La data quality emerge come il vero discrimine competitivo della trasformazione digitale. Il report Data Priorities 2026 di Info-Tech Research Group mostra come l’adozione accelerata di sistemi basati su Api intelligenti stia rendendo visibili fragilità che molte organizzazioni avevano sottovalutato. Le imprese investono in modelli evoluti, automazione e piattaforme di analisi, ma faticano a controllare la coerenza dei dati che alimentano queste architetture. La conseguenza è una distanza crescente tra ambizioni e risultati, con il rischio di processi opachi, decisioni distorte e inefficienze che si propagano lungo l’intera catena del valore.
Secondo il report, “il valore dell’intelligenza artificiale dipende dalla qualità dei dati che la sorreggono”, un concetto spesso dichiarato ma ancora poco tradotto in prassi operative. L’accelerazione dell’AI genera infatti dipendenze nuove: flussi più rapidi, volumi crescenti e un’esposizione maggiore alle incoerenze generate da sistemi eterogenei. Proprio questa dinamica cambia le priorità e impone una riflessione sul ruolo della governance come abilitatore, e non come semplice presidio tecnico.
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La pressione dell’AI sui modelli organizzativi
La corsa all’AI spinge le aziende a rivedere strutture, responsabilità e strumenti. I modelli più evoluti richiedono dati completi, tracciabili e privi di ambiguità, elementi che in molti contesti risultano ancora instabili. La ricerca evidenzia come le imprese prive di regole consolidate subiscano un aumento dei costi di integrazione e un rallentamento dei progetti, perché ogni applicazione intelligente ha bisogno di basi solide per produrre risultati coerenti.
Le Api generative amplificano questo fenomeno, poiché scalano in modo automatico qualsiasi caratteristica del dato, positiva o negativa. In assenza di un disegno chiaro, l’automazione introduce variabilità e riduce la visibilità dei processi: errori minori diventano sistemici e difficili da individuare. La governance non coincide più con controlli puntuali, ma con un quadro di responsabilità distribuite e monitoraggi continui che mantengono l’infrastruttura informativa allineata all’evoluzione interna.
L’importanza di competenze e cultura del dato
La data literacy si afferma come fattore determinante. La tecnologia da sola non compensa la mancanza di capacità interpretative, né sostituisce la conoscenza dei processi che generano i dataset. Info-Tech rileva un divario profondo tra le aziende che hanno costruito una cultura del dato e quelle che si limitano alla dimensione tecnologica. Le prime ottengono benefici stabili, perché riescono a riconoscere rapidamente incoerenze e anomalie. Le seconde accumulano complessità e dipendenze difficili da risolvere, soprattutto quando l’AI diventa parte integrante dei flussi operativi.
Il ruolo delle funzioni business diventa decisivo: comprendere la provenienza delle informazioni, il loro significato e l’impatto sulle decisioni riduce i margini di errore e consente di stabilire priorità coerenti. La formazione continua supporta questa transizione, perché permette di interpretare dati complessi e valutare la qualità delle evidenze che alimentano i sistemi intelligenti.
Focus telecomunicazioni: quando la data quality è requisito di servizio
Nel settore delle telecomunicazioni, la data quality è un prerequisito operativo. I dati non alimentano solo report e dashboard, ma processi critici come fatturazione e revenue assurance, attivazioni e provisioning, gestione dei guasti di rete, antifrode e customer care. In un ecosistema fatto di volumi massivi di eventi, sistemi Oss/Bss eterogenei e integrazioni con partner, anche piccole incoerenze o duplicazioni si traducono rapidamente in perdite di ricavi, disservizi, aumento dei reclami e maggiore esposizione regolatoria.
L’adozione crescente di AI e automazione amplifica queste criticità. I modelli scalano la qualità – o la scarsa qualità – dei dati di origine, trasformando difetti apparentemente marginali in anomalie che impattano su modelli predittivi, workflow e strumenti di analisi. Una governance chiara e controlli end-to-end risultano quindi fondamentali per garantire affidabilità operativa e decisioni coerenti con gli obiettivi aziendali.
Processi end-to-end e architetture integrate
Le imprese più mature considerano la data quality come un problema system-wide, non confinato ai singoli database. Le architetture moderne richiedono un’integrazione fluida tra piattaforme diverse e una supervisione continua dell’intero ciclo di vita del dato. Le pipeline diventano un elemento strategico: devono garantire tracciabilità, freschezza e coerenza, preservando la qualità lungo tutti i passaggi.
In questo scenario, gli strumenti di data quality automation rappresentano un supporto importante. Tuttavia, senza metriche chiare e senza una visione condivisa delle priorità, rischiano di restare funzioni isolate. Il report sottolinea che le organizzazioni più efficaci investono nella coordinazione tra It e business, definendo Kpi misurabili e processi che affidano la responsabilità della qualità ai team che generano i dati, non solo a chi li gestisce.
Verso un modello di governance orientato al valore
Le aziende si stanno orientando verso modelli che trasformano la data quality in una leva di performance. La governance diventa una piattaforma per valorizzare gli asset informativi, ridurre i rischi e accelerare l’innovazione. L’adozione dell’AI aumenta il bisogno di supervisione, ma crea anche nuove opportunità per comprendere meglio i flussi, individuare anomalie e anticipare problemi prima che si manifestino.
Il valore non risiede più nella sola disponibilità del dato, ma nella capacità di usarlo con continuità e affidabilità. La qualità diventa la condizione necessaria per ottenere ritorni dagli investimenti tecnologici e per sviluppare servizi basati su evidenze verificabili. L’obiettivo non è correggere errori sporadici, ma costruire un sistema che prevenga incoerenze, permettendo alle imprese di muoversi con maggiore sicurezza nel contesto digitale.
