ROI dei dati aziendali: come l’AI ne aumenta il valore

Quanto valgono i dati della vostra azienda? Spesso questa domanda viene formulata già con una risposta in qualche modo predefinita, anzi, spesso, la si pone per confermare che i dati dell’azienda o dell’organizzazione a cui si fa riferimento, valgono tanto. Valgono tanto ed è per questa ragione prima tutto, che devono essere protetti. Naturalmente, domanda e risposta sono valide e corrette e a ben guardare rappresentano un invito molto chiaro a passare a una fase successiva del rapporto tra dati e valore dei dati: ovvero a una misurazione puntuale che permetta di capire cosa vuol dire in metriche condivise il termine “tanto” e soprattutto come cambia nel corso del tempo questa dimensione: se il “tanto valore” di oggi è superiore o inferiore a quello di ieri, detto che dal punto di vista quantitativo tutte le aziende producono dati in grande quantità ogni giorno.

Certamente una parte di questa risposta deve anche considerare che i dati aziendali rappresentano spesso un patrimonio economico ancora largamente sottoutilizzato e l’intelligenza artificiale ha anche lo scopo di aumentarne il rendimento trasformando informazioni e conoscenze in decisioni, efficienza e nuovi ricavi. Ma anche per capire quale può essere il ruolo dell’AI è importante capire come si misura il ROI dei dati e quali strategie permettono di amplificarlo.

ROI dei dati aziendali: dal patrimonio informativo al valore economico

Per comprendere il peso specifico dei dati in termini di generazione di valore aziendale si deve partire da una considerazione ovvia ma necessaria: le imprese investono da anni nella raccolta, nell’archiviazione e nella gestione dei dati.

ERP, CRM, sistemi di produzione, piattaforme IoT e applicazioni digitali sono alimentati da un numero crescente di fonti e generano a loro volta una quantità crescente di informazioni. La conoscenza aziendale passa da un’ampia serie di apparati, soluzioni e applicazioni che chiedono dati, restituiscono dati e abilitano direttamente o indirettamente decisioni.

Così come nel caso dell’energia, per fare un esempio, si è arrivati sviluppare un approccio e una strategia che ha il suo presupposto nel concetto di efficienza energetica, ovvero di una valutazione molto attenta e precisa dell’energia necessaria per tutte le attività che richiedono questa risorsa e la massima attenzione possibile per evitare sprechi. Dunque, come nel caso dell’energia o di altre risorse, è necessario capire se anche l’asset dei dati è correttamente utilizzato o se non viene sprecato, ovvero non viene utilizzato abbastanza. Spesso ci sono segnali che permetto di capire che una parte significativa di questo patrimonio rimane sottoutilizzata, ovvero non si traduce in benefici economici misurabili come potrebbe invece essere.

Si tratta del concetto di ROI dei dati aziendali, della capacità di trasformare gli investimenti nella gestione delle informazioni in risultati concreti come possono essere maggiori ricavi, riduzione dei costi, incremento della produttività, contenimento dei rischi e miglioramento delle decisioni.

Perchè è importante oggi più che nel passato porsi un tema di ROI dei dati? Perché l’Intelligenza artificiale può contribuire prima di tutto a rispondere alla domanda sul ROI dei dati e soprattutto perché può amplificarne e potenziarne i risultati. In concreto l’intelligenza artificiale introduce una nuova prospettiva: aumenta la capacità di analisi dei dati disponibili e aumenta le possibilità di utilizzo, individuando correlazioni, generando previsioni e supportando decisioni che i sistemi tradizionali difficilmente riuscirebbero a produrre.

Come si misura il ROI dei dati aziendali

Il primo punto della nostra analisi deve fare riferimento al ritorno sull’investimento nei dati che può essere calcolato mettendo in relazione i benefici economici ottenuti dal loro utilizzo con i costi sostenuti per raccoglierli, organizzarli, proteggerli e valorizzarli.

