Big Data, reti neurali, marketing spinto ma non 'creepy'..di questo e molto altro abbiamo parlato con Sergio.
Oggi parliamo con Sergio Negri, fit incredibile per gli appassionati di Big Data ma non solo. Sergio è un imprenditore digitale di successo, founder di startup e Professore della IE Business School dove tiene corsi di Innovazione Digitale e Business Intelligence per il Marketing.
Ho avuto la fortuna di assistere ad una sua presentazione in ambito Big Data, Machine Learning ed Intelligenza Artificiale al Talent Garden di Torino, dove in poche slide è riuscito a chiarire alcuni concetti importanti e anche a portare alcuni esempi molto interessanti ed inusuali.
Cercherei quindi di ‘approfittare’ di questa occasione e partirei dunque con le domande!
Sergio, grazie per la disponibilità. Partirei dal tuo background: se hai voglia di provare a farci un breve riassunto per capire come sei arrivato al mondo dei dati.
La mia passione per i dati è iniziata a 12 anni, quando piuttosto che un motorino chiesi a mio padre un Commodore64. La naturale conseguenza è stata una doppia laurea in ingegneria elettronica (in Italia) ed informatica (in Spagna). Ho scelto Barcellona come meta per la doppia laurea proprio per il focus dell'ateneo sull'intelligenza artificiale. Ne derivò una tesi sulle reti neurali ed un articolo pubblicato. Parliamo però del 2001: la capacità di calcolo delle macchine non era sufficiente a rispettare le promesse sull'AI. Ora invece è il momento giusto. In ProJacked (www.projacked.com), per esempio, utilizziamo l'AI per predire le possibilità di successo di un progetto.
"Nel 2001 la capacità di calcolo delle macchine non era sufficiente a rispettare le promesse sull'AI. Ora invece è il momento giusto"
Ho letto che sei professore da tanti anni della IE Business School: che corsi tieni e a chi consiglieresti questa scuola?
Tengo i corsi di Digital Innovation e di Data Mining for Business Intelligence. IE Business School è molto focalizzata sull'imprenditorialità, quindi la consiglierei a tutti quanti abbiano velleità in tale senso.
Leggo sul curriculum che sei anche Angel Investor: questo punto mi interessa molto perché immagino tu abbia investito o comunque ricerchi startup, che è il mondo al quale sono interessato anche io. Cosa ci racconti di questo tipo di esperienza e quali sono i consigli che puoi dare a chi fa startup, ad esempio errori comuni in fase iniziale e in fase di pitch agli investitori?
iStarter è l'acceleratore basato a Londra di cui sono partner. Abbiamo una partnership diffusa e riceviamo circa 400 presentazioni di startup all'anno. Di queste una dozzina vengono accelerate. Io ho personalmente investito in 4 startup in questi anni, e sono molto soddisfatto dei risultati. L'errore principale commesso in fase di pitch è considerare l'idea come l'elemento fondamentale. In realtà il discriminante per una startup di successo è il team, che ne garantisce una implementazione di successo. Bisogna quindi, se necessario, rinforzare il team in modo che sia forte e multidisciplinare.
"In realtà il discriminante per una startup di successo è il team, che ne garantisce una implementazione di successo. Bisogna quindi, se necessario, rinforzare il team in modo che sia forte e multidisciplinare"
E invece per la tua esperienza come founder: quali consigli ai giovani che si buttano anima e corpo in un loro progetto sognando di fare impresa?
Cercare di fallire rapidamente e non farsi scoraggiare. Non necessariamene il successo arriverà alla prima startup. Un giovane per definizione ha poco da perdere in quanto a famiglia o lavoro. Il costo di opportunità è anche basso: può quindi buttarsi a capofitto nell'impresa. Però non deve innamorarsi dell'idea ed incaponirsi. È importante fare pivot, o abbandonare, se necessario.
