In un'epoca in cui ogni clic, ogni interazione e ogni traccia digitale vengono registrati e archiviati, è scoppiata una nuova corsa, non alle risorse fisiche, ma all'oro virtuale del nostro tempo: i dati. I dataset dell'intelligenza artificiale, in particolare, sono diventati una merce ambita che aziende, governi e istituti di ricerca stanno freneticamente raccogliendo, raffinando e monetizzando. Similmente alla storica corsa all'oro in California, siamo all'alba di un'era in cui gli strumenti dei cercatori di fortuna non saranno più pale e setacci, ma algoritmi e potenza di calcolo.
La nuova vena d'oro del mondo techno
I numeri parlano da soli: si prevede che il mercato dei set di dati per l'addestramento dell'IA, valutato a 3,2 miliardi di dollari nel 2025, raggiungerà i 6,98 miliardi di dollari entro il 2029, con un impressionante tasso di crescita annuo del 21,5%. Questo sviluppo esplosivo sottolinea l'importanza centrale dei set di dati di alta qualità nel nostro sistema economico sempre più guidato dall'IA.
"I dati sono il nuovo petrolio": questa frase del matematico britannico Clive Humby è diventata un mantra molto citato negli ultimi anni. Ma, come sottolinea opportunamente il blog di Unitlab, non sono i dati grezzi ad avere valore, ma la loro elaborazione e raffinazione. Proprio come il petrolio greggio diventa prezioso solo quando viene raffinato in benzina, plastica o prodotti chimici, i dati devono essere ordinati, ripuliti, annotati e strutturati per esprimere appieno il loro potenziale.
La Commissione Europea prevede che l'economia dei dati nei 27 paesi dell'UE potrebbe crescere da 325 miliardi di euro nel 2019 a oltre 550 miliardi di euro entro il 2025, pari a circa il 41% dell'intero PIL dell'UE. A livello globale, l'intelligenza artificiale potrebbe contribuire all'economia globale fino a 15,7 trilioni di dollari entro il 2030, secondo uno studio di PwC.
Dalla materia prima al prodotto raffinato: la catena del valore dei dati
Nella moderna economia dei dati, non basta più possedere grandi quantità di informazioni. La vera arte sta nel trasformare questi dati grezzi in informazioni preziose e modelli di intelligenza artificiale addestrati.
"I dati esistono in una varietà di forme, ognuna con le sue caratteristiche e sfide", spiega il blog di DataHub Analytics. "La maggior parte dei dati è grezza, non strutturata e frammentata. Le aziende sono sommerse da dati provenienti da diverse fonti – social media, feedback dei clienti, dati di vendita, dati provenienti da sensori e altro ancora – tutti archiviati in formati diversi e spesso isolati tra i vari reparti."
È qui che entra in gioco l'IA, un "alchimista moderno": può trasformare dati grezzi e caotici in informazioni preziose che guidano il successo aziendale. Attraverso potenti algoritmi e apprendimento automatico, l'IA può elaborare enormi quantità di dati, identificare modelli e prevedere le tendenze future con una precisione straordinaria.
DataScientist42: "Dedichiamo l'801% del nostro tempo a pulire e strutturare i dati prima ancora di poter iniziare l'addestramento vero e proprio con l'apprendimento automatico. Questa è la parte invisibile dell'iceberg dell'intelligenza artificiale che nessuno vede. #AIDataIsTheNewGold #MLOps"
Set di dati di alto valore: le pepite del data mining
Non tutti i set di dati hanno lo stesso valore. La Commissione Europea ha coniato il termine "High-Value Datasets" (HVD), che si riferisce ai dati che possono creare il massimo valore per la società, l'economia e l'ambiente. Questi HVD sono particolarmente importanti data la proliferazione di applicazioni di intelligenza artificiale e apprendimento automatico in vari campi.
La qualità e la completezza di un set di dati di addestramento sono fondamentali perché consentono agli algoritmi di intelligenza artificiale, in particolare ai modelli di apprendimento automatico, di apprendere e comprendere modelli e relazioni all'interno dei dati, migliorando così la capacità del modello di trasferire le proprie conoscenze a casi sconosciuti.
