LaCulturaDelDato #138
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 centotrentottesimo 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 centotrentottesimo numero:
👀 Data Science. Federica Fragapane: trasformare i dati in esperienze visive e non solo …
Presentati
Federica Fragapane. Sono un'information designer indipendente: realizzo visualizzazioni di dati per organizzazioni, aziende e per il mondo della divulgazione. Nel corso degli anni ho lavorato a progetti molto diversi tra di loro e che rispondono a vari scopi e necessità. Per fare alcuni esempi, ho progettato strumenti di analisi per esperti, collaborato con scienziati e accademici, disegnato visualizzazioni di dati per il mondo dell'editoria, del giornalismo e per contesti museali.
In sintesi, mi occupo di tradurre visivamente dati e informazioni. Scrivo con parole visuali, modulando il linguaggio e il livello di sperimentazione in base alle necessità. Il fine è però sempre lo stesso: invitare i lettori a leggere le storie che i dati raccontano e utilizzare la data visualization come strumento di comunicazione.
il mio ruolo tra 10 anni sarà ... (continua la frase come fossi GPT-10)
Devo dire la verità, io sono pessima con le previsioni. Posso dire però quello che mi auguro, cioè di continuare a lavorare come sto facendo ora. Nel corso degli anni ho avuto il privilegio di poter utilizzare la data visualization per trattare argomenti che mi stanno a cuore, dando una forma a informazioni e dati legati ai temi della migrazione, della crisi climatica, dei diritti umani. I linguaggi visivi che utilizzo sono uno dei vari modi con cui si possono aprire finestre che permettano uno sguardo nuovo – o più approfondito – su questi ed altri temi e spero di poter continuare a farlo.
Quale è la sfida più importante che il mondo dei dati e algoritmi ha di fronte a sé oggi? Osservare i dati con senso critico, portare avanti ed approfondire il tema della loro non neutralità, studiare i pregiudizi che vi stanno dietro. E progettare poi soluzioni che rispondano al problema. L'inevitabile velo di soggettività che i dati si portano dietro è legato alla presenza umana che caratterizza qualunque tipo di scelta, anche quando tali scelte vengono filtrate da macchine e algoritmi. Penso che l'oggettività assoluta sia impossibile da raggiungere, ma penso anche che si possa lavorare per arricchire i punti di vista e gli approcci che stanno dietro al mondo dei dati.
Segnalaci il progetto o la risorsa nel mondo dei dati di cui non potresti fare a meno …
Essendo una designer, per me sono fondamentali una serie di strumenti per visualizzare dati e non solo: RAWGraphs, QGIS, i tool per disegnare grafici su Adobe Illustrator.
Dal punto di vista dell’approccio, per tornare poi al punto precedente, importantissima è stata per me la lettura di Data Feminism, di Catherine D'Ignazio e Lauren F. Klein: in questo libro si parla dei bias e dei pregiudizi che si nascondono dietro ai dati e della necessità di un approccio intersezionale.
PSS (Post Scriptum di Stefano): Se ti sei incuriosito di ciò che Federica realizza nei suoi progetti ti consiglio assolutamente di investire 16 minuti nel vedere il TEDx che Federica ha tenuto a Verona nel 2019, intitolato “Data visualization: vedere con gli occhi e con la mente”. L’ho visto due volte. Mi sono emozionato due volte. C’è una storia personale di Federica e ci sono altre storie personali di altre sei persone. E c’è molto altro …
👂🏾Organizzazione e cultura dei dati e algoritmi nelle organizzazioni. Ethan Mollick e l'IA Generativa: perché serve più creatività e meno fretta
"La prima ondata di adozione dell'IA generativa ha riguardato l'uso individuale e sembra essere stata un grande successo, con tassi di adozione tra i più rapidi della storia per una nuova tecnologia. Ma la seconda ondata, quella di mettere l'IA generativa al lavoro, comporterà la sua integrazione nelle organizzazioni. Questo richiederà più tempo e sarà la chiave per una vera crescita della produttività. Dopo aver parlato con molte aziende, tuttavia, vedo che molte di esse seguono lo stesso percorso già battuto: considerano l'IA generativa come una tecnologia informatica da utilizzare per risparmiare sui costi. A mio avviso, questo è un errore. Per capire il perché, ripensiamo alla vecchia analogia che paragona l'IA alla rivoluzione industriale. … È come se, dopo l'introduzione della macchina a vapore nel 1700, ogni produttore avesse deciso di mantenere invariate produzione e qualità, licenziando il personale per rispondere alla nuova efficienza, invece di sfruttare questa innovazione per costruire aziende di portata globale, espandendo la propria produzione."
