LaCulturaDelDato #065

Dati & algoritmi attraverso i nostri 5 sensi

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Ciao,

sono Stefano Gatti e questo è il sessantacinquesimo 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 sessantacinquesimo numero:

👂🏾Organizzazione e cultura dei dati e algoritmi nelle organizzazioni. Decoding the Data-Driven World: An Insightful Interview with Alessandro Cederle, The Data Warlock

Presentati 
Alessandro Cederle, aka una vita da manager. Dopo la gavetta in funzioni specialistiche ho diretto aziende dell’editoria, della business information e della comunicazione, tutti settori “information intensive”. Ho prediletto le multinazionali, osservatorio prezioso sull’equilibrio tra approccio globale e specificità locali. La mia specialità è lo sviluppo: prendere quel che c’è, smontarlo, rimontarlo, cogliere il potenziale e creare il nuovo facendo leva sul DNA originario. In tutto questo il faro del mio percorso è stata la tecnologia come leva trasformativa. Docente a contratto, ultima esperienza in Cattolica, magistrale di Economia, corso su Management Information Systems. Pubblico una newsletter chiamata 'Lo Stregone dei Dati' su Substack, che si dedica al rapporto tra tecnologia, dati e gestione aziendale.

Il mio ruolo tra 10 anni sarà ... (continua la frase come fossi GPT-10)
Essendo un boomer, ho assistito all'incredibile evoluzione che ha portato dalla televisione in bianco e nero a Chat GPT, e posso affermare che prevedere il futuro a 10 anni è totalmente impossibile. In realtà già oggi abbiamo tecnologia per i prossimi 100 anni di trasformazioni, ma calarsi all'interno di un’organizzazione è tutt’altro problema. Il mio ruolo di manager è sempre stato dedicato a risolvere l’equazione che permette a persone e computer di funzionare e produrre risultati. E’ la vera chiave del cambiamento ma è la più difficile da risolvere e penso che fra 10 anni sarò ancora lì a impazzirci sopra.

Quale è la sfida più importante che il mondo dei dati e algoritmi ha di fronte a sé oggi?
Le evoluzioni e le rivoluzioni non sempre producono valore. Se ad esempio dovessimo soppesare i vantaggi e i danni prodotti dai social network, la bilancia ondeggerebbe. La situazione è analoga a quella del capitalismo selvaggio: promuoveva enormi progressi, ma provocava anche collassi vertiginosi e la gente moriva di fame per le strade. Poi si è imparato a regolarlo. Da tecnoentusiasti siamo portati a pensare che il progresso sia positivo di per sé ma non è così. La sfida è trovare un livello “meta” che ci consenta di orientare lo sviluppo tecnologico, passando dal “come” al “cosa” e al “perché”.

Segnalaci il progetto o la risorsa nel mondo dei dati di cui non potresti fare a meno …
Il mio sforzo è focalizzato sulla ricerca di fonti informative per rimanere aggiornato. Ne esistono tantissime, ma per lo più polarizzate tra l’approfondimento tecnico estremo e la vaghezza strategica; a me interessa l’ambito intermedio, l’applicazione pratica a problemi aziendali. Uso newsletter e podcast a fisarmonica: periodi in cui mi abbono a una miriade di risorse, altri in cui mi disiscrivo a palla e vado io a cercare ciò che mi interessa. Tra le risorse stabili, annovero questa newsletter (non lo dico perché mi ospita), e quella di Andrew Ng, entrambe per la loro completezza e profondità di visione; inoltre, il podcast '2024' per i suoi stimolanti spunti operativi.

🖐️Tecnologia (data engineering). Mastering Generative AI: A Deep Dive into OpenAI's Cookbook
Se sei un data-expert e desideri comprendere meglio il mondo dell'Intelligenza Artificiale generativa, il mio consiglio non è di limitarti alla lettura di articoli sull'argomento, ma di interagire concretamente con le API dei migliori LLMs disponibili. Se vivi in Europa, utilizzare OpenAI e il suo playground di API rappresenta sicuramente una delle scelte più efficaci. Pertanto, la risorsa che ti consiglio oggi è l'OpenAI Cookbook, molto utile in quanto contiene, soprattutto se utilizzi Python, un'ampia quantità di codice, spesso in formato notebook Jupyter, facile da usare e con una vasta gamma di casi d'uso applicabili a quasi tutti gli ambiti industriali. L'unico requisito per eseguire questi esempi è possedere un account OpenAI e una chiave API (è sufficiente un account gratuito). La maggior parte degli esempi di codice sono scritti in Python, ma i concetti possono essere applicati a qualsiasi linguaggio di programmazione. Ciò che rende questo progetto, disponibile su GitHub, piuttosto unico è che viene aggiornato quasi quotidianamente con paper e studi che emergono in questo effervescente scenario dell'AI generativa. Ovviamente, non troverai solo codice, in quanto è dato ampio spazio anche alle risorse relative al prompt-engineering in tutte le sue diverse forme, segnalando anche risorse esterne di alta qualità. Quindi, se il tuo percorso per sperimentare l'AI generativa, con codice o prompt alla mano, inizia o è iniziato da OpenAI, questo pratico "ricettario" non può mancare nella tua "cucina" digitale.🙂

