LaCulturaDelDato #097

Dati & algoritmi attraverso i nostri 5 sensi

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

👂🏾Organizzazione e cultura dei dati e algoritmi nelle organizzazioni. Antonio Specchia: Bridging Business and CRM Technology

Presentati:
Antonio Specchia. Sono un architetto del CRM (Customer Relationship Management). Oggi le aziende che hanno bisogno di una soluzione CRM, scelgono il tool che li convince di più e si fanno fare il progetto da un “partner” del vendor. Un poco come chiedere all’impresa di costruzioni che deve edificare la casa di fare anche il progetto. Se ci pensiamo è più logico che l’azienda si fornisca delle competenze necessarie per governare il progetto, esegua un design preventivo e poi scelga lo strumento che meglio si adatta alle esigenze specifiche. Ecco il mio ruolo e’ quello di portare in azienda le competenze che occorrono per governare i progetti di CRM. Occorre partire dalle reali esigenze di business dell’azienda, non si tratta di conoscere la tecnologia ma di comprenderne i processi di business. La tecnologia non e’ più il problema, l’approccio tecnico non riesce a definire il problema di business.

Il mio ruolo tra 10 anni sarà ... (continua la frase come fossi GPT-10)
Il ruolo della consulenza indipendente sul CRM potrebbe crescere di importanza. Come è accaduto per altri ambiti, la progressiva autonomia che le imprese possono conquistare crea valore per entrambe le parti, clienti e fornitori. Vedo un futuro in cui il consulente del CRM affianca l’azienda per le decisioni strategiche, come mettere a terra gli strumenti che guidano l’azione nei momenti della verità, quelli di co-creazione del valore tra l’azienda ed i propri clienti. Il mio background da manager, poi imprenditore, startupper, business consultant, ed angel investor dovrebbe bastare per qualificare il concreto supporto che posso portare ad aziende che credono nel marketing relazionale. Che poi è il vero tema del mio libro: non tanto come si fa un CRM, ma come si progettano i processi commerciali in un’ottica di marketing relazionale. E poi come si gestiscono nella trasformazione digitale.

Quale è la sfida più importante che il mondo dei dati e algoritmi ha di fronte a sé oggi?
Mi occupo di dati all’interno del CRM, quindi di come i processi di business generano,  elaborano ed aggregano i dati per creare informazione e conoscenza. Nel CRM esiste un problema di ciclo di vita dei dati, i dati invecchiano diventano obsoleti e... muoiono. Banalmente chiunque abbia provato a riutilizzare una banale lista di distribuzione emails dopo soli 3 anni è incorso nel problema. Una percentuale dal 30% al 45% hanno cessato di essere validi indirizzi di posta elettronica. Raccogliere, aggiornare e riutilizzare i dati evitando l’obsolescenza è la sfida attuale. Sarà interessante assistere al ruolo dell’intelligenza artificiale per questo scopo.

Segnalaci il progetto o la risorsa nel mondo dei dati di cui non potresti fare a meno ...
Insycle. Un tool di data management che opera direttamente nei database dei CRM, persino con funzioni automatiche di controllo o correzione in real time: per esempio per una deduplicazione dei dati o una verifica del format.

PSS (Post Scriptum di Stefano): Le due caratteristiche che mi hanno colpito di più quando ho conosciuto Antonio sono state il suo estremo pragmatismo e la sua profonda comprensione dei processi di CRM (Customer Relationship Management), che vanno oltre la mera conoscenza della tecnologia e delle soluzioni. Anche se non sono un esperto di CRM, ho maturato una vasta esperienza lavorando con questi sistemi e i dati da essi raccolti. Pur avendo approfondito lo studio sui sistemi di CRM, mai avevo trovato in un unico libro una descrizione così precisa e concisa dei processi di customer relationship management: dalla lead generation alle customer operations. Antonio approfondisce prima i processi in dettaglio, per poi passare alla tecnologia e infine alle soluzioni. Questo approccio, che privilegia la comprensione dei processi prima della tecnologia, è quello che apprezzo in qualsiasi ambito. Spero vivamente che una traduzione italiana del libro sia presto disponibile …

