Sembra essere molto diffuso, almeno leggendo riviste e social media, un atteggiamento del tipo: “per rimanere sul mercato bisogna fare qualcosa di intelligenza artificiale”. Di per sé, credo che sia un’affermazione sostanzialmente vera, ma fuorviante se la si prende come atteggiamento concreto, col suo quasi inevitabile corollario: “qualsiasi cosa, purché sia IA”.

Il punto, infatti, non è utilizzare l’IA, ma avere un atteggiamento di ricerca, riconoscimento e risoluzione dei problemi, o, in altri termini, diventare sempre di più delle “learning organization”. È solo a questo punto che molto probabilmente scopriremo che non l’IA, ma quel particolare tipo di IA, corredata di tutto quello che deve stare attorno, come una seria raccolta e gestione dei dati, ci può aiutare.

Un progetto ambizioso e le sue problematiche

Qualche settimana fa, mi sono iscritto come volontario ad un progetto molto ambizioso del genere “AI for good”, con l’aggiunta pure di “salsa blockchain”, altro argomento di cui si parla e si straparla e che considero pure molto interessante, ma di cui continuo a far fatica a trovare casi d’uso convincenti: l’idea è (o forse, era) di utilizzare blockchain e machine learning per aiutare i coltivatori di caffè dell’Etiopia.

Il mio obiettivo personale, oltre che magari dare un contributo nella lotta alla povertà, era appunto di trovare un’applicazione convincente e di fare un po’ di esperienza su tecnologie interessanti, ma che frequento meno di altre. Purtroppo, la strada si è subito rivelata “in salita”: di idee non ce n’erano molte, ma in compenso erano molto ben confuse. Non dati, non conoscenza della filiera, non casi d’uso ben definiti, ma solo, appunto, un generico usiamo ML per prevedere i prezzi, CV per valutare la qualità del prodotto e BC per tracciare la filiera, “dal produttore al consumatore”, ovviamente. Mi sbaglierò, ma mi pare che il progetto stia morendo senza neanche bisogno che qualcuno intervenga per chiuderlo, ed è un vero peccato, perché invece, affrontato in un altro modo, senza anteporre le tecnologie al problema, credo che avrebbe potuto essere molto più interessante ed anche di successo.

L’importanza di un framework concettuale nell’uso dell’IA

Qualche tempo fa, ho frequentato un corso on-line promosso dal solito mitico Andrew Ng, dal titolo, appunto, “AI for Good” in cui è stato presentato, con dovizia di particolari e di esperienze concrete, un framework concettuale per affrontare progetti di questo tipo, in larga parte utilizzabile anche per qualsiasi altro progetto di innovazione tecnologica: nulla di quanto descritto nel corso è stato utilizzato nel progetto di cui sopra, mentre si sarebbe senz’altro potuto farlo. Se lo si fosse fatto, la cosa più probabile è che il progetto avrebbe cambiato completamente faccia e, forse, avrebbe anche avuto successo, magari anche con le stesse tecnologie.

Unici, parziali, ma per me importanti, passi avanti: aver imparato un po’ di più di Blockchain di quanto non sapessi prima ed aver visto in pratica, sia pure in negativo, l’importanza del framework concettuale proposto da Andrew e dal teacher (ora non ne ricordo il nome).

Prossimi sviluppi

Vorrei parlarvi ora di come tutto questo si collega alle nostre proposte di innovazione per aziende, come ADR-Flow, i “pilastri” ICT/AI che abbiamo individuato per l’industria manifatturiera (e non solo) o al progetto “ICT/AI Kenya” che stiamo costruendo … Niente paura: tutto questo ci sarà prossimamente su questo stesso blog.

Keep learning (voi e le vostre organizzazioni)!