Denodo e la sua Data Arena: i dati, fra AI e sostenibilità

La trasformazione digitale sta rivoluzionando il modo in cui le aziende lavorano – a 360 gradi. Infatti, i dati abilitano all’uso dell’intelligenza artificiale, permettono di tenere traccia anche dei risultati ESG, oltre a quelli del core business. Per questo motivo, Denodo ha tenuto a Milano una Data Arena in cui ha discusso di dati fra AI, sostenibilità (anche per il rapporto con i dipendenti). Parlando sia con il mondo accademico che con quello del lavoro.

Andrea Zinno, Data Evangelist di Denodo, ha infatti moderato una tavola rotonda con Daniele Bobba, Senior Partner di Deloitte Consulting, Big Data & IDO Leader; Raniero Romagnoli, Chief Technology Officer di Almawave; Riccardo Torlone, Docente Universitario dell’Università degli Studi Roma Tre; Silvana Castano, Professor of Computer Science dell’Università degli Studi di Milano; Gabriele Obino, Regional Vice President & General Manager Sud Europa e Medio Oriente di Denodo.

Denodo Data Arena: i dati fra AI, sostenibilità e il mondo Energy & Utilities

I dati sono al centro della discussione per le aziende di ogni astrazione. Business Data-Driven, obiettivo Data Democratization: sono tutte parole chiave che le organizzazioni discutono ormai da tempo, specie in realtà come i Data Arena organizzati da Denodo. Zinno ha quindi voluto iniziare la discussione della Data Arena di Denodo partendo dall’anima accademica di questa “arena di discussione”, chiedendo alla professoressa Castano della Statale di Milano come l’università discuta di dati.

“Nel dipartimento di Informatica della Statale che dirigo i dati sono al centro del percorso formativo dei nostri quattro corsi triennali e due magistrali. Ma da tre anni a questa parte abbiamo arricchito con corsi specifici come Data Science for Economics e Artificial Intelligence. Il tema dei dati da sempre è al centro del percorso formativo informatico, perché da sempre fondamentale per chiunque lavori in questo campo. E aziende e organizzazioni ci chiedono sempre più corsi di gestione del dato: servono professionisti capaci di gestirli in tantissime realtà diverse”.

Gabriele Obino di Denodo riprende subito questo punto: “I dati ci sono da sempre, da quando nasce l’informatica: parliamo sempre di come gestire da un lato i processi e dall’altro i dati. Ma l’evoluzione continua a chiedere ulteriori capacità. Questo perché il problema continua ad aumentare: come l’entropia dell’universo, il dato continua a crescere sempre. Siamo sommersi di dati: noi di Denodo possiamo dare un’elevata capacità di analisi, dando valore al dato in maniera consapevole”.

Sfruttare il dato: il ruolo dell’intelligenza artificiale

Raniero Romagnoli, lavorando per Almawave, ha la possibilità di mettere a frutto i dati tramite l’intelligenza artificiale. Uno degli strumenti che inizia a interessare un numero crescente di aziende – anche solo per il successo di soluzioni come ChatGPT. Tuttavia, insieme all’interesse, c’è spesso anche diffidenza per l’AI.

Ma Romagnoli spiega che : “Il GDPR dà dei confini che per addestrare gli algoritmi ci chiedono un’attenzione ulteriore. Ma procedere con cautela rende anche felici i nostri colleghi della cybersecurity. Senza limitare lo sviluppo dell’AI: ci sono diverse strutture algoritmiche che ci supportano nell’addestrare l’intelligenza artificiale, pur tutelando la privacy del dato. Attenzioni che variano a seconda che si utilizzano dati di prima parte dei clienti oppure di terze parti. Ma non si tratta di tutelare solo la privacy. C’è, per esempio, il tema della spiegabilità della decisione, per assicurarsi che non ci siano bias nelle scelte dell’AI. E noi abbiamo anche strumenti per capire persino da quale banche dati arrivi l’input – il controllo dei dati è fondamentale per l’AI”.

Prova NordVPN – 56% di sconto sul piano annuale + 3 mesi gratis. Miglior servizio VPN in Italia.

