Dai dati grezzi alla conoscenza operativa: perché la gestione semantica dei dati è la chiave per agenti intelligenti realmente efficaci e affidabili.
Introduzione
La corsa all’Intelligenza Artificiale generativa è ormai in pieno svolgimento. Tuttavia, il vero valore non sta solo nella capacità dei modelli di generare testo o codice, ma nella possibilità di comprendere, contestualizzare e agire sui dati aziendali in modo autonomo e coerente.
Qui entra in gioco un concetto chiave, spesso sottovalutato: la semantica.
In Var Group, attraverso la nostra practice di Data Science, riteniamo che la gestione semantica dei dati rappresenti la prossima frontiera dell’AI per le imprese. Una frontiera che può essere conquistata solo grazie a un solido impianto di Data Governance, pensato non come vincolo, ma come abilitatore strategico.
Semantica come abilitatore di agenti intelligenti
Negli ultimi mesi, il dibattito tecnologico si è concentrato sull’evoluzione degli LLM (Large Language Models) in agenti intelligenti, capaci non solo di rispondere, ma di compiere azioni complesse in ambienti digitali, sulla base di un obiettivo dichiarato e di una base dati aziendale.
Ma affinché questi agenti siano affidabili, è necessario che comprendano il significato delle informazioni. Non basta avere accesso a un repository di documenti aziendali: è essenziale che sappiano interpretarli nel contesto corretto, distinguendo un “cliente” da un “fornitore”, un “prezzo netto” da un “valore imponibile”, una “non conformità” da una “deroga”. In altre parole, serve un livello semantico condiviso, che trasformi i dati in conoscenza strutturata, navigabile e utilizzabile in modo dinamico.
Il ruolo centrale della Data Governance
Qui entra in gioco la Data Governance, che troppo spesso viene relegata a questione regolatoria o amministrativa. In realtà, una buona governance è l’infrastruttura invisibile che rende possibile l’AI semantica.
Essa garantisce:
· Standardizzazione dei concetti: cos’è una commessa? Un ordine? Un reclamo? Con quali attributi e varianti?
· Tracciabilità delle fonti: da dove proviene ogni dato? Chi lo ha modificato? È attendibile?
· Controllo delle versioni e della qualità: esistono dati incoerenti o ridondanti? Sono aggiornati?
Senza questi elementi, gli agenti AI non possono agire in modo coerente, e il rischio di errore aumenta in modo esponenziale. Come Data Science Var Group, lavoriamo per integrare la semantica nei processi di governance, utilizzando strumenti avanzati, ontologie aziendali e cataloghi di dati intelligenti.
Un cambio di paradigma: dal dato al significato
L’approccio tradizionale ai dati si basa su tabelle, righe e colonne. Ma l’AI generativa lavora con concetti, relazioni, contesti. Questo richiede un cambio di paradigma: dai metadati tecnici (schema, formato, campo) a metadati semantici (significato, intenzione, rilevanza).
Il nostro approccio prevede tre fasi operative:
1. Mappatura semantica delle fonti aziendali, definendo un vocabolario condiviso tra dominio business e dominio tecnologico.
2. Arricchimento automatico dei dati con metadati semantici, sfruttando modelli NLP e tecniche di embedding.
3. Integrazione nei processi decisionali, abilitando dashboard, agenti AI e workflow automatizzati che comprendono le informazioni in modo proattivo.
Casi d’uso: AI generativa utile e governata
Alcuni esempi concreti in cui la semantica, l’AI generativa e la data governance lavorano insieme:
· Supporto tecnico automatizzato: agenti che leggono e comprendono manuali tecnici, ticket precedenti e specifiche prodotto per offrire risposte personalizzate e contestualizzate ai clienti.
· Analisi contrattuale intelligente: modelli in grado di sintetizzare e confrontare clausole di documenti legali o commerciali, evidenziando variazioni o anomalie.
· Assistenza alla pianificazione: integrazione semantica tra dati di produzione, logistica e vendita, per fornire suggerimenti dinamici e contestualizzati al planner o al demand manager.
In ognuno di questi casi, la qualità dell’output dell’AI dipende dalla profondità semantica dei dati in input, e dalla solidità del processo di governance che li ha resi disponibili.
AI industriale e semantica d’impresa
La vera sfida dell’AI generativa non è stupire con risposte spettacolari, ma funzionare dentro i processi aziendali con rigore, affidabilità e valore.
E per farlo serve un’AI che comprende, non solo che “calcola”.
Noi di Var Group, con la nostra practice Data Science, crediamo in una visione industriale dell’AI: integrata, trasparente e semantica.
Perché l’intelligenza, anche quella artificiale, inizia sempre dal significato.