LaCulturaDelDato #139

Dati & algoritmi attraverso i nostri 5 sensi

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Ciao,

sono Stefano Gatti e questo è il centotrentanovesimo 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 centotrentanovesimo numero:

👅Etica & regolamentazione & impatto sulla società: AI e scuola: siamo pronti al cambiamento (e vogliamo facilitarlo)?

All'interno delle nostre organizzazioni chiediamo a tutti, in primis ai software developer, di essere più produttivi, adottando e cercando di utilizzare al meglio i nuovi strumenti che l’AI generativa può mettere a disposizione. Per raggiungere questo obiettivo, iniziamo a investire risorse economiche e di tempo nella formazione. Tuttavia, se ci spostiamo nell’ambito scolastico, la situazione appare profondamente diversa. A livello globale, si nota un immobilismo preoccupante su questi temi. Come stiamo preparando e prepareremo le nuove generazioni ad un mondo del lavoro in grande cambiamento?

Già esisteva un gap significativo o, per meglio dire, una distanza temporale tra l’utilizzo delle nuove  tecnologie in ambito lavorativo e il loro impiego nel contesto accademico (per lo studio e la formazione, non per la ricerca). Ora, con l’avvento della generative AI, questo gap sembra essersi ulteriormente ampliato. Ho la sensazione che, in molte scuole, ci sia il timore di affrontare quella che potrebbe essere una rivoluzione imminente nel modo di apprendere, e che la reazione sia un mix di proibizionismo e immobilismo su larga scala, fatta eccezione per alcuni educatori illuminati.

Gli approfondimenti che ti consiglio oggi affrontano questo tema da prospettive completamente diverse, ma che fotografano molto bene il problema. Partiamo con Rex Woodbury, founder e managing partner del venture capital Daybreak, che in un pezzo dal titolo molto esplicativo, “How AI Will Change Education”, condivide il suo punto di vista da investitore, attivo anche anche in questo ambito, su come questo cambiamento avverrà: “ l’IA sarà (finalmente) il fattore di cambiamento che l’istruzione ha atteso, anche se il suo impatto sull’istruzione sarà attenuato dalla burocrazia e dalle vecchie abitudini.” 

L’analisi del sistema scolastico occidentale nel pezzo è decisamente profonda e gli ambiti, come anche gli strumenti con cui il cambiamento avverrà, appaiono abbastanza chiari: apprendimento e tutoraggio personalizzati, strumenti per gli insegnanti e alternative agli studi universitari. Ma ciò che non è affatto chiaro è la velocità con cui avverrà. Rex Woodbury immagina che, in futuro, la modalità di insegnamento potrebbe cambiare: “Penso che diventerà una consuetudine per gli studenti l’apprendimento personalizzato alimentato dall’intelligenza artificiale su un tablet. L’insegnante girerà per la stanza rispondendo a domande specifiche e offrendo aiuto, se necessario. Invece di tenere una lezione unica per 20 ragazzi, gli studenti riceveranno un’istruzione personalizzata guidata dalla tecnologia, con tutoraggio umano occasionale 1 a 1 e risposte mirate alle domande. Questa è la mia previsione. Spero che si realizzi. L’università, nel frattempo, rimarrà in gran parte invariata, sebbene la tendenza alla diminuzione delle iscrizioni (e all’aumento dei costi) proseguirà. Milioni di studenti si orienteranno verso apprendistati, formazione professionale o percorsi di apprendimento specifici per il lavoro, sponsorizzati dai datori di lavoro.”

Non so se questo accadrà e non so se sia il miglior cambiamento possibile.

Esistono insegnanti che guardano al presente e lo fanno sperimentando concretamente con le nuove tecnologie. Oggi te ne segnalo due che seguo da parecchio tempo (Ajit è anche un amico), ovvero Nick Potkalitsky e Ajit Jaokar.

Nick Potkalitsky è un insegnante di materie umanistiche alle superiori in Ohio e ha una splendida newsletter che ti ho già segnalato. In un post dal titolo molto esplicativo, “From Caution to Calcification to Creativity: Reanimating Education with AI's Frankenstein Potential”, racconta le sue sperimentazioni di insegnamento della letteratura tramite l’AI. Assolutamente da non perdere se sei un insegnante o sei appassionato di metodologie di formazione.

