Come la data governance influisce sull’efficacia dell’intelligenza artificiale nei settori automotive e insurance, migliorando qualità del dato e decisioni
Si parla sempre più spesso di intelligenza artificiale e delle opportunità che offre in termini di efficienza, automazione e supporto alle decisioni. Nei settori automotive e assicurativo, l’AI è già oggi applicata a numerosi ambiti: dalla valutazione del rischio alla gestione dei sinistri, fino all’analisi dei comportamenti di guida e all’ottimizzazione dei processi operativi. Meno attenzione viene invece dedicata a ciò che ne determina realmente l’efficacia: la qualità dei dati. Ogni sistema di AI si fonda su questo presupposto essenziale e, in assenza di una data governance solida, anche i modelli più avanzati rischiano di produrre risultati poco affidabili o difficili da interpretare.
L’intelligenza artificiale non opera infatti in modo autonomo. Apprende dai dati, li analizza e li utilizza per generare previsioni o suggerire azioni. Nel contesto automotive e assicurativo, questi dati provengono spesso da fonti eterogenee: veicoli connessi, dispositivi telematici, sensori, piattaforme digitali e sistemi informativi complessi. Se tali informazioni sono incomplete, incoerenti o non correttamente contestualizzate, l’AI tenderà a replicare e amplificare queste criticità. Il principio del garbage in, garbage out, secondo cui dati di scarsa qualità generano risultati poco affidabili, assume così un significato ancora più rilevante quando le decisioni supportate dagli algoritmi hanno un impatto diretto su sicurezza, pricing, gestione del rischio e customer experience.
È in questo scenario che la data governance diventa un elemento strategico. Non si tratta solo di un insieme di regole tecniche, ma di un modello che definisce come i dati vengono raccolti, gestiti, controllati e utilizzati nel tempo. Una governance efficace garantisce coerenza tra fonti diverse, tracciabilità delle informazioni, chiarezza sulle responsabilità e un uso del dato coerente con le finalità per cui è stato generato.
Il rapporto tra governance del dato e intelligenza artificiale è quindi strettamente interconnesso. Da un lato, una governance strutturata rappresenta il prerequisito per sviluppare modelli di AI robusti, spiegabili e conformi alle aspettative di trasparenza. Dall’altro, la crescente diffusione dell’AI in ambiti critici rende ancora più urgente governare il dato in modo consapevole, perché gli algoritmi non si limitano più a supportare le decisioni, ma spesso contribuiscono a indirizzarle, con impatti concreti su processi, strategie e modelli di business.
L’obiettivo finale non è accumulare grandi volumi di dati, ma trasformarli in informazione di qualità. In un ecosistema digitale in continua evoluzione, la qualità dell’informazione rappresenta un fattore chiave per costruire fiducia nei sistemi tecnologici e abilitare decisioni realmente data-driven. Governare il dato significa quindi ridurre l’incertezza, limitare i rischi e aumentare il valore delle analisi prodotte, rendendo l’intelligenza artificiale uno strumento efficace e sostenibile anche nei settori automotive e assicurativo.