LaCulturaDelDato #129
Dati & algoritmi attraverso i nostri 5 sensi
For my English speaking friends, click here for the translated version
Ciao,
sono Stefano Gatti e questo è il centoventinovesimo numero della newsletter LaCulturaDelDato: dati & algoritmi attraverso i nostri 5 sensi. Le regole che ci siamo dati per questo viaggio le puoi trovare qui.
Visto che lo avete chiesto in molti, da questa settimana, in fondo alla newsletter ho inserito, quando ci saranno contenuti disponibili, una sezione “📅 Nel Mio Calendario” dove vi segnalo eventi a cui partecipo come speaker o anche come solo partecipante e che vi possono in qualche modo interessare. Nel caso vogliate sapere qualcosa in più sull’evento scrivetemi a questo indirizzo st.gatti@gmail.com
🚀 Questa puntata è sponsorizzata da “DIBS”
Oggi sono entusiasta di presentare l'Executive Master in Innovation Management & Business Strategy, un programma part-time di 5 mesi che partirà il 4 ottobre 2024. Questo Master è pensato per chi vuole guidare l'innovazione e la strategia aziendale con competenze all'avanguardia. Insieme all’amico Alessandro Giaume, direttore scientifico dell’iniziativa e grande esperto di innovazione strategica, ci sarò anche io nel modulo "Cultura del Dato", essenziale per comprendere e sfruttare al meglio il potere dei dati in un contesto aziendale. Non perdere l'opportunità di fare la differenza nella tua carriera!
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Ed ora ecco i cinque spunti del centroventinovesimo numero numero:
👂🏾Organizzazione e cultura dei dati e algoritmi nelle organizzazioni. Generative AI: tra hype e realtà
"Sovrastimiamo l'impatto della tecnologia nel breve termine e ne sottovalutiamo l'effetto a lungo termine." Questa situazione, nota anche come legge di Amara, prende il nome dal ricercatore statunitense che ha studiato in profondità i cambiamenti tecnologici e i loro effetti sulla società. Ed è proprio quello che sta accadendo anche con la generative AI nelle nostre organizzazioni. Soprattutto il top management delle aziende è troppo concentrato a fare stime sul miglioramento della produttività nel breve termine, trascurando la formazione e i cambiamenti organizzativi necessari per ottenere vantaggi nel medio e lungo periodo. Certo, gran parte di questa situazione è dovuta alla visione a breve termine tipica delle aziende quotate (e non è solo colpa loro...), ma lo stesso fenomeno si osserva anche in aziende che non hanno questi vincoli. Purtroppo, c'è ancora una grande distanza, troppa, tra chi sul campo utilizza e cerca di integrare la generative AI nei processi aziendali e chi, invece, prende decisioni strategiche. E questo è un problema. Per certi versi, sembra di essere tornati all'inizio dello scorso decennio, nell’era "big data". Credo che affronteremo e usciremo da questo nuovo hype più velocemente del precedente, ma ancora una volta più lentamente di quanto immaginiamo 🙂.
Se vuoi leggere qualcosa che supporta questa tesi da diverse prospettive e punti di vista, ecco qualche spunto:
Per cominciare, un ficcante e brillante contributo di Kent Beck, uno dei firmatari dello storico agile manifesto, che analizza questo hype dal punto di vista dello sviluppo software.
Questo post di
sintetizza un interessante paper che analizza gli ostacoli all’adozione della generative AI nelle aziende tech. Abi Noda descrive i 7 principali ostacoli. Ce ne sono anche altri, ma questo è un ottimo punto di partenza.
Daron Acemoglu, studioso del MIT, analizza con numerosi studi alla mano quanto i proclami (e i numeri) sbandierati da McKinsey e JP Morgan nel 2023 fossero abbastanza azzardati (se non insensati). La stessa McKinsey sembra approcciare il problema con più cautela nel 2024.
"Last but not least",
, che in un suo recente post dal titolo molto esplicito “GenAI: 8 fatti (e non opinioni) per manager e decision makers che non vivono sulle nuvole” cerca di fare chiarezza tra sogni e realtà.
👃Investimenti in ambito dati e algoritmi. Alla ricerca dell’onda perfetta: i segreti per cavalcare i trend
“Uno dei miei mentori ed ex colleghi, Mike Volpi, una volta mi ha dato un buon quadro di riferimento per le startup: le startup sono come il surf. Ci sono tre componenti: il surfista, la tavola da surf e l'onda. Il surfista è il fondatore, probabilmente l'elemento più importante; se non hai un buon surfista, buona fortuna a prendere l'onda. La tavola è il prodotto. È importante, naturalmente, anche se un surfista esperto può mettere a punto la sua tavola nel tempo. (Un buon surfista può anche superare una tavola scadente, ma non viceversa). L'elemento più impegnativo da controllare è l'onda. Che tipo di onda si può ottenere? Dal punto di vista delle imprese in fase iniziale, l'onda è la variabile più difficile; ci sono molti fattori esogeni. A che punto siamo del ciclo? Quanto sarà grande questo mercato? Esiste un “perché ora” per questo prodotto? L'onda è piena di “incognite note”. Questo è l’incipit dell’approfondimento che ti consiglio oggi se vuoi, in generale, fermarti a riflettere sull’importanza di capire i trend in qualunque investimento tu stia facendo. Soprattutto se sei giovane, infatti, è fondamentale comprendere (o intuire) se l’azienda per cui stai iniziando a lavorare sta cavalcando efficacemente una buona onda, come nella metafora che ti ho citato di Rex Woodbury.
