Molte grandi aziende raccontano la trasformazione AI come una storia di silos: business unit che corrono esperimenti in competizione, dati sparsi in sistemi scollegati e risultati che restano fuori portata. In un’intervista a CIO.com, Sal Companieh, Chief Digital and Information Officer di Cushman & Wakefield, descrive un percorso diverso: quattro anni spesi a costruire un enterprise AI core pensato per essere affidabile e scalabile su oltre 53.000 colleghi.
Il punto centrale e che l’AI era pronta prima della data foundation. Companieh sostiene che il surge dell’AI sul mercato sia stato un acceleratore di ritmo, non un cambio di strategia: l’operating model era gia definito, e la tecnologia ha semplicemente raggiunto l’ambizione dell’azienda.
Un operating model che tiene insieme dati e business
Quattro anni fa Companieh ha introdotto un product operating model che inserisce i tecnologi in ogni business unit, con responsabilita diretta su revenue ed EBITDA. A questo si aggiunge un modello di investimento in cui, fuori da cyber e infrastruttura, ogni iniziativa tecnologica deve essere co-creata e co-presentata con un business leader. Il risultato e un unico set di priorita enterprise, con l’operating model maturato tre volte in quattro anni.
Sul piano tecnologico, Cushman & Wakefield usa Databricks come layer di intelligence. Con Genie, i business user interrogano i dati in linguaggio naturale per individuare record mancanti o incoerenti, validare la data quality tra sistemi e monitorare le metriche di compliance senza competenze tecniche profonde. L’obiettivo dichiarato e mettere dati governati direttamente nelle mani del business, semplificando i workflow di data quality e data governance.
Cosa se ne porta a casa un team dati
Il risultato piu citato e la riduzione del tempo da idea a outcome, passato da mesi a giorni: si idea in riunione e nella settimana successiva si consegna valore. Ma Companieh insiste che l’effetto piu importante sia il cambiamento nei comportamenti umani, con meno resistenza al cambiamento. Il consiglio agli altri IT leader e di non sottovalutare la componente umana ed educare le persone sia sull’opportunita sia sul lavoro di fondazione necessario per coglierla.
E un caso piu raccontato che misurato, con poche cifre verificabili, ma la tesi e chiara: una data foundation sana, governata e scalabile e cio che rende utili i pilot AI, non il contrario.
- La data foundation e la governance vengono prima: senza dati affidabili i pilot AI restano esercizi isolati.
- Un operating model che lega i tecnologi a revenue ed EBITDA riduce la duplicazione e allinea IT e business.
- Strumenti come Genie abbassano la barriera all’accesso ai dati, spostando data quality e governance verso i business user.
Fonte: Your AI is ready. Your data foundation probably isn’t — https://www.databricks.com/blog/your-ai-ready-your-data-foundation-probably-isnt
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