👀 Data Science. Data Expert's Perspective: Katie Bauer's Push for More Assertiveness in Data Science
"Nel corso degli anni, ho gestito decine di data scientist, data analyst e data engineer in diverse aziende, ed è sorprendente notare che il tema più comune che riscontro nel feedback sui data expert è che i loro stakeholder vorrebbero che esprimessero più spesso le loro opinioni." Questo è il primo di una serie di tweet che Katie Bauer ha postato recentemente su Twitter, generando un significativo seguito e un vivace dibattito nella comunità globale dei professionisti dei dati. Katie Bauer è una data executive della Bay Area che ha ricoperto ruoli di rilievo in Reddit e Twitter. Ho avuto l'opportunità di seguirla in alcune sue presentazioni e l'ho sempre trovata molto diretta e raramente scontata. Il tema che solleva, e che dettaglia meglio nell'intero thread, mi trova abbastanza d'accordo. Troppo spesso, noi data-expert dimentichiamo che prendere decisioni basate sui dati è qualcosa a cui i nostri interlocutori di business non sono abituati, poiché non passano l'intera giornata a lavorare con i dati. Su questo aspetto di esprimere un'opinione, di condividere una decisione e, prima di tutto, di esprimere il nostro parere sulla base di ciò che i dati e gli algoritmi ci suggeriscono, dovrebbe essere sempre più parte del nostro ruolo, per non essere a volte giustamente relegati al solo ruolo di "tecnici". Se sei interessato al ruolo dei data expert e, in particolare, dei data scientist in azienda, ti suggerisco di seguire Katie sia su Twitter che negli eventi in cui è speaker. Ha un punto di vista e un'esperienza che non dovresti perdere. E parlando di cose da non perdere, questo argomento mi è stato segnalato da una newsletter sui dati, Punto Fisso, molto interessante e longeva, scritta da Giuseppe Sollazzo, un italiano con una carriera professionale interamente nel Regno Unito!

👃Investimenti in ambito dati e algoritmi. Betting on Generative AI: The Unicorn Stampede!
Credo sia estremamente interessante esaminare l'importanza attribuita dal mercato degli investimenti alle aziende che operano nel settore dell'Intelligenza Artificiale Generativa. Un dato sempre affascinante per delineare un fenomeno così emergente e in rapida espansione è il numero di 'unicorni' e le loro specifiche caratteristiche. Per questo motivo, ti consiglio di consultare la sintesi del report che CBInsights dedica ai 'unicorni' emersi nell'ambito dell'AI Generativa. Ad oggi, sono 13, e hanno raggiunto questo status in metà del tempo rispetto all'insieme generale degli unicorni. Ritengo che sia molto utile, sia per chi segue più da vicino l'aspetto economico, sia per chi è più orientato verso quello tecnico, conoscere tutte queste 13 aziende, anche per iniziare a formarsi un'opinione su quale settore della filiera industriale stia generando la parte più significativa di valore. Ti avevo già presentato una di queste come start-up del mese all'inizio del 2023. Attualmente, sembra che chi realizza i Large Language Model (LLM) goda di valutazioni e finanziamenti più consistenti, ma questa tendenza potrebbe variare in futuro, a seconda del posizionamento dei modelli open source nello sviluppo futuro dei modelli generativi. Tuttavia, nonostante l'apporto crescente dell'AI generativa, il valore degli investimenti in AI nel primo trimestre del 2023 è notevolmente diminuito, così come il numero di 'unicorni' in questo ambito: solo 5 nel primo trimestre, di cui 3 sono aziende che operano proprio nel settore dell'AI generativa.

👅Etica & regolamentazione & impatto sulla società. AI Guru Invasion: Welcome to the Human Scarcity Era!
Dopo sei mesi dalla distribuzione su larga scala di strumenti come ChatGPT, ritengo sia opportuno riflettere sull'impatto che un possibile incremento significativo di produttività potrebbe avere su alcuni ambiti. Per partire da un esempio concreto, consideriamo questo progetto GitHub, molto figo, di Francesco Saverio Zuppichini, il cui scopo è automatizzare la generazione di post su LinkedIn su un insieme definito di argomenti, utilizzando sia LangChain che ChatGPT, e nel tuo stile preferito. Certamente, questo strumento potrebbe aiutarti a diventare un guru, come suggerisce l'introduzione del progetto. Tuttavia, lo stesso potrebbe accadere a migliaia, se non milioni, di persone in tutto il mondo. Un guru si distingue per la sua unicità e l'attenzione dedicata dai suoi seguaci, e proprio questa attenzione potrebbe diventare sempre più rara, dato il tempo limitato e la capacità di attenzione che abbiamo a disposizione. Non ho una visione chiara di ciò che potrebbe succedere in ambiti come i social media o in generale dove la competizione per la nostra attenzione è centrale. Tuttavia, credo che alcuni aspetti della nostra vita e alcuni strumenti, che la facilitano, diventeranno ancora più preziosi. Ne provo ad elencare qualcuno senza la pretesa di farne un elenco esaustivo:

• Gli eventi fisici, che, almeno fino all'avvento degli androidi 🙂, saranno gli unici contesti in cui potremo essere certi di avere interazioni esclusivamente umane.

• Gli strumenti software e hardware che risolveranno o mitigheranno la scarsità di risorse umane in settori critici per la vita, come l'assistenza sanitaria.

• Gli strumenti per verificare l'umanità di contenuti e interazioni, distinguendo ciò che è stato prodotto da un essere umano da ciò che è stato generato da un'intelligenza non umana.

Considerando l'evoluzione del mondo degli scacchi, uno dei primi campi in cui una macchina ha superato l'uomo nel lontano 1996, eppure ha assistito a un'esplosione di tornei umani e non di intelligenze artificiali, non è scontato che il futuro sia come lo immaginiamo. Benvenuti forse nell'era della scarsità ... degli esseri umani, dove è possibile che i guru generati da ChatGPT non avranno vita così facile!

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!