Ciao,
sono Stefano Gatti e questo è il trentunesimo numero della newsletter LaCulturaDelDato: dati & algoritmi attraverso i nostri 5 sensi. Le regole che ci siamo dati per questo viaggio le puoi trovare qui.
Ecco i cinque spunti del trentunesimo numero:
👃Investimenti in ambito dati e algoritmi. Introducing the intelligent future (with an investor perspective).
Greylock Partners è una delle più antiche società di venture capital, fondata nel 1965, con un capitale di oltre 3,5 miliardi di dollari in gestione. L'azienda concentra i suoi investimenti su società in fase iniziale prevalentemente nel settore del software, B2C e B2B, con un'alta attenzione per il mondo dei dati e dell’intelligenza artificiale. Questa prima puntata è l'inizio della serie Intelligent Future di Greylock, che prevede conversazioni con esperti, visionari e innovatori dell'ecosistema AI. Reid Hoffman, che è stato co-fondatore e CEO di Linkedin e Saam Motamedi, entrambi partner dell’azienda, discutono dello stato attuale dell'intelligenza artificiale, compresi i più recenti progressi tecnologici, i trend in corso e le principali aree di investimento. Ti consiglio di ascoltare tutti i 46 minuti del podcast perché come da tradizione americana, ne discutono persone che sono contemporaneamente molto competenti di tecnologia e di tematiche legate agli investimenti. E questa è una delle caratteristiche più vincenti del venture-capitalism americano. Se non riesci a sentirlo ecco i tre più importanti trend che si evidenziano:
la crescita di importanza dei modelli generativi (Dall-E per fare un esempio concreto) rispetto a quelli discriminativi (la classificazione di una immagine). Ma se vuoi andare oltre il mio esempio forse semplicistico questo è un ottimo punto per farlo.
la crescita dei casi d’uso di un’intelligenza artificiale che ha la capacità di agire per conto degli utenti non escludendoli completamente dall’azione.
i miglioramenti dell’infrastruttura, in senso largo, legata all’uso dell’AI all’interno delle aziende: dalla gestione della pipeline software all’aumento di produttività dei data-expert per finire con la democratizzazione dell’AI stessa.
Ma c’è tanto altro in questi 46 minuti compresi tanti esempi di aziende, per ciascun trend, dove stanno investendo e altri micro-trend. Tutti importanti sia che tu sia un investitore sia che tu debba, divertendoti sia chiaro, lavorare nel settore nei prossimi anni.
🖐️Tecnologia (data engineering). Coding Made AI - Now, How Will AI Unmake Coding?
Se sei un software engineer o un data engineer ti consiglio di leggere con attenzione questo articolo di IEEE Spectrum che fa un punto approfondito su quanti cambiamenti i modelli generativi di AI, di cui ho parlato anche nella sezione investimenti, stiano portando al modo di scrivere codice e soprattutto alla relativa produttività. In estrema sintesi l’AI non sostituirà i gli sviluppatori umani, ma il lavoro di questi ultimi sarà sempre più dipendente dall'intelligenza artificiale. Se qualcuno vuole diventare uno sviluppatore, sostiene l’articolo, ad esempio tra 10 anni, non dovrà necessariamente imparare un linguaggio di programmazione. Dovrà invece comprendere la semantica, i concetti e le sequenze logiche della programmazione. Questo aprirà lo sviluppo software a una popolazione molto più ampia e probabilmente la creatività sarà ancora più centrale in questa professione. Se non hai dato ancora un’occhiata a DiffBlue, che automatizza la fase di unit test in Java, oppure ad AlphaCode e CodeWhisperer dopo la lettura dell’articolo potresti essere ancora più interessato a farlo!
👀 Data Science. Dataviz Tools, Books and Learning Centre
Oggi ti segnalo due strumenti molto interessanti e pratici se vuoi approfondire e studiare un po’ di datavisualization. Il primo è il Python Data Viz Cookbook di Dylan Castillo dove puoi vedere codice e risultato delle 12 principali tipologie di grafici realizzati con 4 tra le più popolari librerie Python per dataviz: Pandas, Matplolib, Seaborn e Plotly Express. Il secondo è invece una dashboard interattiva, fatta con Keshif, un tool di visualizzazione dati online interessante. In questa dashboard sono sintetizzate le caratteristiche tecniche fondamentali di 432 tra i tool più utilizzati per la dataviz: da Tableau a Bokeh! Il tutto non è aggiornatissimo e alcuni dati (per esempio le stellette di valutazione) possono essere discutibili ma il valore del lavoro è comunque alto soprattutto se devi fare ricerche specifiche. C’è anche un’area dedicata ai libri più famosi di dataviz utile anche se si ferma a quelli del 2019..
