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Redazione
Abbiamo chiacchierato un po' con Navid Nobani (Senior Data Scientist) di innovazione, Intelligenza Artificiale e Machine Learning. Abbiamo chiesto a Navid come vengono utilizzati oggi questi strumenti all'interno della piattaforma hi | habit-inspiring, come fanno degli algoritmi a mettere al centro le persone e quali sono i timori ma soprattutto le prospettive future per questo settore.
1. In DA sei conosciuto come “il professore”, perciò in quanto professore degli algoritmi ci spieghi (for dummies), come funziona l’intelligenza artificiale e le sue applicazioni principali?
In realtà penso di essere chiamato così per via della somiglianza dei miei occhiali con un certo personaggio di una famosa serie tv ahah 😊
Comunque, l’intelligenza artificiale è un campo multidisciplinare, servono competenze in ambito informatico, psicologico e relative alle neuroscienze cognitive. Tutto questo è funzionale ad uno scopo ben preciso: mimare il cervello umano. Tuttavia, siccome è qualcosa difficile e complessa da realizzare si lavora “limitando” i task, creando per esempio un algoritmo capace di identificare certe forme oppure un altro capace di decidere se una persona è solvibile per un prestito o meno.
2. Molte persone, probabilmente a causa di una comunicazione sbagliata, guardano all’AI come una minaccia o comunque hanno difficoltà ad immaginarsi un futuro in cui AI e automazione si troveranno in qualsiasi campo. Tu che ne pensi?
Sono d’accordo con te sul fatto che probabilmente molte di queste opinioni sono dovute ad un misunderstanding. D’altro canto però, in teoria, è possibile che le tecnologie AI-based rimpiazzeranno la maggior parte dei lavori come li conosciamo oggi. Allo stesso tempo però l’AI potrà creare molti nuovi posti di lavoro e nuovi mestieri, alcuni di questi oggi non esistono. Dobbiamo anche considerare che non sarà una trasformazione immediata e disruptive, queste sono cose che sono successe e che continuano a succedere con tutte le tecnologie, pensiamo ad esempio a come la comunicazione è stata impattata dal digitale facendo perdere terreno alle chiamate o gli SMS.
3. Guardando ad hi | habit-inspiring platform, ci spieghi come l’AI in questo caso riesce a mettere al centro le persone? Facendo dialogare algoritmi e comportamenti?
In habit-inspiring platform usiamo l’intelligenza artificiale in varie forme e a diversi livelli: dalla decisione del corretto momento in cui interagire con l’utente, al tipo di interazione (tips, nudges, etc.) fino alla creazione dei contenuti stessi, consideriamo ad esempio l’efficacia di diverse modalità di scrittura per adattarsi a ciascuna categoria di utenti.
4. Quali sono le prospettive future per hi in termini di AI e Machine Learning? Su cosa stai facendo ricerca?
Attualmente nell’ Advanced Analytics team stiamo lavorando su due principali tematiche. La prima è la ricerca UX, il cui scopo è migliorare la nostra attuale esperienza utente e apportare potenziali miglioramenti basati sulle pratiche SOTA. Per raggiungere questo obiettivo, lavoriamo a stretto contatto con la ricerca cognitiva e il team di prodotto. In merito alle tendenze future, posso menzionare il reinforcement learning che ci permetterà di capire come il contenuto può raggiungere una miglior performance, considerando la complessità dell'interazione con i nostri utenti.
5. Veniamo ora alla tua esperienza in Digital Attitude, come sei arrivato in questa azienda, ci racconti il tuo percorso?
Beh, come ingegnere ho lavorato nel campo manifatturiero, mentre come data scientist, prima di DA, ero immerso nel mondo del mercato del lavoro. Durante il mio dottorato in informatica, ho scoperto che Digital Attitude stava cercando un esperto di AI per implementare la sua piattaforma habit-inpsiring. Dopo aver conosciuto meglio hi e il team che c’è dietro, ho deciso di diventare un membro di questa famiglia.
6.Digital Attitude in una parola o una immagine è…
Un oceano! È dinamico, puoi trovare una infinità di creature ed è davvero powerful!
7. Qual è il tuo rapporto con il mondo dell’innovazione? Quali sono secondo te alcuni possibili trend per il prossimo futuro in tema AI e machine learning?
L'innovazione porta sempre con sé idee nuove per risolvere i problemi che dobbiamo affrontare ogni giorno. Una delle tendenze attuali - che è considerata un argomento caldo negli ultimi 5 anni circa - è il campo dell'IA explainable (XAI). L’XAI cerca di spiegare il funzionamento interno dei modelli black-box (la maggior parte dei metodi di ML) ad una vasta gamma di utenti. Quindi, tornando all'esempio che ho fatto all'inizio, non solo abbiamo un modello che è in grado di identificare le forme, ma abbiamo anche una spiegazione che ci dice perché esattamente quel modello di apprendimento automatico ha deciso di classificare una forma come un rettangolo e non un quadrato.
Grazie a Navid per il tempo che ha deciso di dedicarci per questa intervista.