Questo estratto proviene da uno degli articoli che, secondo me, rappresenta al meglio le difficoltà che la maggior parte delle organizzazioni in tutto il mondo sta affrontando nel tentativo di estrarre vero valore dall'IA generativa. E non è un caso che l'autore sia
, che sai quanto stimo. Di recente, ha scritto uno dei miei libri preferiti, Co-Intelligence, un’opera che cerca di esplorare i possibili scenari futuri dell'interazione tra uomo e intelligenza artificiale.Abbiamo tutti troppa fretta di puntare all'efficienza, sottovalutando il potenziale creativo dell'IA e senza avere la pazienza di farla testare a esperti. Mollick evidenzia questo aspetto con grande chiarezza nell'articolo. Condivido pienamente questo passaggio di Mollick: "Se per far funzionare meglio gli attuali sistemi di IA generativa è necessaria una guida esperta, allora è fondamentale che gli esperti condividano ciò che imparano. Altrimenti, le persone useranno l'IA in modi che non sfruttano le competenze latenti. (...) Per ogni descrizione di lavoro accuratamente costruita, migliaia di persone utilizzano semplicemente gli LLM ottenendo risultati mediocri. Il successo arriverà quando gli esperti utilizzeranno questi sistemi e condivideranno ciò che hanno imparato".
"Festina Lente", mi viene da dire... ma non è certo facile metterlo in pratica!
Sul tema della difficoltà di fare innovazione, soprattutto nelle grandi aziende, un altro spunto interessante e originake arriva da un post su LinkedIn di
, un altro studioso che, come Mollick, rientra nella cerchia di persone di cui leggo sempre tutto con interesse. 🙂👃Investimenti in ambito dati e algoritmi. Start-up del mese Settembre 2024: Harmonic
Come ogni mese, grazie alla mia attività di monitoraggio dell'innovazione e degli investimenti a livello mondiale, ho l'opportunità di presentarti una startup che ha catturato particolarmente la mia attenzione. Si distingue per aver ottenuto finanziamenti significativi a settembre 2024 e deve operare nell'ambito dei dati e degli algoritmi, integrando queste tecnologie in modo sostanziale nei suoi prodotti destinati al mercato.
Prima di segnalarti la startup che ho scelto per questo mese, essendo arrivati i dati di fine terzo trimestre, diamo uno sguardo a come sta andando questo 2024 in termini di investimenti a livello globale e non solo.
Globalmente, la situazione non è delle migliori, con un terzo trimestre del 2024 che si conferma tra i più deboli dal drastico calo avvenuto nel Q3 2022. Qui puoi trovare un’analisi accurata su base trimestrale fatta da Crunchbase. Se analizziamo i dati a livello nazionale, emerge che il calo si è sentito maggiormente nella parte orientale del mondo. In Italia, invece, sebbene ancora in modo marginale come volumi, sembra che le cose stiano andando abbastanza bene…
Ti confermo l’andamento trimestrale altalenante del 2024 anche dal mio database, dove ho registrato 106 (su 513 totali) investimenti legati al settore dei dati e dell’AI, con un impatto sui volumi degli investimenti leggermente superiore al 20% del totale.
Come startup del mese, ti segnalo Harmonic, che si focalizza sullo sviluppo della Superintelligenza Matematica (MSI), una forma di intelligenza artificiale capace di compiere ragionamenti matematici avanzati. Il loro sistema principale, chiamato Aristotle, utilizza tecniche di verifica formale per garantire l'accuratezza ed eliminare problemi comuni dell'AI generativa, come le allucinazioni. Utilizzando strumenti come il linguaggio di programmazione Lean 4 e dati sintetici, il sistema opera indipendentemente dai dataset tradizionali e ha ottenuto un punteggio del 90% sul benchmark MiniF2F, che valuta le capacità di risoluzione di problemi matematici formali. Questo lo dovrebbe rendere estremamente affidabile in settori dove la correttezza è cruciale, come l'aerospaziale, la sanità e il design industriale.
L'azienda ha recentemente ottenuto un finanziamento di Serie A di 75 milioni di dollari, guidato da Sequoia Capital, per accelerare lo sviluppo della MSI.
I due founder, Vlad Tenev e Tudor Achim, non sono certo nuovi all'innovazione: rispettivamente CEO e co-founder di Robinhood e CTO e co-founder di Helm.ai, una startup di spicco nello sviluppo di software per la guida autonoma e la robotica.
