Intelligenza artificiale e Big Data. Un connubio su cui si sta concentrando sempre di più l’attenzione del mondo dell’innovazione e del business. L’obiettivo è quello di rendere le macchine sempre più smart ed efficienti, ma il rischio è di avvicinarsi sempre meno alla vera risposta di cui si avrebbe bisogno, ovvero capire come funziona concretamente il processo di elaborazione dei dati da parte delle AI per poterne quindi gestire l’etica e il raggiungimento dei risultati. Una lacuna, questa, che attanaglia anche i creatori stessi del deep learning. Geni come Yann LeCun (vincitore del Turing Award nel 2019 per la sua creazione) che, in una recente intervista a Esquire, ha dichiarato di voler riuscire a “fornire alle macchine una qualche forma di buon senso visto che oggi sono veramente stupide”. Una frase forte, magari, ma che sottolinea quanto i meccanismi intrinsechi di un mondo virtuale in totale evoluzione spesso siano oscuri anche a chi ha dato loro forma, portando così il resto delle persone a chiedersi come sia realmente possibile quindi governare questa innovazione se possiamo addestrarla, ma non sappiamo davvero come funzioni.
Un argomento di grande attualità, questo, che abbiamo cercato di approfondire con Alessandro Chessa, Ceo e Data Scientist di LinkaLab, in vista della sua partecipazione ad AIXA – Artificial Intelligence, Expo of Applications, l’evento organizzato da Business International (divisione di Fiera Milano Media – Gruppo Fiera Milano) e MiCo – Milano Congressi, che si terrà a Milano dal 4 al 7 novembre 2019. All’interno della manifestazione dedicata all’intelligenza artificiale e alle sue applicazioni per il mondo del business, infatti, l’esperto sarà il chairman della sessione di AI Business Training pensata appositamente per comprendere con esempi concreti quale sia l’impatto che le nuove tecnologie stanno avendo nel settore del marketing. Una rivoluzione tale da dare vita a un vero e proprio nuovo segmento di questa industry, che oggi viene definito come Mar-Tech.
Pubblichiamo qui alcuni passaggi dell’intervista di Matteo Castelnuovo, che potete leggere in versione integrale su BiMag (clicca qui).
Oggi tutti parlano di AI, ma se questa tecnologia è la nuova macchina a vapore dell’industria 4.0, il suo carbone sono i Big Data, o meglio tutte le informazioni che ognuno di noi contribuisce a fornire al mondo digitale. Ma è davvero possibile oggi gestire quell’infinita mole di dati, attraverso un algoritmo, per le aziende?
«La chiave di volta per poter avere ragione di queste grandi masse di dati sono le nuove infrastrutture Cloud. Gli algoritmi di per se stessi sono delle entità maneggevoli e possono esplicare tutta la loro efficacia solo se si riesce a imbrigliare la complessità di questi dati in contenitori capienti e flessibili. Negli ultimi anni si è affermato il concetto di Data Lake (in alternativa ai tradizionali Data Warehouse), nei quali i dati arrivano copiosi senza che sia necessario strutturarli, come accade invece per i tradizionali Database che richiedono uno schema preciso per accogliere le informazioni (‘Schema in Write’). Nei Data Lake viceversa i dati adottano uno schema solo quando vengono letti (‘Schema on Read’), lasciando piena libertà agli algoritmi di utilizzare solo una porzione della enorme massa di dati disponibile. Così, per esempio, accade per Amazon che fa leva sui dati di acquisto dei propri clienti per innescare il suo algoritmo di raccomandazione. Questo sistema ha avuto talmente tanto successo che Amazon molti anni fa ha deciso di rivendere il proprio sistema Cloud (Amazon Web Services) anche a terze parti, generando profitti anche molto superiori alle attività legate all’e-commerce».
Dalle Analytics al riconoscimento facciale e dall’interazione vocale tra uomo e macchina al dynamic pricing, quale sarà secondo lei la prossima tendenza da seguire nelle applicazioni dei sistemi di AI al mondo del marketing?
«Sono intrigato da cosa potrà accadere in un futuro non credo così lontano nel quale gli acquisti saranno intermediati da qualche sorta di assistente intelligente, ma virtuale, che opera per conto dell’acquirente. Siamo tutti sempre più intermediati da qualche tipo di software. Cosa potrà essere una campagna di marketing i cui target saranno delle macchine? Macchine che devono persuadere macchine? In finanza già accade nelle transazioni ad alta frequenza. Sono macchine che competono con altre macchine. È vero che sono programmate dall’uomo, ma il limite della loro dipendenza dall’uomo appare sempre più sfumato».
Clicca qui per leggere l’intervista integrale ad Alessandro Chessa
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