App e chatbot, fatti semplici: intervista a Jeff Hollan di Snowflake

SAN FRANCISCO – I dati da soli servono a poco: serve renderli operativi, trasformarli in app, chatbot AI. Ma per farlo servono tempo e conoscenze, soprattutto perché è fondamentale farlo in maniera sicura e rispettosa della governance. Ma deve davvero essere così? Al Data Cloud Summit 24 abbiamo intervistato Jeff Hollan, Head of Product per la piattaforma di sviluppo e le applicazioni di Snowflake, che ci ha spiegato che non solo sviluppare in maniera sicura AI e app può essere facile: si può farlo in cinque minuti. Non è un modo di dire, lo stesso Hollan lo ha fatto.

Snowflake rende l’AI e le app semplici, intervista a Jeff Hollan

Mentre stringiamo la mano a Jeff Hollan, il manager ci spiega di non essere abituato a stare in giacca e cravatta, ma che ha dovuto vestirsi elegante perché deve registrare un video per il marketing di Snowflake. “L’anno scorso il nostro CEO mi aveva detto che se avessi saputo programmare un’app AI in meno di cinque minuti, mi avrebbe offerto una cena a base di carne al Data Cloud Summit. Oggi devo registrare il video in cui mi godo la mia bistecca“.

Hollan ci spiega che non è un qualche mago dello sviluppo informatico, non programma per lavoro. Invece, guida i team che si occupano di fornire agli sviluppatori gli strumenti per scrivere codice ed eseguirlo in modo efficiente sulla piattaforma Snowflake. “Ci concentriamo su tutto, dallo sviluppo di codice per applicazioni AI a normali applicazioni“, spiega. E la sua dimostrazione serviva propria a dimostrare ai clienti che chiunque può sfruttare gli strumenti di Snowflake per ottenere applicazioni e strumenti utili a sfruttare appieno i dati, in pochissimo tempo.

Il tutto nel cloud dove i dati si trovano. Senza quindi correre rischi di sicurezza o portando le informazioni aziendali fuori dalla governance dell’impresa stessa.

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Snowpark e Pandas: portare il codice ai dati

Due delle novità più attese annunciate al Summit rientrano proprio nell’ottica di rendere più semplice e accessibile agli sviluppatori creare app e chatbot. “Snowpark Containers diventa generalmente disponibile”, rivela Hollan con entusiasmo. “E poi c’è questa funzionalità che permette di portare Pandas, una libreria molto popolare nel data science e nello sviluppo, e darle dei superpoteri collegandola a Snowflake”.

L’idea alla base di Snowpark è, ancora, di “portare le applicazioni ai dati, piuttosto che il contrario”, spiega Hollan. “Con i volumi di dati di cui stiamo parlando, soprattutto con l’avvento dell’AI, il modello in cui l’applicazione sta da una parte, i dati dall’altra e si limitano a trasferire dati avanti e indietro inizia a vacillare”. Snowpark Containers permette invece di “portare qualsiasi tipo di applicazione ai dati”, rendendolo semplice sia per data scientist che per sviluppatori esperti.

Semplificare l’AI per le aziende

“Portare le applicazioni e l’AI dove sono i dati ha un senso sia dal punto di vista della sicurezza che da quello delle performance” ci spiega Hollan. Soprattutto considerando le quantità enormi di dati che le aziende hanno a disposizione e le possibilità dell’AI: portare le applicazioni nel data cloud di Snowflake ha molto senso.

Il vantaggio in termini di sicurezza è facile da capire. Se i dati restano nel cloud a loro dedicato, non ci sono rischi dovuti a trasferimenti. Inoltre, valgono le stesse regole di governance: qualcosa di fondamentale soprattutto per alcuni settori, come il finanziario o il sanitario, con cui Snowflake lavora molto.

Ma c’è la questione semplicità, che ci sembra altrettanto importante. “Ci preoccupiamo noi della scalabilità della scalabilità, ci preoccupiamo noi della sicurezza, ci preoccupiamo noi dell’infrastruttura. Tu ci dai solo il tuo codice e noi lo eseguiremo“ spiega Hollan.

Questione di tempo

Quando chiediamo a Hollan di quantificare i vantaggi in termini di tempo risparmiato, ci spiega di non avere dati precisi. Ma ha molti aneddoti. Per esempio, ci parla di un’azienda che si è rivolta a uno dei principali cloud provider per creare un agente di vendita AI, e dopo due settimane improduttive ha chiesto una mano a Snowflake. Il risultato: “ci hanno detto: ci è voluto un giorno su Snowpark Containers e siamo stati in grado di far funzionare tutto“.