Il mercato dell'analisi dei Big Data, valutato a 271,83 miliardi di dollari nel 2022, dovrebbe raggiungere la cifra sbalorditiva di 745,15 miliardi di dollari entro il 2030, con un tasso di crescita annuo composto del 13,5%. Queste cifre sottolineano l'enorme valore che le aziende attribuiscono all'analisi e allo sfruttamento dei dati.
Data mining: le sfide della nuova corsa all'oro
Come l'estrazione tradizionale dell'oro, anche il data mining presenta numerose sfide e rischi. Una domanda fondamentale che assilla molte aziende e ricercatori è: "Quanto vale il mio set di dati?"
Nonostante l'evidente importanza dei dati nel business moderno, alcune domande fondamentali rimangono senza risposta: "Qual è il valore dei dati? Come può essere quantificato?". Il "valore" dei dati viene spesso compreso quantitativamente solo quando vengono utilizzati in un'applicazione e i risultati vengono valutati, motivo per cui attualmente è difficile valutare il valore dei big data.
Esperto di etica dell'IA: "Il valore dei dati non risiede solo nella loro dimensione, ma anche nella loro qualità, diversità e raccolta etica. Dobbiamo smettere di trattare i dati come materie prime e iniziare a rispettarli come artefatti culturali e sociali. #DataEthics #ResponsibleAI"
Il budgeting dei dati è un'altra questione complessa. Raccogliere set di dati per l'IA è un'impresa lunga, costosa e complessa. Per i professionisti, investire nei dati spesso rappresenta un salto nel vuoto. Si pongono due domande chiave: 1) Qual è la performance di saturazione prevista di un modello di IA con una data quantità di dati? E 2) Quanti dati aggiuntivi sono necessari per ottenere un determinato miglioramento delle prestazioni?
Dati sintetici: la nuova frontiera dello sviluppo dell'intelligenza artificiale
Uno sviluppo promettente nei set di dati di intelligenza artificiale sono i dati sintetici. Sebbene i dati del mondo reale siano sempre la migliore fonte di informazioni, sono spesso costosi, sbilanciati, non disponibili o inutilizzabili a causa di vincoli normativi e di privacy.
I dati sintetici offrono una soluzione elegante: vengono generati artificialmente tramite simulazioni o algoritmi al computer, ma mantengono le proprietà statistiche e le distribuzioni del set di dati originale, riflettendo così i dati reali. Questa tecnologia consente la generazione di dati su richiesta, in qualsiasi quantità e con specifiche precise.
La Commissione Europea stima che l'economia dei dati in Europa varrà 1.000 miliardi di dollari entro il 2025, pari al 61% del PIL della regione. Con l'avvento dei dati sintetici, questo valore potrebbe aumentare significativamente.
L'ecosistema dell'economia dei dati: chi sono i vincitori?
Nella nuova corsa all'oro dei dati, diversi attori lungo la catena del valore si stanno posizionando. Le aziende di telecomunicazioni, che già forniscono l'infrastruttura digitale, hanno una particolare opportunità di facilitare la creazione di ecosistemi di dati. Sorprendentemente, tuttavia, il loro coinvolgimento negli ecosistemi di dati è tra i meno sviluppati di tutti i settori: solo il 19% sta rafforzando le iniziative di ecosistemi di dati esistenti, rispetto al 4% nel settore della produzione di energia.
La distribuzione geografica dei guadagni economici derivanti dall'intelligenza artificiale rivela andamenti interessanti: si prevede che la Cina trarrà i maggiori benefici economici dall'intelligenza artificiale, con un aumento del PIL del 26% nel 2030, seguita dal Nord America con il 14,5%. Insieme, queste regioni rappresenteranno circa il 70% dell'impatto economico globale.
Analisi in tempo reale: la nuova corsa all'oro
Le tecnologie di database cloud-native stanno rivoluzionando le capacità di analisi in tempo reale in tutti i settori, consentendo alle organizzazioni di estrarre informazioni fruibili da enormi set di dati con una latenza minima. Queste tecnologie includono l'ottimizzazione dello storage a colonne, l'elaborazione in-memory e le funzionalità di streaming dei dati.
