Situazione dell'Data Management e nel 2026 per AI

Con l’integrazione dell’IA in tutte le funzioni aziendali, aumenta la pressione per garantire l’accuratezza, la coerenza e la governance dei dati. Un nuovo studio realizzato da FT Longitude per conto di Boomi evidenzia il ruolo cruciale della gestione avanzata dei dati nella costruzione di un’IA affidabile.

Scoprite come:

Individuare i motivi per cui la fiducia nella qualità dei dati specifici dell’ AI e sta diminuendo, nonostante l’aumento della fiducia complessiva nei dati
Dare priorità alle tre aree più importanti: convalida dei dati, contesto più intelligente e governance per l’era degli agenti
Passare dalla raccolta di dati incentrata sull’offerta all’approccio di precisione di cui gli agenti di “ AI ” hanno effettivamente bisogno
Creare un livello dati regolamentato a cui possano attingere i successivi casi d'uso di AI , consentendone l'implementazione in processi di maggior valore

Scarica il rapporto

Il divario nelle competenze in materia di dati si sta ampliando

Il 61% delle organizzazioni ha riscontrato problemi di “ AI ” attribuibili a difficoltà nella gestione dei dati — in aumento rispetto al 13% del 2025

Solo il 47% dichiara che i propri rigorosi sistemi di governance dei dati siano molto o estremamente avanzati — in calo rispetto al 62% del 2025

Il 60% afferma che l’ AI e sia in grado di accedere ai propri dati, ma spesso i modelli non comprendono il significato di tali dati

A chi è rivolto il presente rapporto:

Questa ricerca è rivolta ai responsabili dei settori dati e analisi, ai CIO, ai CDO e ai dirigenti del settore tecnologico che stanno ampliando l’adozione dell’ AI e e hanno bisogno di capire in quali ambiti la loro infrastruttura dati potrebbe presentare delle lacune — e quali aspetti privilegiare per colmare il divario tra gli investimenti in AI e i risultati AI .

Responsabili del settore Dati e Analisi

Individuare le ragioni per cui la fiducia nella qualità dei dati relativi all’ AI e sta diminuendo, nonostante l’aumento della fiducia nei dati in generale, e identificare le lacune in materia di convalida, contesto e governance che stanno compromettendo l’affidabilità dell’ AI .

CIO e CDO

Sostenere la necessità di investimenti più oculati e mirati nella gestione dei dati e decidere a quali funzionalità dare priorità prima di destinare ulteriori risorse di bilancio ai carichi di lavoro dell'AI .

Architetti aziendali

Progettare un livello dati integrato e ben gestito a cui gli agenti di “ AI ” possano attingere in modo affidabile, senza dover ricostruire da zero l’infrastruttura dati per ogni nuovo caso d’uso.

AI & Team operativi

Passare dalla raccolta dei dati orientata all’offerta all’approccio preciso e orientato alla domanda di cui hanno bisogno gli agenti dell’ AI , e individuare dove, nella pratica, i problemi legati alla qualità dei dati sono più suscettibili di causare malfunzionamenti.

Il parere dei nostri leader di pensiero

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A molte organizzazioni sembra che il divario tra le promesse dell’ AI e e la realtà dell’ AI e si stia allargando. Non è che le organizzazioni non stiano investendo abbastanza. Semplicemente, non stanno investendo nei settori giusti.

Matt McLarty — Direttore tecnico e vicepresidente, Gruppo per l’innovazione “ Boomi ”, Boomi

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