Fuori dal clamore e dalle implementazioni senza valore. La qualità del dato è l’unica base solida su cui costruire qualsiasi strategia di intelligenza artificiale. Stefano Nestani, senior regional director e country leader Italy di Qlik, descrive uno scenario in cui l’azienda va oltre il ruolo di semplice fornitore tecnologico, posizionandosi come partner strategico del business e affiancando le imprese in un percorso di trasformazione culturale profonda. Le riconferme per il quindicesimo anno consecutivo nel Magic Quadrant di Gartner per le piattaforme di analytics e business intelligence e per il decimo anno nel Magic Quadrant di Gartner per gli strumenti di data integration dimostrano proprio questa capacità.

Qlik propone una piattaforma completa per la raccolta, la gestione e l’integrazione dei dati, che copre ambiti come lo streaming e la data quality e include funzionalità di analisi avanzata e machine learning. Tuttavia, è guardando al 2026 che si intravede l’evoluzione più significativa, caratterizzata dal lancio di strumenti destinati a cambiare il modo in cui le aziende interagiscono con il proprio patrimonio informativo. Tra le novità più attese vi è l’implementazione di nuove funzionalità in Qlik Answers, strumento che consente alle organizzazioni di estrarre intelligenza dai dati non strutturati con precisione, trasparenza e rapidità. Qlik Answers, infatti, collega dati strutturati e non strutturati, fornendo non solo risposte, ma anche azioni consigliate, con piena tracciabilità e lineage.

Sottolinea Stefano Nestani: «La vera rivoluzione di questo strumento risiede nella sua capacità di abbattere le barriere tra dati strutturati e non strutturati, fornendo risposte coerenti che attingono da entrambe le fonti. A differenza di molte soluzioni attuali, Qlik Answers è progettato per costruire automaticamente dashboard interattive e – requisito centrale per l’affidabilità delle informazioni – può spiegare passo dopo passo il percorso logico compiuto per arrivare a una determinata risposta».

BLACK BOX ADDIO

L’approccio di Qlik punta a risolvere uno dei problemi più sentiti nel mondo dell’AI generativa: l’effetto “black box”, ovvero l’oscurità dei processi decisionali degli algoritmi. La trasparenza diventa quindi il veicolo principale per aumentare l’adozione dell’AI a livello enterprise. In questa direzione, Qlik ha avviato un percorso di apertura della piattaforma, rendendo possibile l’interazione con agenti di intelligenza artificiale di terze parti per consentire agli utenti di operare su dati governati e certificati, favorendo al tempo stesso l’integrazione di casi d’uso che possano sfruttare le funzionalità native dell’ecosistema Qlik.

L’adozione di regole predefinite e personalizzate per la validazione delle informazioni assicura che ogni output sia affidabile. «Il 2026 si profila come l’anno della messa a terra delle strategie» – osserva Nestani. «Le soluzioni in arrivo sono il risultato del lavoro di sviluppo svolto nel 2025 e puntano a ridurre il divario di fiducia che ancora frena molte organizzazioni». Secondo Stefano Nestani, uno dei principali rischi per le aziende è la mancata governance del dato. «Serve una crescita culturale che favorisca maggiore chiarezza e consapevolezza, supportata da figure professionali come i data architect, il cui ruolo si sta evolvendo verso l’adozione di strumenti sempre più avanzati».

PROSSIMITÀ E SOVRANITÀ

Un ruolo chiave in questa strategia di espansione e radicamento è affidato al canale e ai partner, fondamentali per mettere in pratica quella vicinanza territoriale necessaria a comprendere le specificità del tessuto imprenditoriale italiano. In parallelo, per rispondere alle crescenti richieste in materia di conformità normativa e sicurezza, Qlik rafforza l’attenzione al tema della sovranità del dato. «L’obiettivo è accompagnare le imprese nel passaggio dall’AI, come promessa tecnologica, a leva di business affidabile su larga scala» – spiega Stefano Nestani «Per questo abbiamo definito un percorso chiaro, che consente alle organizzazioni di sviluppare e utilizzare l’AI su basi solide di governance, qualità del dato e fiducia».

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Qlik, leader globale nell’integrazione e nella qualità dei dati, nelle analytics e nell’intelligenza artificiale, ha pubblicato Qlik 2025 Agentic AI Study, un’analisi su come le grandi aziende stanno pianificando, finanziando e rendendo operative le soluzioni di Agentic AI. Lo studio, commissionato ad Enterprise Technology Research (ETR), evidenzia un forte impegno verso gli agenti, ma anche evidenti gap nell’esecuzione. La quasi totalità degli intervistati ha già stanziato un budget dedicato; tuttavia, molti prevedono che occorreranno anni per implementare iniziative di Agentic AI su ampia scala, a causa delle difficoltà legate alla data quality e all’integrazione con i sistemi attuali.

“Non sono l’ambizione o i fondi a mancare alle aziende. Mancano le basi di dati e analytics che consentano agli agenti di lavorare in modo sicuro e sotto controllo in ogni area del business” afferma James Fisher, Chief Strategy Officer di Qlik. “Perché l’Agentic AI possa davvero fare la differenza nel 2026, bisogna investire innanzitutto su pipeline affidabili, interoperabilità e su un framework ROI solido, riconosciuto dal board”.

