto, dalle decisioni operative alle applicazioni avanzate di intelligenza artificiale.
Per un'azienda del settore CPG, ciò potrebbe significare integrare i dati dei punti vendita con l'analisi del sentiment dei social media, le informazioni sulla supply chain e il feedback dei clienti. Si tratta di creare una visione olistica della vostra attività che vi permetta di individuare le tendenze, prevedere la domanda e innovare i prodotti più rapidamente che mai.
La vera proposta di valore: Sono i dati, stupido
Il punto è che l'intelligenza artificiale è buona solo se i dati su cui viene addestrata sono di qualità. Potete avere il più sofisticato LLM del pianeta, ma se non è addestrato sui vostri dati aziendali specifici, il suo valore per la vostra azienda sarà limitato nel migliore dei casi.
Il vero vantaggio competitivo sta nello sbloccare il valore dei vostri dati proprietari. Si tratta di creare una solida piattaforma di dati in grado di:
È qui che la gomma incontra la strada. E lasciatemi dire che non è facile.
Vediamo di analizzare la situazione:
Aggregazione: In una tipica azienda del settore CPG, i dati possono essere sparsi tra sistemi ERP, piattaforme CRM, strumenti di gestione della supply chain e innumerevoli fogli di calcolo Excel. Riunire tutti questi dati è un compito erculeo, ma è essenziale per ottenere un quadro completo dell'azienda.
Pulizia e standardizzazione: I dati grezzi sono disordinati. Sistemi diversi possono utilizzare formati o convenzioni di denominazione differenti. La pulizia e la standardizzazione di questi dati sono fondamentali per qualsiasi analisi significativa o applicazione di IA.
Accessibilità: I dati hanno valore solo se sono nelle mani di persone in grado di utilizzarli. Ciò significa creare interfacce e strumenti che consentano agli utenti aziendali di accedere ai dati e analizzarli senza dover conseguire un dottorato in informatica.
Qualità, sicurezza e conformità: Da grandi dati derivano grandi responsabilità. Garantire l'accuratezza dei dati, proteggerli dalle violazioni e conformarsi a normative come il GDPR non è negoziabile.
La sfida: Non solo tecnologia
È qui che molte imprese inciampano. Pensano che si tratti di una sfida puramente tecnologica. Ma non è così. È una sfida organizzativa.
Ecco il concetto di rete di dati. Come afferma Zhamak Dehghani, l'ideatore del concetto di rete di dati: "La rete di dati è un approccio sociotecnico decentralizzato per eliminare la dicotomia tra dati analitici e operazioni aziendali"[^1].
In altre parole, si tratta di abbattere i silos, promuovere una cultura orientata ai dati e dare agli esperti del settore la possibilità di diventare produttori e consumatori di dati.
Ciò richiede il coinvolgimento di tutta l'azienda. Richiede l'aggiornamento della forza lavoro. E sì, richiede investimenti tecnologici significativi.
Ma come si presenta questo nella pratica? Immaginate un'azienda di beni di largo consumo in cui:
Questa è la promessa di una rete di dati ben implementata. Ma per arrivarci non bastano le nuove tecnologie. È necessario un cambiamento fondamentale nel modo in cui pensiamo e organizziamo i dati.
Il cammino verso il futuro: Ingegneria della piattaforma e costruzione del modello
Quindi, dove dobbiamo andare? Per i prossimi anni, l'attenzione deve essere concentrata sull'ingegneria della piattaforma dati e sulla creazione di modelli.
Ciò significa che:
Analizziamo ciascuno di questi aspetti in modo più dettagliato:
Investire nell'infrastruttura dei dati: Questo va al di là del semplice acquisto dell'ultima tecnologia. Si tratta di creare un'architettura scalabile e flessibile che possa crescere con la vostra azienda. Per un'azienda del settore CPG, ciò potrebbe significare l'implementazione di sensori IoT nella catena di fornitura, la creazione di pipeline di dati in tempo reale dai rivenditori o la creazione di un data lake centrale per tutti i dati storici.
Sviluppare la governance dei dati: Da grandi dati derivano grandi responsabilità. Sono necessarie politiche chiare sull'utilizzo dei dati, standard di qualità e protocolli di sicurezza. Questo aspetto è particolarmente importante nel settore CPG, dove si ha a che fare con dati sensibili dei clienti e segreti commerciali potenzialmente preziosi.
Costruire e formare modelli: È qui che avviene la magia. Addestrando i modelli di intelligenza artificiale sui vostri dati aziendali, potrete creare strumenti predittivi che vi daranno un vero vantaggio. Immaginate un'intelligenza artificiale in grado di prevedere le tendenze dei prodotti prima che si verifichino o di ottimizzare la strategia dei prezzi in tempo reale sulla base di una moltitudine di fattori.
Promuovere l'alfabetizzazione ai dati: Questo è forse l'aspetto più impegnativo ma anche il più gratificante. Si tratta di creare una cultura in cui tutti, dall'amministratore delegato al personale in prima linea, comprendano il valore dei dati e sappiano come utilizzarli nel loro lavoro quotidiano.
È un'impresa ardua, ma l'alternativa è rimanere indietro in un mondo in cui i dati sono il nuovo petrolio e l'intelligenza artificiale è il motore che li alimenta.
Il bilancio
La rivoluzione dell'IA non sta arrivando, è già qui. I vincitori non saranno determinati da chi ha le dimostrazioni di IA più appariscenti. I veri vincitori saranno coloro che sapranno sfruttare efficacemente i propri dati per ottenere un reale valore aziendale.
Nel mondo dei prodotti di largo consumo, questo può fare la differenza tra un lancio di prodotto che non ha successo e uno che invece conquista il mercato. Potrebbe essere la chiave per ottimizzare la vostra catena di approvvigionamento per far fronte alla prossima perturbazione globale. Potrebbe essere ciò che vi permette di personalizzare l'esperienza dei clienti in modi che i vostri concorrenti possono solo sognare.
Quindi, chiedetevi: Siete pronti per il viaggio verso i dati? Perché, pronti o no, è già iniziato. Le piattaforme sono state costruite, i modelli sono stati addestrati e la corsa è iniziata. Sarete in testa al gruppo o giocherete a rimpiattino?