LaCulturaDelDato #177

Dati & algoritmi attraverso i nostri 5 sensi

Ciao,

sono Stefano Gatti e questo è il centosettantasettesimo 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 centosettantasettesimo numero:

🖐️Tecnologia (data engineering). Algoritmi sì, ma con testa (e cuore): la visione di Claudio Saurin per l’industria che cambia

Presentati. Claudio Saurin. Sono ingegnere meccanico di formazione e soprattutto un appassionato dello sviluppo prodotto in tutti i suoi aspetti. Nei miei oltre 25 anni di esperienza — prima come Direttore Tecnico in diverse aziende manifatturiere e ora come consulente, ho sempre cercato di comprendere come le persone interagiscono con la tecnologia. Per questo sono diventato un pioniere nell'applicazione della metodologia agile allo sviluppo di prodotti hardware: un approccio che mette al centro le persone, la collaborazione e l'adattamento continuo. Ho guidato una mini fabbrica dell'innovazione con circa 190 persone distribuite in 16 team, che hanno sviluppato in modo agile più di 60 prodotti industriali. Le persone hanno fatto la differenza.

Il mio ruolo tra 10 anni sarà … una evoluzione da allenatore di team a formatore di dirigenti/manager, veri abilitatori dell'innovazione se sanno far crescere persone ed evolvere organizzazioni. Oltre hard/soft skill servono complexity skill per governare AI/LLM: formulare domande generative, gestire incertezza/ambiguità, iterare. Parallelamente voglio trasmettere ai giovani la passione per creare prodotti, iniziando collaborazione con un istituto tecnico provinciale. È un mio bisogno di restituzione: creare un ponte tra esperienza industriale e nuove generazioni.

Quale è la sfida più importante che il mondo dei dati e algoritmi ha di fronte a sé oggi?
La sfida più cruciale non è tecnologica ma organizzativa. Nell'Industria 5.0 si parla molto di AI e sostenibilità, pochissimo del "sistema operativo aziendale" che metta davvero al centro le persone. Le tecnologie evolvono più velocemente delle organizzazioni: algoritmi sofisticati operano in strutture del secolo scorso. Servono nuovi modelli agili e complexity skill per "danzare" con gli algoritmi anziché subirli. Le AI devono aiutare le persone a crescere, non offrire scorciatoie. Per interpretare l'AI serve padronanza della materia: amplificare il sapere, non delegarlo.

Segnalaci il progetto o la risorsa nel mondo dei dati di cui non potresti fare a meno …
Quattro strumenti hanno rivoluzionato il mio rapporto coi dati.
Perplexity è il mio partner di ricerca con sintesi ragionate e fonti trasparenti sostituendo Google
Claude Sonnet eccelle nell'analisi documentale e scrittura - lo uso consapevole del trade-off velocità vs conoscenza profonda.
PLAUD (HW+SW) riduce a 1/3 tempo meeting report: registra, trascrive, riassume abbastanza bene in automatico.
Notion resta il "secondo cervello" per conoscenza e progetti.
Solo mantenendo padronanza del dominio gli algoritmi estendono le capacità della nostra mente e con i dispositivi adeguati divengono una sorta di protesi digitali.

👃Investimenti in ambito dati e algoritmi. Start-up del mese Giugno 2025: Yupp

“Il finanziamento globale in venture capital è aumentato di anno in anno negli ultimi tre trimestri, trainato soprattutto da round superiori al miliardo di dollari destinati ai laboratori di ricerca sull’intelligenza artificiale e ai fornitori di dati e d’infrastrutture per il settore.”

Questo è, a mio avviso, il segnale più importante che emerge dal report di Crunchbase che fa il punto alla fine del primo semestre 2025. Se dai un’occhiata ai round Angel, Seed ed Early Stage, noterai che negli ultimi quattro trimestri sono rimasti stabili e, in generale, si mantengono sullo stesso livello dall’inizio del 2023, quando si esaurì la spinta degli investimenti dell’era Covid e iniziarono a farsi sentire i primi segnali di inflazione.

