Real-time enterprise, come industrializzare i dati e l’intelligenza artificiale

Verso un modello operativo robusto e agile per dati e analisi di alto valore. Ecco la lista delle cose da fare per evitare la proliferazione dei dati e un ambiente AI frammentato che possono portare al caos e a una sostanziale mancanza di fiducia nei dati

Negli ultimi anni, i dati e gli analytics sono diventati una priorità assoluta anche a livello di Consiglio d’amministrazione. L’intelligenza artificiale è oggi pane quotidiano ovunque nel mondo del business e viene considerata da molti stakeholder come un fattore chiave per il raggiungimento degli obiettivi strategici. Questo è particolarmente vero per quanto riguarda il miglioramento della customer experience, in quanto le aziende cercano di mantenere i clienti soddisfatti e aumentare il loro valore in un mondo in cui il passaggio a un concorrente con il semplice tocco dello schermo di un telefono cellulare è diventato sempre più comune. L’intelligenza artificiale viene anche utilizzata attivamente per ottimizzare e automatizzare vari aspetti delle operazioni di business, allo scopo di ridurre i costi.

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