Il patrimonio sommerso dei dati non strutturati
Si stima che i dati non strutturati come email, documenti, allegati, verbali di riunione, chat, contenuti multimediali, interazioni sui social rappresentino fino al 90% dell’informazione generata a livello globale.
È proprio in questa materia eterogenea che si depositano decisioni, eccezioni di processo, accordi operativi, segnali deboli di rischio e di opportunità. Per anni, tuttavia, gran parte di questo patrimonio è rimasta ai margini dei sistemi analitici.
Le pipeline tradizionali di gestione del dato (ETL/ELT) sono state concepite per mondi ordinati: tabelle, campi, schemi ben definiti. Quando si trovano a dover trattare email, PDF, contratti, thread di conversazione o report in linguaggio naturale, il processo diventa complesso, costoso, difficilmente scalabile.
Ne deriva un paradosso: l’informazione più vicina alla realtà operativa dell’impresa è spesso anche la meno integrata, in modo sistematico, nei processi decisionali.
Il paradosso dei dati non strutturati
All’interno delle organizzazioni, una quota rilevante delle decisioni viene presa e documentata in forma narrativa:
- un’email che chiarisce un’eccezione a una policy;
- una presentazione in cui vengono ridefiniti obiettivi e priorità;
- un verbale che introduce nuovi livelli di rischio accettabile;
- una sequenza di scambi in chat con cui si governa una crisi operativa. Dal punto di vista del contenuto, questi materiali sono estremamente densi; dal punto di vista dei sistemi, rimangono spesso semplici “file”.
Portarli nei canali analitici tradizionali ha voluto dire, per anni, allestire iniziative ad alto impatto manuale: estrazioni, normalizzazioni complesse, attività di data preparation onerose e fragili nel tempo. In molti casi, il costo di strutturare questi dati ha finito per superare il beneficio conseguibile.
I limiti di un approccio nato per dati ordinati
Le architetture classiche di gestione del dato poggiano su alcuni presupposti impliciti:
- la struttura è nota a priori;
- i formati sono relativamente stabili;
- la semantica può essere rappresentata tramite modelli rigidi (schemi, codifiche, tassonomie).
Il mondo dei dati non strutturati vive, per natura, all’estremo opposto: formati molteplici, stili diversi, lingue miste, livelli di qualità disomogenei. Provare a imporre un modello unico a questa varietà ha significato, molto spesso, perdere sfumature, introdurre bias, rinunciare a parti non trascurabili del contenuto.
Così l’attenzione si è a lungo concentrata sulla componente di dato più semplice da trattare ovvero quella strutturata, lasciando in ombra proprio gli elementi che descrivono con maggior precisione il funzionamento reale dell’organizzazione.
Cosa cambia con LLM e AI generativa
L’emergere dei Large Language Model e dell’AI generativa ha modificato in profondità il costo di accesso a questo patrimonio informativo.
Questi modelli:
- leggono e interpretano testo libero, a prescindere da layout e formati;
- estraggono entità, relazioni, intenzioni e contesto da documenti eterogenei;
- sintetizzano volumi molto ampi di contenuti in forme più compatte (sintesi, schemi, punti chiave);
- consentono interrogazioni in linguaggio naturale su basi documentali complesse.
Non significa che ogni documento diventi automaticamente “dato pronto all’uso”, ma che la barriera tecnica ed economica per iniziare ad analizzare informazioni non strutturate si riduce in modo significativo.
L’informazione nascosta in archivi storici, repository condivisi, sistemi di ticketing, CRM e strumenti di collaboration può essere resa più accessibile, collegando ciò che in precedenza era disperso in silos narrativi separati.
Dalla sperimentazione alla capacità organizzativa
La disponibilità di LLM e strumenti di AI generativa ha aperto una stagione di sperimentazioni:
- assistenti per la lettura di documenti estesi;
- motori di ricerca semantica interni;
- sistemi di Q&A costruiti su knowledge base aziendali.
Il punto di svolta non consiste però nell’accumulare prove di concetto, ma nel trasformare queste iniziative in una capacità organizzativa stabile, integrata nell’architettura informativa dell’impresa.
Ciò implica, tra l’altro:
- curare la qualità della base documentale (coerenza tra versioni, gestione delle policy, cicli di aggiornamento);
- definire con precisione quali sorgenti possono alimentare i modelli e con quali controlli;
- tracciare in che modo le risposte dell’AI si inseriscono nei processi decisionali;
- garantire che ciò che viene generato sia spiegabile, verificabile, allineato a regolamenti e linee interne.
In altri termini, non si tratta soltanto di “liberare” l’informazione, ma di collocarla entro un perimetro di fiducia strutturata.
Lo sguardo di Zendata
Zendata opera precisamente nel punto di incontro tra dati non strutturati, AI generativa e processi decisionali.
Le soluzioni sviluppate mirano a:
- costruire basi di conoscenza aziendali a partire da documenti, email, policy, log e altre fonti interne, riducendo duplicazioni, incoerenze e versioni concorrenti;
- utilizzare architetture RAG per collegare i LLM a questi patrimoni informativi, così che le risposte siano radicate in contenuti verificabili, aggiornati e contestualizzati;
- orchestrare sistemi multi-agente in grado di leggere, confrontare, arricchire e mettere in relazione dati non strutturati tra loro e con i sistemi esistenti;
- integrare la dimensione di AI Security and Privacy, affinché l’accesso a questo patrimonio informativo rispetti vincoli normativi, livelli di autorizzazione e esigenze di audit.
L’obiettivo non è trattare i dati non strutturati come una frontiera effimera di sperimentazione, ma come parte di un’infrastruttura di fiducia nella quale l’AI non si limita a generare output testuali, bensì contribuisce a rendere la conoscenza aziendale più leggibile, coerente e realmente a supporto delle decisioni.
In un contesto in cui la maggior parte dell’informazione vive al di fuori dei confini dei database tradizionali, la capacità di trasformare questo “rumore apparente” in una base conoscitiva solida e governata diventa un tratto distintivo. È su questo terreno che si gioca una porzione sempre più significativa del vantaggio competitivo dei prossimi anni ed è esattamente su questo terreno che Zendata sceglie di operare.