LaCulturaDelDato #146

Dati & algoritmi attraverso i nostri 5 sensi

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Ciao,

sono Stefano Gatti e questo è il centoquarantaseiesimo 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 centoquarantaseiesimo numero:

🖐️Tecnologia (data engineering). Massimiliano Turazzini: portare l'AI dalle parole ai fatti, tra startup e formazione

Presentati

Massimiliano Turazzini. Sono un imprenditore in ambito digital, e dopo molti anni passati a sviluppare soluzioni software per le utilities, oggi mi dedico a Hestro, una startup con cui stiamo lanciando, tra gli altri, greenride.it, una soluzione di mobilità sostenibile basata su e-bike connesse per le aziende. Da qualche anno investo in startup con l’AI al centro, collaborando a vari livelli, da semplice investitore a membro dell’advisory board. Mi piace scrivere: nel 2020 ho pubblicato un romanzo, Glimpse, per raccontare l’AI ai non addetti ai lavori, e dal 2022 condivido idee e prospettive sul mio blog . Recentemente ho pubblicato il libro Assumere un’Intelligenza Artificiale in azienda, dove racconto l’importanza di introdurre l’AI con metodo nelle organizzazioni. Ho poi iniziato un’esperienza come trainer con il VJAL Institute, una startup con sede a Dubai, con cui stiamo organizzando centinaia di workshop sull’AI per manager di tutto il mondo. E ho pure un po’ di tempo libero 🙂.

Il mio ruolo tra 10 anni sarà...

… continuare a capire come stiamo evolvendo e cosa possiamo fare di nuovo con la tecnologia. L'AI ci obbliga a porci domande profonde e a ripensare tutto: dal lavoro alle relazioni. Questo rende difficile immaginare il mio ruolo tra 10 anni: a quel tempo la visione di aziende senza AI sarà ormai obsoleta, ma la sfida rimarrà quella di usarla in modo utile, efficace e responsabile. Credo quindi che continuerò a “sporcarmi le mani” con progetti innovativi. Ma sto anche riscoprendo la formazione, che era il fulcro della mia carriera iniziale e ora è centrale; sento molta urgenza e importanza nel trasmettere quello che sta succedendo con l’avvento delle AI. Comunque, tra startup e consulenze spero troverò più tempo per insegnare ciò che ho imparato e - perché no - godermi un po’ di mare. Con i miei avatar ed agenti AI a darmi una mano, staccare sarà più facile.

Qual è la sfida più importante che il mondo dei dati e degli algoritmi ha di fronte a sé oggi?

Farsi comprendere davvero, sia dalle aziende sia dal mondo dell’educazione. Anche se lo sviluppo dell’AI si fermasse domani, avremmo 10-15 anni di lavoro per applicare ciò che già esiste. Il problema è che in molte organizzazioni, grandi e piccole, i dati sono stati delegati ai tecnici e c’è una frattura culturale tra chi ha bisogno dei dati e chi li sa trattare. Ora che ogni azienda è, di fatto, una data company, è essenziale che management e knowledge workers comprendano ancora di più il valore dei processi legati ai dati e come questi possano generare innovazione, per raccontare meglio ai tecnici ciò che vogliono ottenere. In Italia, in particolare, questa consapevolezza è ancora in ritardo: la strada da fare è lunga, ma urgente.

Segnalaci il progetto o la risorsa nel mondo dei dati di cui non potresti fare a meno

Più che un progetto, ti direi una nuova possibilità introdotta dagli LLM: parlare con i dati. Oggi puoi prendere un dataset di qualunque tipo, strutturato e non, esplorarlo in linguaggio naturale e ottenere risposte che prima richiedevano un esperto o comunque molto lavoro. Strumenti come Artifact di Claude, Code Interpreter di ChatGPT e le piattaforme di code generation stanno rendendo l’analisi accessibile anche ai non tecnici e danno la possibilità quantomeno di familiarizzare e smanettare un po’ sui dati per comprenderli meglio. Anche se non posso definirmi esperto, grazie a questi strumenti, ora riesco ad avere una prima overview molto più approfondita del semplice ‘osservare un dataset’. E in tempi prima impensabili riesco ad usarlo per lavorare sui dati ad una velocità prima impensabile. Questa accessibilità è per tutti, ed è probabilmente una vera rivoluzione!

PSS (Post Scriptum di Stefano): Ho conosciuto di recente Massimiliano in occasione di un mio intervento presso YPO, una community di imprenditori e manager, durante la quale Massimiliano ha guidato l’esplorazione dell’AI generativa in modo molto concreto. Ho apprezzato sia nell’interazione diretta sia durante la sessione formativa che guidava una concretezza davvero rara, combinata con la capacità, tipica di un imprenditore, di individuare come questa nuova tecnologia possa essere utile in qualsiasi tipo di azienda. Leggendo il suo ultimo libro, Assumere un’intelligenza Artificiale in Azienda, ho ritrovato questo spirito condensato in parole. Non troverai punti di vista troppo filosofici sul tema, ma un aiuto pratico e uno strumento di formazione prezioso per tutte quelle persone e organizzazioni che si impegnano a rendere il mondo un posto migliore (anche grazie all’AI).