Risultati principali

• I fondi ci sono: il 97% delle aziende ha già destinato un budget all’Agentic AI e il 39% prevede di investire almeno un milione di dollari, mentre il 34% riserva tra il 10% e il 25% del proprio budget AI complessivo. Agentic AI è ormai una voce di bilancio a tutti gli effetti e le aziende si aspettano di vedere i primi risultati tangibili entro il 2026;
• La strategia si consolida, ma la misurazione del valore è in ritardo: il 69% dichiara di avere una strategia AI formale, rispetto al 37% nel 2024, ma solo il 19% ha definito un framework ROI. La governance si sta spostando dalla domanda “dovremmo farlo?” a “cosa abbiamo ottenuto?”;
• La scalabilità richiederà tempo: solo il 18% ha pienamente implementato l’Agentic AI e il 46% ritiene che la scalabilità richiederà dai tre ai cinque anni. Inoltre, appena il 42% si sente sicuro dell’expertise interna. Il 2026 si prospetta come una fase di costruzione più che di rollout su larga scala;
• Il vero ostacolo sono i dati: data quality, disponibilità e data access rappresentano i limiti principali, seguiti da integrazione, competenze e governance. La vera sfida riguarda l’infrastruttura aziendale, più che la potenza dei modelli;
• Il rischio si concentra nella fase di deployment: le principali preoccupazioni riguardano la cybersecurity, l’affidabilità dei risultati e i rischi legali, seguiti da explainability e auditability. Saranno le valutazioni legate al rischio a orientare le tempistiche e la scelta dei fornitori;
• I primi ambiti di adozione: le aree che stanno adottando più rapidamente l’Agentic AI sono IT operations e software development, dove la riduzione dei costi rappresenta l’obiettivo principale e la produttività è la metrica di riferimento. I primi risultati positivi si riscontrano soprattutto nei contesti in cui sono già presenti telemetria e baseline.

Avendo ottenuto un posto stabile nel budget, l’Agentic AI è ormai parte integrante dei piani operativi per il 2026 e le prime iniziative seguono un approccio pragmatico. In particolare, secondo gli intervistati, IT operations e software development sono i settori che si stanno muovendo per primi, grazie a risultati più chiari e tracciabili. La scalabilità limitata invece è da attribuire alla complessità di integrare dati governati e di alta qualità nei workflow esistenti e di connettere i sistemi in modo sicuro, piè che alle capacità dei modelli. Di conseguenza, fino a quando queste sfide non saranno superate, molti programmi resteranno confinati a progetti pilota o proof of concept, senza raggiungere una piena operatività.

“Quando la spesa passa dallo status di sperimentazione a voce di bilancio, i vincoli sono quelli classici delle grandi aziende: data quality, integrazione, governance e competenze”, ha commentato Erik Bradley, Chief Strategist di Enterprise Technology Research (ETR). “I nostri dati evidenziano un interesse diffuso, ma solo una minoranza delle aziende è effettivamente pronta a scalare. Il prossimo anno sarà cruciale per trasformare use case specifici in ambito IT operations e software engineering in soluzioni operative stabili e misurabili”.

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Qlik, leader globale nell’integrazione e nella qualità dei dati, nelle analytics e nell’intelligenza artificiale, ha annunciato la rapida diffusione di Qlik Predict. Sempre più aziende si affidano a previsioni spiegabili, ottenute in real-time, per prendere decisioni più intelligenti e rapide su larga scala. Progettato per garantire affidabilità e governance di livello aziendale, Qlik Predict trasforma l’utilizzo del machine learning, mettendo i modelli predittivi no-code direttamente nelle mani degli utenti aziendali in tutte le funzioni.

Qlik Predict è un’AI applicata su larga scala, già adottata dalle principali aziende leader a livello globale. Questa soluzione trasforma le previsioni in azioni concrete, integrandole nei flussi di lavoro operativi. Dalla previsione della domanda nel settore manifatturiero, all’anticipazione degli esiti clinici in ambito sanitario, fino alla stima del churn nei servizi finanziari, Qlik Predict offre chiarezza e attuabilità per ogni decisione, il tutto senza richiedere competenze tecniche avanzate.

“I leader aziendali sono determinati a trasformare l’AI da promessa a performance, proprio nei contesti in cui le decisioni avvengono di continuo”, ha dichiarato Brendan Grady, Executive Vice President e General Manager della Analytics Business Unit di Qlik. “Qlik Predict integra previsioni affidabili direttamente nei flussi di lavoro, consentendo ai team operativi di creare e utilizzare modelli attraverso un’esperienza no-code, mentre l’IT mantiene la governance e la verificabilità. I clienti convertono progetti pilota in risultati concreti su larga scala, con decisioni più rapide, responsabilità più chiare e un impatto misurabile”.

