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Maturità della strategia orientata ai dati e all’IA

La vostra ambizione dati e IA tradotta in punteggio, scostamenti e roadmap quantificata.

10 ambiti, una scala a 5 livelli. E l'azione che fa passare da un livello al successivo.

Gli 10 ambiti del quadro di riferimento, già redatti da N1 a N5. Un'azienda, una business unit, o 300 alla volta.

Maturità della strategia orientata ai dati e all’IA

Ambizione e allineamento strategicoN1 → N5
Governance e organi decisionaliN1 → N5
Portafoglio di casi d’usoN1 → N5
Base datiN1 → N5

10 ambiti, scala a 5 livelli.

Nordhavn Industries

53 / 100

Ambizione e allineamento strategico6484
Governance e organi decisionali5379
Portafoglio di casi d’uso6182
Base dati3773
IAIndustrializzato: bastano le vostre note del colloquio, l’IA compila la diagnosi.

Misurano la loro maturità con Datamensio

  • ANITI
  • CNRS
  • LIRMM
  • CNES
  • Docaposte
  • Enterprise Europe Network

Un esempio

Questa situazione potrebbe essere la vostra.

Prendiamo l’esempio di un’azienda: tre sedi, tre fogli di calcolo, nessuna risposta comune.

01

Nessuno sa consolidare.

Nordhavn Industries, 2 400 persone ad Amburgo, Lione e Porto. Un committente chiede a che punto è il gruppo. Ogni sede risponde con il proprio foglio di calcolo, con le proprie scale.

02

Tre settimane, un’unica base.

Una diagnosi Quadro di riferimento di maturità Datamensio · Strategia dati e IA (scala CMMI a 5 livelli) avviata sulle tre sedi contemporaneamente, a partire dalle note del colloquio dei responsabili. Il quadro di riferimento era già scritto, così come gli 10 ambiti e i livelli da N1 a N5.

03

Due spese evitate prima di essere impegnate.

Un punteggio di 53 su 100, uno scostamento concentrato su tre ambiti. Il compagno IA ha individuato che due azioni del piano duplicavano quelle di un'altra diagnosi. La restituzione dei risultati al comitato è stata richiesta in una frase.

Cosa gli ha permesso di evitare

  • 3sedi misurate sulla stessa base, invece di tre questionari da rielaborare
  • 2azioni duplicate individuate prima della spesa
  • 1restituzione dei risultati al comitato, senza rielaborazione manuale

Questi dati sono quelli di un esempio. Potrebbero essere i vostri.

La norma impone dei processi. Datamensio dice a che punto siete.

01

Il quadro di riferimento è già scritto

Ambiti, domande e livelli da N1 a N5 redatti. Non partite da un foglio vuoto.

02

Il punteggio arriva lo stesso giorno

Online, tramite link di autovalutazione o in un colloquio. Ambito per ambito, confrontabile nel tempo.

03

Lo scostamento diventa un piano quantificato

Ogni passaggio di livello porta la sua azione. L'IA dà priorità in base all'effetto atteso, non all'ordine della norma.

04

Il progresso si dimostra

Campagna dopo campagna, rispetto al vostro obiettivo e al vostro passato. È ciò che chiede il vostro COMEX.

La scala di maturità

Un livello, il successivo, e l’azione che collega i due.

È questo meccanismo (un livello, il livello superiore, e l’azione che collega i due) che trasforma una constatazione in traiettoria.

Come vengono decisi il passaggio in produzione e l’interruzione di un caso d’uso dati o IA?

  1. N1

    Nessun processo decisionale. Le iniziative nascono e si fermano in base alla disponibilità dei team, senza un punto di passaggio identificato.

  2. N2

    Le decisioni vengono prese progetto per progetto, sostenute dallo sponsor del momento. I criteri non sono scritti e variano da un caso all’altro.

  3. N3

    Sono documentati criteri di passaggio in produzione (proprietario di business, indicatore di valore, base dati disponibile) e applicati in un organo identificato.

  4. N4

    Ogni caso d’uso viene rivisto a data fissa in base al valore misurato. Le decisioni di proseguimento, scalabilità e interruzione sono tracciate e comunicate.