🖐️Tecnologia (data engineering). Il mercato degli strumenti di Business Intelligence sembra stabile, ma l'analisi dei dati resta una sfida
Era stato di gran lunga il link più cliccato da voi nella puntata 17 di questa newsletter, ma ero indeciso se riproportelo a distanza di quasi tre anni. Di fatto, si tratta di una fotografia (molto ben fatta e indipendente) degli strumenti di Business Intelligence, che poteva aver perso smalto con il passare del tempo. E invece no! L'ho riletto con attenzione e mi ha colpito il fatto che sia ancora, per molti versi, attuale. Il mercato è ancora dominato dai due big, Power BI e Tableau, almeno secondo la mia percezione, ma anche se dai un’occhiata al Gartner Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence (ABI) Platforms 2024, la situazione non è molto diversa. Certo, le posizioni dietro i due leader sono cambiate, e qualche nuova soluzione è comparsa, ma la situazione sembra decisamente stabile, per ora. Tutti sono impegnati a utilizzare questi strumenti al meglio e ad arricchirli di funzioni di copilota, che, a mio parere, si concentrano troppo sullo strumento e sui relativi linguaggi di programmazione, e troppo poco sul supporto all’analisi semantica dei dati. Quest'ultima rappresenta ancora uno scoglio molto importante quando si fa Business Intelligence in qualunque tipo di organizzazione.
Se hai tempo di leggerlo o rileggerlo, mi piacerebbe sapere il tuo parere sull’articolo e, più in generale, sul mercato degli strumenti di business intelligence.
👅Etica & regolamentazione & impatto sulla società. Interfacce vocali e oggetti smart: verso un'interazione con l’AI più semplice?
Less is more. Questa è, in estrema sintesi, la mia opinione sul futuro delle interfacce che useremo per interagire con le intelligenze artificiali, con cui abbiamo sempre più a che fare. Ma potrebbero aprirsi scenari che, al momento, non riesco ancora a immaginare.
Finora, abbiamo interagito con le intelligenze generative prevalentemente tramite chatbot, attraverso il web (da desktop o laptop) o mediante le app sui nostri smartphone. Qui sotto, ad esempio, trovi l’immagine dell’area dedicata all’AI sul mio smartphone.
Lentamente ma inesorabilmente, grazie al miglioramento delle prestazioni e alla diminuzione dei costi infrastrutturali, ci stiamo spostando verso l’uso sempre più frequente delle interfacce vocali. Il risultato delle interazioni vocali in tempo reale con ChatGPT sembra davvero promettente.
Tutte queste interazioni, sia testuali che vocali, sono avvenute finora comunque attraverso desktop, laptop e smartphone. Tuttavia, ciò che è sostanzialmente fallito è l’aggiunta di altri oggetti intelligenti con cui interagire. Ethan Mollik, in questo approfondimento, fa il punto raccontando le sue prove con il Rabbit R1, gli occhiali Meta Ray-Ban smart, Plaud e Ai-In a Box. Tutte esperienze di nicchia o fallimentari.
Lo scenario potrebbe cambiare radicalmente se riuscissimo a rendere semplice e intelligente l’interazione con oggetti di uso comune, con cui spesso non abbiamo un'interazione fluida. A volte mi piacerebbe poter parlare, come faccio con ChatGPT, con il mio termostato 🙂.
Alcuni sostengono che il design delle interfacce sarà uno dei fattori più importanti nello sviluppo delle intelligenze artificiali. Oltre ai miglioramenti dei LLM, i principali player del settore AI hanno già investito molto in questo ambito e fatto diversi rilasci: le "canvas" in ChatGPT, gli "Artifacts" in Claude.ai e, recentemente, gli "Spaces" di Perplexity sono esempi pratici.
Sembra tra l’altro che Sam Altman stia lavorando ad un progetto che renda l’interfaccia dell’uomo con l’AI meno dipendente dagli schermi. Ma se ne sa ancora troppo poco …
E tu cosa ne pensi? Sono curioso di sentire il tuo parere e le tue esperienze. Se ti va, scrivile nei commenti o direttamente a me.
📅 Nel Mio Calendario
il 6 Novembre 2024 sarò ospite in un panel ad un evento organizzato da Assist Digital in cui si discuterà se l’AI generativa potrà essere il nuovo motore dell’innovazione. Key Note speaker dell’evento sarà Andrea Bonaccorsi, economista italiano di fama internazionale e professore all’Università di Pisa, specializzato in economia dell’innovazione, della scienza e della tecnologia, con un focus particolare sull’analisi delle politiche di ricerca e sviluppo.
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!