Ciao,
sono Stefano Gatti e questo è il trentaseiesimo 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 trentaseiesimo numero:
👃Investimenti in ambito dati e algoritmi. Generative model: the new gold rush or only FOMO?
Alcuni stanno paragonando le prime applicazioni che si basano sui nuovi modelli generativi di intelligenza artificiale (GPT-3 e DALL-E per citare i due esempi più famosi) alla prima generazione di app per Iphone. Paragone affascinante ma a mio parere azzardato, capace però di generare in ognuno di noi una certa dose di FOMO (fear of missing out). Più facile cavarsela con un modernamente socratico “lo scopriremo solo vivendo …”. Preferisco però avere un atteggiamento più attivo sull’argomento e ti suggerisco il miglior articolo che ho letto finora sull’argomento dei modelli generativi e degli investimenti relativi realizzato da Sequoia Capital. Sequoia è uno dei più famosi e storici venture capital americani focalizzato principalmente sul settore tecnologico che ha finanziato società diventate icone dell'high-tech USA come Apple, Google, Cisco, PayPal e YouTube. L’articolo è stato, in maniera direi coerente, scritto con il supporto di GPT-3 e le immagini generate con Midjourney. Ma la figura che riporto sotto, che sintetizza molto bene lo scenario e i casi d’uso più promettenti, è stata sicuramente (ancora) generata da un uomo. Per finire, se vuoi vedere le più interessanti start-up che in diversi domini, stanno cercando di fare innovazione con i modelli generativi ti consiglio questa lista di 100 nomi, anche in questo caso curata dall’umanissimo David Song della Stanford University.
👂🏾Organizzazione e cultura dei dati e algoritmi nelle organizzazioni. The most important event and figures for Italian “Big Data & Business Analytics” ecosystem
L’evento finale dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics della School of Management del Politecnico di Milano, che tutti gli anni da più di un decennio si svolge in Novembre, è un momento importante per fare il punto quantitativo e qualitativo dell’ecosistema italiano del mondo dei dati e della datascience. Per questo ti consiglio di leggere con attenzione il comunicato stampa che ha seguito l’evento e in cui si descrivono i temi affrontati e i dati presentati. Come sottolineo sempre in tutte le considerazioni sui trend la profondità storica e la continuità della metodologia utilizzata dalla ricerca è molto importante. Per questo l’Osservatorio è un punto di osservazione unico in Italia nel mondo dei dati. I tre segnali più significativi emersi sono stati:
1) Una ritrovata crescita consistente del mercato italiano del Data Management e Analytics che raggiungerà i 2,41 miliardi di euro, +20% rispetto al 2021. Grosso segno di maturità per una crescita che è trainata principalmente dalla componente software.
2) La creazione di un Data strategy index che su tre dimensioni (Business Intelligence, Data Management e Datascience) ha fotografato molto bene la situazione nelle diverse tipologie di imprese. Segnali di maturità per le grandi aziende mentre ancora ritardi seppur con qualche progresso per le PMI.
3) Una prospettiva molto buona di crescita, da qui al 2030, dell'economia dei dati in Italia, presentata da Federico Milani, Deputy Head of the Data Policy and Innovation Unit in Comunità europea, sia in termini di impatto sul PIL (da 3% a 4,6%) che sugli occupati (da 682 mila a 933 mila). Il tutto tratto da un completo studio europeo “The European Data Market Study” che ho letto nei giorni successivi e ho trovato molto interessante
Disclaimer: Essendo da diversi anni nell’Advisory Board dell’Osservatorio ti avverto che può esserci un conflitto di interessi o meglio un bias, come si dice dalle nostre parti, rispetto a quello scritto sopra.
🖐️Tecnologia (data engineering). Technical writing as a key asset for everyone working in tech world, especially for engineers
Non è la prima volta che ti propongo di approfondire tematiche legate alla capacità di scrivere soprattutto se sei un coder. In fondo, ma neppure troppo in fondo, il codice è un linguaggio per farsi capire da un computer :-)
Questa volta ti propongo due approfondimenti su questa tematica che mi permettono di evidenziare due, e non sono certamente gli unici, contesti per cui saper scrivere, se sei un tecnico, è veramente molto importante. Il primo link che ti consiglio evidenzia l’importanza, quando si scrive documentazione, di farlo con un “product thinking mindset” piuttosto che che con un “project thinking mindset”. Ho combattuto una parte della mia vita professionale a cercare di spiegare a molti colleghi come la documentazione di progetto non può essere quella che documenta il prodotto finale dopo il suo rilascio (e ricordati che anche un api è un prodotto come nell’esempio del post). Sarah, l’autrice dell’articolo, finalmente, spiega bene quello che ho sempre avuto in testa :-). Ma anche altri post di Sarah sul tema sono molto interessanti.