Denodo Data Arena: le aziende sono affamate di dati

Zinno chiede poi a Daniele Bobba una domanda fondamentale, sfruttando il suo punto di vista da Deloitte. Le aziende, di ogni settore, sono pronte a sfruttare appieno i dati anche in ambiti come quelli dell’intelligenza artificiale?

Bobba risponde sicuro: “Sì, le aziende sono pronte a sfruttare appieno i dati: le aziende sono affamate di dati. E sono lieto che le università siano pronte come dice Silvana [Castano, ndr], perché abbiamo bisogno di professionisti preparati. In alcuni settori questa spinta arriva da un’esigenza normativa (per esempio dal settore finanziario), ma in tutta l’economia le aziende sono pronte. Le aziende sono anche pronte a usare le intelligenze artificiali – alcune lo fanno da tempo. Altre sono ancora in fase di scoperta: hanno l’interesse, ma non ci sono ancora i ritorni economici. Come Italia soffriamo il problema di non avere grandi aziende tecnologiche: ma molte startup di AI sono italiane“.

Riccardo Torlone dell’Università di Roma Tre spiega che l’università da tempo lavora con il mondo delle aziende per fornire professionisti capaci. “Bisogna sfatare un mito: l’università da anni non è arroccata sul teorico, ma dà grande attenzione a quello che succede nelle imprese e nei mercati. Naturalmente, serve fare i corsi di base per insegnare il problem solving e le dinamiche, ma nelle lauree magistrali introduciamo sempre nuovi corsi per venire incontro anche alle esigenze delle imprese. Didattica, ricerca e trasferimento delle conoscenze all’economia: sono queste le tre missioni delle università“.

Torlone sottolinea che “Alla fine dei miei corsi cerco di invitare ex studenti che lavorano in aziende del settore, per aiutare gli studenti a fare il salto verso il mondo del lavoro. Inoltre, spesso organizziamo eventi multidisciplinari (giurisprudenza, economia e non solo) in cui invitiamo anche le aziende. Ma devo dirlo: le aziende ci chiedono sempre e solo recruiting, ma il nostro valor aggiunto sta anche nella ricerca e nel fare progetti assieme“.

Denodo Data Arena, un sguardo a presente e futuro dell’intelligenza artificiale

Nel discutere dell’importanza dell’intelligenza artificiale, Zinno spiega che: “Noi arriviamo da una cultura mediatica che, per sua natura, tende a esasperare i conflitti: da Skynet di Terminator ai robot umanoidi. Ma non è quello che l’AI è sul piano economico.” Chiede quindi al panel cosa ne pensa degli sviluppi più recenti in ambito AI.

Castano pensa che la reazione del pubblico e degli esperti non è solo spaventata. “Io penso ci sia anche della grande curiosità. Io mi occupo anche di giustizia digitale: in questo ambito c’è un mix di timore ed entusiasmo. Per esempio, di recente hanno utilizzato ChatGPT per estrarre la massima di una sentenza, con buoni risultati. Anche se per apprezzarne i limiti serve essere esperti del settore. Ora ci si chiede: sostituirà i giudici? È lecito che lo faccia? In Francia, per esempio, lo hanno già vietato. In questo momento siamo in una fase di molto interesse e curiosità. I timori devono farci riflettere, per arrivare a un uso consapevole del mezzo. Anche perché semplifica l’accesso a strumenti digitali, utilizzando il linguaggio umano”.

Da quello che emerge dal panel, il timore della sostituzione sul lavoro non c’è fra gli esperti. Piuttosto si parla di sperimentazione e collaborazione: l’AI non farà le diagnosi al posto del medico, ma fornirà più dati e permetterà di raggiungere risultati migliori.

Non chiamatela ‘intelligenza’

Da esperto di AI, Romagnoli pensa che: “Forse l’errore sta nel chiamarla ‘intelligenza’, che la rende troppo umana. Fa alcune cose davvero complesse in maniera brillante, ma prende anche cantonate importanti. Il tema vero è quello dell’AI Complete – la paura è: diventerà mai un’intelligenza artificiale generale? Che non si limiterà a svolgere compiti specifici, ma ragionerà come un individuo. Al momento ci stiamo ponendo domande per il futuro, per capire se un domani ci saranno problemi. Però mi sento di dire che il rischio ‘Skynet’ è solo una questione giornalistica”.