Ajit Jaokar, invece, gioca in casa tra i lettori di questa newsletter, sperimentando all’Università di Oxford come insegnare il pensiero computazionale con l’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa. Sta anche provando a “sfidare” con il suo metodo jigsaw, applicato alla data science, alcune recenti ricerche del MIT, come scrive in questo pezzo che ti suggerisco di leggere.

👂🏾Organizzazione e cultura dei dati e algoritmi nelle organizzazioni. Fallire con Dati e Algoritmi? Sì, ma imparando!

Era stato l’articolo più letto nell’edizione numero 18 di questa newsletter, a luglio 2022, e secondo me è ancora estremamente attuale, soprattutto ora che quasi tutte le grandi aziende, e anche alcune delle più piccole, stanno sperimentando la generative AI e gli strumenti che iniziano a renderla accessibile.

L’articolo venne pubblicato all’epoca per il magazine italiano Agile Italia ed è ancora disponibile online: per leggerlo, clicca qui e vai a pagina 51. Come scrivevo nel numero 18: il titolo, “Dati & Algoritmi & Innovazione: gemelli vincenti, spesso falliti, ma non troppo diversi!” introduce il tema del fallimento come comune denominatore di progetti che hanno al centro dati, algoritmi e innovazione. Nell’articolo esploro anche come, in realtà, il tema centrale non sia tanto il fallimento in sé, quanto tre suoi aspetti chiave: il momento in cui si fallisce, la velocità con cui si fallisce e quanto si riesce a imparare da questa esperienza. E non solo: ci sono anche i miei fallimenti personali!

Se riuscite a leggerlo o a rileggerlo (ci vogliono 7 minuti!), fammi sapere cosa ne pensi! 😊

👃Investimenti in ambito dati e algoritmi. Il Report AI che non puoi perderti: le novità del 2024 e le previsioni per il futuro

Se rimanessi isolato per un anno senza accesso al mondo esterno, il report che ti consiglio oggi sarebbe il primo che chiederei di vedere, e con grande curiosità, per capire cosa è successo negli ultimi 365 giorni nel mondo dell’intelligenza artificiale. Siamo ormai alla settima edizione del report, mentre questa newsletter è al terzo anno di vita: avevo commentato l’edizione 2022 e 2023 rispettivamente nelle puntate 33 e 86. Anche quest'anno, puntualmente, Natan Benaich e il team di Air Capital, di cui è General Manager, hanno pubblicato il report: State of AI 2024. È sempre più ricco di contenuti: 114 pagine nel 2022, 161 nel 2023 e ben 213 quest’anno. Ma anche sempre più completo e interessante.

Ci sono due modi per leggerlo:

1. Leggerlo tutto – ci vogliono almeno 2 ore, ma è un investimento di conoscenza unico.

2. Leggere la pagina 9, dove trovi l’executive summary, e poi selezionare le sezioni di maggiore interesse tra le 5 in cui è diviso. Considera che le prime due parti, dedicate a Ricerca e Industria, rappresentano comunque il 75% del report.

La sezione più divertente è quella sulle previsioni per il 2024 (pag.11) e quelle per il 2025 (pag.205). Spoiler: non sempre le previsioni sono corrette ma solo pensarci e scriverle è un esercizio degno di nota.

Delle altre quattro sezioni, ti sintetizzo quello che ritengo sia il trend principale individuato nel report:

- Ricerca:

  “Le prestazioni dei laboratori di frontiera convergono, ma OpenAI mantiene il suo vantaggio dopo il lancio di o1, mentre la pianificazione e il ragionamento emergono come una frontiera importante.”

- Industria:  

  “Le aziende GenAI più affermate generano ricavi per miliardi di dollari, mentre le start-up iniziano a farsi strada in settori come la generazione di video e audio. Sebbene le aziende inizino a passare dal modello al prodotto, le questioni a lungo termine su prezzi e sostenibilità rimangono irrisolte.”

- Politica:  

  “Gli effetti previsti dell'IA su elezioni, occupazione e altri settori sensibili devono ancora essere compresi su larga scala.”

