LaCulturaDelDato #049

Dati & algoritmi attraverso i nostri 5 sensi

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Ciao,
sono Stefano Gatti e questo è il quarantanovesimo 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 quarantanovesimo numero:

👅Etica & regolamentazione & impatto sulla società. Progress Vs Prosperity by Prof. Galloway
Scott Galloway è un personaggio veramente eclettico e un pensatore fuori dagli schemi la cui estrazione e il cui percorso di formazione appartiene alla cultura tradizionale americana dell'Ovest. E’ un grande comunicatore e usa molto bene i dati a supporto delle sue argomentazioni. Ha scritto recentemente un libro, Adrift, che mostra, solo attraverso grafici, l’attuale situazione economico sociale americana. In passato Scott Galloway ha guadagnato grande popolarità con il suo primo libro “The Four: The Hidden DNA of Amazon, Apple, Facebook, and Google” dove, cito da Wikipedia, “analizza i punti di forza e le strategie peculiari delle quattro aziende, i loro modelli economici innovativi, la loro rapacità intrinseca, la loro ambizione e le drastiche conseguenze della loro ascesa che le persone devono affrontare in termini sia sociali che individuali.” Il contributo che ti consiglio oggi, l’ultimo post del suo blog, è un breve viaggio che Scott ci fa fare partendo dalla sua definizione di capitalismo attraverso molte posizioni luddiste nella storia umana comprese quelle recenti che puntano il dito contro la tecnologia ed in particolare contro l’intelligenza artificiale. La posizione di Galloway mi trova assolutamente d’accordo perché, dati alla mano, riesce ad evidenziare come nel medio periodo le innovazioni tecnologiche hanno sempre portato, mediamente, ricchezza al genere umano. I problemi, lo evidenzia bene nel post, sorgono invece su due punti specifici: 

• come mitigare le problematiche, direi i terremoti, sul mondo del lavoro nel breve termine, dopo le grandi innovazioni tecnologiche.

• come fare in modo che queste innovazioni non portino solo prosperità ma anche progresso, che non sono la stessa cosa!

E su entrambi i problemi Galloway propone soluzioni, alcune che arrivano dalla storia greca, tutte di impronta non selvaggiamente capitalista!

🖐️Tecnologia (data engineering). 🧑 One of Us -  Andrea Guzzo - Machine Learning Engineering Continuous Learner
Presentati
Sono Andrea Guzzo, AI technical leader in MDPI, uno dei più importanti publisher scientifici internazionali con la missione di promuovere lo scambio scientifico aperto. In MDPI mi occupo di far funzionare i modelli di intelligenza artificiale e di data science. Mi piace definirmi un “artigiano digitale” sempre alla ricerca di nuovi approcci e soluzioni per ottimizzare i progetti in cui sono coinvolto. Questo mi ha portato a sviluppare molte soluzioni in ambito dati e intelligenza artificiale in contesti diversi.
Sono inoltre organizzatore di Python Biella Group, una bellissima community di appassionati che si ritrova una volta a settimana ad approfondire concetti di programmazione, strumenti e tutto ciò che riguarda la tecnologia.
Per finire sono appassionato di board games e videogames e mi piace moltissimo frequentare meetup e varie tech community.

Il mio ruolo tra 10 anni sarà ... (continua la frase come fossi GPT-10) 
Una cosa che ripeto spesso è che il mio ruolo non esisteva 5 anni fa … non oso immaginare cosa succederà nei prossimi 5 anni! Figuriamoci 10!
Mi piacerebbe riuscire a fondare e a creare una mia startup basata sui dati e sull’intelligenza artificiale. Di sicuro non voglio smettere di imparare! Spero che il mondo tecnologico continui con tutte queste novità, tecnologie e scoperte che ogni giorno ci stimolano e ci contaminano, grazie soprattutto al numero sempre maggiore di community in giro per il mondo. Solo grazie alle community il mondo della data science e dell’intelligenza artificiale continuerà a stupirci tenendo lontano …  il prossimo inverno!

Quale è la sfida più importante che il mondo dei dati e algoritmi ha di fronte a sé oggi? 
Ci sono due principali sfide in cui sono coinvolto quotidianamente e che credo siano molto importanti per la nostra realtà.
La prima riguarda la creazione di algoritmi e pipeline di dati che devono riuscire ad andare in produzione in modo sostenibile, efficace ed efficiente per generare valore per tutti, all’interno e all’esterno dei confini aziendali.
La seconda è riuscire a portare le persone all’interno dell’azienda ad un uso migliore e più responsabile dei dati, delle informazioni e degli strumenti digitali che ogni giorno costruiamo, rendiamo disponibili e utilizziamo.
Solo così saremo efficaci per risolvere i grandi problemi del nostro tempo. Nessuno vuole comprare una casa sostenibile, ma pericolante, oppure un’automobile elettrica che rischia di esplodere 🙂

Segnalaci il progetto o la risorsa nel mondo dei dati di cui non potresti fare a meno Sicuramente Python Biella Group con le sue serate aperte a tutti e di divulgazione di grande qualità! Scherzi a parte abbiamo moltissimo materiale open source sul nostro github: videoregistrazioni, esercizi e tutto quello che serve per avvicinarsi e approfondire il mondo della programmazione.

Se poi posso andare oltre Python Biella, come machine learning engineer, vi consiglio:

• Designing Data-Intensive Applications, libro scritto da Martin Kleppmann, sicuramente una pietra miliare nella progettazione delle applicazioni dati.