Nel mio database vedo che, sempre sul 2025, il secondo trimestre è stato più debole del primo: giugno 2025, per valori investiti, è in linea con maggio, ma con un leggero calo nel numero dei deal (433 vs 486). Resta però fortissima la componente Data & AI, che rappresenta oltre il 50% degli investimenti sia in volume sia in numeri assoluti. 🚀

La startup che ho scelto e che ha raccolto fondi a giugno 2025 è Yupp. Fondata nel 2024 a San Francisco da Pankaj Gupta, ex leader di Google Pay e Coinbase, e Gilad Mishne, Yupp vuole essere un hub dove orientarti nella giungla sempre più fitta dei modelli di intelligenza artificiale generativa. L’idea è semplice: un’unica piattaforma per scoprire, testare e, soprattutto, confrontare direttamente i modelli più noti (ChatGPT, Claude, Gemini) e quelli meno mainstream, senza saltare da un servizio all’altro.
Un’unica interfaccia per capire chi performa meglio su certi task, con un meccanismo di feedback che non solo raccoglie i tuoi giudizi ma ti premia economicamente: partecipando alla valutazione e comparazione dei modelli puoi guadagnare fino a 50 dollari al mese, in denaro o in criptovaluta.

Questa intuizione ha attirato investitori di primo livello: a guidare il seed round da 33 milioni di dollari è stata a16z Crypto, il braccio crypto di Andreessen Horowitz. Nel panorama competitivo, Yupp si distingue da player come LMArena, focalizzato sui confronti tra modelli ma privo di dinamiche di incentivazione, e dagli strumenti di monitoraggio pensati per le aziende, come Arize AI, Confident AI o MLflow. Mentre questi ultimi parlano soprattutto a ingegneri e data scientist, Yupp punta alla community più ampia di utenti, curiosi, sviluppatori e appassionati che vogliono esplorare e valutare i modelli in modo pratico e remunerativo.

👂🏾Organizzazione e cultura dei dati e algoritmi nelle organizzazioni. La trappola del ROI spiegata da McAfee & Wood: perché sbagliamo a valutare l’AI (generativa)

Essendo diversamente giovane, ho vissuto in azienda il periodo a cavallo tra il 2011 e il 2018, quando i CEO, e in generale tutta la C-suite, erano ossessionati dall’idea di trovare un ROI diretto sugli investimenti fatti in ambito “Big Data”. Per certi versi, con la generative AI mi sembra di rivivere qualcosa di molto simile. Tutti sono convinti (giustamente) che si debba investire, ma si fa una fatica enorme a trovare un ROI diretto sostenibile e costruire business case che reggano anche il post implementazione.
Cercare un ROI diretto per queste ondate tecnologiche trasformative è un errore, per diversi motivi: si rischia di perdere il vantaggio competitivo, si sprecano tempo e risorse distraendosi da ciò che conta davvero, e si rallenta la formazione interna su come sfruttare al meglio queste tecnologie.

Proprio alla trappola del ROI è dedicata questa sezione della newsletter, con due articoli complementari che mostrano quanto sia difficile misurarlo … e quanto sia davvero una trappola.

Andrew McAfee, uno degli economisti più brillanti nel trattare il rapporto tra tecnologia e produttività, nell’articolo “ROI in the age of generative AI” analizza come misurare correttamente il ROI della generative AI attraverso il caso di un retailer che ha introdotto assistenti AI per i suoi sviluppatori software. Il metodo classico, confrontare la produttività tra chi usa l’AI e chi no, mostrava aumenti spettacolari del 40%, ma un’analisi più approfondita ha fatto emergere un clamoroso errore di selection bias (nella scelta del campione di misura), riducendo il guadagno effettivo a un più realistico +12%. Articolo da leggere integralmente per capire quanto sia complicato misurare l’aumento di produttività… ed evitare di sbagliare budget per i prossimi 3 anni! 🙂

Da leggere in “combo” con questo di Matt Wood: “The ROI Trap”. Wood sostiene che le aziende stanno ripetendo l’errore dei proprietari di fabbriche del 1910, che chiedevano “qual è il ROI dell’elettricità?”. All’epoca ci si concentrava solo sui costi diretti dell’energia elettrica rispetto al vapore, perdendo completamente di vista la rivoluzione che stava trasformando la manifattura. Oggi le aziende fanno lo stesso con l’AI, focalizzandosi troppo sui calcoli di ROI tradizionali. Wood traccia paralleli storici illuminanti: nessuno oggi chiede il ROI della connessione internet veloce o del cloud computing: sono ormai strumenti essenziali. Le aziende che nei primi 2000 hanno risparmiato sull’internet, o che all’inizio del 2010 hanno evitato il cloud per i costi, si sono trovate irrimediabilmente indietro.

Resta, onestamente, non semplice decidere come e quanto investire su tecnologie trasformative come la generative AI!