- Sicurezza:  

  “Si assiste a un passaggio dalla sicurezza all'accelerazione, poiché le aziende che in precedenza ci avevano avvertito dell'imminente rischio di estinzione dell'umanità causato dalla generative AI devono ora incrementare vendite e utilizzo delle loro applicazioni per i consumatori.”

Ci sono inoltre due temi che trovo molto interessanti e trattati con cura nel report:

a) Hybrid AI (vedi slide 21 e 27): progetti che, utilizzando tecnologie di intelligenza artificiali diverse (non solo generative), stanno ottenendo risultati decisamente positivi.

b) Diversificazione degli investimenti nell’AI e loro ritorno (slide 134 e 150), che suggeriscono uno scenario meno apocalittico rispetto a quello predetto da alcuni analisti. E Nathan Benaich spiega il perché del suo ottimismo molto bene qui, usando anche dati del report ma non solo.

Buona lettura 📚

🖐️Tecnologia (data engineering). Software Engineer e AI: come sta cambiando il lavoro tra produttività e nuove sfide

Il tema di come sta cambiando il lavoro del software engineer, e per estensione di figure come i data engineer, che dedicano una parte significativa del loro tempo alla scrittura di codice, mi appassiona molto. Mi interessa sia per motivi professionali, dato l’impatto che queste evoluzioni hanno all’interno della mia azienda e nelle aziende con cui collaboro, sia per motivi personali: mio figlio maggiore, infatti, è a metà del suo percorso universitario per diventare software engineer. Inoltre, la trasformazione del modo in cui viene realizzato il codice ha – e avrà sempre di più – un impatto sul sistema economico globale, a partire dal mondo degli investimenti.

Questa trasformazione è complessa, perché tocca aspetti tecnologici ma soprattutto organizzativi, e non possiamo tralasciare nessuna delle sue molteplici declinazioni. Come per la maggior parte dei fenomeni complessi, purtroppo, non esiste un solo indicatore che permetta di fotografare e monitorare tutto ciò. Anzi, servono diversi strumenti di misura, sia quantitativi che qualitativi, spesso a rischio di bias di varia natura. Forse la sto facendo complicata 😅 ma non voglio assolutamente scoraggiarti: è importante avere un punto di vista che ti possa aiutare a definire una strategia, sia essa personale o aziendale, su questo tema.

Come sai, preferisco provare le cose in prima persona piuttosto che limitarmi a leggerne. Tuttavia, in questo caso non è semplice dedurre una direzione generale dall’esperienza individuale, anche per chi è software engineer, ma aiuta senz'altro a leggere e interpretare meglio studi e report che stanno uscendo sull’argomento. Come faccio periodicamente, ti segnalo alcuni approfondimenti su questo tema che reputo interessanti, divisi per tre aree tematiche.

Miglioramento della produttività dei software engineer grazie all’AI:

Questo è un tema particolarmente complesso. Si discuteva già prima dell’avvento dell’AI su come misurare la produttività di chi scrive software, e oggi questo dibattito si è ulteriormente complicato. Non esiste una metrica definitiva, ma è interessante osservare come Meta abbia tentato di valutare l’efficacia del suo strumento di supporto alla produttività, CodeCompose, così come il paper che descrive l’efficacia di Microsoft Copilot in tre diverse organizzazioni. È molto istruttivo anche un post che racconta l’esperienza di un’azienda fintech statunitense: emerge, per esempio, che un incremento del 25% nelle Pull Request (su GitHub) non si traduce automaticamente in un 25% di tempo risparmiato dagli sviluppatori. Solo l’11% degli sviluppatori di questa azienda, infatti, ha dichiarato di risparmiare più di due ore a settimana grazie agli strumenti di supporto alla generazione di codice.

Dati globali sul contesto attuale dei software engineer:

Vale la pena partire da questa analisi di “The Pragmatic Engineer”, che esplora il mercato della domanda e offerta di software engineer, includendo diverse digressioni sulle possibili variabili confondenti.

Ti segnalo anche un approfondimento interessante derivato da una survey realizzata da Atlassian in collaborazione con DX, che esplora l’esperienza che gli sviluppatori hanno del loro lavoro. In particolare, emergono dubbi sul reale impatto dell’AI nel supporto effettivo agli sviluppatori.

