Tutti, o quasi, conosciamo la regola mnemonica per il gioco del Poker per ricordare il valore dei semi delle carte.
È la famosa “Come Quando Fuori Piove” dove le iniziali delle quattro parole “C – Q – F – P” ci aiutano a ricordare la gerarchia del valore dei singoli semi “Cuori Quadri Fiori Picche”.
Ma anche quando parliamo di Intelligenza Artificiale questa tecnica mnemonica può tornarci utile per comprendere, in particolare, a cosa stare attenti quando decidiamo di adoperare l’I.A. in azienda, soprattutto nella forma più comunemente utilizzata dalle imprese, ossia quella della machine learning.
A spiegarci in che maniera il “Come Quando Fuori Piove” possa tornarci utile prima di investire i nostri budget in sistemi di Intelligenza Artificiale è Marina Geymonat, una grande esperta del mondo aziendale (infatti è Responsabile Piattaforme di Intelligenza Artificiale per TIM) che, insieme al giornalista di Radio IT Igor Principe, ci guiderà in questo interessantissimo 11° episodio del podcast “Alla scoperta dell’Intelligenza Artificiale”, ideato e promosso dall’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale (AIxIA) e Radio IT (il primo podcast network italiano sull’information technology).
Scopriremo allora che il Come/Cuore serve per comprendere che quando un’impresa decide di investire in sistemi di Intelligenza Artificiale bisogna tenere lo sviluppo di queste tecnologie il più possibile vicino al cuore dell’azienda. Perché solo chi lavora dentro le aziende può “guidare” gli esperti tecnologi e informatici, reclutati in università o centri di ricerca esterni, verso la creazione di un sistema di I.A. che risolva davvero i problemi posti in essere dall’impresa. Le intelligenze artificiali che funzionano meglio sono proprio quelle sviluppate ad hoc o quantomeno personalizzate all’interno delle società che poi li andranno ad utilizzare.
Il mezzo migliore per permettere che la nuova tecnologia di I.A. sia sviluppata vicino al cuore dell’azienda è la formazione del personale interno; la formazione non deve essere iper-specialistica, ma preparatoria, e si può attuare attraverso un piccolo master, nell’ordine della decina di ore; il personale così formato comprenderà passo passo e “parteciperà” allo sviluppo e all’applicazione di questa nuova tecnologia.
Il Quando/Quadri rappresenta invece i tempi e i soldi che l’azienda decide di investire in tecnologie di I.A.. Il problema principale quando un’azienda decide di investire negli algoritmi dell’Intelligenza artificiale è che ha fretta di vedere i risultati “mirabolanti” di cui tanto si sente parlare in giro; ed allora succede che dopo la creazione e lo sviluppo del sistema di I.A. personalizzato (che, come abbiamo detto, nel campo aziendale sono soprattutto sistemi di machine learning) il management abbia fretta di risultati e spesso decida di abbandonare la nuova tecnologia, prima che le sia stato permesso di apprendere ed elaborare i dati raccolti nel mondo reale. La fase più importante per gli algoritmi di I.A., usciti dal laboratorio e messi al lavoro nella vita vera, sul campo, è proprio questa fase di “addestramento”, perché più dati l’I.A. raccoglie, più evolve e più precise e performati saranno i suoi risultati.
C’è poi il Fuori/Fiori, due parole perfette secondo Marina Geymonat per spiegare, attraverso l’esempio di un “fiore trilobato” (con tre lobi/petali), quali sono gli attori necessari di cui bisogna tener conto quanto si decide di sviluppare ed adottare in azienda delle nuove tecnologie di I.A..
Il primo lobo del Fiore sono gli utilizzatori finali, che quelle tecnologie e quegli algoritmi dovranno poi utilizzare. L’errore più comune delle aziende è quello di far calare dall’alto le nuove tecnologie di I.A. che spesso dopo tanto tempo e denaro spesi per il loro sviluppo finiscono per non essere adoperate sul campo, diventando degli investimenti fallimentari. Far partecipare “gli utilizzatori finali” ai vari processi di trasformazione tecnologica, anche attraverso una formazione propedeutica, è la migliore assicurazione che poi quelle stesse tecnologie vengano effettivamente utilizzate.
Il secondo lobo del Fiore sono gli esperti di I.A., interni ed esterni all’azienda, che si sono reclutati per sviluppare la nuova tecnologia, far dialogare i vari esperti tra loro, con il management dell’azienda e con gli utilizzatori finali; esso permetterà di sviluppare, testare e far funzionare al meglio le nuove tecnologie che si andranno ad adottare.
Terzo ed ultimo lobo del Fiore è rappresentato da tutto il comparto aziendale dell’information technology: sembra paradossale, parlando di soluzioni informatiche, ma spesso gli esperti di I.A. e gli esperti di I.T. già presenti in azienda non dialogano tra loro, decretando il fallimento della nuova tecnologia che si va sviluppando. Questo succede perché le tecnologie dell’intelligenza artificiale sono ritenute cosi innovative da venire isolate, o da isolarsi, dai settori dell’I.T., che invece sono non solo fondamentali al loro sviluppo, ma saranno anche i principali fruitori dei risultati e delle soluzioni di I.A. che si adotteranno in azienda.
Infine, l’ultimo seme, il Piove/Picche, è perfetto per spiegare tutto quello che non bisogna fare quando si decide di sviluppare ed adottare in azienda una nuova tecnologia di Intelligenza Artificiale. Secondo Marina Geymonat innanzitutto bisogna non rimanere ancorati alle abitudini ad al modo di lavorare del passato, bisogna passare da una modalità lavorativa per requisiti ad una modalità per dati ed obiettivi, poi bisognerebbe abbandonare le modalità di lavoro a “silos”, a compartimenti stagni, che nelle aziende del passato era un metodo vantaggioso che funzionava; nelle aziende moderne, ancor di più se decidono di adottare tecnologie dell’I.A., avere un vocabolario comune e far lavorare i vari comparti in modalità end-to-end è fondamentale.
Il lavoro nelle aziende deve svilupparsi in ampiezza, coinvolgendo tutti quei settori che, a priori, sembrano avere poco o nulla a che fare con l’adozione di una nuova tecnologia di I.A., perché per addestrare al meglio le intelligenze di silicio prima bisogna formare, far dialogare ed interagire le intelligenze degli esseri umani che lavorano fra loro e che lavoreranno con le nuove tecnologie dell’Intelligenza Artificiale.
Se volete scoprire come utilizzare al meglio la tecnica mnemonica del “Come Quando Fuori Piove” per capire quali sono i passi fondamentali da intraprendere in azienda prima, dopo e durante l’acquisizione di nuove tecnologie dell’I.A., non vi resta che infilare le cuffie ed ascoltarvi questo interessatissimo 11° episodio del podcast di “Alla scoperta dell’Intelligenza Artificiale”, che ci propone una vera roadmap per orientarci in questi nuovi e spettacolari territori.
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