La gestione dei dati nell’era dell’AI: ce ne parla il CTO di Cloudera

Il 2024 è appena iniziato e conferma la profonda trasformazione che sta coinvolgendo il mondo dei dati. In continuità con le tendenze precedenti, abbiamo visto ulteriori avanzamenti nell’intelligenza artificiale (AI), nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), nell’analisi dei dati e nel cloud computing. 

Questi progressi hanno non solo cambiato il modo in cui le organizzazioni usano i dati, ma hanno anche iniziato a modificare il modo in cui esse si organizzano e operano. Ora, nel contesto dell’innovazione continua dell’AI, il mondo dei dati è destinato a cambiare ancora: stiamo entrando in un’epoca in cui i dati non sono più solo uno strumento o un asset da possedere, ma una leva strategica per il business.

In questo contesto abbiamo chiesto a Chris Royles, EMEA Field CTO di Cloudera, di fare il punto della situazione, in uno scenario mutevole e frenetico come quello di oggi.

Come cambia il panorama dei dati nell’epoca dell’AI: le tendenze da seguire

Il mercato dell’AI seguirà una tendenza di consolidamento, come è già successo in passato per il mercato del cloud, in cui i concorrenti più grandi hanno assorbito o superato gli innovatori più piccoli. Le realtà più avanzate, sostenute da capitali importanti, stanno acquisendo posizioni sempre più dominanti, oscurando i nuovi entranti. 

Grazie a investimenti ingenti – come i 13 miliardi di dollari di Microsoft per OpenAI – queste entità possono copiare rapidamente le idee innovative delle startup più piccole (semplicemente aggiungendo nuove API). Come? Perché hanno team più grandi, budget più alti e finanziatori di alto livello.

Anche nell’Unione Europea le autorità regolatorie stanno giocando un ruolo importante. Il mercato è modellato da regolamentazioni più severe, volte a limitare gli impatti più rischiosi dell’AI. Regole che però possono rallentare il ritmo dell’innovazione e frenare lo sviluppo di alcune soluzioni di Intelligenza Artificiale.

L’AI: dalla ricerca alla produzione

Se questo consolidamento incide sul mondo dell’AI, è importante notare che anche il modo in cui l’AI viene usata subirà una trasformazione. Il passaggio dell’AI dalla ricerca alla produzione su larga scala è una delle poche certezze di quest’anno.

Questa transizione porterà a nuovi casi d’uso in tutti i settori. Nel settore delle scienze biologiche, ad esempio, l’AI sta già rivoluzionando la ricerca e la scoperta di farmaci, raddoppiando di fatto il numero di nuovi farmaci disponibili per la sperimentazione.

Ma questo è solo l’inizio: il vero potere dell’AI si manifesterà pienamente quando verrà usata in modo più ampio nella produzione in vari settori. Le organizzazioni dovrebbero iniziare a prepararsi a questo cambiamento, chiedendo a sistemi come GenAI di elencare i casi d’uso specifici del settore che possono aiutare la loro attività, assicurandosi di essere pronti a sfruttare il pieno potenziale dell’AI.

È l’ora dei Data Lakehouse

Lo sviluppo dell’AI in produzione non avviene in modo isolato, ed è strettamente legato all’evoluzione della gestione dei dati. Già nel 2023 ha iniziato a emergere il concetto di data lakehouse, ma il suo vero valore si realizzerà nei prossimi mesi. 

I lakehouse permetteranno agli elementi dello stack tecnologico di un’organizzazione di distribuire efficacemente i dati tra i servizi. Cosa che fino ad oggi è stata una sfida per le aziende. 

Questa evoluzione è fondamentale per consentire applicazioni concrete e reali, come le istantanee dei dati in tempo reale per la conformità finanziaria. Man mano che le organizzazioni iniziano a esercitare un maggiore controllo sui propri dati, il valore dei data lakehouse diventerà sempre più evidente. 

Questo non solo semplificherà la gestione dei dati, ma migliorerà anche l’efficacia dell’intelligenza artificiale, fornendole dati più strutturati e accessibili.

I dati come prodotti per l’AI

Royles sostiene che il modo in cui le organizzazioni vedono e trattano i dati subirà un altro cambiamento radicale. Si riferisce al passaggio dal considerare il dato come una risorsa al considerarlo come un prodotto. Questo cambiamento è cruciale per la prossima fase di maturità dei dati e sarà accompagnato dalla nascita di nuovi ruoli, come quello di “data product owner”.

Si tratta di un cambio di mentalità fondamentale per ottenere una conoscenza più profonda dei dati, per ricavarne informazioni utili e per costruire un corpus di informazioni affidabili, che sia mantenibile e trasportabile. Questo cambiamento strategico favorisce poi una collaborazione tra i team di tutta l’organizzazione, unendo funzioni e unità aziendali diverse. 

Trattando i dati come un prodotto, ci spiega Royles, le organizzazioni possono anche creare una nuova ondata di soluzioni AI più affidabili. 

“L’evoluzione dell’intelligenza artificiale e della gestione dei dati è già un tema centrale del mercato”, dice Royles. “Per le organizzazioni, adattarsi a queste tendenze non è solo vantaggioso, ma essenziale per rimanere competitive. Nel corso di quest’anno assisteremo a numerosi progressi tecnologici e a un cambio di paradigma nel modo in cui i dati vengono integrati nelle strategie aziendali. La costante è che il futuro che ci si prospetta è sempre più intrinsecamente guidato dai dati e abilitato dall’intelligenza artificiale”

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