L’ambizione dell’#AI supera la disponibilità dei dati in Medio Oriente e in Africa
La regione del Medio Oriente e dell’Africa (MEA) sta perseguendo in modo aggressivo l’integrazione dell’intelligenza artificiale (AI), ma un divario crescente tra ambizione e preparazione pratica minaccia di limitare il pieno potenziale economico di questa trasformazione. Un nuovo studio dell’IBM Institute for Business Value rivela che mentre il 77% dei leader dei dati MEA dà priorità agli investimenti per accelerare le capacità di intelligenza artificiale, solo il 25% esprime fiducia che la propria infrastruttura dati esistente possa supportare in modo affidabile nuovi flussi di entrate guidati dall’intelligenza artificiale. Questa disconnessione evidenzia uno squilibrio critico: le organizzazioni si stanno affrettando a implementare l’intelligenza artificiale prima di affrontare completamente le sfide legate ai dati sottostanti.
Il crescente divario nelle competenze relative ai dati
Uno degli ostacoli più significativi al successo dell’intelligenza artificiale nella MEA è la crescente carenza di competenze avanzate in materia di dati. Lo studio ha rilevato che il 54% degli intervistati ora cita questa come la sfida principale, quasi raddoppiando rispetto al 28% nel 2023. Questo rapido aumento suggerisce che il divario di talenti si sta ampliando più velocemente del previsto, ostacolando potenzialmente l’operatività delle iniziative di intelligenza artificiale e limitando i vantaggi competitivi. Il problema non è semplicemente la mancanza di personale, ma la carenza di persone dotate delle competenze specialistiche necessarie per gestire, perfezionare e sfruttare i dati in modo efficace per le applicazioni di intelligenza artificiale.
Integrazione della strategia dei dati e sfide relative ai dati non strutturati
Nonostante le preoccupazioni sulla preparazione, l’integrazione tra la strategia dei dati e le roadmap tecnologiche più ampie è aumentata. Tre quarti (76%) dei Chief Data Officer MEA ora riferiscono che la loro strategia sui dati è direttamente allineata con gli investimenti infrastrutturali, in aumento rispetto al 55% nel 2023. Tuttavia, solo il 27% è fiducioso nella capacità della propria organizzazione di estrarre valore dai dati non strutturati, una componente fondamentale per molte applicazioni IA. Ciò suggerisce che, sebbene l’allineamento strategico stia migliorando, la capacità pratica di gestire dati complessi e reali rimane limitata.
Acquisizione di talenti e democratizzazione dei dati
La lotta per reclutare professionisti qualificati nel campo dei dati si sta intensificando. Il 79% dei leader MEA intervistati ha difficoltà a ricoprire ruoli chiave nel settore dei dati, e solo il 51% ritiene che gli sforzi di reclutamento stiano fornendo le competenze e l’esperienza necessarie, un calo rispetto al 66% del 2024. Allo stesso tempo, la democratizzazione dei dati sta guadagnando terreno, con il 72% dei data chief MEA che afferma che un più ampio accesso dei dipendenti ai dati aiuta le organizzazioni a muoversi più velocemente. Tuttavia, solo il 28% è fortemente d’accordo sul fatto di poter spiegare chiaramente come i dati facilitino i risultati aziendali, e solo il 27% ha stabilito parametri chiari per misurare il valore dei risultati guidati dai dati. Ciò suggerisce che, sebbene l’accesso ai dati sia in espansione, la capacità di tradurlo in valore aziendale tangibile rimane una sfida.
Colmare il divario: approccio AI-dati
Per affrontare queste sfide, il 75% dei Chief Data Officer MEA sta adottando un approccio “AI-to-data” anziché centralizzare i dati, e il 68% sta sviluppando attivamente diversi set di dati per formare gli agenti AI. Ciò indica uno spostamento verso lo sfruttamento dell’intelligenza artificiale per migliorare la qualità e l’accessibilità dei dati piuttosto che affidarsi ai tradizionali metodi di gestione dei dati. Tuttavia, questo approccio richiede investimenti significativi in infrastrutture e competenze IA, di cui molte organizzazioni potrebbero non disporre.
Tendenze e implicazioni globali
I risultati globali dello studio IBM rafforzano l’urgenza di affrontare la questione della disponibilità dei dati. A livello mondiale, l’81% dei Chief Data Officer dà priorità agli investimenti volti ad accelerare l’intelligenza artificiale, con il 13% dei budget IT ora allocato alla strategia dei dati, rispetto al solo 4% nel 2023. Tuttavia, solo il 26% a livello globale esprime fiducia che le proprie capacità di dati possano supportare flussi di entrate abilitati dall’intelligenza artificiale. Questa disconnessione globale sottolinea le sfide sistemiche che le organizzazioni devono affrontare nel tradurre le ambizioni dell’IA in risultati pratici.
L’aggressiva ricerca dell’intelligenza artificiale da parte della regione MEA, unita al crescente divario nella preparazione dei dati, presenta sia opportunità che rischi. Le organizzazioni che danno priorità alla qualità dei dati, investono nello sviluppo dei talenti e adottano approcci innovativi dall’intelligenza artificiale ai dati saranno nella posizione migliore per sfruttare appieno il potenziale economico di questa trasformazione. Coloro che non riescono ad affrontare queste sfide rischiano di rimanere indietro in un panorama sempre più competitivo