CloudArchitect: "L'analisi dei dati in tempo reale non è più solo un optional, ma un must. Le aziende che non riescono a prendere decisioni in pochi secondi saranno superate da quelle che ci riescono. #RealTimeAnalytics #CloudNative"
Il valore aziendale dell'analisi in tempo reale è dimostrato da casi di studio nei settori dell'e-commerce, dei servizi finanziari e della produzione, riconoscendo al contempo le sfide di implementazione legate alla qualità dei dati, alla gestione dei costi, alle lacune di competenze e alla complessità architettonica.
La dimensione etica della corsa all’oro dei dati
Con la crescita esponenziale dell'economia dei dati, crescono anche le preoccupazioni etiche. La crescente disponibilità di dati personali ha portato a normative più severe e a politiche egoistiche da parte dei giganti della tecnologia. L'intelligenza artificiale è un divoratore di dati che rifugge ciò che è esplicitamente personale a favore di un aggregato di informazioni. Entrambe le tendenze sollevano questioni spinose sulla proprietà della preziosa risorsa sottostante.
"Il mantra di metà anni 2000 secondo cui 'i dati sono il nuovo petrolio' sta assumendo nuova vita: sfruttarli e trasformarli in annunci personalizzati è diventato più difficile, a causa della crescente regolamentazione e delle politiche egoistiche dei giganti della tecnologia", riporta The Economist.
Uno sguardo al futuro: la prossima fase della corsa all’oro dei dati
La convergenza di analisi serverless, integrazione dell'intelligenza artificiale, edge computing e query federate promette di trasformare ulteriormente il modo in cui le organizzazioni sfruttano informazioni in tempo reale per ottenere un vantaggio competitivo nell'economia digitale.
L'intelligenza artificiale e i big data vengono sempre più utilizzati anche per operazioni delicate e gestione delle catastrofi. Numerosi casi d'uso hanno dimostrato che l'intelligenza artificiale può garantire un'efficace fornitura di informazioni a cittadini, utenti e clienti in tempi di crisi.
"L'intelligenza artificiale è un termine di moda che ha un impatto su ogni settore del mondo. Con l'avvento di una tecnologia così avanzata, ci sarà sempre una domanda sul suo impatto sulla nostra vita sociale, sul nostro ambiente e sulla nostra economia, che influenza tutti gli sforzi verso uno sviluppo sostenibile", avvertono i ricercatori.
Conclusione: i cercatori d'oro del XXI secolo
L'analogia "i dati sono il nuovo oro" sta acquisendo sempre più rilevanza nel nostro mondo sempre più connesso e guidato dall'intelligenza artificiale. Come nella storica corsa all'oro, oggi i maggiori profitti non vengono necessariamente realizzati da chi si limita ad accumulare grandi quantità di dati, ma da chi fornisce gli strumenti, l'infrastruttura e i metodi per elaborare, analizzare e monetizzare efficacemente tali dati.
Il futuro appartiene a coloro che non solo sanno raccogliere dati, ma sanno anche come utilizzarli in modo etico e responsabile per creare valore reale per la società, l'economia e l'ambiente. In questa nuova economia dei dati, i veri pionieri non sono i raccoglitori di dati, ma gli alchimisti dei dati, coloro che sanno trasformare le informazioni grezze in informazioni preziose.
Con l'avanzare dell'era digitale, la capacità di curare, perfezionare e sfruttare efficacemente set di dati per l'intelligenza artificiale sta diventando sempre più un vantaggio competitivo cruciale, non solo per le aziende, ma per intere economie. La nuova corsa all'oro è iniziata e la questione non è più se partecipare o meno, ma come sopravvivere e prosperare in questo nuovo panorama di dati.
Ulteriori link:
- Rapporto di mercato sui set di dati di addestramento AI
- Blog: I dati elaborati sono il nuovo petrolio
- L'economia dei dati in Europa varrà 550 miliardi entro il 2025
- L’intelligenza artificiale aumenterà significativamente il PIL globale – Rapporto PwC
- Data Alchemy: trasformare i dati grezzi in oro con l'intelligenza artificiale
- Il mercato dell'analisi dei Big Data supererà i 745,15 miliardi di dollari entro il 2030
- La rivoluzione dei dati sintetici: come alimenta l'intelligenza artificiale?
- The Economist: poiché i dati personali diventano sempre più difficili da reperire, l’intelligenza artificiale sta inghiottendo tutto il resto