Data Literacy: il fattore umano al centro della rivoluzione AI
Tra dati, AI e consapevolezza: non vince chi ha più numeri, ma chi sa leggerli meglio.
Bentornati al nostro appuntamento settimanale sul mondo della Business Intelligence per tutti. Oggi tagliamo un altro traguardo importante: siamo all’edizione numero 120. Elly cresce, l’ecosistema cresce e non possiamo che esserne felici e ringraziarvi per il tempo che ci dedicate.
Ma entriamo nel cuore del tema di oggi, che prova ad interrogarci sul particolare momento storico che stiamo vivendo, quasi paradossale. Parliamo infatti ogni giorno di AI, di automazione, di modelli predittivi sempre più potenti. Eppure, in questo caos entropico di fondo, rischia di perdersi l’elemento più importante dell’intera equazione: il fattore umano.
Perché ormai lo sappiamo, l’AI elabora, calcola, prevede e fa tantissime altre cose belle a velocità inimmaginabili fino a qualche anno fa, ma… ma non potrà mai sostituirci in una specifica attività: cercare e capire il perché.
È qui che entra in gioco la Data Literacy: un concetto che può avere un suono un po’ complesso e a tratti accademico, ma che oggi è diventato una competenza di sopravvivenza per le PMI.
Tuttavia come ormai da tradizione acquisita, ci affidiamo alla nostra playlist Data Grooves che anche in questo articolo ci accompagna nella lettura con la giusta colonna sonora:
🎵 “Man in the Mirror” — Michael Jackson
Un pezzo incredibile, che parla di responsabilità e di quel momento in cui capisci che non devi chiedere al mondo di cambiare, ma inizi tu a cambiare il modo di vedere il mondo.
Oltre il dato grezzo: l’era della consapevolezza
Nel marketing tecnologico si vende spesso la potenza di calcolo. E parliamo troppo poco - quasi mai - della consapevolezza. Eppure il vero salto di qualità non avviene quando installiamo un nuovo software, ma quando all’interno delle nostre organizzazioni iniziamo a cambiare la mentalità:
smettiamo di usare i dati per “giustificare” il passato,
iniziamo a usarli per “capire” il presente
e soprattutto proviamo a capire come decidere il futuro.
Gartner (qui l’approfondimento) descrive la Data Literacy come
la capacità di leggere, scrivere e comunicare i dati nel loro contesto.
Quindi non stiamo parlando della capacità di “leggere un grafico a torta”, ma di possedere l’abilità critica di trasformare informazioni grezze in conoscenza che genera ROI. Soldini. Fatturato. Stabilità aziendale.
Per una PMI, questo vuol dire provare a competere nel mercato iperconcorrenziale e colmare il divario tra due mondi apparentemente opposti: decidere “a sensazione” e scegliere con cognizione di causa. Non stiamo dicendo che l’intuizione imprenditoriale sia sbagliata. Stiamo dicendo che l’intuizione, per essere vincente, merita uno specchio fedele. I dati sono quello specchio.
Il vero “Skill Gap” non è tecnico (è culturale)
Ed arriviamo al punto vero, quello che scotta. Basta con la tavoletta che le PMI non hanno dati. Al contrario, sono piene zeppe di dati, soffrono di indigestione. Hanno così tanti dati che ciò che manca è il tempo per dar loro un senso. ERP, CRM, fogli Excel sparsi, eCommerce, contabilità industriale.
Un oceano (purtroppo non blu) di dati.
Purtroppo manca un’adeguata alfabetizzazione e quindi quei dati restano — per usare un’immagine cara a John Dewey — “materia morta”. E la materia morta in azienda produce due effetti collaterali pericolosi:
riunioni infinite, piene di numeri, chiacchiere (non quelle di carnevale) e nessuna decisione. Fogli su fogli, grafici su grafici. E poi, alla fine, la domanda resta sospesa: “Ok, quindi cosa facciamo?”
il ritorno in auge del procedere a “sensazione”, perché è l’unica via d’uscita rapida dalla fanghiglia.