  5. N5

    I criteri e le soglie vengono rivisti in base ai risultati constatati e ai ritorni di esperienza, con uno storico delle revisioni e delle decisioni consultabile.

Azione per passare da L2 a L3

Redigere una griglia di passaggio in produzione con quattro criteri (proprietario di business nominato, indicatore di valore definito, dati disponibili e documentati, responsabilità di gestione attribuita), inserirla all’ordine del giorno del comitato dati esistente e applicarla a tutti i casi d’uso in corso a partire dalla prossima seduta.

« Grazie a Datamensio, raggiungiamo i nostri obiettivi con molta più efficacia. I servizi di ispezione del FEDER e del nostro ministero di riferimento hanno particolarmente apprezzato questo approccio che offre loro dati affidabili. »
Chambre de commerce et d'industrie

Direttrice della CCI 94CCI Île-de-France

« Riteniamo che questa sia la soluzione più adatta per portare il nostro progetto di trasformazione su scala e misurare l’impatto secondo le nostre esigenze. »
Interreg Danube Region

Maja SucekChief Operating Officer, Interreg Danube

Effettuate la vostra prima misurazione

Di cosa parla questo quadro di riferimento

Questo quadro di riferimento valuta la maturità della strategia dati e IA di un’organizzazione, dall’intenzione fino al valore constatato. Copre l’articolazione tra ambizione e obiettivi di business, la governance delle decisioni di investimento, la selezione e l’arbitraggio dei casi d’uso, la qualità e l’accessibilità dei dati che li alimentano, le piattaforme e l’architettura, le competenze e la cultura, infine la misurazione del valore. Ogni ambito è valutato su una scala progressiva di cinque livelli, costruita secondo la logica CMMI: dalla pratica assente alla pratica gestita e rivista.

In pratica, la difficoltà non è produrre una strategia ma mantenerla. Le domande che si pongono le direzioni sono concrete. Chi decide che un caso d’uso passa dal laboratorio alla produzione, e su quali criteri? Quante sperimentazioni girano oggi senza un proprietario di business e senza indicatore di valore? I set di dati necessari ai modelli sono documentati, tracciati e accessibili, oppure ricostruiti da ogni team a ogni progetto? Le risposte variano spesso da una business unit all’altra, il che rende difficile il pilotaggio a livello di gruppo.

Un punto di contesto merita di essere posto: l’ondata dell’IA generativa ha spostato il baricentro dei programmi. Molte organizzazioni hanno lanciato assistenti e copiloti prima di aver consolidato la propria base dati, la gestione degli accessi e le regole d’uso. Il risultato comune è una maturità a dente di sega, forte sulla sperimentazione, debole sull’industrializzazione e sulla misurazione. Torna spesso anche una confusione: la strategia dati e IA non è la governance dei dati. La seconda è una base, la prima decide dove investire e perché.

Questo quadro di riferimento non è certificante e non prepara alcun audit di terza parte. Non si conclude con conforme o non conforme. Colloca ogni pratica a un livello osservabile, poi indica l’azione che fa passare al livello successivo. È questa logica che permette di confrontare due business unit, di seguire l’evoluzione di un programma di trasformazione da una campagna all’altra, e di sostenere una decisione di budget con elementi tangibili piuttosto che con una convinzione.

Il quadro di riferimento è pronto all’uso e resta vostro. Potete modificare gli ambiti, le domande e le formulazioni dei livelli; l’IA della piattaforma redige le varianti, affina i gradini e può costruire una declinazione settoriale a partire dai vostri documenti di strategia. Dopo la valutazione, raggruppa le azioni derivanti dagli scostamenti in una roadmap prioritizzata, leggibile in comitato.

Norma di riferimento: Quadro di riferimento di maturità Datamensio · Strategia dati e IA (scala CMMI a 5 livelli)

Gli ambiti valutati

  • Ambizione e allineamento strategico

    Formulazione dell’ambizione dati e IA, collegamento agli obiettivi di business e al piano strategico, orizzonte scelto, sostegno da parte della direzione generale.

  • Governance e organi decisionali

    Organi di arbitraggio, ruoli e mandati (CDO, proprietari di dominio, sponsor di business), processo di validazione degli investimenti, articolazione con la governance del sistema informativo.