👅Etica & regolamentazione & impatto sulla società. AI Meets Geopolitics: Decoding the Global Impact
È raro trovare contributi di qualità sull'intreccio sempre più stretto tra sviluppi dell'intelligenza artificiale e geopolitica. Questa scarsità è dovuta a vari fattori. Prima di tutto, c'è la riservatezza: le informazioni sull'uso dell'intelligenza artificiale in ambito militare e di sicurezza nazionale sono spesso segrete e interessano un pubblico limitato. Poi, c'è una questione di competenze: i settori dell'IA e della geopolitica sono talmente diversi che raramente le competenze si sovrappongono. Infine, l'aspetto forse più critico è relativo all’hardware, le GPU in primis, su cui ruota tanta geopolitica e che è un tema meno accattivante e immediato rispetto alla componente software dell’AI . Per questo, sono rimasto piacevolmente colpito dal video-podcast di quasi un'ora di Peter Kruger (disponibile su Youtube e in audio su Spotify), consigliato da un amico molto affidabile. Il contributo di Kruger, interamente in italiano nonostante il cognome possa suggerire altro, è di rara qualità e sintesi. Delinea chiaramente gli intrecci tra politica e intelligenza artificiale negli Stati Uniti (ti dicono nulla Kevin McCarthy e Larry Summers?) e tra USA e Cina. Mette in luce, meglio di molti politici nostrani, l'importanza dell'IA in relazione al tema dell’aumento di produttività necessario anche per mitigare la crisi demografica in atto nel mondo occidentale e (prossimamente) in Cina. Peter esplora molto bene anche lo scenario strategico dello sviluppo dell'hardware, fondamentale per l'IA di nuova generazione, che ha connessioni decisamente più strette con le strategie politiche e gli investimenti economici di lungo periodo rispetto al software. La parte finale del podcast si concentra più sulle posizioni e politiche europee e italiane. Pur concordando sulla linea generale, trovo le critiche sul ruolo “solo” regolamentatorio dell’Europa sull’AI forse eccessivamente severo. Se ben gestito (senza divisioni all’interno dell’Unione), questo ruolo può essere molto strategico sullo scacchiere internazionale.

🖐️Tecnologia (data engineering). Navigating the AI Wave: Insights for Data-Driven Organizations 
La generative AI sta già cominciando e continuerà a modificare sempre di più come interagiamo con i dati e le informazioni all'interno delle organizzazioni. La legge di Amara, ideata dal futurologo omonimo, ci insegna che tendiamo a sovrastimare l'effetto della tecnologia nel breve termine e a sottostimarlo nel lungo termine. Questa dinamica si verifica perché, anche nei ruoli più tecnici aziendali, dedicare tempo allo studio delle nuove tecnologie è spesso trascurato. Di conseguenza, l'uso non ottimale porta spesso al loro abbandono, seguendo l’Hype Cycle di Gartner. Per mitigare questo rischio, specialmente se ti occupi di dati e di applicazioni che ne fanno un intenso uso, ti propongo alcuni approfondimenti che spiegano cosa si può fare oggi con queste tecnologie e ti descrivono alcuni tools/architetture che cercano di migliorare le attuali problematiche delle tecnologie stesse.
Cominciamo dalla base. Se nella tua organizzazione si usano indistintamente i termini chatbot, assistente e agente, questo articolo offre definizioni chiare con schemi di flusso intuitivi. Se vuoi esplorare lo stato dell'arte di questi sistemi con esempi pratici, utilizzando prompt engineering, codice Python e API, questo corso Microsoft (per principianti) è molto utile. Per andare oltre, non puoi ignorare le architetture RAG, di cui ti ho parlato in diverse newsletter. Per una buona descrizione tecnica, leggi questa spiegazione di DataPizza. Per sperimentare con una RAG, prova questo mini corso di Haystack, un interessante progetto open source. Se pensi a questo punto di aver “quasi capito” il mondo delle RAG leggiti, come ti consiglio su molte tematiche tecniche, questa mini-enciclopedia avanzata sul tema fatta da Data Machina. Tra i tanti contributi segnalati da Data Machina quello che sintetizza meglio il presente, il passato e il futuro, affrontando la complessità senza compromessi, è questa presentazione di Haofen Wang della Tongji University e il suo paper correlato.