Questi dubbi vengono analizzati in profondità e molto bene in questo studio.

Scenari di cambiamento:

Nonostante segnali per certi versi contraddittori, è importante cercare di immaginare scenari futuri. Da un lato, cresce la preoccupazione per il futuro dei giovani software engineer che stanno per entrare nel mondo del lavoro, come suggerito da un contributo che ti invito a leggere. In particolare, aggiungo che, come tratto sempre in questa newsletter, questa preoccupazione è ancora più fondata se il sistema scolastico non preparerà i giovani ai cambiamenti in corso.

C’è, però, chi sostiene che il paragone con il lavoro agricolo – ridotto in numeri dall’automazione – sia inappropriato, perché la domanda di nuovo software è potenzialmente infinita. Inoltre, si parla di una trasformazione del ruolo più che di una sostituzione, come spiega molto bene Ajit Joakar in un suo post. Infine, ti suggerisco in conclusione un breve reminder di Kent Beck, uno dei padri del movimento agile, che sottolinea l’importanza della componente umana del software engineer. Come afferma, in modo quasi intraducibile: “People suck at being machines. Treat them as you would a machine & they are going to suck.”

👀 Data Science. Dati e servizi dallo spazio (europeo) che usiamo ogni giorno (a volte senza saperlo) e potremmo, forse, usare di più …

“Il programma spaziale dell'UE copre un'ampia gamma di attività, tra cui l'osservazione della Terra, la navigazione satellitare, la connettività, la ricerca e l'innovazione spaziale. Questo programma completo si basa su tre componenti principali: (1) Copernicus, il sistema di osservazione della Terra dell'UE; (2) Galileo, un sistema globale di navigazione e posizionamento satellitare; e (3) Egnos, un sistema di precisione per la navigazione aerea, marittima e terrestre. Inoltre, nel febbraio 2022, l'UE ha proposto due nuove iniziative di politica spaziale: il sistema di connettività sicura basato sullo spazio dell'UE (2023-2027), che mira a garantire comunicazioni satellitari sicure e una connessione veloce a Internet in tutta Europa, e la Gestione del traffico spaziale, per stabilire standard e regolamenti per un uso sicuro e sostenibile dello spazio.”

L’approfondimento che ti consiglio oggi vuole spiegare, attraverso gli open data provenienti da questo importante programma di investimento europeo nello spazio, quante attività vengono abilitate e quante informazioni cruciali possiamo trarre da questi progetti.
Per esempio, Galileo – come mostrato nell’immagine sotto – abilita già molti servizi in diverse industrie, e spesso siamo inconsapevoli della sua importanza, poiché tutto funziona in modo quasi trasparente sui nostri telefoni da anni.

Se invece sei un data scientist, o pensi che i dati provenienti dallo spazio possano essere utili al tuo progetto, ti consiglio di dare un’occhiata al data space del progetto Copernicus, molto ricco e recentemente reso più accessibile. Lavorare con i dati (aperti) di tipo spaziale non è semplice. Ho avuto modo di farlo diverse volte nella mia precedente esperienza professionale e non sempre con successo. La generative AI e la sua capacità di rendere più efficace e accessibile anche l’analisi delle immagini credo abbia reso il tutto più agevole.

📅 Nel Mio Calendario (passato, presente e futuro)

• 15 novembre 2024: terrò una sessione nel "Workshop introduttivo all’integrazione dell’AI in azienda," organizzato da Massimiliano Turazzini – trainer, divulgatore e imprenditore nel campo dell'innovazione digitale e dell'intelligenza artificiale. L'evento è promosso dal chapter italiano di YPO, una comunità globale di leader aziendali che offre supporto e connessioni tra imprenditori e dirigenti.

• 26 Ottobre 2024: come quasi tutti i mesi ho partecipato come mentor all'iniziativa di CoderDojo Voghera, fondato insieme a mia moglie nel lontano 2015. Se abiti in zona e vuoi darci una mano o vuoi portare tuo figlio o un giovane che conosci a imparare logica e coding puoi seguirci qui. Faremo ancora due iniziative prima di Natale🙂

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!