Per farlo in modo sufficientemente buono servono quattro ingredienti fondamentali: la curiosità, la competenza nell’ambito in cui il trend si sta sviluppando, la connessione/conoscenza con persone che stanno innovando in questo ambito e un po’ di pratica/esperienza nell’ambito stesso. Per tutti questi ingredienti non serve essere nel primo percentile; piuttosto, è meglio essere in tutti nel decimo percentile.
Se sei curioso e vuoi scoprire qualche trend su cui scommettere, cercando di migliorare negli altri tre ingredienti nell’ambito scelto, ecco alcuni articoli che possono aiutarti a trovare onde alte e lunghe 🙂
- L’articolo da cui ho tratto la citazione segnala cinque buone onde in cinque aree importanti. La mia preferita? Health = Tracking ;-)
- 100 onde molto “particolari” segnalate da un'agenzia specializzata come VML.
- Le 10 tecnologie emergenti del 2024 del World Economic Forum.
- Poteva forse mancare McKinsey in questa lista? No, ecco i top trend in tech secondo loro.
E visto che parliamo di futuro e di previsioni, non puoi perderti, se sei arrivato fin qui, un articolo visionario (spero non troppo) sulle previsioni delle previsioni 🙂
🖐️Tecnologia (data engineering). Progettazione rapida di database: prova DrawDB, l'open source che ti semplifica la vita 🙂
Se ti capita di fare anche piccole progettazioni di database e cerchi uno strumento che renda il tutto veloce, visuale e che generi anche gli script DDL (Data Definition Language), ti consiglio vivamente di considerare il progetto open source DrawDB. DrawDB funziona direttamente da browser, senza bisogno di alcuna installazione. Al momento supporta cinque tra i sistemi di gestione di database relazionali più popolari al mondo: MySQL, MariaDB, PostgreSQL, SQL Server e SQLite. L’ho testato anche nella sua funzionalità di reverse engineering, partendo da un database esistente (SQLite), ed è stato davvero efficace. La possibilità di inserire metadati, come i commenti per ciascun campo di ogni tabella, lo rende uno strumento utile anche per mantenere una documentazione adeguata, sia quando devi distribuire il progetto ad altri sviluppatori sia quando ci torni a lavorare dopo un po' di tempo. Se lo stai già usando o decidi di provarlo, lascia un commento o mandami una mail: sono molto curioso di sapere il tuo parere, soprattutto se lo hai utilizzato in progetti con un certo grado di complessità.
👀 Data Science. Come i Data Scientist possono fare (ancora di più) la differenza: focus sui KPI di utenti e prodotti
Era stato il link più cliccato dai lettori dell'edizione 8 di questa newsletter, e continua a essere uno dei temi più rilevanti per rendere i data scientist più produttivi ed efficaci nelle nostre organizzazioni. Sto parlando di come i data scientist stessi debbano sforzarsi ed essere facilitati (dai team di business) a lavorare sui KPI (e sui relativi obiettivi) dei Clienti e, in subordine, dei prodotti, piuttosto che concentrarsi troppo o solo su KPI che, forse un po' semplicisticamente, definirei tecnici, come l'accuratezza dei modelli.
Nell’articolo che segnalavo più di due anni fa, il team tecnico di Shopify spiega molto bene questa tematica, fornendo consigli utili e pratici per essere più efficaci.
Sullo stesso tema, la differenza tra KPI tecnico e KPI di business in ambito data science, avevo anche segnalato un ottimo (ma molto più complesso) post di Colin Fraser, data scientist di Meta, nel numero 27 di questa newsletter.
👅Etica & regolamentazione & impatto sulla società. Europa vs USA: diverse visioni sul futuro dell'intelligenza artificiale
Per farmi un'opinione su quanto sia diverso l'approccio e il dibattito sull'Intelligenza Artificiale (generativa) tra Stati Uniti ed Europa, sto leggendo diversi contributi di intellettuali che stanno riflettendo su questi temi.
Anche se è difficile fare statistiche in questo ambito, mi sembra evidente che in Europa prevalga la domanda su come indirizzare il futuro di questi sistemi, senza dare nulla per scontato. Un esempio concreto è il concetto di "sistema proibito" nella versione finale dell'AI Act.Negli Stati Uniti, invece, domina l'idea che il miglioramento continuo di questi sistemi sia inevitabile, e la discussione sembra concentrarsi più su quale livello si raggiungerà e su quanto questo sarà vicino al concetto, difficile da definire, di AGI (Artificial General Intelligence).
Ti suggerisco, a questo proposito, di confrontare due post di intellettuali che stimo e che, pur mantenendo un atteggiamento equilibrato, appartengono culturalmente ai due diversi continenti.
Il primo è di
Il secondo è del "solito"
, che si interroga sui vari livelli di superumanesimo. Dopo aver presentato una serie interessante di dati sugli scenari evolutivi, conclude il post affermando con sicurezza che "sebbene il percorso verso la vera AGI rimanga incerto, una rivoluzione cognitiva più generale è ben avviata e il suo impatto si farà sentire in maniera molto significativa."Anche tu noti questa marcata differenza di approcci all'interno del mondo occidentale? Scrivimi nei commenti o direttamente cosa ne pensi...
📅 Nel Mio Calendario
24 Settembre 2024 sarò presente a Milano come speaker al CTO Connect di Codemotion dove ci confronteremo (insieme ad altri tech lovers) sulle grandi sfide tech delle aziende contemporanee. E naturalmente, spoiler alert, si parlerà di AI ma non solo … anche di dati 🙂
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!