👀 Data Science. LLM, agenti e reasoning: tutto (quasi) come diceva Wolfram tre anni fa

back to 56

Stephen Wolfram è uno dei pensatori e “realizzatori” (termine brutto ma efficace 😅) che hanno influenzato di più il mondo della tecnologia e della scienza negli ultimi 50 anni. Scrive pochissimo, non più di 4 o 5 articoli all’anno, ma sono lunghi... quasi dei libri, e di grandissimo impatto. Hanno quella caratteristica rara di essere facilmente accessibili nella maggior parte dei contenuti, ma con possibilità di approfondimenti molto ampi. “Low floor, wide wall e high ceiling”, come dicono in maniera perfetta gli americani.

Tutto questo incipit per dirti che, tornando indietro di quasi tre anni al numero 56 di questa newsletter, la mia segnalazione e commento all’articolo di Wolfram “What Is ChatGPT Doing … and Why Does It Work?” era stato il più cliccato e apprezzato da voi.

E come spesso succede con gli approfondimenti che avete amato di più, quell’articolo è invecchiato molto bene, almeno per due motivi:

1. È rimasto una delle spiegazioni lunghe ma più efficaci su come funzionano gli LLM. Sì, ci sono anche versioni più brevi, ma non hanno la stessa potenza esplicativa.

2. Perché il futuro che Wolfram aveva previsto nel finale dell’articolo, l’integrazione (che io più volte ho chiamato ibridizzazione) degli LLM con altri strumenti e librerie, si è avverato in maniera molto simile a quella descritta. Oggi i super citati agenti e, più in generale, i modelli di reasoning stanno andando esattamente in quella direzione.

In questi tre anni, come ti dicevo, Wolfram ha scritto diversi altri articoli che sono diventati quasi iconici. Se prima di lasciarci vuoi sapere uno dei miei preferiti, ti consiglio questo: una lunga dissertazione sulla grandezza e sul futuro del cervello… 🧠

👅Etica & regolamentazione & impatto sulla società. Settimane, griglie e superpoteri digitali: i mondi di Tim Urban e Gina Trapani

Se non conosci Tim Urban e Gina Trapani, dammi retta e leggi tutta questa sezione. Tim e Gina sono, in estrema sintesi, due dei miei eroi preferiti su cosa significhi oggi “fare cultura digitale”. La loro visione è complementare: se Urban decostruisce la realtà per capirla, Trapani la costruisce, un pezzo alla volta.

Ma andiamo con ordine. Te li presento insieme perché ho riletto di recente un post di undici anni fa, scritto da Urban, sulla vita dell’uomo divisa in settimane. O meglio, sul tempo.

Verso la fine del post, Urban scrive:

“Spesso ci sentiamo intrappolati nella vita che stiamo vivendo, ma questa tavolozza di caselle vuote può diventare esattamente ciò che vogliamo. Tutti quelli che conosci, tutti quelli che ammiri, ogni eroe della storia hanno fatto tutto con la stessa griglia di caselle vuote. Le caselle sono anche un promemoria del fatto che la vita sa essere indulgente: qualunque cosa succeda in una settimana, la successiva ti ritrovi una casella nuova di zecca con cui ripartire. Questo mi fa venir voglia di saltare i buoni propositi di Capodanno tanto non funzionano mai e di concentrarmi invece sui buoni propositi della nuova settimana ogni domenica sera. Ogni casella bianca è un’occasione per spaccare la settimana: vale la pena ricordarselo.”

Se ti incuriosisce quello che fa, non puoi fare a meno di seguirlo sul suo blog Wait But Why, uno dei blog più originali degli ultimi anni. Scrive pochissimi post all’anno, lunghissimi e super nerd. Con il suo stile inconfondibile fatto di figure stilizzate e ironia spiazzante, riesce a spiegare concetti complessi, dalla procrastinazione alla superintelligenza, con una profondità sorprendente. Urban non semplifica: illumina. E lo fa con una leggerezza rara. Ogni tanto condensa in pubblicazioni i suoi pensieri.

Ispirata dal post di Tim Urban (Your life in weeks), Gina Trapani ne ha fatto una versione artistica e aggiornata in tempo reale che non puoi perderti (è anche un progetto open source che puoi usare e trovi qui). Trapani è stata una pioniera della produttività digitale, e una delle prime a mostrare come la tecnologia potesse migliorare davvero la vita quotidiana. Fondatrice di Lifehacker nel 2005, ha definito un genere prima ancora che il concetto di “life hacking” entrasse nel vocabolario mainstream. Con uno stile chiaro, concreto, femminista e inclusivo, ha ispirato una generazione di utenti e sviluppatori. Ti consiglio di dare un’occhiata a tutti i suoi progetti: a me piacciono molto! 💡

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!