La formula di riferimento è, in termini generali, molto semplice da esprimere un po’ meno da mettere in pratci: ROI dei dati = (Benefici economici netti / Investimento complessivo nei dati) × 100

Tra gli indicatori utilizzabili figurano ad esempio la riduzione dei tempi operativi, il miglioramento della qualità produttiva, la diminuzione degli scarti, l’aumento delle vendite e la capacità di prevenire guasti o interruzioni. Come si può chiaramente intuire si tratta di una quantità molto ampia di fonti di dati. E anche per questo la misurazione richiede di individuare una situazione iniziale, la definizione di KPI verificabili e la capacità di distinguere il valore effettivamente generato dai dati da quello attribuibile ad altri investimenti.

Come l’intelligenza artificiale aiuta a misurare il ROI dei dati aziendali

L’intelligenza artificiale può essere di aiuto per misurare il ritorno economico dei dati, in particolare per calcolare gli investimenti effettuati per raccoglierli, gestirli e utilizzarli.

Se il ROI dei dati viene calcolato confrontando i costi delle infrastrutture informative con i benefici economici generati dal loro utilizzo, l’AI permette di rendere questa valutazione più completa, dinamica e continuativa. Attraverso algoritmi di machine learning e analytics, l’intelligenza artificiale può individuare le relazioni tra l’utilizzo dei dati e i risultati economici dell’impresa, analizzando grandi quantità di informazioni provenienti da sistemi ERP, CRM, piattaforme produttive e applicazioni aziendali. E in questo contesto uno dei contributi più importanti riguarda la possibilità di identificare quali dati generano maggiore valore e in quali processi vengono effettivamente utilizzati.

L’AI può analizzare quanto le informazioni sulla produzione contribuiscano a ridurre gli scarti, migliorare l’efficienza energetica o prevenire i fermi macchina, traducendo questi risultati in benefici economici quantificabili. Un altro esempio in termini di contributo dell’AI riguarda la capacità di costruire modelli predittivi del ROI, simulando scenari differenti e stimando il rendimento potenziale di nuovi investimenti nei dati.

L’intelligenza artificiale può inoltre automatizzare la raccolta degli indicatori economici e operativi, permettendo di monitorare nel tempo l’evoluzione dei benefici e dei costi. Un altro aspetto ancora è rappresentato dalla possibilità di confrontare le performance prima e dopo l’introduzione di applicazioni basate sui dati, utilizzando modelli statistici per distinguere, quando possibile, gli effetti dell’investimento da quelli di altri fattori.

Alla ricerca dei dati sottoutilizzati

L’AI può anche contribuire a capire se e dove sono presenti dati sottoutilizzati, suggerendo nuove applicazioni capaci di aumentarne il rendimento economico. Può cioè permette di capire se determinati dati possono permettere di aumentare la conoscenza su determinati processi, può stimare indicativamente correlazioni e può supportare analisi, ma non può attribuire automaticamente ogni miglioramento economico all’utilizzo dei dati.

In altre parole, laddove è presente l’AI è in grado di trasformare la misurazione del ROI dei dati da un’attività periodica e prevalentemente contabile a un processo continuo di valutazione del valore generato dal patrimonio informativo aziendale. E in questo senso il risultato è rappresentato da una maggiore capacità di orientare gli investimenti, dalla possibilità di individuare nuove opportunità di valorizzazione e di collegare le strategie di Data Governance agli obiettivi economici e competitivi dell’impresa.

Come l’intelligenza artificiale amplifica il valore dei dati

Detto come l’AI può aiutare a misurare in modo più preciso e continuativo il ROI dei dati il prossimo passaggio deve epermettere di capire come l’AI può invece aumentare il ROI dei dati aziendali. Per questa prospettiva di sviluppo si deve fare riferimento a tre meccanismi fondamentali.

1. Il primo è l’estrazione di nuovo valore dalle informazioni esistenti. Attraverso machine learning e analisi predittiva, l’AI può individuare relazioni difficilmente riconoscibili con strumenti tradizionali, trasformando dati storici in previsioni operative.
2. Il secondo riguarda la velocità di utilizzo delle informazioni. L’AI generativa permette di interrogare documenti, database e sistemi aziendali in linguaggio naturale, riducendo il tempo necessario per accedere alle conoscenze e utilizzarle.
3. Il terzo è rappresentato dalla scalabilità del valore. Un patrimonio informativo opportunamente organizzato può alimentare contemporaneamente più applicazioni AI, dalla manutenzione predittiva alla pianificazione commerciale, aumentando i benefici generati dagli stessi dati.