Esempi di aziende che stanno implentando Qlik Predict in contesti ad altro rischio e in rapida evoluzione:

• SLA Software Logistik Artland, fornitore end-to-end di soluzioni per l’industria alimentare, ha utilizzato Qlik Predict per ridurre la deviazione di produzione all’1%;
• Village Roadshow, una delle principali società di intrattenimento in Australia, sfrutta Qlik Predict per ottimizzare il’organico, i costi e l’esperienza cliente;
• Steinemann, leader nel settore della lavorazione della carne, ha implementato Qlik Predict per generare analisi approfondite e portare l’accuratezza delle previsioni di produzione oltre il 90%;
• Logistics Plus, fornitore globale di servizi logistici, ha ridotto il margine di errore nelle spedizioni, passando dal 20% a meno dell’1%.

Basato su Qlik Cloud e progettato per integrarsi perfettamente con le fonti di dati aziendali, Qlik Predict offre:

• Modellazione intuitiva e senza codice, adatta alle diverse esigenze dell’organizzazione;
• Risultati spiegabili con visualizzazioni basate su SHAP che si aggiornano man mano che gli utenti esplorano i dati, rispettando gli standard di governance dell’intelligenza artificiale;
• Integrazione nativa nei flussi di lavoro, con la possibilità di impostare alert ed esplorare scenari what-if, garantendo che le previsioni siano attuabili al momento della decisione.

Integrando insight predittivi in ogni singola funzione aziendale, le organizzazioni possono passare dalla semplice analisi retrospettiva alla capacità di anticipare gli eventi, ottenendo un vantaggio competitivo e dimostrando il perché sia necessario implementare l’AI. Qlik Predict offre un percorso pratico ed estremamente efficace. Gestito, spiegabile e strettamente integrato nell’ecosistema Qlik, consente ai team di agire con sicurezza, andando oltre l’analisi reattiva e verso l’intelligenza predittiva.

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Qlik, leader globale nell’integrazione e nella qualità dei dati, nelle analytics e nell’intelligenza artificiale, è stata nominata “Leader” nel report IDC MarketScape: Worldwide Business Intelligence and Analytics Platforms 2025 Vendor Assessment (doc #US52034725, luglio 2025).

Secondo l’IDC MarketScape, “le organizzazioni cercano costantemente di diventare “data driven” o di raggiungere una maggiore “decision velocity” per rispondere più rapidamente alle dinamiche interne o di mercato. Questo ha portato a investimenti in soluzioni di Business Intelligence e Analytics (BIA) in grado di facilitare la generazione di insight utili a supportare le decisioni”.

Le aziende scelgono Qlik per ottenere insight affidabili direttamente sul luogo di lavoro. I clienti utilizzano Qlik Cloud Analytics e Qlik Sense per esplorare liberamente i dati, porre domande in linguaggio naturale, generare spiegazioni con GenAI e attivare azioni nelle applicazioni e nei flussi di lavoro. Il motore di analytics di Qlik esegue calcoli ad alta velocità direttamente in memoria, per un’esplorazione dei dati non lineare, mentre API aperte e  SDK permettono ai team di integrare le analytics nelle esperienze web e mobile, nelle app aziendali e nei prodotti destinati ai clienti. Le organizzazioni possono inoltre “isolare” i dati utilizzati dai modelli linguistici di grandi dimensioni in modo che l’assistenza AI rimanga sicura e conforme alle policy.

“I leader chiedono una cosa sola: ridurre la distanza tra una domanda e un’azione. Crediamo che questo riconoscimento rifletta ciò che i nostri clienti fanno ogni giorno con Qlik; applicare un’AI controllata e potenti strumenti di analytics per prendere decisioni sicure in real-time e automatizzare lo step successivo,” ha dichiarato Brendan Grady, General Manager, Analytics, Qlik. “Continueremo a investire nelle funzionalità che più contano per le aziende: dati affidabili, interoperabilità aperta, esplorazione approfondita e un’AI che meriti di essere parte integrante dei flussi di lavoro critici.”

“Qlik offre insight affidabili direttamente negli strumenti che i nostri team utilizzano ogni giorno”, ha dichiarato Mikkel Hecht Hansen, Head of BI di Nordisk Film A/S. “In questo modo, i planner, gli operatori e i product manager possono porre domande in un linguaggio semplice, capire perché viene consigliata una determinata risposta e avviare la fase successiva nello stesso flusso con una governance che il nostro team di sicurezza considera affidabile. Colleghiamo i dati tra diversi cloud, li esploriamo senza ostacoli, integriamo i risultati dove vengono prese le decisioni e automatizziamo il follow-through. È così che rendiamo operativa l’intelligenza artificiale in modo responsabile in tutta l’azienda”.

L’approccio di Qlik risponde alle esigenze delle organizzazioni ovunque si trovino, in ambienti cloud e ibridi. I team possono connettere i dati provenienti dalle principali piattaforme, analizzarli con Qlik analytics engine e Qlik Predict, interagire tramite Qlik Answers e altre funzionalità AI e trasferire i risultati nei sistemi che gestiscono il business. Gli sviluppatori utilizzano le API e la gestione degli eventi di Qlik per integrare analytics e automatizzare le azioni, in modo che le informazioni ottenute portino sempre a risultati misurabili.

