Gli AI Tools for Data Visualization (strumenti di visualizzazione dei dati con intelligenza artificiale) sono strumenti estremamente efficaci, sempre più apprezzati dalle aziende che desiderano prendere decisioni basate sui dati.
Questi strumenti non solo rendono i dati più accessibili e comprensibili, riescono ad offrire la possibilità di fare analisi avanzate e approfondimenti significativi. Il tutto, riducendo il gap tecnico tra gli utenti, grazie ad analisi guidate e suggerimenti avanzati, come abbiamo già visto in un precedente articolo sul nostro blog.
Sono molti i benefici, ma esistono anche alcuni rischi nell’uso dell’AI per l’analisi dei dati aziendali. La scelta di un tool AI per la data visualization adeguato e l’implementazione di una policy di data governance efficace e sicura possono fare la differenza.
I rischi dell’intelligenza artificiale applicata all’analisi dati in azienda
Partiamo proprio dai rischi e dai problemi potenzialmente legati all’uso dell’AI per la data analytics e la data visualization in azienda:
Qualità dei dati: dati inaccurati portano a risultati errati
L’efficacia di qualsiasi analisi dipende fortemente dalla qualità dei dati utilizzati. Con l’adozione di strumenti di analisi e visualizzazione basati sull’AI, la situazione non cambia. Infatti, dati incompleti, inaccurati o non aggiornati possono portare a risultati fuorvianti e decisioni errate . È fondamentale quindi che le aziende investano in pratiche di gestione dei dati (data management) rigorose per garantire l’accuratezza e l’affidabilità dei dati;
Bias nei dati di addestramento e discriminazioni
Gli algoritmi di Intelligenza Artificiale possono riflettere e amplificare i bias presenti nei dati di addestramento. Questo può portare a risultati discriminatori o ingiusti, soprattutto in settori come il reclutamento, la concessione di prestiti e la giustizia penale. È essenziale, perciò, implementare meccanismi di controllo per identificare e mitigare i bias nei modelli di IA, soprattutto se l’azienda decide di sviluppare strumenti proprietari o di addestrare i propri modelli;
Privacy, sicurezza dei dati e conformità al GDPR
Una delle principali preoccupazioni relativa all’intelligenza artificiale, riguarda la privacy e la protezione dei dati, soprattutto quando si parla di trattamento di dati personali e dati sensibili. Le aziende devono rispettare le normative sulla privacy (in Europa, la norma di riferimento è il GDPR). Pertanto, sono tenute a implementare misure di sicurezza adeguate, per proteggere i dati da accessi non autorizzati e cyber attacchi. Inoltre, devono evitare di prendere decisioni automatizzate che riguardano persone fisiche, basandosi solo sull’AI;
Black box problem: la trasparenza nei risultati
Il Black Box Problem è un concetto noto nel settore ed è legato alla trasparenza degli algoritmi di Intelligenza Artificiale. Infatti, può risultare difficile comprendere come arrivino a determinati risultati o conclusioni. Questa mancanza di trasparenza può rendere difficile per le aziende spiegare le decisioni basate sull’IA ai clienti, agli enti regolatori e più in generale agli stakeholders;
Dipendenza dalla tecnologia e controllo umano
Un’eccessiva dipendenza dalla AI può rendere le aziende più vulnerabili a interruzioni tecnologiche, come malfunzionamenti dei sistemi o errori negli algoritmi. È invece fondamentale oggi riuscire a mantenere un equilibrio tra l’automazione e il controllo umano, assicurandosi che ci siano protocolli per affrontare eventuali problemi tecnici. Al contempo, c’è il rischio di affidarsi troppo ciecamente ai risultati prodotti dall’IA senza una valida verifica umana. Questo può portare a decisioni errate, soprattutto nei casi in cui i modelli di IA non vengono monitorati e valutati continuamente. È importante allora combinare l’analisi automatizzata con il giudizio critico umano.
I benefici di adottare gli AI Data Visualization Tools
Al netto di questi rischi, come mai sono sempre di più le organizzazioni che decidono di adottare degli strumenti di analisi e visualizzazione dei dati basati sull’intelligenza artificiale?
Perché queste tecnologie, se ben utilizzate, possono portare dei benefici molto significativi per le aziende, in termini di performance e di ROI.
Come abbiamo approfondito in diversi articoli del nostro blog, l’intelligenza artificiale consente agli strumenti di visualizzazione dei dati di eseguire analisi avanzate, come le analisi predittive, fornendo previsioni basate su modelli storici e tendenze attuali. Per svolgere queste analisi complesse, peraltro, non sono più necessarie skills tecniche particolari, dal momento che gli strumenti di Data Visualization combinati con modelli di Deep Learning e AI generativa, permettono anche agli utenti business di interrogare i dati usando il linguaggio naturale o seguendo i suggerimenti guidati, adeguati al contesto.
