Nell’era del processo decisionale guidato dai dati, il ruolo dell’artificial intelligence (AI) non è mai stato così centrale. Dalle previsioni dell’andamento del mercato azionario, alla generazione di contenuti personalizzati per gli utenti, i modelli di AI sono all’avanguardia dell’innovazione. Tuttavia, la loro efficacia è profondamente legata alla qualità e alla tempestività dei dati che utilizzano.

La sfida dei dati obsoleti e l’impatto sui risultati predittivi
Quando i modelli vengono addestrati o alimentati con informazioni incomplete, distorte o non aggiornate, i risultati predittivi ne risentono. Ad esempio, nei mercati finanziari, dove le condizioni cambiano in pochi millisecondi, affidarsi a dati non aggiornati può far perdere opportunità o addirittura guadagni. I dati obsoleti possono dare l’illusione della precisione e i modelli mostrare un’elevata fiducia nelle loro previsioni, ma queste si basano su una realtà che non esiste più.

Le implicazioni derivanti da dati non aggiornati hanno un’ampia portata:

Decisioni aziendali: in settori come finanza, sanità e retail, le decisioni basate su informazioni non aggiornate possono portare a perdite finanziarie significative o opportunità mancate.
Problemi di sicurezza: in applicazioni critiche come la guida autonoma o la diagnostica medica, dati obsoleti possono avere un ruolo davvero fondamentale.
Customer experience: per i servizi incentrati sul cliente, come motori di raccomandazione o marketing personalizzato, le previsioni obsolete possono portare a un calo del coinvolgimento e della soddisfazione degli utenti.
L’enigma delle “allucinazioni” nei modelli fondazionali
I modelli fondazionali sono incredibilmente potenti, ma non sono immuni dal generare contenuti privi di senso, un fenomeno noto come “allucinazioni” che si verificano perché il modello attinge da un insieme di dati statici che potrebbero non contenere le informazioni più attuali o contestualmente rilevanti.

Ridurre le allucinazioni e migliorare accuratezza e pertinenza con dati in tempo reale
L’integrazione di dati in tempo reale nella pipeline dell’intelligenza artificiale può ridurre significativamente il verificarsi di allucinazioni. Quando il modello ha accesso a dati più aggiornati, può generare previsioni o contenuti contestualmente rilevanti.

I dati in tempo reale garantiscono che le previsioni del modello siano allineate alle informazioni più recenti ed è fondamentale per le aziende che desiderano sfruttare tutta la potenza dell’AI per guidare il processo decisionale e passare a casi d’uso predittivi di alto valore che possono essere sbloccati dall’AI.

Il ruolo dei database per l’intelligenza artificiale in tempo reale
La base per la creazione di esperienze ipercontestualizzate e personalizzate per applicazioni generative arricchite dall’intelligenza artificiale dipende dalla bontà delle informazioni memorizzate e archiviate in azienda, al fine di accedere al set più accurato possibile.

I dati in tempo reale sono una componente integrante di questo stack ed è indispensabile che i database operativi siano strettamente integrati nella pipeline AI. Ciò garantisce un flusso continuo di dati in tempo reale nei modelli, consentendo loro di adattarsi istantaneamente alle condizioni in evoluzione.
Per creare queste esperienze, gli sviluppatori hanno bisogno di una piattaforma di database multi-modello altamente performante, in grado di archiviare, gestire e interrogare in modo efficiente i dati non strutturati, di un livello di memoria a lungo termine per gli LLM che permetta di aumentare il contesto con la conversazione e la sua storia con dati ’freschi’, e di archiviarli e ricercarli nel formato nativo degli LLM – quello dei vettori matematici a elevata dimensione. La chiave per fornire una memoria a lungo termine ai modelli fondamentali è un database altamente disponibile in grado di memorizzare e interrogare dati non strutturati. Tali database possono contenere grandi quantità di informazioni e renderle prontamente disponibili per il modello, fungendo così da “memoria” del modello stesso.
Una piattaforma di database multimodale è adatta a diventare la piattaforma di dati per le applicazioni di intelligenza artificiale in tempo reale. Può combinare senza problemi operazioni e archivi transazionali, analitici e semantici con integrazioni tra piattaforme LLM open source e cloud provider per accelerare il percorso degli sviluppatori nella creazione di applicazioni di prossima generazione.

L’integrazione dei dati in tempo reale nei modelli di IA generativa e predittiva non è solo un aggiornamento tecnico, ma un cambiamento di paradigma. Mentre ci si sposta verso un mondo sempre più dinamico, la capacità dell’IA di adattarsi e fornire insight accurati e tempestivi sarà il caposaldo di un processo decisionale efficace. Affrontando i problemi legati a dati obsoleti e allucinazioni, si può sbloccare il vero potenziale dell’AI, rendendola una risorsa inestimabile nel futuro guidato dai dati.