Per scoprire come Qlik aiuta le organizzazioni a rendere operative le analytics basate sull’AI e per maggiori dettagli su questo riconoscimento, è possibile consultare lo studio completo IDC MarketScape.

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L’evento riunirà clienti, partner e leader di settore per presentare come le organizzazioni stanno trasformando gli esperimenti di AI in valore scalabile e consolidato. Il focus sarà pratico: dati affidabili, analytics governati e interoperabilità aperta che si traducono rapidamente in risultati di business.

Ora che le aziende hanno superato la fase di esplorazione iniziale dell’AI generativa e predittiva, ha inizio il vero lavoro, che consiste nel potenziare ciò che funziona, abbandonare ciò che non funziona e garantire la verificabilità di entrambe le operazioni. Questo richiede fondamenta di dati e analytics complete, spiegabili e sicure, oltre a una governance che consideri il rischio dei modelli e la tracciabilità dei dati come discipline operative. Qlik Connect 2026 si concentrerà su questa realtà e i partecipanti avranno modo di osservare come i team continuino a sperimentare, rafforzando al contempo pipeline, controlli e modelli che rendono l’AI affidabile in produzione e misurabile nei risultati aziendali.

Cosa possono aspettarsi i partecipanti:

• Sessioni di vision su Agentic AI, AI predittiva e generativa integrate nelle decisioni quotidiane, non relegate a progetti pilota;
• Laboratori pratici su integrazione dei dati, qualità dei dati, analytics, Qlik Predict e contenuti non strutturati con recupero e tracciabilità;
• Case study dei clienti che quantificano l’impatto in ore risparmiate, ricavi protetti e rischi ridotti;
• Percorsi di formazione collegati a certificazioni basate sul ruolo per AI, analytics e data engineering;
• Architetture aperte e interoperabili: modelli lakehouse, ottimizzazione Iceberg, deployment multi-cloud e ibridi;
• Showcase dell’ecosistema di partner e acceleratori che riducono il time to value.

“Qlik Connect mette in evidenza la forte capacità dell’azienda di innovare con audacia”, ha dichiarato Giovanni Cervellati, Data and Analytics, IDC “Presenta visioni chiare e convincenti per il futuro, con un approccio molto pragmatico e orientato all’utente. L’evoluzione dell’azienda verso l’innovazione nell’Agentic AI, l’integrazione dei dati e lo streaming riflette una strategia chiara, integrata ed end-to-end su dati, analytics e intelligenza artificiale”.

Dettagli dell’evento:

• Quando: 13–15 aprile 2026
• Dove: Gaylord Palms Resort & Convention Center, Kissimmee, Florida
• Per restare sempre aggiornato: le iscrizioni apriranno a breve e al seguente link è possibile registrarsi per ricevere notifiche ed accedere in anticipo alle informazioni relative ai costi.

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 Qlik, leader globale nell’integrazione e nella qualità dei dati, nelle analytics e nell’intelligenza artificiale, ha annunciato di aver guadagnato l’Amazon Web Services (AWS) Generative AI Competency, rafforzando il suo posizionamento come leader di soluzioni AI reali per le aziende. Questo riconoscimento sottolinea la collaborazione strategica di Qlik con AWS e il successo dei clienti fidati nella distribuzione di soluzioni di AI generativa scalabili, sicure ed efficaci.

L’AWS Generative AI Competency viene conferito ai partner di AWS che hanno dimostrato competenze tecniche e documentato risultativi positivi sfruttando i servizi AWS Generative AI, come Amazon Bedrock e Amazon Sagemaker. Questo premio conferma il vantaggio di Qilk nell’integrazione di dati provenienti da diversi sistemi aziendali in framework AI sicuri e salabili, che riescono a conferire risultati tangibili all’organizzazione.

Mentre le aziende puntano sull’AI per crescita ed efficienza, Qlik si distingue grazie a solide basi di dati affidabili e a una comprovata esperienza nell’innovazione analitica. L’annuncio Qlik’s agentic AI experience si basa su questa eredità, trasformando le intuizioni dell’intelligenza artificiale in azioni significative su larga scala. Con Qlik Open Lakehouse, Qilk sta aumentando il controllo, l’utilizzo, la velocità e l’efficenza dell’integrazione dei dati.

Clienti come Bystronic Group, TouchPoint Support Services e Lintech International utilizzano già le soluzioni di AWS per migliorare significativamente le loro operazioni:

• Bystronic utilizza le piattaforme Qilk di generative AI, Qilk Answers, per trasformare rapidamente dati disorganizzati in insight ricercabili e sfruttabili, incoraggiando gli user globali ad accedere ad una conoscenza rilevante in un contesto reale attraverso GenAI chatbots avanzate.
• TouchPoint Support Services ha implementato Qlik Answers per trasformare l’accesso alla documentazione critica per oltre 15.000 dipendenti, risparmiando una quantità significativa di tempo che prima veniva spesa nella ricerca tra migliaia di manuali. In soli due mesi, il chatbot AI è diventato il prodotto più popolare nell’ambiente Qlik dell’azienda.
• TouchPoint Support Services utilizza Qlik Answers per offrire ai team di vendita un accesso immediato e sicuro a oltre 17.000 documenti tecnici, accelerando i tempi di risposta ai clienti e facilitando un onboarding più rapido per i nuovi membri del team commerciale.