ROI dei dati nel manifatturiero: il ruolo dell’AI industriale

Tra i tanti settori nei quali l’intelligenza artificiale può contribuire ad aumentare il ROI dei dati il settore industriale assume un’importanza particolare. Grazie a sensori, macchinari, sistemi MES, SCADA ed ERP le imprese dispongono di una mole crescente di dati che descrivono il funzionamento degli impianti e dei processi produttivi. L’integrazione di questi dati con modelli AI permette di sviluppare applicazioni di manutenzione predittiva, controllo qualità, ottimizzazione energetica e pianificazione della produzione che producono benefici su diversi livelli.. Un’azienda può, per esempio, utilizzare gli stessi dati di funzionamento degli impianti per ridurre i fermi macchina, contenere i consumi energetici e migliorare la qualità dei prodotti. Un’altra azienda può sfruttare il potenziale di conoscenza che arriva dalla disponibilità di questi collegamenti tra più piattaforme per avviare o accelerare lo sviluppo di modelli di business innovativi come nel caso della servitizzazione.

Il valore del dato aumenta perché cresce il numero delle decisioni e dei processi nei quali può essere utilizzato, purché i benefici aggiuntivi superino i costi delle nuove applicazioni.

Data quality e governance: le condizioni per aumentare il ROI

Se le prospettive che si aprono nel momento in cui i dati possono contare su una valorizzazione basata anche sull’intelligenza artificiale sono certamente numerose e vanno nella direzione di aumentare la competitività delle imprese, va detto anche che l’intelligenza artificiale non genera automaticamente e necessariamente un ritorno economico positivo. La differenza tra una AI che migliora il ROI dei dati e una AI che rischia di non migliorarlo o peggio di creare rischi e freni è determinato dal concetto di qualità dei dati.

Dati incompleti, duplicati, non aggiornati o difficilmente accessibili possono compromettere l’affidabilità dei modelli e portare a informazioni errate che potrebbero, se non sono intercettate, portare a decisioni a loro volta sbagliate. Per questo motivo, la valorizzazione del patrimonio informativo richiede investimenti nella qualità dei dati, nell’interoperabilità dei sistemi e nella definizione di responsabilità precise.

La Data Governance diventa una componente essenziale del ROI, perché permette di rendere le informazioni affidabili, disponibili e riutilizzabili. Anche la sicurezza dei dati assume un ruolo economico: proteggere i dati significa ridurre il rischio di incidenti, interruzioni operative e perdite di informazioni strategiche.

Dall’investimento nei dati al contributo dell’AI al ROI dei dati

Per misurare quanto l’intelligenza artificiale amplifichi il ROI dei dati è necessario confrontare i risultati ottenuti prima e dopo l’introduzione delle applicazioni AI. Occorre considerare non soltanto i benefici incrementali, ma anche i nuovi costi: lo sviluppo dei modelli, le infrastrutture, i consumi computazionali, la manutenzione, la formazione e il controllo dei risultati.

Un indicatore utile è il ROI incrementale dell’AI sui dati, calcolato come rapporto tra il beneficio economico aggiuntivo netto attribuibile all’AI e l’investimento aggiuntivo necessario per ottenerlo. Questa misurazione consente di distinguere i progetti che producono valore reale da quelli che aumentano soltanto la complessità tecnologica.

La prospettiva più interessante riguarda il passaggio da una gestione dei dati orientata alla disponibilità delle informazioni a una strategia centrata sulla loro capacità di generare risultati.

In concreto occorre considerare che il vero vantaggio competitivo non potrà dipendere dalla quantità di dati posseduti o gestiti, anche se la quantità resta molto importante, ma dalla capacità di trasformarli, grazie all’intelligenza artificiale, in valore economico ripetibile, scalabile, misurabile e sostenibile nel tempo.