Questo in genere è possibile grazie ad assistenti virtuali e approfondimenti personalizzati, che consentono a tutti gli utenti di muoversi agilmente all’interno delle Data Viz e ottenere gli insights più significativi e coerenti.
Quali caratteristiche deve avere un tool di data visualization basato sull’AI?
Alla luce di quanto detto finora, è chiaro che un tool di visualizzazione dei dati basato sull’intelligenza artificiale deve avere determinate caratteristiche, per essere efficace e performante.
Innanzi tutto, è importante che le Data Viz e le Dashboard Dati siano intuitive, facili da esplorare e da gestire, con un’interfaccia user friendly sia per gli utenti che le creano che per quelli che ne fruiscono.
La possibilità di esplorare i dati nei dettagli più granulari è una prerogativa essenziale, per ottenere insights sempre più specifici e circostanziati, che possano fare la differenza. Inoltre, è importante adottare strumenti in grado di aggiornare i dati in tempo reale, con algoritmi AI capaci di processare dati sempre nuovi e aggiornati.
Oltre questo, c’è la questione fondamentale della sicurezza dei dati e della privacy delle persone. Per questo motivo la scelta deve sempre ricadere su AI data visualization tools con standard di sicurezza adeguati, e su strumenti e policy stringenti per il Data Management e la Data Governance.
Perché scegliere Tableau AI come data visualization tool?
Tableau AI è la piattaforma per l’analisi dei dati alimentata dall’intelligenza artificiale. Dei vantaggi abbiamo già discusso in precedenza nel blog. In questo contesto, vorremmo porre l’accento sulle caratteristiche che rendono Tableau un’ottima scelta per ottenere il massimo dei benefici, limitando i rischi legati all’intelligenza artificiale.
Dalla parte dei Data Analyst
Tableau AI (disponibile solo in Tableau Cloud) potenzia i Data Analyst nella fase di creazione delle Viz, nella trasformazione e nella preparazione dei dati grazie a Tableau Prep e all’IA di Einstein Copilot for Tableu Desktop).
Dalla parte dei Business Users
Tableau AI offre nuove e inedite opportunità anche ai Business User. Infatti fornisce loro approfondimenti intelligenti, personalizzati e contestuali forniti su metriche di Business direttamente nel loro flusso di lavoro, grazie a Tableau Pulse.
Altri vantaggi invece vanno letti in relazione ai rischi che abbiamo messo in luce in precedenza, ovvero quelli legati a trasparenza, privacy ed etica.
Trasparenza, sicurezza dei dati, etica
Se i principali dubbi sull’adozione dell’intelligenza artificiale nell’analisi dati sono legati proprio a questioni di etica e sicurezza, allora è importante per le aziende adottare AI data visualization tools che limitino proprio questi rischi.
Tableau AI è alimentato da Einstein, l’intelligenza artificiale etica di Salesforce. Si tratta di una tecnologia sviluppata da Salesforce per garantire che l’uso dell’intelligenza artificiale (IA) sia etico, trasparente e responsabile. Einstein è presente in tutti i tool AI di Salesforce, incluso Tableau.
I capisaldi dell’IA Etica di Einstein sono 5:
- Trasparenza: rendere i modelli IA e i processi decisionali trasparenti, ovvero “spiegabili” a clienti, utenti e stakeholders, riducendo il Black Box Problem;
- Equità: prevenire i bias presenti nei dati e garantire l’uso di modelli AI equi e non discriminatori;
- Privacy: adottare rigide politiche di gestione e protezione dei dati, conformi con le normative globali sulla privacy, incluso il GDPR;
- Responsabilità: monitorare e valutare regolarmente le decisioni basate sui dati, per garantire che siano appropriate e allineate con i valori etici dell’azienda;
- Sostenibilità: ricercare continuamente attività sostenibili che riducano l’impatto ambientale delle tecnologie di IA, come l’ottimizzazione del consumo energetico.
Ecoh Media partner di Tableau Salesforce
Ecoh Media è partner Salesforce e Tableau Saleforce. Il nostro team di consulenti è a disposizione di aziende e organizzazioni che vogliono implementare soluzioni di analisi e visualizzazione dei dati basati sull’intelligenza artificiale. Il nostro focus è rivolto verso le soluzioni su misura, orientate agli obiettivi specifici dell’azienda, con lo scopo di ottenere il miglior ritorno di investimento possibile in termini di efficacia, costi e benefici.