Ma non è l’unico esempio. “C’era una soluzione che volevo costruire portando un modello di machine learning su alcuni file video. […] Abbiamo moltissimi video YouTube sul canale di Snowflake con un sacco di contenuti davvero ottimi , ma è difficile scoprirli” ci spiega Hollan. “Stavo viaggiando verso casa dei miei genitori, perché era un weekend di vacanza, e prima che la giornata finisse, sono stato in grado di ottenere i miei dati da YouTube, eseguendoli in una GPU all’interno di Snowflake su Snowpark Containers. E poi li ho incapsulati con un chatbot personalizzato, in tre o quattro ore”.

Evitare le allucinazioni dell’AI

Durante la nostra chiacchierata all’evento Snowflake, Jeff Hollan ci spiega però che l’azienda sa bene che l’accuratezza è uno dei problemi principali che le aziende affrontano quando hanno a che fare con l’AI. “Prima che vadano a usare l’AI, [le aziende] devono essere in grado di capire chiaramente come assicurarsi di potersi fidare dei dati che usano con l’AI e delle risposte che ottengono”, osserva Hollan. Ma ci spiega anche che non è realistico per tutte le organizzazioni “assumere talenti di prim’ordine che abbiano le competenze per sviluppare tutte queste cose all’avanguardia”.

Perciò Snowflake si sta concentrando sul “rendere l’AI facile, efficiente e sicura” per i suoi clienti, aiutandoli a “rispondere a queste domande molto difficili”. Hollan anticipa che durante il Summit si parlerà di “come fare in modo che l’AI non abbia allucinazioni e di come ci si possa fidare dell’AI”.

L’impatto dell’AI sulle aziende e su Snowflake

Se la semplicità di utilizzo da parte dei clienti fa la differenza per i clienti Snowflake, ci siamo chiesti se la continua discussione circa l’AI degli ultimi anni stia avendo un impatto dirompente sulle aziende. “Le organizzazioni si rendono conto dello sconvolgimento che l’AI porterà, è un cambiamento di paradigma grande quanto l’avvento del mobile o di internet“, afferma Hollan. Questo genera “un’immensa pressione da tutte le direzioni” sulle aziende per capire “cosa faranno per assicurarsi di poter far parte di questo cambiamento e non esserne travolte“.

Di conseguenza, molti clienti si rivolgono a Snowflake per capire “come iniziare a sfruttare questo mondo dell’AI senza scendere a compromessi“ sulla sicurezza e la governance dei dati. Hollan passa molto del suo tempo “a parlare con i clienti, aiutandoli a capire come possono farlo”.

Allo stesso tempo, l’interesse per l’AI sta anche semplificando il modo in cui Snowflake si rivolge ai decision maker, anche se l’azienda sta continuando a crescere a un gran ritmo da prima del ‘boom dell’AI generativa’. “Ci sono alcune aree interessanti”, nota Hollan, come la condivisione dei dati, che permette alle aziende di “espandere la superficie dei dati” e “unire i dati” per ottenere maggior valore dall’AI. “L’AI è stata una nuova leva per aiutare a raccontare alcune di queste storie”.

Jeff Hollan e l’ispirazione dai partner Snowflake

Una volta entrati nell’ecosistema di Snowflake, partner e clienti producono app e chatbot AI di ogni tipo, che possono anche vendere ad altre aziende interessate a usarle. Hollan si occupa anche dell’ecosistema di partner di Snowflake che “costruiscono grandi app e AI ogni giorno”. Alcune delle quali lo infondono di entusiasmo. Cita l’esempio di Landing AI, che ha costruito “un’app in Snowflake che stanno distribuendo attraverso lo Snowflake Marketplace chiamata Landing Lens“. L’app permette di caricare immagini, addestrarvi sopra un modello custom di machine learning e usarlo per classificare nuove immagini, il tutto “interamente nel tuo account Snowflake”.

“Questo per me, due settimane fa, è stato tipo ‘oh, è così figo'”, racconta Hollan. “Non vedevo l’ora di dirlo a un sacco di persone, tipo ‘questa app è troppo forte, ed è fantastico che giri interamente nel mio account Snowflake‘”.

Piattaforma unificata e semplificata

Quando gli chiediamo di riassumere in una sola frase quale valore aggiunto porta Snowflake ai propri clienti, Jeff Hollan lo fa in tre parole: “piattaforma unificata e semplificata“. Se è vero che alcune delle soluzioni di Snowflake sarebbero possibili anche su altre piattaforme, la sfida è capire “quali di questi 150 mattoncini Lego mi servono per costruire la cosa che voglio fare? E poi come faccio a farli parlare tra loro?”. Snowflake invece vuole assicurarsi che “questa nuova funzionalità AI, per esempio, funzioni automaticamente e senza soluzione di continuità con tutte le altre soluzioni in Snowflake, perché non vogliamo lasciare ai nostri clienti il compito di capire come metterle insieme“.

Questo richiede “uno sforzo onestamente spesso frustrante” da parte di Snowflake, ammette Hollan, “ma è così fondamentale per essere di valore per i nostri utenti“.

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