“La Competency AWS Generative AI conferma che il nostro approccio porta risultati concreti alle aziende”. ha dichiarato Mike Capone, CEO di Qlik. “I clienti vogliono più delle semplici promesse. Hanno bisogno di un’AI affidabile, basata su dati solidi e che generi valore misurabile. Il nostro lavoro con AWS garantisce che le organizzazioni possano implementare l’AI generativa in modo rapido, sicuro e su larga scala, per ottenere risultati reali di business”.

Riflettendo l’impatto trasformativo delle soluzioni di AI generativa di Qlik, Max Mosky, SVP, Strategy, Operations & Analytics di TouchPoint Support Services, ha aggiunto: “La combinazione di Qlik e AWS ci permette di fornire insight istantanei, democratizzare l’accesso ai dati e ottimizzare le operazioni su larga scala. I nostri team ora possono trasformare i dati in decisioni in modo rapido e semplice, migliorando radicalmente il modo in cui gestiamo il nostro business”.

In qualità di partner AWS che offre Qlik Answers tramite lo storefront AI Agents and Tools di AWS Marketplace, Qlik si posiziona in prima linea nell’adozione della prossima generazione di AI, consentendo ai clienti di scoprire, acquistare e implementare rapidamente soluzioni AI avanzate. Attraverso lo storefront AI Agents and Tools di AWS Marketplace, i clienti possono accelerare significativamente il processo di procurement per stimolare l’innovazione AI, riducendo il tempo necessario per valutazioni dei fornitori e trattative complesse. Grazie all’acquisto centralizzato tramite account AWS, i clienti mantengono visibilità e controllo su licenze, pagamenti e accessi attraverso AWS.

La collaborazione continua tra Qlik e AWS continuerà a portare innovazioni pensate per aiutare le aziende a scalare con fiducia i propri investimenti in AI, promuovendo miglioramenti costanti in produttività, agilità operativa e leadership di mercato.

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Qlik, leader globale nell’integrazione e nella qualità dei dati, nelle analytics e nell’intelligenza artificiale, annuncia la disponibilità generale di Qlik Open Lakehouse, un servizio Apache Iceberg completamente gestito all’interno di Qlik Talend Cloud, che offre pipeline in tempo reale, ottimizzazione automatica di Iceberg e vero accesso multi-engine senza vincoli di lock-in. Il risultato è una base dati pronta per l’AI che riduce tempi e costi tra i dati e l’azione.

Distribuito nell’account cloud del cliente con la modalità bring-your-own-compute, Qlik Open Lakehouse combina l’ingestione CDC (change data capture) con l’ottimizzazione automatica di Iceberg e l’accesso multi-engine, così i team possono utilizzare gli strumenti su cui già fanno affidamento, tra cui Amazon Athena, Snowflake, Spark, Trino e Amazon SageMaker per il machine learning (ML). Già durante la fase di anteprima, i clienti hanno segnalato query più rapide e una riduzione significativa dei costi infrastrutturali, spostando i carichi di lavoro da data warehouse proprietari a tabelle Iceberg aperte e ottimizzate.

“L’AI si blocca quando i dati sono lenti, frammentati e costosi” – ha dichiarato Mike Capone, CEO di Qlik – “Qlik Open Lakehouse risolve questo problema offrendo ai team una base in tempo reale basata su Iceberg, che possono gestire nel proprio cloud su scala enterprise e interrogare con i motori che già utilizzano. Porta performance, controllo dei costi e governance in un’unica soluzione, così le decisioni vengono prese più rapidamente e i modelli migliorano ogni giorno”.

Novità principali:

• Disponibilità generale di Qlik Open Lakehouse su Qlik Talend Cloud, distribuito nella VPC del cliente con modalità bring-your-own-compute per garantire sicurezza, prestazioni e controllo dei costi.
• Accesso multi-engine dal primo giorno, incluso il supporto per Amazon Athena, così i team possono interrogare le tabelle Iceberg in modalità serverless insieme alle Qlik analytics e ad altri motori.
• Dati pronti per SageMaker, archiviati in tabelle Iceberg governate su Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), facilitando l’accesso, la preparazione e la formazione di modelli ML senza creare copie aggiuntive dei dati.
• Ottimizzazione automatica di Iceberg per compattazione, partizionamento e manutenzione dei metadati, migliorando le prestazioni delle query e riducendo lo spazio di archiviazione.
• Pipeline a bassa latenza da centinaia di fonti tramite CDC, con qualità dei dati, tracciabilità, catalogazione e osservabilità FinOps integrate.
• Qlik Analytics e AI integrati, con il motore Qlik e l’automazione dei workflow, così gli insight possono attivare azioni direttamente nei sistemi aziendali.

