[Intervista] L'esperto in AI: "Il mondo cambia velocemente, ecco chi saranno gli analfabeti del XXI secolo"

Stefano Gatti, Head of Data & Analytics in Nexi e coautore con Alessandro Giaume di "AI Expert, Architetti del futuro" ha spiegato a Tiscali News in che modo le nuove tecnologie stanno cambiando i processi aziendali e perché per gli uomini diventerà una necessità saper "imparare, disimparare e reimparare" così come oggi lo è saper "leggere e scrivere"

Stefano Gatti parla a Tiscali di Innovazione e AI

Stefano Gatti non si limita a parlare di innovazione. È riuscito a portarla, concretamente, all’interno di grandi realtà aziendali, efficientando la gestione dei big data. Merito, senza dubbio, della tecnologia; ma anche della capacità di tenere le fila di team di data experts, scientists interni e della volontà di puntare al paradigma dell’Open Innovation con investimenti strategici in start-up e aziende innovative.

Sino a pochi decenni fa parlare di Algorithm Economy e Artificial Intelligence proiettava la mente in universi extraterrestri. Oggi, la Data Strategy e tutto quanto legato all’AI sono tra le aree di investimento prioritarie di molte imprese italiane: quali sono gli ambiti in cui la rivoluzione tecnologica sta dando buoni risultati e quali gli ambiti ancora da esplorare?

"La storia, o meglio il romanzo, dell’intelligenza artificiale ha avuto, dalla metà degli anni ’50, primavere e inverni che si sono alternati in maniera abbastanza regolare. Ora, dagli inizi degli anni 2000, convergono tre trend tecnologici importanti e correlati: l’aumento esponenziale della generazione dei dati, l’aumento della capacità di memorizzazione e nuove e più efficaci metodologie elaborative. Questi tre fattori sembrano aver allungato la durata e le aspettative della primavera in corso. Sicuramente si sono fatti grandissimi passi avanti nella risoluzione di problemi specifici e complessi (narrow artificial intelligence) quali la visione artificiale, le capacità linguistiche (es: traduzione, comprensione e capacità conversazionale) e le applicazioni di robotica in ambito industriale. In estrema sintesi l’intelligenza artificiale ha consentito di ottimizzare e alcune volte superare capacità umane che fino a qualche anno fa sembravano inavvicinabili. Dove siamo ancora lontani da avere risultati significativi sono quelle attività dove la creatività è un fattore importante e dove la sintesi e l’unione di più competenze (es: ragionamento, empatia relazionale, sistemi decisionali in ambienti molto complessi e alta imprevedibilità) sono e saranno per ancora molto tempo ad appannaggio di noi umani."

Nel vademecum, edito da Franco Angeli, di cui sei autore insieme a Giaume, si parla molto di formazione. Per un data scientist è fondamentale essere inserito all’interno di team la cui formazione sia costante, continua. Le realtà italiane più innovative come si organizzano in tal senso?

"In un mondo, quello dei dati e delle relative tecnologie, ad altissima dinamicità la formazione continua è un aspetto fondamentale. La caratteristica fondamentale delle figure professionali legate ai dati, che ho incontrato nelle diverse realtà aziendali in cui ho lavorato negli ultimi 20 anni, siano essi data analyst, data engineer o data scientist è la curiosità di esplorare nuove tecnologie e nuovi domini dove gradualmente i dati acquisiscono via via più rilevanza come per esempio quello della Credit Information, del Digital Marketing e dei sistemi di pagamento digitali. Creare data community, cioè spazi fisici e virtuali dove questi knowledge workers si possano incontrare al di là dei loro posizionamenti negli organigrammi aziendali e dei progetti che stanno realizzando, ritengo essere uno degli investimenti che una azienda che guarda al futuro deve sicuramente fare. Questo perché, come ha detto in maniera efficace, il futurologo Alvin Toffler, gli analfabeti del XXI secolo non saranno quelli che non sanno leggere e scrivere, ma quelli che non saranno in grado di imparare, disimparare e reimparare. E questo ciclo nel mondo dei dati si accorcia sempre più."

Sempre a proposito di team. Il gioco di squadra è fondamentale anche fra sviluppatori. Fondamentale è anche il ruolo di chi debba tenere le fila del team: un esperto di alto livello che abbia sia le conoscenze tecnologiche sia la capacità di motivare il gruppo per raggiungere gli obiettivi. Tu, Stefano, hai ricoperto questo tipo di ruolo precorrendo i tempi.

"Sicuramente guidare team che lavorano sui dati in questo momento storico è un onore ma anche un onere perché essendo all’interno di un mondo in continua trasformazione bisogna saper adattare e mixare diversi   stili di leadership. Oggi nei team dati, ancora più che in altri ambiti IT, convivono figure molto giovani (millenials), dal grande potenziale e dalla capacità e velocità di apprendimento uniche, con figure che hanno lavorato su tecnologie e in modalità diverse da quelle oggi più trendy ma comunque, ancora per molto tempo, presenti e rilevanti nelle più importanti aziende italiane e mondiali. In aggiunta i “diversamente giovani” portano con sé la conoscenza della semantica e della storia del dato in azienda, componente fondamentale anche per estrarne valore con tecniche di machine learning e intelligenza artificiale. Inoltre, come abbiamo evidenziato nel libro, per ottenere risultati in maniera efficiente occorre avere all’interno dei team competenze diverse (business data analyst, data engineer, data scientist, legal & security data expert ecc.). Saper creare e orchestrare team ad alta diversità è una delle sfide che più mi affascinano al pari di lavorare su tecnologie in continua evoluzione che stanno segnando la storia dell’informatica e che stanno cambiando il modo in cui lavoriamo in azienda e viviamo anche il nostro tempo libero."