👀 Data Science. Beyond Basics: Elevating Your Data-Viz Game with Expert Insights
Nel numero 95 della newsletter, ho avuto il piacere di ospitare un'intervista con Paolo Ciuccarelli, un guru mondiale della data-viz e del design. Paolo ci ha presentato anche uno strumento open source molto interessante. In quella stessa edizione, vi avevo anche suggerito di esplorare i lavori premiati in uno dei più importanti concorsi mondiali di data-viz. Visto il vostro interesse per quell'argomento, oggi vi fornisco alcuni approfondimenti che possono aiutarvi a seguire le orme di Paolo. Magari, potreste anche tentare di partecipare a qualche concorso, anche solo su scala nazionale. Competere, a volte, è un ottimo modo per studiare e migliorarsi.
Se conosci un po' di Python, ti suggerisco il sito enciclopedico di Yan Holtz. Qui troverai 50 diversi tipi di grafici (compreso il mitico Sankey diagram di cui ci ha parlato Paolo), con il codice e molti consigli per andare oltre le conoscenze di base.
Per evitare errori tecnici in data-visualization e scegliere il grafico migliore per il problema che vuoi rappresentare, ti consiglio i 13 consigli in "Friends Don't Let Friends Make Bad Graphs" di Chenxin Li, post-doc presso il Center for Applied Genetic Technologies dell'Università della Georgia. Tra questi, i due errori più comuni che ho notato in diversi progetti sono: “Friends Don't Let Friends Make Bar Plots for Means Separation” e “Friends Don't Let Friends Make Pie Chart”.
Se invece sei quasi all'inizio del tuo percorso in data-viz, ti consiglio di leggere il post “How to Get Started with Data Visualization”. Offre alcuni consigli di base utili anche come promemoria per chi già lavora in questo settore.

👃Investimenti in ambito dati e algoritmi. Financial Analysis Transformed: Python, AI, and the Wisdom of Yves Hilpisch
I dati e l'intelligenza artificiale hanno guadagnato una posizione di primo piano nel mondo finanziario ben prima dell'emergere della generative AI, evolvendosi gradualmente e con un impatto sempre più marcato. Ricordiamo, ad esempio, che una delle più importanti librerie di Python, Pandas, è stata sviluppata da Wes McKinney nel 2008 mentre lavorava presso AQR Capital Management. McKinney sentiva la necessità di un tool flessibile e performante per analisi quantitative su dati finanziari, essendo esasperato dall'uso esclusivo di Excel. Oggi, voglio suggerirti di approfondire il materiale di un workshop condotto da un altro esperto di analisi dati e intelligenza artificiale con Python in ambito finanziario: Dr. Yves J. Hilpisch. Forse il suo nome non ti suona familiare, ma probabilmente hai già incrociato alcuni dei suoi libri, come 'Financial Theory with Python' o 'Derivatives Analytics with Python'. Dr. Yves J. Hilpisch è il fondatore e CEO di The Python Quants, l'organizzazione dietro il programma 'Certificate in Python for Finance' (CPF). È anche il fondatore e CEO di The AI Machine, società specializzata in trading algoritmico. Nel workshop, di cui ti fornisco il link sia al PDF della presentazione base sia alle registrazioni, Hilpisch illustra lo stato dell'arte sull'uso di dati, Python e intelligenza artificiale nell'analisi finanziaria. Il seminario include non solo esempi pratici sull'impiego della generative AI in questo settore, ma anche alcuni materiali del corso generati con l'ausilio di ChatGPT o Perplexity.ai, come Hilpisch stesso rivela con trasparenza nell'introduzione.

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!