Il professionista dietro l'intelligenza artificiale
AI E BIG DATA SONO LA RIVOLUZIONE CHE STA SCONVOLGENDO IL MONDO DEL LAVORO. A GUIDARE LE SCELTE E IL BUSINESS PERO' NON BASTANO SOLO TECNICI MA SEMPRE DI PIU' SCIENZIATI E MANAGER IN GRADO DI GOVERNARE IL CAMBIAMENTOdi Gabriel Pereira Pundrich, assistant professor presso il Dipartimento di accounting
Big data non è qualcosa di nuovo. Da decenni le aziende lavorano con dataset estremamente grandi, analizzando montagne di informazioni per comprendere meglio i clienti, il loro comportamento di consumo e la demografia. Eppure, è solo di recente che i big data hanno attirato l’attenzione. Il motivo è semplice: l’archiviazione e l’elaborazione di grandi quantità di dati hanno reso la tecnologia accessibile, grazie a computer più veloci e costi di memoria inferiori.
Per quanto i dati diventino economici e facilmente accessibili, essi sono preziosi per un’organizzazione solo quando se ne può trarre conoscenza. Tuttavia, i big data sono molto più dell’archiviazione di grandi quantità di dati: è un insieme di tecniche che si basano sull’abbondanza di dati molto dettagliati per produrre conoscenza. Tali tecniche potrebbero essere classificate in due gruppi: quelle che consentono di memorizzare e accedere a grandi quantità di dati e quelle che ne consentono l’analisi per rilevare regolarità, tendenze e associazioni. I dati di per sé non hanno alcun valore se non ne derivano informazioni e conoscenza. L’hype sui big data non è infatti dovuto alle grandi quantità di dati che possono essere trattati, ma alle capacità analitiche che creano conoscenza utilizzando tali dati.
Uno dei principali vantaggi dei big data è che abilitano l’intelligenza artificiale (AI). I dati sono la materia prima per le tecnologie dell’AI e, anche se esistono da molti anni, è la rapida produzione di dati che ha permesso loro di avanzare a velocità sorprendente. I dati stanno crescendo più velocemente che mai e negli ultimi due anni sono stati creati più dati che nella storia della razza umana. Questo spiega perché ci sembra di vivere nell’era della fantascienza, in cui l’AI sta trasformando il nostro modo di operare. I robot alimentati dall’AI svolgono diversi compiti come scegliere le opportunità di investimento ottimali nelle grandi banche, selezionare il personale, identificare costi e proporre miglioramenti, guidare le nostre auto.
AI e big data creano nuove opportunità. Il Financial Times, per esempio, ha recentemente pubblicato un articolo in cui John Cryan (amministartore delegato di Deutsche Bank) ha avvertito che un gran numero di persone che lavorano per la Deutsche Bank finiranno per perdere il loro lavoro, quando lo spirito rivoluzionario della banca porrà fine all’era del contabile che svolge il ruolo di un abaco.
Quindi, in qualità di professionisti e accademici, come dovremmo partecipare a questa rivoluzione tecnologica e usarla come un’opportunità per crescere? La risposta viene dalla demistificazione dell’aspettativa che l’AI risolverà tutti i nostri problemi senza il sostegno di un essere umano. L’intelligenza artificiale è uno strumento molto sofisticato, ma senza fornire i giusti dati aziendali significativi, selezionando il giusto problema di business e interpretandone correttamente l’output, diventa uno strumento molto sofisticato (e costoso) che non offre benefici significativi. I tecnici non hanno questa formazione specifica ed è proprio qui che i professionisti del business possono fare la differenza.
Per far parte di questa rivoluzione è importante essere preparati. È molto difficile progettare soluzioni di business utilizzando strumenti tecnici avanzati senza sapere come funzionano questi strumenti. Non comprendere le caratteristiche di una tecnologia limita la nostra creatività, poiché non sappiamo dove ci può portare, né sappiamo valutarne costi e benefici. È fondamentale che noi, in qualità di specialisti del business, siamo tecnicamente competenti, che possiamo parlare con gli sviluppatori e interagire con i data scientist. Un’indagine condotta da CrowdFlower su circa 80 data scientist nel 2016 ha indicato che essi spendono circa l’80% del loro tempo per preparare e gestire i dati per l’analisi. La domanda è: mentre i data scientist sono impegnati in attività di gestione dei dati, i professionisti del business non si stanno facendo sfuggire l’opportunità di specializzarsi nella selezione delle più preziose opportunità di business per trarre vantaggio dai big data e dall’AI? Data la loro formazione, non dovrebbero essere coinvolti anche nell’analisi e interpretazione dei modelli e nell’applicazione di questi sistemi al contesto di business corretto?