“La disponibilità generale di Qlik Open Lakehouse trasforma la strategia a lungo termine di Qlik in una realtà concreta per le aziende che adottano formati di tabella aperti” – ha dichiarato Mike Leone, Principal Analyst di Enterprise Strategy Group – “La sua capacità di gestire grandi quantità di dati in modo rapido, ottimizzarli in tempo reale e lavorare con diversi strumenti nel cloud risolve problemi comuni come dati obsoleti, lenti o costosi. Inoltre, grazie all’integrazione robusta e alla governance dei dati di Qlik, offre una piattaforma solida per AI e analytics che i team possono adottare senza dover ricostruire completamente i propri sistemi o passare a nuovi strumenti”.

Perché è importante:

Il valore dell’AI è spesso limitato dai dati e Qlik Open Lakehouse colma questa lacuna offrendo alle aziende una base dati e di analytics per l’AI: dati affidabili, spiegabili e sempre aggiornati in un formato aperto che può essere interrogato da qualsiasi motore. Il risultato è una presa di decisioni più rapida, un costo totale inferiore e libertà di scelta tra analytics e machine learning. Durante la fase di anteprima, i clienti hanno registrato prestazioni delle query fino a 5 volte più veloci e una riduzione dei costi infrastrutturali fino al 50%, eliminando copie inutili e ottimizzando le tabelle Iceberg su larga scala.

Come funziona:

• Aperto per definizione: i dati risiedono in Apache Iceberg sull’object storage del cliente. Le stesse tabelle possono essere interrogate da Qlik, Amazon Athena, Snowflake, Spark, Trino e servizi ML come Amazon SageMaker.
• In tempo reale per impostazione predefinita: il CDC mantiene le tabelle sempre aggiornate e l’ottimizzazione automatica garantisce le prestazioni anche con la crescita dei dati.
• Governato e affidabile: regole integrate di qualità dei dati, tracciabilità, catalogazione e controlli di accesso offrono la sicurezza necessaria per l’AI e i carichi di lavoro regolamentati.
• Progettato per l’azione: il motore Qlik e l’automazione collegano gli insight ai workflow, così i team non si fermano ai dashboard.

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L’ultimo annuncio di prodotto, Trust Score for AI, rende bene l’idea di come Qlik stia interpretando le esigenze di molte aziende impegnate ad adottare e scalare l’intelligenza artificiale nei processi operativi e di business, mettendo a disposizione strumenti per monitorare in modo chiaro e quantificabile l’affidabilità dei dati in base ai carichi di lavoro dell’AI.

In altre parole, soluzioni che mettono al centro l’affidabilità e la tracciabilità del dato, prerequisiti indispensabili per rendere efficace ogni progetto legato all’impiego delle tecnologie generative e di quelle agentiche.

DATI AZIONABILI

Il concetto è ribadito anche da Giorgio Dossena, senior presales manager di Qlik per l’Italia, che conferma come vi sia una sorta di dicotomia di approccio delle imprese. «Oggi vediamo un’attenzione spasmodica verso l’AI generativa, ma spesso ci si dimentica che alla base ci devono essere dati ben governati e di qualità. E la recente disponibilità di Trust Score for AI va nella direzione di misurare in modo oggettivo l’affidabilità dei dati utilizzati nei processi di intelligenza artificiale: non si tratta quindi di offrire solo una valutazione qualitativa, ma di capire se il dato è davvero pronto per essere usato in contesti critici».

Il software di Qlik opera lungo l’intero ciclo di vita del dato, non solo nella fase finale di utilizzo: definisce regole efficienti per armonizzarlo, qualificarlo e ripulirlo, adattandosi all’architettura IT esistente e integrandosi in piena continuità con le piattaforme di data management già in uso, garantendo piena interoperabilità.

END-TO-END INTELLIGENCE

Ogni azienda che intende avviare un progetto di AI dovrebbe quindi partire da una base operativa solo in apparenza scontata: dati buoni e una data platform adeguata. «Molto spesso si parte dall’attico – precisa Dossena – e si dimenticano le fondamenta, che nel caso di un progetto di intelligenza artificiale sono una governance e un’architettura di dati corretta. L’AI non parla solo al controllo di gestione o al marketing, ma il suo valore reale si sprigiona quando le sue capacità sono impiegate fin dalla generazione del dato, nel suo allineamento e nella sua contestualizzazione». L’approccio di Qlik incarna una visione end-to-end che abbraccia l’intero processo di gestione del dato dall’acquisizione alla trasformazione, dal controllo all’analisi. Per essere realmente efficace, l’AI applicativa richiede solide basi di governance, qualità certificata e una profonda conoscenza del contesto d’uso.