👂🏾Organizzazione e cultura dei dati e algoritmi nelle organizzazioni. Chief Data Officer Short Life (in a company)
La buona notizia, per i chief data officer, è che il ruolo è sempre più diffuso all’interno delle organizzazioni. Secondo un'indagine autorevole (ma americana e relativa ad aziende grandi) di NewVantage Partners il 74% delle aziende hanno un chief data officer. La cattiva notizia invece arriva, sempre dalla stessa indagine, nella durata media della vita del CDO che è di soli 2,5 anni contro quella media della c-suite di circa 4,5. Se vuoi approfondire questi dati ma soprattutto avere insights dall’ultimo CDOIQ (Chief Data Officer and Information Quality Symposium) al MIT, a cui ho partecipato, ti consiglio questo articolo che sintetizza molto bene quando emerso dai più importanti panel. Ecco i temi più importanti emersi:
L’importanza della vicinanza del CDO al business e il suo allineamento con la mission dell’azienda. Il tutto in un percorso molto allineato alla curva di isteresi del chief data officer, come abbiamo raccontato con Alberto nel libro “La cultura del dato”
Una buona data strategy ben comunicata e una grande capacità di evangelizzazione sono le due qualità che rendono il CDO longevo in azienda.
Quanto al suo ruolo nel presente la descrizione migliore è emersa da Grace Lee di Scotiabank che ha dichiarato: "Come il CFO è responsabile del flusso di denaro all'interno di un'organizzazione, il lavoro del CDO è altrettanto fondamentale: è responsabile di creare il libero flusso di informazioni all'interno dell'azienda, assicurandosi che siano accessibili, sicure, utilizzate in modo etico e ben protette"
👅Etica & regolamentazione & impatto sulla società. AI Liability Directive
Il 28 Settembre 2022 l’Unione europea ha pubblicato una nuova proposta legislativa, la AI Liability Directive (Ald), che prova a collegare la responsabilità degli errori di sistemi di intelligenza artificiale alle aziende che commercializzano i prodotti che usano tali sistemi. Più in “legalese”, se sei un data-legal expert, la nuova direttiva si focalizza sull’adattamento delle norme sulla responsabilità civile extracontrattuale all'intelligenza artificiale. Se vuoi avere qualche esempio concreto di casi d’uso e una sintesi pragmatica del tutto ti consiglio questo articolo di Wired Italia. Tre sono le brevissime considerazioni che mi sento di condividere sul tema:
1) Sarà molto difficile definire cosa vuol dire discriminazione o errore di un’intelligenza artificiale in pratica. Seguendo l’esempio portato nell’articolo che ti ho segnalato faccio molto fatica a immaginare di dimostrare come in un colloquio di lavoro la decisione di scartarmi possa essere un errore dell’AI. Soprattutto se la confronto con una bocciatura di un selezionatore in carne ed ossa. Si confonde a mio modo di giudizio l’errore software con l'errore di un sistema di AI: due cose abbastanza differenti!
2) Non mi piace la continua aggiunta di direttive sullo stesso argomento che complica molto una lettura di insieme. Non si poteva accorpare questa direttiva all’altro draft in corso sul tema e cioè l’AI regulation act?
3) Penso che soprattutto su questi temi di responsabilità civile l’approccio “common-law” anglosassone sia pragmaticamente superiore all’impostazione “romana-tedesca” che vuole normare tutto ex-ante.
Se sei un amante del testo originale qui puoi leggere la direttiva in inglese nella sua forma originale. Sono 29 pagine che ho trovato, ancora di più del AI regulation act, di difficile lettura!
Venerdì prossimo (21 Ottobre) sarò a questo evento dove si parlerà di AI e futuro. Parlerò naturalmente di come la cultura del dato è importante perché l’intelligenza artificiale abbia un impatto positivo sul futuro di tutti noi. Se vuoi seguire il mio intervento e tutto l’evento puoi registrarti qui.
Se hai ulteriori suggerimenti e riflessioni sui temi di questo numero o per migliorare questa newsletter scrivimi (st.gatti@gmail.com) o commenta su substack.
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Alla prossima!