Il secondo che ti propongo è più centrato sulla comunicazione per persone che lavorano soprattutto in ambito tecnico ma direi non solo. E sempre più, in tempi di remote working, la comunicazione è scritta e asincrona. Ho trovato gli esempi di Karl Sutt illuminanti soprattutto per il cambio di prospettiva, molto altruistica, che ci propone per spingerci a comunicare in maniera efficace e più esplicita (che poi è anche la seconda regola dello Zen of Python, il più amato linguaggio di programmazione dei data-expert) . Sei d’accordo?
👀 Data Science. The fascinating world of complexity: from Mauro Pelucchi back to Cesar Hidalgo
Lo studio e l’evoluzione dei sistemi complessi (vi consiglio per avere una buona definizione la voce wikipedia in inglese) mi ha sempre affascinato per due motivazioni primarie. La prima è che questi sistemi sono molto molto difficili da prevedere e anche oggi, pur con sistemi avanzati di intelligenza artificiale, ne riusciamo a fare una previsione di brevissimo periodo (meteo, relazioni umane e sistemi economici sono buoni esempi). La seconda motivazione è che per studiarli, capirli e “affrontarli” occorre avere un approccio multidisciplinare. Periodicamente la partecipazione ad eventi o l’incontro con studiosi di queste tematiche risveglia la mia passione.
Uno di questi momenti è stato qualche settimana fa la partecipazione al meetup di Datascience Milano dove Mauro Pelucchi ha presentato i suoi interessanti lavori sullo studio della complessità del mercato del lavoro. Lo ha fatto usando una libreria Python, ecomplexity, realizzata da un grande studioso della complessità Cesar Hidalgo, che ho incrociato in un altro periodo della mia vita dove stavo approfondendo metriche per misurare la complessità di alcuni sistemi economici. César A. Hidalgo è uno studioso cileno-spagnolo-americano noto per i suoi contributi alla complessità economica, alla visualizzazione dei dati e all'intelligenza artificiale applicata. Cesar oggi dirige il Centro per l'apprendimento collettivo presso l'Istituto di intelligenza artificiale e naturale (ANITI) dell'Università di Tolosa e ha lavorato tanto al MIT dove ha guidato per 10 anni il Collective Learning group. Oltre il suo meraviglioso sito personale, che esso stesso è un viaggio nella complessità, ti suggerisco di dare un’occhiata all’osservatorio sulla complessità economica e se ti appassiona l’argomento al suo libro del 2015 “Why information grows” che ho trovato per molti aspetti illuminante.
👅Etica & regolamentazione & impatto sulla società. An Italian data-driven biohacker to follow: Nicola Triglione
Se sei come me un appassionato di come i dati possano cambiare in meglio la tua vita e anche la tua salute ti consiglio assolutamente di seguire un medico italiano, un cardiologo per la precisione, che sta facendo una grandissima attività di divulgazione in ambito medico-scientifico: Nicola Triglione. Ti avevo già segnalato qualche mese fa Peter Attia, che seguo da anni, e che è molto famoso a livello mondiale per il suo imperdibile podcast e per il suo longevity framework. Oggi però è la volta di dare spazio ad un italiano che sta facendo un ottimo lavoro di divulgazione probabilmente ancora più pragmatico e capillare di Peter. Ti consiglio per questo di seguire anche il suo canale youtube dove produce contenuti di alta qualità sfatando, in maniera scientifica, molti miti sugli approcci migliori per la propria qualità di salute e quindi di vita. Nicola, è come il sottoscritto, anche un appassionato dell’Oura ring, un anello che raccogliendo in tempo reali molti dati sul nostro corpo, fornisce consigli utili sul comportamento da tenere su sonno, attività fisica e molto altro ancora in maniera meno invasiva dello smartwatch e anche con una capacità ineguagliabile di elaborare i dati raccolti traducendoli in consigli pratici.
Come ogni quattro puntate della newsletter ho aggiornato, nella mia casa digitale, i link finora condivisi, nel caso te ne sia perso qualcuno!
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.
Se ti è piaciuta e non sei ancora iscritto lascia la tua mail qui sotto e aiutami a diffonderla!
Alla prossima!