IA per l'AI

Perseguendo l'obiettivo di sfruttare il potenziale dell'AI, le aziende hanno bisogno di utilizzare i dati provenienti da origini di diverso tipo, supportare strumenti e framework all'avanguardia ed eseguire modelli in vari ambienti. Tuttavia, secondo IDC, un terzo del tempo dei business leader è dedicato ai requisiti di integrazione e preparazione dei dati¹ per l'AI.

La maggior parte degli insuccessi legati all'AI è dovuta a fallimenti nella raccolta e nell'organizzazione dei dati, non ai modelli di AI stessi. In parole semplici, non c'è AI senza IA (Information Architecture - architettura delle informazioni).

Con un'architettura delle informazioni progettata per l'AI, le aziende possono eliminare i silos di dati, automatizzare e controllare il ciclo di vita dei dati e dell'AI e disporre di un'agile libertà di esecuzione non vincolata ad alcuna ubicazione, traducendosi in ultimo nella capacità di rendere operativa l'AI con fiducia e trasparenza.

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