👃Investimenti in ambito dati e algoritmi. Start-up del mese Novembre 2024: 11X.AI

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 novembre 2024 e opera 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, analizziamo i dati di novembre del Venture Capital a livello mondiale. Le notizie sono in chiaroscuro: novembre è stato peggiore di ottobre ma migliore rispetto a novembre 2023, come certificano i dati mensili di Crunchbase. Da segnalare, sempre dall’articolo di Crunchbase, che quasi la metà degli investimenti di questo mese sono andati al settore dell’intelligenza artificiale.

Anche dal mio piccolo osservatorio ho rilevato questa tendenza, con un numero di investimenti mensili decisamente basso (445), ma con il settore Data & AI ancora in grande spolvero, sia in termini di numero di investimenti (104) che di valori investiti (42% dell’intero valore investito).

La startup che ti segnalo questo mese 11X.ai ha una filosofia molto specifica e differente dalle tante aziende che sviluppano copiloti. Ti riporto una parte del loro manifesto (che puoi leggere integralmente qui) perché, essendo contrario rispetto alla maggior parte del mercato, vale davvero la pena tenerlo in considerazione ;-)

11x sviluppa lavoratori digitali basati sull'intelligenza artificiale per automatizzare processi nelle vendite e nelle operazioni di go-to-market. I loro prodotti principali includono "Alice", un rappresentante di sviluppo vendite AI, e "Mike", un agente telefonico AI, entrambi progettati per eseguire compiti autonomamente, migliorando l'efficienza e permettendo ai team umani di concentrarsi su attività strategiche.
Fondata nel 2022 da Hasan Sukkar, 11x ha rapidamente guadagnato attenzione nel settore tecnologico. La società ha sede a San Francisco e ha ampliato il suo team per supportare lo sviluppo dei suoi prodotti AI.
Nel settembre 2024, 11x ha annunciato un round di finanziamento di Serie A da 24 milioni di dollari, guidato da Benchmark, con la partecipazione di investitori come Quiet Capital, SV Angel e HubSpot Ventures. Successivamente, proprio nel novembre 2024, la startup ha chiuso un round di Serie B da 50 milioni di dollari, guidato da Andreessen Horowitz, portando la valutazione dell'azienda a circa 350 milioni di dollari.

Non so se l’approccio ad agente possa essere (già) il presente, ma i due round ravvicinati lasciano pensare che anche i risultati finanziari siano molto positivi… 🚀

👂🏾Organizzazione e cultura dei dati e algoritmi nelle organizzazioni. Italia e Data Governance: si cresce, ma c’è ancora strada da fare

back to 25

Era stato il link più cliccato e commentato del numero 25 della nostra newsletter e, come il buon vino, è migliorato con il tempo. O meglio, si è rinnovato, diventando ancora più utile. Sto parlando della Global Data Governance Map, una mappa accompagnata da un report che valuta 68 paesi nel mondo sul tema della Data Governance, analizzandoli su 6 attributi principali:

1. Strategie

2. Leggi e regolamenti

3. Cambiamenti strutturali

4. Diritti umani e linee guida etiche

5. Coinvolgimento del pubblico

6. Meccanismi di cooperazione internazionale

Il tutto è stato realizzato dal Digital Trade and Data Governance Hub, un istituto di ricerca no-profit affiliato alla Elliot School of International Affairs della George Washington University (GWU). L’obiettivo dell’istituto è aiutare politici e cittadini a capire come gli stati di tutto il mondo governano i dati.

L’Italia si piazza al diciassettesimo posto, guadagnando tre posizioni rispetto a tre anni fa, e si colloca appena dietro gli Stati Uniti. La parte alta della classifica è invece dominata da Regno Unito, Germania, Australia, Nuova Zelanda e Francia.
Le 23 pagine del report sono davvero ben fatte e offrono spunti molto interessanti, evidenziando, tra le altre cose, la carenza di una strategia strutturata in questo ambito da parte del nostro paese.

👀 Data Science. Medicina, dati e cervello: diagnosi precoci sì, ma attenzione alla comunicazione

La data science (e in questo caso eviterei l’abuso del termine intelligenza artificiale) sta facendo fare alla medicina passi da gigante, grazie anche alla disponibilità sempre maggiore di dati relativi al nostro corpo, compresi quelli provenienti dal nostro DNA. Ma il tema è, a mio giudizio, più complesso del previsto e ha anche implicazioni molto forti sia sul piano comunicativo (nei confronti del paziente) sia su quello psico-terapeutico. Cercherò di essere più chiaro segnalando due articoli che mostrano non solo quanto progresso stiamo facendo, ma anche quanta attenzione dobbiamo prestare nel gestire questi temi non solo dal punto di vista tecnico.