"Però non ci si deve innamorare dell'idea ed incaponirsi. È importante fare pivot, o abbandonare, se necessario"
Adesso finalmente parliamo di dati: da diversi anni ormai sentiamo frasi del tipo ‘I dati sono il petrolio del 21esimo secolo’, oppure ‘Il Data Analyst è la professione piu’ sexy dei prossimi vent’anni’. Sappiamo bene però che i dati, se non utilizzati nella maniera corretta, occupano solo tera..partendo dunque dalle basi qual è la loro importanza oggi e chi volesse approfondire questo argomento da dove può partire?
Per chi deve scegliere l'università consiglio fortemente una laurea in ingegneria informatica. Per chi invece ha già terminato meglio invece buttarsi sugli svariati corsi gratuiti online (es. Khan Academy, i tutorial di Tensorflow...). Fortunatamente non c'è bisogno oggigiorno di un percorso educativo formale in tal senso.
Quali sono i tool/linguaggi che consideri fondamentale conoscere per poter affrontare qualunque tipo di analisi/modello?
Pyton e Tensorflow.
Tutti gli ambiti, tutti i settori e tutte le industrie ormai saranno, anzi sono già, completamente stravolte dall’uso e dalla disponibilità dei dati: chi non si tiene al passo è perduto. Questo fa comunque parte di un processo più ampio di Innovazione Digitale: quali sono i pilastri di questa trasformazione secondo la tua esperienza?
Il discorso è molto ampio. Per restringerlo all'utilizzo dei dati con finalità di marketing, sarà possibile mettere sempre più al centro il cliente, anticipandone le necessità ed i bisogni. La sfida è non diventare troppo "creepy": in questo caso il cliente lo percepisce come una violazione della propria intimità.
Machine learning, deep learning, AI, IoT: l'utilizzo di modelli per analizzare i dati, e in particolare grandi moli di dati, per creare schemi predittivi e non solo. Come prevedi lo sviluppo di queste discipline nel prossimo futuro (1-2 anni) e invece a medio-lungo termine?
A breve termine si utilizzeranno probabilmente in tutti gli ambiti: stiamo vivendo un momento di "moda" e tutti vogliono salire sul carro. Il fatto è che in molti casi si fanno tentativi di applicazione di AI a sproposito. A lungo termine quindi intravedo un utilizzo verticale molto forte in alcuni settori, ed una completa remissione in altri.
Nell'evento di AI hai parlato di un nuovo progetto al quale stavi lavorando, che univa analisi dati e sport, ma ancora non potevi sbottonarti...oggi ce ne puoi invece parlare? Ehm no...ma rimanete sintonizzati ;)
Hai avuto mentori nella tua carriera? E dalla tua esperienza la consideri una figura importante a livello di crescita personale e professionale?
Forse l'unico che posso considerare come un mentore è stato quando lavoravo in consulenza, subito dopo la laurea. Ho trovato una persona che, di poco più senior rispetto a me, mi ha insegnato come muovermi in un ambiente corporate, soprattutto quello consulenziale che è molto delicato dato che si viene dati in pasto ai leoni (i clienti) senza un training appropriato.
Mi è servito per limare un po' quell'arroganza che caratterizza il giovane laureato "che sa tutto". A parte questo piacevole periodo, non mi sono imbattuto in mentor: né formalmente né informalmente tali. Molti ambienti corporate non facilitano la meritocrazia, ed ho visto spesso colleghi competenti non fare carriera, preferiti ad altri il cui unico merito era quello di muoversi politicamente bene in azienda, passando il tempo ad apparire piuttosto che a fare. Ne consegue che in molti casi chi scala la "corporate ladder" non è necessariamente quello che uno considererebbe degno di essere un punto di riferimento.
Darei però un braccio per avere come mentor personaggi del calibro di Elon Musk, che considera le regole aziendali e le gerarchie superflue.
Grazie a Sergio per il tuo tempo e per averci fatto capire un po' di più di questo mondo di cui si parla tanto, ma che pochi realmente conoscono, o ne comprendono a fondo le potenzialità.
Condividete, commentate e fatemi sapere cosa ne pensate!
Stay Tuned
Antonio
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