#DataAIForum l’AI può diventare un rischio. Non servono più dati, ma i dati giusti in ogni contesto #Qlik
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IL DOMINIO DI ESISTENZA

«La leva competitiva è il dominio del dato» – sottolinea il manager. «Ogni organizzazione dispone ormai di una base dati, spesso ampia ma eterogenea. La sfida non è raccoglierne di più, ma saper selezionare e utilizzare quelli realmente pertinenti al contesto e agli obiettivi di business» – spiega Dossena. «Senza una piena padronanza del dato e della sua origine, il rischio è avviare progetti su fondamenta fragili, con l’effetto collaterale che l’AI generi output poco affidabili o del tutto fuorvianti». La questione è tutt’altro che teorica, soprattutto quando si affrontano temi come i bias nei modelli generativi. Come ricorda Dossena, non esiste un dato «giusto e valido» in assoluto. Non esiste una base dati universale. È il caso d’uso a modellare la base dati, non il contrario. «Ogni scenario richiede un set di dati adeguato, tracciabile e aggiornato: ciò che funziona in un caso d’uso può essere del tutto inadatto in un altro. Il compito dell’azienda è assicurarsi di disporre dei dati rilevanti e degli strumenti per organizzarli, addestrare i modelli e recuperarli nei tempi necessari – tempi che cambiano radicalmente da un’azienda telco a una struttura sanitaria».

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I clienti hanno la possibilità di utilizzare AWS Marketplace per scoprire, acquistare e distribuire facilmente soluzioni di agenti e strumenti AI, tra cui Qlik Answers, l’assistente AI generativo per dati aziendali strutturati e non, incluso in Qlik Cloud Analytics.

La più ampia esperienza di Qlik, con agenti AI specializzati e analisi conversazionali, è invece prevista per la fine del 2025, sempre all’interno di Qlik Cloud Analytics, con l’obiettivo di portare ad un’accelerazione ulteriore dello sviluppo di agenti e flussi di lavoro.

Qlik Cloud Analytics aiuta le organizzazioni ad accedere in modo sicuro ai dati aziendali, rendendoli operativi, ottimizzando la produttività dei dipendenti e trasformando rapidamente le complesse conoscenze organizzative in informazioni utili. Qlik Answers, disponibile all’interno di Qlik Cloud Analytics, fornisce risposte affidabili e pertinenti estratte direttamente dai contenuti, dalle policy e dalle basi di conoscenza dell’organizzazione attraverso un assistente AI generativo. I clienti che adottano Qlik Cloud Analytics possono sfruttare Qlik Answers immediatamente e prepararsi a beneficiare delle prossime funzionalità agenziali.

“Con l’offerta di Qlik Cloud Analytics in AWS Marketplace forniamo ai clienti un metodo semplificato per accedere alle nostre soluzioni generative di intelligenza artificiale e di analisi, aiutandoli ad acquistare e a distribuire gli strumenti di AI in modo rapido ed efficiente”, ha dichiarato David Zember, Senior Vice President, Global Partners and Alliances di Qlik, “I nostri clienti in settori come quello sanitario, manifatturiero e della distribuzione di prodotti chimici speciali utilizzano già Qlik Answers per ridurre drasticamente il tempo che i dipendenti dedicano alla ricerca di informazioni critiche, accelerando l’onboarding e rafforzando le interazioni con i clienti, dimostrando così il valore reale delle nostre capacità di intelligenza artificiale generativa.”

Qlik Cloud Analytics offre funzionalità essenziali, tra cui l’indicizzazione e il recupero dei contenuti organizzativi, l’accesso alle informazioni in linguaggio naturale su dati strutturati e non e l’analisi conversazionale per automatizzare la fornitura di informazioni. Queste funzionalità consentono ai clienti di ridurre l’impegno manuale necessario per trovare le informazioni chiave, accelerare le decisioni aziendali e prepararsi a adottare facilmente l’esperienza d’agenzia in arrivo nel corso dell’anno.

Con la disponibilità di agenti e strumenti per l’intelligenza artificiale in AWS Marketplace, i clienti possono accelerare in modo significativo il processo di approvvigionamento per promuovere l’innovazione dell’intelligenza artificiale, riducendo il tempo necessario per la valutazione dei fornitori e le trattative complesse. Con l’acquisto centralizzato tramite gli account AWS, i clienti mantengono la visibilità e il controllo su licenze, pagamenti e accesso tramite AWS.

Disponibile come soluzione SaaS, Qlik Cloud Analytics supporta un’integrazione sicura negli ambienti aziendali, consentendo ai clienti di connettersi senza problemi con i servizi AWS esistenti e di distribuire in modo flessibile l’intelligenza artificiale e l’analisi generativa nei loro ambienti, preparandosi al contempo a nuovi protocolli d’agenzia e alla connettività degli agenti quando tutte le funzionalità saranno disponibili.

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Qlik, leader globale nell’integrazione e nella qualità dei dati, nelle analytics e nell’intelligenza artificiale, annuncia la disponibilità generale di Qlik Trust Score for AI, un’innovazione all’avanguardia progettata per aiutare le organizzazioni a valutare se i dati siano veramente pronti per l’AI, prima ancora che raggiungano un modello. Incluso in Qlik Talend Cloud, Qlik Trust Score for AI introduce una valutazione appositamente costruita su dimensioni specifiche per l’AI, aiutando i clienti a stabilire le basi dei dati necessarie per un’intelligenza artificiale responsabile e scalabile.