Il primo articolo che ti segnalo (di cui trovi una sintesi anche qui) riguarda uno studio che commenta i risultati entusiasmanti ottenuti da scienziati di Cambridge. Questi hanno sviluppato uno strumento di intelligenza artificiale capace di prevedere, con una sensibilità dell'82%, se le persone con i primi segni di demenza rimarranno stabili o progrediranno verso la malattia di Alzheimer entro tre anni. Il tutto utilizzando strumenti economici e non troppo invasivi, come due test cognitivi e la risonanza magnetica. Questa previsione è particolarmente importante per indirizzare al meglio una terapia specifica.

Tutto stupendo, ma se guardiamo la specificità dello strumento, che ha un valore dell’81%, ci rendiamo conto di quanto sarà alta la presenza di falsi positivi (persone che ricevono una diagnosi di progressione della malattia in modo errato). Questo è particolarmente vero quando la prevalenza della progressione (del fenomeno che si vuole prevedere più in generale) è bassa: più è bassa, più aumentano i falsi positivi in valore assoluto su uno screening estensivo sull'intera popolazione. E dal momento che quasi ogni malattia, soprattutto quelle che coinvolgono il cervello, ha una componente che può peggiorare con ansia e stress, è fondamentale valutare quanto sia gestibile, anche dal punto di vista psicologico, un approccio statistico alla diagnosi e alla prognosi. Tanto più siamo capaci, e lo saremo sempre più in futuro, di anticipare e migliorare le diagnosi precoci delle malattie, tanto più delicato diventa il tema della corretta comunicazione al paziente.

Questo è ancora più vero se passiamo al secondo approfondimento che ti suggerisco oggi, relativo a come la genetica stia rivoluzionando molti ambiti della medicina. Bertalan Mesko, in questo post su LinkedIn, descrive in modo sintetico ma completo le diverse aree della medicina dove la genetica sta facendo la differenza, presentando anche le aziende leader di mercato o quelle che stanno comunque innovando. Avendo fatto, in prima persona, il sequenziamento del DNA, posso testimoniare che non è affatto semplice (soprattutto dal punto di vista psicologico) avere a che fare con la probabilità e la statistica quando si parla di se stessi, rispetto ai dati “freddi” relativi a una popolazione generale. Infatti, quando si riceve l’analisi delle probabilità di contrarre una specifica malattia in futuro sulla base dei dati del DNA, bisogna avere una buona cultura del dato per mantenere freddezza e lucidità. E, a volte, non basta!

Quindi, ben venga la data science e l’intelligenza artificiale in medicina perché ci stanno permettendo di vivere più a lungo, ma non dimentichiamo l’importanza della comunicazione e dell’approccio psicologico al paziente: vogliamo che viva bene, oltre che a lungo. 🙂

👅Etica & regolamentazione & impatto sulla società. Quanto è davvero aperta l’AI? Il viaggio verso una definizione condivisa

"L’apertura del codice (o di un modello di AI generativa, n.d.r.) è una pietra miliare dell'innovazione: permette agli sviluppatori di basarsi liberamente sul lavoro degli altri. Può anche facilitare gli affari, consentendo la creazione e la vendita di prodotti costruiti su software completamente aperto. Inoltre, ha implicazioni normative sempre più rilevanti. Ad esempio, l'AI Act dell'Unione Europea regola i modelli open source in modo meno rigido rispetto ai modelli chiusi. Tutti questi fattori aumentano la necessità di definizioni chiare e coerenti.."

Questo è il punto di vista, che condivido pienamente, di Andrew Ng sul tema, molto discusso, della definizione di apertura di un modello di intelligenza artificiale. Ne ho parlato spesso in questa newsletter, perché, insieme all’evoluzione dei modelli, sta maturando anche il dibattito sulla corretta definizione semantica dell’argomento. Il tema è più complesso del “semplice” software, poiché i modelli di AI generativa non sono solo codice ma includono (almeno) due macro-caratteristiche che li distinguono: i dati con cui sono “allenati” e i parametri che compongono le reti neurali.

Se l’ottima sintesi di Andrew Ng non ti basta, ti consiglio due approfondimenti citati nel suo articolo:

1. La Open Source AI Definition – appena rilasciata in versione 1.0 dall’OSI (Open Source Initiative).

2. Il progetto dell’Università di Radboud, che ha classificato oltre 40 modelli su 14 attributi. Questo progetto comprende una sezione su GitHub, dove aggiornano costantemente la classificazione, e un paper che spiega nel dettaglio le metriche e il metodo adottato.

Dando un’occhiata ai risultati, vedrai che la situazione in termini di apertura non è così positiva. Ma questa è solo una fotografia iniziale: siamo all’inizio di un lungo viaggio. Anche il mondo del software, qualche decennio fa, non era così aperto e strutturato (in termini di semantica e tipo di licenza) come lo è oggi. 😊

Visto che è l’ultima newsletter dell’anno: Buon anno (con una immagine realizzata con Dall-E)!

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!