Per Bobba di Deloitte, la questione del timore dell’AI è forse mal posta. “Io non penso ci sia paura, c’è rifiuto. Le persone non vogliono il cambiamento, lo temono. Proporre di bloccarlo (come hanno fatto Elon Musk e altri magnati di recente) ha poco senso: arriverà, che lo vogliamo o meno. Le aziende stanno già pensando a come sfruttarlo in ambito commerciale. Sempre per semplificare il lavoro e ridurre i problemi, sfruttando la potenza del dato senza sostituirsi ai professionisti”.

L’AI sostituirà il lavoro di studenti e professionisti?

Parlando di sostituzione dell’attività umana, da professore Torlone scherza dicendo: “Il problema che ci proponiamo noi docenti è: possono utilizzarlo gli studenti nell’esercitazione? Io ho deciso di farlo utilizzare nelle esercitazioni, avvisando però che non ci sarà all’esame. Ma al di là di questo, dobbiamo porci domande importanti. Per lo sviluppo software, l’AI offre degli ottimi semilavorati su cui lavora. È uno strumento che può fare la differenza”.

Obino di Denodo alla Data Arena spiega che il ruolo dei professionisti resterà centrale. Ma avranno un aiuto capace di gestire i dati in frazioni di secondo. “Il manager, il medico, il professionista prenderà sempre la decisione in maniera autonoma sulla propria esperienza. L’intelligenza artificiale permette di analizzare velocemente enormi banche dati, per aiutare a prendere decisioni più circostanziate”.

Romagnoli di Almawave spiega: “Non si può generalizzare. Ci sono alcuni settori in cui l’AI può sostituire i lavoratori: io, per esempio, non penso che fra qualche anno ci saranno degli autisti di taxi. In altri ambiti, senza l’AI non ce la faremmo – come in quello della sintesi proteica. Ma resteranno sempre diversi lavori in cui il decisore sarà sempre umano”.

Denono Data Manager: i dati e l’ESG

Quando Zinno dirige la conversazione del Denodo Data Manager verso il mondo dell’ESG, Obino spiega: “La sostenibilità per le aziende risulta molto importante: non solo quella ecologica, ma anche delle relazioni interne alle aziende. È un tema cross-disciplinare: i dati per l’ESG arrivano da una miriade di sistemi dell’azienda. Mettere insieme i dati significa capire il contesto: dovremmo adottare un approccio top down, invece di partire dalla tecnologia. Dovremmo girare il paradigma”.

Zinno inoltre sottolinea come anche il modo in cui gestiamo i dati diventa importante per l’ESG. Per esempio, in questo momento stiamo ogni volta replicando i dati: questo ha un impatto anche sulle risorse consumate. Utilizzare un servizio come Denodo permette di non duplicare ogni volta i dati.

Romagnoli sottolinea che un AI green è un AI ottimizzato. Pensato per il ruolo che svolge. “Per addestrare GPT-4 sono serviti di milioni di dollari, tantissimi megaWatt sfruttati per lo sviluppo – e quindi CO2 emesse. Serve quindi utilizzare i giusti strumenti per le giuste task, perché non sempre l’AI più potente è quello che serve all’aziende. Ma l’AI potrebbe diventare anche per risparmiare energia: Google risparmia il 40% grazie all’intelligenza artificiale”.

Ma non si tratta solo di ecologia. Castano spiega che: “Noi all’università pubblica abbiamo l’obbligo di presentare il bilancio di genere, documentando le azioni messe in atto per garantire il benessere del luogo di lavoro. Inoltre, l’anno scorso è partito un corso di laurea magistrale sulla sostenibilità – io sono coinvolta per il data management. Permettono di mettere a terra concetti che altrimenti rischierebbero di essere poco chiari”.

Anche Torlone pensa che l’ambiente universitario sia ottimo per sfruttare i dati per l’ESG. “L’università può essere una palestra: gli atenei stanno molto attenti al risparmio energetico, soprattutto perché le università sono grandi e muovono moltissime persone. Stiamo lavorando sulla riduzione degli sprechi e sull’educazione degli utenti. Noi, per esempio, stiamo aiutando la Città Metropolitana di Roma nell’implementazione di sensoristica in tutte le scuole per il risparmio energetico e idrico”.