Mentre le aziende accelerano l’adozione dell’AI, molte si trovano di fronte a un punto debole fondamentale: non sanno se i dati che alimentano i loro modelli sono affidabili o adatti allo scopo. Qlik Trust Score for AI risolve questo problema con un unico punteggio intuitivo che mostra ai team dove la fiducia viene meno, aiutando a prevenire i pregiudizi, le tendenze o i risultati errati.

“La maggior parte delle aziende tratta ancora la fiducia nei dati come un problema di salute e sicurezza informatica, ma non è così. Quest’ultima è alla base di ogni decisione di AI che un’azienda prende”, ha dichiarato Drew Clarke, EVP of Product and Technology di Qlik. “Se le aziende non riescono a misurare la fiducia, si giocano i risultati, la conformità e l’esperienza dei clienti. Attraverso Qlik Trust Score for AI, forniamo ai leader un segnale concreto, non un controllo approssimato, ma una certezza per capire se i loro dati sono adatti o meno allo scopo. È in questo modo che si colma il divario tra le ambizioni e l’impatto dell’AI”.

Qlik Trust Score for AI si basa sul framework originale di Qlik Trust Score, con l’introduzione di 3 nuove dimensioni appositamente studiate per la preparazione all’AI:

1. Diversità: misura la rappresentatività e l’equilibrio dei dati, aiutando a ridurre i pregiudizi nell’addestramento dell’AI;
2. Tempestività: cattura la freschezza dei dati che confluiscono nei modelli di intelligenza artificiale, garantendone la rilevanza per un processo decisionale più accurato;
3. Accuratezza: segnala i valori che non rientrano nelle regole aziendali definite dall’utente o nelle aspettative di qualità, percepite come inaffidabili e al punto da erodere la fiducia dell’organizzazione nell’AI.

In collaborazione con le metriche attualmente esistenti, come Discoverability e Usage, Qlik Trust Score for AI offre un modo pratico per convalidare i dataset da utilizzare per l’AI training, le pipeline RAG o l’automazione intelligente, con le dimensioni Security e LLM Readiness in arrivo.

Come parte della visione di Qlik sulla qualità e la governance dei dati per le iniziative di AI, Qlik sta introducendo ulteriori funzionalità, tra cui Qlik Trust Score Historization, che consentirà agli utenti di monitorare le tendenze nel tempo e di correlare le variazioni di fiducia con gli impatti a valle, tra cui la deriva del modello o il degrado delle prestazioni.

Inoltre, Qlik ha in programma l’attivazione di un programma di accesso anticipato per un’esperienza AI-nativa di Data Stewardship all’interno di Qlik Talend Cloud, con il fine di rilevare e risolvere in modo proattivo i problemi dei dati nelle prime fasi del ciclo di vita. Questa funzionalità – in arrivo per l’autunno – combinerà regole automatizzate, flussi di lavoro human-in-the-loop e governance a livello di piattaforma, consentendo ai team che si occupano di dati e alle figure dell’intelligenza artificiale di collaborare in modo più efficace alla risoluzione dei problemi di qualità dei dati.

“I progetti di intelligenza artificiale continuano a incontrare ostacoli a un ritmo preoccupante: solo una parte riesce a produrre davvero valore su scala aziendale”, ha dichiarato Ritu Jyoti, Group VP/GM, AI, Automation, Data and Analytics di IDC. “L’anello mancante non è il modello, ma i dati. Senza metriche visibili per la fiducia nei dati, le aziende rischiano di incorrere in costosi fallimenti, pregiudizi non controllati e adozione bloccata. Un segnale di fiducia unificato come Trust Score for AI di Qlik fornisce ai team le informazioni concrete di cui hanno bisogno per rendere l’AI affidabile e ripetibile”.

“Reworld è uno dei tanti clienti Qlik focalizzati sull’operazionalizzazione della fiducia nella loro strategia AI e la parte più difficile dell’AI raramente è il modello, ma è fidarsi dei dati che ci stanno dietro. Nel nostro business, se non possiamo sostenere i dati, non possiamo sostenere le decisioni,” ha dichiarato Charles Link, Senior Director of Data and Analytics di Reworld. “Un segnale chiaro e continuo che ti dice se i dati sono davvero pronti per l’AI crea un nuovo standard. Porta la fiducia fuori dall’ombra e nella conversazione, dove deve stare.”

Secondo un recente sondaggio di Qlik, solo il 42% dei dirigenti esprime piena fiducia nelle informazioni generate dall’intelligenza artificiale, anche se quasi il 90% afferma che l’AI è ormai fondamentale per la propria strategia competitiva. Il Qlik Trust Score for AI colma questo gap di fiducia con un framework oggettivo e ripetibile che si allinea agli standard di governance emergenti.

Qlik porta un segnale di fiducia unificato e specifico per l’AI direttamente nel cuore della pipeline dei dati, combinando misurazione, monitoraggio e rimedio in un’unica esperienza.

Qlik Trust Score for AI è ora disponibile per tutti i clienti di Qlik Talend Cloud Enterprise Edition.

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