• Se siete dei neofiti o volete rivedere alcuni concetti legati al mondo del Deep Learning vi segnalo anche il bellissimo corso gratuito su Youtube di Andrej Karpathy, uno dei più importanti ricercatori e docenti nel mondo AI.

• E infine HuggingFace che è diventato oramai il Github dei modelli di intelligenza artificiale e ha contribuito come nessun altro a democratizzare il nostro mondo.

👂🏾Organizzazione e cultura dei dati e algoritmi nelle organizzazioni. Generative AI & Organization (of the future)
Sull’onda di entusiasmo che sta generando ChatGPT, una delle domande che mi faccio e mi sento fare più frequentemente è come cambieranno le organizzazioni, o meglio le varie aree delle organizzazioni (e la loro produttività) con l’avvento dell’AI generativa? Non ho una risposta certa ma quello che ti consiglio oggi, se anche tu sei curioso di provare a rispondere a questa domanda, è dare un’occhiata ad alcuni siti che stanno realizzando veri e propri cataloghi di servizi e prodotti, basati sull’IA generativa, che in giro per il mondo molte start-up ma anche isolati freelance stanno creando e mettendo sul mercato. Ti consiglio anche poi di provare questi servizi, a seconda dell’ambito in cui lavori, perché come sempre, la pratica ha la meglio sulla teoria. Ti consiglio di cominciare da questo catalogo che è molto completo e ben organizzato. Se non sei soddisfatto puoi passare a questo progetto fatto su github che ha solo parziali sovrapposizioni con il precedente. Per finire se vuoi stare sempre sull’AI generativa ma andare oltre a chatGPT puoi farti stupire da questa carrellata di 18 servizi che si possono realizzare con i Transformers.

👀 Data Science. Ghost Grid not only for DataViz 
“Una griglia fantasma è una guida per organizzare pensieri, informazioni e schizzi, che non entra in competizione con i contenuti … essa è utile come struttura nella fase di creazione, ma deve allontanarsi dal contenuto o scomparire quando non è più necessaria. Come per liberare i dati dalla loro prigione, una griglia fantasma enfatizza i contenuti e le informazioni senza che l'attenzione sia catturata da un inchiostro diverso dai dati.”
Quello che ti propongo oggi è contenuto in una vignetta del meraviglioso sito sketchplanations e parla di un concetto molto utile se ti occupi di data visualization o più in generale di architettura delle informazioni. Ho incontrato in maniera ricorrente, credo come te, le prime griglie quando in prima elementare ho cominciato a scrivere e a sommare numeri. Righe e quadretti sono alla fine griglie, non fantasma, che ci aiutano a rendere più leggibili i nostri primi scritti con carta e penna. Ma se ci pensi molte altre griglie ci hanno accompagnato nella nostra vita scolastica e lavorativa. La riflessione che ti propongo oggi è la necessità, a volte, di farle sparire , dopo averle usate, per non farle entrare in competizione con i contenuti. Non esiste una regola univoca su come fare. Il solo porsi la domanda se farle sparire o no, secondo me, può entrare nella nostra personale check-list di come presentiamo dati e informazioni. A volte farlo rende più leggibile il contenuto.
Ho trovato una certa correlazione tra queste riflessioni e l’arte di Peter Gorman e delle sue meravigliosi creazioni che potete vedere nel sito “Barely Maps”. Rimanendo sul tema data visualization, se avete invece dubbi meno “filosofici”, vi consiglio di consultare il sito data to viz per farvi guidare sulla tipologia di grafico da usare partendo dalla tipologia di dati che avete a disposizione

👃Investimenti in ambito dati e algoritmi. Start of the month - January 2023. Ganymed Robotics: AI and Robotics for Orthopedics
Come ogni mese, sfruttando un’attività che sto facendo per studiare il mercato dell’innovazione e degli investimenti, ti segnalo la start-up internazionale che più mi ha colpito e che ha avuto un funding nel mese. Questa start-up deve lavorare in ambito dati e algoritmi o farne largo uso (avere al suo interno o nelle selezioni in corso un numero significativo di data expert). Tra le 66 start-up classificate come “data & algorithms” in Dicembre (sulle 586 visionate cioè circa il 11%, dato stabile rispetto ai mesi precedenti) ti segnalo Ganymed Robotics, azienda che sviluppa soluzioni per chirurghi ortopedici e che ha nell’artoplastica (protesi) totale del ginocchio il fiore all’occhiello tra le tipologie di intervento che supporta. Mi piace segnalare questa start-up, che ha appena chiuso un round B da 36 milioni di euro per almeno tre differenti motivi:

1. Usa in maniera sinergica dati, sistemi di visione artificiale e strumenti robotici. E questa è la dimostrazione come l’accelerazione di molti casi d’uso nasce quando si sfrutta in maniera sinergica diverse tecnologie che hanno avuto miglioramenti esponenziali negli ultimi anni.

2. Nasce da investimenti privati in sinergia con investimenti pubblici europei, in particolare dell’Innovation European Council. E anche questa sinergia è vincente soprattutto se fatta in un centro specializzato nell’innovazione nel mercato healthcare come il Paris Biotech Santé.

3. L’invecchiamento della popolazione, l’aumento dei problemi di salute di carattere ortopedico e la scarsità di personale medico rende il settore dell’healthcare e la relativa automazione molto strategico per il settore pubblico e molto redditizio per il settore privato.

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!