ChatGPT: le nuove sfide della strategia sui dati nell’era dell’IA generativa

Come misurare la maturità della data strategy

Il Data Strategy Index del Politecnico di Milano valuta la maturità delle aziende misurando tre ambiti: data management & architecture (mezzi, competenze e processi per la gestione tecnologica, integrazione dei dati e governance del patrimonio informativo); business intelligence e descriptive analytics (strumenti e competenze di base per una BI pervasiva); e data science (analisi predittive e di ottimizzazione partendo dall’analisi dei dati).

Nella Pubblica amministrazione c’è un ulteriore parametro che entra nella data governance: la maturità sugli open data. Il nostro Paese si è classificato, nel 2023, al 7° posto nella graduatoria dei Paesi UE, con un livello di maturità del 92% (un punto percentuale in più rispetto alla passata edizione). Questo indice misura la capacità degli Stati di portare avanti la pubblicazione e il riutilizzo dei dati aperti, in linea con la Direttiva sugli open data (UE) 2019/1024. È basato su test di autovalutazione, ma può dare un’indicazione di quanto sia cruciale, anche per le PA, avere delle strategie sui dati con precise policy, misurazioni dell’impatto e capacità di assicurarne la qualità.

INAIL, che possiede un enorme patrimonio di dati, è una delle PA che ha attuato con decisione una governance dei dati, che include proprio i requisiti dell’interoperabilità, nonché progetti di IA e sperimentazioni con l’IA generativa. La data strategy e la data governance si basano non solo sulle tecnologie, ma anche sugli aspetti culturali e organizzativi: per questo, dal 2015, l’Istituto nazionale per l’assicurazione contro gli infortuni sul lavoro ha trasformato la sua funzione IT in un vero dipartimento digitale.

“Èla dimostrazione”, sottolinea Colasuonno, “chel’innovazione tecnologica e quella organizzativa devono andare a braccetto: non ci sono progetti di innovazione organizzativa che prescindono dalla tecnologia e, allo stesso modo, la digitalizzazione porta con sé innovazione nell’organizzazione e nei processi”.

I gruppi di lavoro e l’ecosistema dei dati

La strategia dei dati di INAIL si traduce, operativamente, in un impianto progettuale articolato in 10 “cantieri”, ognuno dei quali è incentrato su un focus specifico della strategia sui dati (architetture, data fabric, data mesh, IA, BI, integrazione con piattaforme nazionali, qualità del dato, modelli semantici, e così via), con gruppi di lavoro che includono rappresentanti sia dell’IT che del business più in generale. 

“Sarebbe un grave errore per l’IT pensare di condurre i progetti di data governance in autonomia, senza l’apporto prezioso delle direzioni di business”, dichiara Colasuonno. “Oggi non si può più procedere a compartimenti stagni: l’IT deve coinvolgere il business nella gestione dei dati, dare a queste funzioni fiducia e autonomia nella lettura e nell’analisi delle informazioni. A tal fine gioca un ruolo chiave adottare un lessico comune, abbattendo le distanze tra le due funzioni”.