L’AI non elimina il problema, lo sposta un po’ più in là
Con l’avvento dell’AI generativa succede questa cosa meravigliosa: la barriera tecnica crolla. Non bisogna più saper scrivere query SQL. Essere maghi delle tabelle pivot. Fai una domanda, ottieni una risposta. Boom, finito. Però è proprio a questo punto che nasce il problema:
prima il limite era: “Non riesco a fare l’analisi tecnica.”
oggi il limite è: “Ho le competenze per valutare se l’analisi che l’AI mi ha dato è corretta?”
L’AI accelera tutto, compresi gli errori. Soprattutto gli errori.
Se il perimetro della domanda è sbagliato, l’AI ti risponde comunque. Se il dato è sporco, l’AI lo “ordina” comunque. Se il grafico è fuorviante, l’AI lo rende esteticamente bello.
Ed è qui che la Data Literacy diventa il nostro superpotere, cioè quella capacità di non farsi ipnotizzare dalla forma e restare fedeli alla sostanza del business.
Il Modello Elly: automatizzare il “tecnico” per liberare il “cognitivo”
La nostra filosofia su questo è abbastanza radicale e va in controtendenza rispetta ai modelli classici:
non è l’azienda a dover portare i dati verso la BI, ma è la BI a dover andare verso i dati.
Elly nasce per rimuovere l’attrito del “basso livello” che consuma energie mentali, per restituire tempo all’interpretazione strategica.
In sintesi: automatizziamo il tecnico per potenziare il cognitivo.
Ecco come lo facciamo su tre dimensioni:
Dalla gestione all’azione: addio al “lavoro sporco”
Chi lavora con i dati conosce quella specie di dolore sordo: pulire, normalizzare, scovare duplicati. Spesso il 90% del tempo se ne va qui. Elly si fa carico di questo lavoro invisibile con importatori intelligenti. L’utente non deve diventare un data engineer. Non deve imparare a “pulire i dati”. Deve solo imparare a fare domande migliori.
Visualizzazione educativa: la forma è sostanza
Scegliere il grafico sbagliato porta a decisioni sbagliate. Una media può nascondere un’anomalia critica; una scala impostata male può far sembrare un crollo una semplice flessione. Elly utilizza la Visual Recommendation: tu chiedi in linguaggio naturale, l’AI sceglie la rappresentazione corretta. Non è solo comodità. È educazione implicita: ogni volta che vedi il grafico giusto associato alla tua domanda, impari un pezzo della grammatica dei dati.
Interpretazione strategica: il ROI del tempo mentale
Quando togli la frizione tecnica, liberi la risorsa più scarsa in azienda: il tempo mentale del decisore. Con quel tempo puoi fare l’unica cosa che l’AI non può fare: interpretare. Collegare i numeri a una narrazione strategica. Capire cause, effetti, rischi e opportunità. Trasformare il report in azione.
Democratizzare senza anarchia
A questo punto sorge un dubbio legittimo: “Se diamo i dati a tutti, non rischiamo il caos?” Sì, se democratizzare significa “ognuno fa quello che vuole” con i propri file locali. No, se democratizzare significa operare in un ambiente governato.
Elly garantisce sicurezza, governance e una Single Source of Truth (un’unica fonte affidabile di verità), eliminando la pratica più rischiosa e diffusa nelle aziende: il balletto dei file Excel via email. La vera cultura del dato non è solo accesso. È responsabilità.
Adottare un software di AI senza investire in Data Literacy è come regalare una calcolatrice scientifica a chi non conosce le tabelline. Lo strumento è potente, ma inutile se non sai cosa chiedergli.
Elly non sostituisce la necessità di capire i dati. La accelera. Perché il futuro non appartiene a chi sa scrivere codice. Appartiene a chi sa porre le domande giuste.
Un piccolo esercizio per lunedì mattina
Non serve una rivoluzione culturale in un giorno. A volte basta una domanda. Provate a introdurre nella vostra riunione settimanale un momento di cinque minuti chiamato:
“Cosa abbiamo imparato dai dati questa settimana che non sapevamo prima?”
Se la risposta arriva senza difficoltà, allora la strada è quella giusta!