Alchimia Digitale: come l'AI sta trasformando il modo in cui lavoriamo con i dati?

L'intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando il campo dell'analisi dei dati, offrendo strumenti e tecniche che potenziano l'efficienza, l'accuratezza e la velocità delle operazioni di data analysis. Dalla generazione automatica di codice alla creazione di insight approfonditi, l'IA apre nuove frontiere per i professionisti del settore. In questo articolo, esploreremo brevemente alcune delle applicazioni più innovative dell'IA nell'analisi dei dati, evidenziando come queste tecnologie stiano trasformando il modo in cui lavoriamo con i dati.

Generazione di codice e debug degli errori

L'IA semplifica compiti complessi come la visualizzazione di grandi dataset e la costruzione di modelli di machine learning, attraverso la generazione di codice e il debug degli errori. Strumenti quali DataCamp Workspace AI, Anaconda Assistant, Jupyter AI e GitHub Copilot non solo accelerano la scrittura del codice ma offrono anche supporto nel commentare e completare il codice, oltre a identificare e correggere gli errori con maggiore rapidità. Per gli appassionati di Excel, Microsoft 365 Copilot emerge come un valido aiuto nella creazione di formule e macro. Come in tutte le grandi innovazioni, c'è un grande però, almeno in questa fase: non è infallibile. A volte, l'IA può generare codice errato o non ottimale, richiedendo che gli analisti verifichino sempre il lavoro prodotto. Inoltre, in certi casi, l'IA può rifiutarsi di elaborare parti di codice, sostenendo di non poter completare il compito assegnato, il che richiede un intervento umano per la (non sempre possibile) risoluzione.

Spiegazione e approfondimenti

Attraverso l'utilizzo di strumenti avanzati come Tableau GPT, l'IA facilita l'interpretazione dei dati, permettendo agli analisti di comprendere le ragioni dietro specifici pattern di dati e di scoprire correlazioni e tendenze nascoste all'interno dei dataset.

Creazione di dati sintetici

La generazione di dati sintetici rappresenta un'altra frontiera dell'applicazione dell'IA, con strumenti come ChatGPT, Mostly AI e Gretel AI che permettono di creare dataset per l'addestramento di modelli di machine learning, inclusa l'imputazione automatica per completare i dati mancanti o correggere outlier.

Creazione di dashboard e report

L'IA può automatizzare l'aggregazione di dati da fonti multiple in dashboard o rapporti interattivi, utilizzando strumenti come Tableau GPT, e può ispirare la creazione di visualizzazioni dati accattivanti con l'ausilio di Midjourney AI, senza necessità, o quasi, di esperienza pregressa in visualizzazione dei dati.

Inserimento automatico dei dati da immagini

Andando a recuperare tecnologie non proprio avanzate, già strumenti come la funzione "inserisci dati da immagine" di Excel utilizzano da tempo la visione artificiale per trasformare immagini di dati tabellari in dataset digitali, automatizzando l'inserimento dei dati e facilitando l'elaborazione di grandi volumi di informazioni provenienti da immagini o documenti.

E poi?

L'importanza dell'IA nell'analisi dei dati è destinata a crescere, spingendo verso un'integrazione sempre più stretta tra queste tecnologie e le pratiche di data analysis. L'evoluzione futura vedrà un incremento nell'uso di report generati automaticamente e nell'applicazione del Natural Language Processing (NLP) per rendere i dati più accessibili e comprensibili. L'apprendimento e l'applicazione di queste tecniche e strumenti non solo manterranno i professionisti dei dati al passo con i tempi ma, auspicabilmente, miglioreranno significativamente la qualità e l'efficienza del loro lavoro, sfruttando al meglio le potenzialità offerte dall'IA per affrontare le sfide dell'analisi dei dati con innovazione e, soprattutto, precisione.