Democratizzazione del dato

Se l’ESG sta cambiando a livello valoriale come le aziende agiscono nel confronto del sociale, ci sono altri cambiamenti organizzativi importanti dettati dalla centralità del dato. Fra questi, la democratizzazione del dato assume un ruolo centrale, come spiega Bobba di Deloitte. “Ci sono già realtà in cui i dati sono creati per la distribuzione (pubblico, servizi), mentre nelle aziende di prodotto c’è più ‘gelosia’ sul dato. Ma vediamo che le aziende sempre più capiscono che il dato può essere un motore di business. Bisogna però dire che la governance c’è quando c’è la normativa che tutela. Alcune aziende stanno togliendo le figure del CIO, non perché non serva ma perché all’interno dell’azienda si stanno democratizzando i dati”.

I dati per l’Energy & Utilities

A margine di questa interessante discussione sul ruolo dei dati durante il Data Center di Milano, Denodo ha anche presenta un whitepaper con IDC sul ruolo del dato in ambito Energy & Utilities.

Le organizzazioni devono adeguare i loro modelli operativi alla transizione energetica e all’automazione industriale, che richiedono una gestione efficace dei dati in un ambiente in costante evoluzione.
Questo vale soprattutto per il settore dell’Energia e delle Utility, che sta vivendo una profonda trasformazione. Di fronte alla crescente complessità dei sistemi e dei mercati energetici, le aziende devono fare i conti con un aumento esponenziale del volume, della varietà e della velocità dei dati da trattare, salvaguardare, integrare e studiare. Infatti, secondo la IDC European IT and OT Convergence Survey 2022, nei prossimi 12 mesi le aziende del settore prevedono una crescita dei volumi giornalieri di dati operativi generati di quasi il 19%.

Le 3 principali sfide

Dal whitepaper emergono tre principali sfide, che le aziende (soprattutto in questo settore), devono mettere a terra:

• Affrontare l’esplosione dei dati e l’evoluzione delle infrastrutture IT – in particolare, il 36% delle aziende del settore usa il cloud a 360 gradi, con data lake, software SaaS e non solo.
• Creare intelligenza attorno ai dati per massimizzarne il valore – nonostante le carenze di talenti e professionisti per farlo.
• Costruire architetture dati sostenibili – mettendo al centro sia la decarbonizzazione che la ‘digital responsability’.

Andrea Zinno spiega: “Il modo in cui produciamo e consumiamo energia sta cambiando rapidamente e questo influisce su come le aziende del settore Energy & Utility operano e creano valore. Per mantenere qualità del servizio, affidabilità operativa e profittabilità, queste devono poter accedere a processi decisionali rapidi ed efficienti, che siano in grado sfruttare i dati più rilevanti all’interno di un perimetro informativo in continua espansione.

Il Data evangelist sottolinea: “Per ottimizzare la capacità infrastrutturale esistente, per le aziende è quindi necessario liberarsi dalla rete di integrazioni complesse diffuse fino a oggi: per farlo, la chiave è un approccio logico che consenta l’integrazione e l’erogazione dei dati distribuiti attraverso la loro virtualizzazione, connettendo i dati ovunque e ogni volta sia possibile farlo, nonché collezionando e replicando i dati solo dove e quando sia indispensabile. La tecnologia deve allora lavorare nell’ombra, senza mostrarsi: il suo ruolo è semplificare ciò che è complesso, consentendo al Data Consumer di concentrarsi su ciò che deve fare, senza distrazioni e impegnando le risorse strettamente necessarie, evitando gli sprechi”.

Quello che emerge dalla Data Arena di Denodo, è che quello dei dati è un mondo complesso e pieno di spunti, che sta abilitando una serie di novità importante nel business. Trovate ulteriori informazioni sul sito di Denodo.

Data Management at Scale: Best Practices for Enterprise Architecture

• Strengholt, Piethein (Autore)

72,50 EUR

Acquista su Amazon