  • Portafoglio di casi d’uso

    Identificazione e qualificazione dei casi d’uso, criteri di prioritizzazione, passaggio dalla sperimentazione alla produzione, interruzione delle iniziative senza valore.

  • Base dati

    Disponibilità e qualità dei dati necessari ai casi d’uso, documentazione e catalogazione, tracciabilità delle origini, gestione degli accessi e della condivisione tra entità.

  • Piattaforme e industrializzazione

    Architettura data e IA, ambienti di sviluppo e di produzione, automazione delle catene di elaborazione, monitoraggio dei modelli in servizio, controllo dei costi.

  • Competenze e organizzazione del lavoro

    Mappatura delle competenze, modello organizzativo (centralizzato, federato, ibrido), reclutamento e fidelizzazione, crescita di competenze delle unità di business, ruolo dei partner esterni.

  • Cultura e adozione

    Uso effettivo dei dati nelle decisioni, acculturazione dei manager, accompagnamento al cambiamento, gestione delle resistenze, comunicazione interna sui risultati.

  • Uso responsabile e regolamentazione

    Regole d’uso dell’IA, revisione degli usi sensibili, trasparenza verso le persone interessate, articolazione con gli obblighi applicabili e gli impegni interni.

  • Misurazione del valore

    Indicatori per caso d’uso, misurazione prima e dopo la messa in servizio, consolidamento a livello di portafoglio, restituzione al comitato di direzione.

  • Miglioramento e apprendimento

    Ritorni di esperienza sulle iniziative interrotte, revisione periodica della strategia, confronto nel tempo e tra business unit, capitalizzazione degli apprendimenti.

È disponibile una versione breve del quadro di riferimento per l’autovalutazione online.

Domande frequenti

Questo quadro di riferimento dà luogo a una certificazione?

No. Non esiste un ente che certifica una strategia dati e IA. La diagnosi misura la maturità delle vostre pratiche e produce una traiettoria di progressione. Se il vostro bisogno riguarda un sistema di gestione certificabile dell’IA, è ISO/IEC 42001 che occorre guardare.

In cosa differisce da un audit?

Un audit verifica la presenza di requisiti e si conclude con uno scostamento. Qui, ogni pratica è collocata su una scala di cinque livelli e associata all’azione che fa salire di un gradino. L’output non è una constatazione, è una roadmap quantificata.

Quanto tempo richiede la valutazione?

La versione breve si compila in un’unica sessione di lavoro. In modalità collaborativa, con più contributori per ambito, considerate generalmente una o due settimane: la maggior parte del tempo serve a raccogliere gli elementi presso i team dati, IT e di business.

Si possono adattare gli ambiti e le domande?

Sì. Potete modificare le domande, riformulare i livelli, aggiungere i vostri ambiti o partire da una base vuota. L’IA redige le varianti e affina i gradini, e può costruire una declinazione a partire dai vostri documenti di strategia. Il quadro di riferimento resta di vostra proprietà.

Come confrontare più business unit?

Lo stesso quadro di riferimento viene diffuso a ogni entità, poi i punteggi vengono confrontati per ambito. Vedete dove gli scostamenti sono reali e dove sono apparenti. Una roadmap trasversale consolida più valutazioni in un piano unico, senza duplicare le azioni comuni.

Serve un profilo tecnico per rispondere?

Le domande riguardano le pratiche di pilotaggio, non le tecnologie. Un responsabile dati, un direttore della trasformazione o un controller di gestione può rispondere. Le domande relative alle piattaforme possono essere assegnate a un referente tecnico in modalità collaborativa.

Cosa succede dopo la diagnosi?

Lo scostamento tra il vostro punteggio e il vostro obiettivo genera il piano d’azione. L’IA lo raggruppa in una roadmap prioritizzata. Ogni elemento può essere messo a confronto con una prestazione del catalogo servizi, con il suo costo, i suoi tempi e il suo effetto atteso sul punteggio.

Dove sono ospitati i dati?

In Francia, presso OVH, con backup presso Scaleway. Nessun trasferimento fuori dall’Unione europea. I modelli di IA utilizzati possono essere selezionati, anche tra soluzioni europee.

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