AI, la vera garanzia è la qualità del dato, non la quantità

Gli elementi qualificanti che permettono di avvalersi dell’AI secondo standard di efficacia attesi rimangono spesso nascosti. Si tratta delle infrastrutture che garantiscono continuità operativa, capacità computazionale necessaria per sostenere modelli sempre più complessi e solidità dei sistemi che permettono l’erogazione dei servizi digitali.

Stiamo parlando di data center e cloud in quanto elementi strutturali, prerequisiti essenziali e non opzioni. La leva competitiva, oltre che tecnologica, è culturale e metodologica e riguarda la qualità dei dati che alimentano questi sistemi.

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Garbage In, Garbage Out

In un’epoca in cui l’intelligenza artificiale è percepita come uno strumento magico, capace di fornire risposte a qualsiasi quesito e a correggere automaticamente errori e inefficienze, è utile ricordare un principio antico quanto l’informatica stessa: «Garbage In, Garbage Out», dove garbage, «spazzatura», indica un dato d’ingresso sporco e non selezionato a dovere, che fornirà risultati viziati.

Questo mantra rimane valido soprattutto oggi: senza dati di qualità, anche gli algoritmi più sofisticati rischiano di produrre risultati «inaffidabili e potenzialmente pericolosi» per decisioni pubbliche e private. Una regola basilare, ignorata proprio ora che l’AI vive l’hype nel dibattito pubblico.

La comunità tecnologica converge quando sottolinea che la qualità dei dati conta più della potenza del modello; l’affidabilità dell’output dipende prima di tutto dalla bontà dell’input. Un modello di AI, per quanto avanzato, non può trasformare dati imprecisi in decisioni corrette. Un modello predittivo basato su informazioni incoerenti porta a scelte distorte; una profilazione obsoleta peggiora l’esperienza utente; una misurazione imperfetta rende impossibile allocare correttamente gli investimenti.

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Sostenibilità, governance e fiducia

A questo si aggiunge un’evoluzione culturale importante. Stiamo vivendo un passaggio critico: non serve più accumulare grandi volumi di dati, ma selezionarli con attenzione. Il nuovo paradigma è «meglio pochi dati ben scelti». La motivazione non è solo tecnica, ma anche ambientale: «mantenere un terabyte di dati nel cloud per un anno genera un’impronta di carbonio maggiore rispetto a un volo Amsterdam-New York» (Phil Tee, Evp AI Innovations Zscaler). La qualità dunque diventa anche un fattore di sostenibilità.

Non basta, però, che i dati siano buoni: devono anche essere interoperabili. Se rimangono rinchiusi in silos non comunicanti, la loro potenzialità si perde. Mettere in dialogo sistemi diversi - pubblici e privati, centrali e territoriali - è una condizione essenziale per permettere all’intelligenza artificiale di avere un impatto reale.

A tutto questo si affianca la governance. Senza un governo del dato - regole chiare, responsabilità definite, verifiche sui fornitori, standard di sicurezza coerenti - nessun ecosistema digitale può generare fiducia. E senza fiducia non esiste innovazione sostenibile. L’Italia e l’Europa stanno andando in questa direzione, cioè verso un modello antropocentrico che, lungi dall’essere un freno, rappresenta un vantaggio competitivo: in un contesto in cui cresce la domanda di soluzioni affidabili, verificabili e sicure, la fiducia diventa un asset e una condizione per gli investimenti. (riproduzione riservata)

*co-founder e ceo di SevenData

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