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Lo stregone dei dati #017
La newsletter dedicata al rapporto tra dati, informazioni e tecnologie trasformative. Per gestire l'azienda come una "data & technology company".
“A volte l’uomo è straordinariamente, appassionatamente innamorato della sofferenza”
Fëdor Michajlovič Dostoevskij
Benvenuto alla newsletter de Lo Stregone dei Dati. Seguimi in questo viaggio alla ricerca del tesoro nascosto della competitività di impresa. Saranno necessari molti incantesimi per superare le prove disseminate lungo il percorso, ma non temere: quelli che sembrano sortilegi in realtà sono il risultato dell’applicazione delle tecnologie digitali all’universo di dati che ci circonda.
Il mondo, in fondo, è un’informazione, e questa è la chiave per viverci e prosperare.
Abbonati, condividi e se vuoi contattami a alessandro.cederle@thedatawarlock.com
Dark tourism
Campi di concentramento; i posti che sono stati teatro di violenti, efferati delitti; i siti di (ex) centrali nucleari teatro di incidenti che hanno messo a rischio la vita su questo pianeta; sono solo alcune tra le mete privilegiate dal cosiddetto “dark tourism”.
Tra le destinazioni predilette in Italia ricordiamo l’Isola del Giglio stracolma di dark tourists impegnati a scattare selfie sullo sfondo del relitto della Costa Concordia; piuttosto che la villetta di Cogne meta di curiosi che nei mesi estivi si avvitano sui cancelli per cogliere qualche macabro dettaglio.
L’orrore, il disastro, la sofferenza, il crimine attraggono, tanto da costituire un segmento del turismo che merita un’offerta e giustifica l’esistenza tour operator specializzati.
Possiamo parlare anche di una “Black AI”, che utilizza algoritmi vari e data science in genere con l’obiettivo di cogliere gli aspetti patologici nei vari ambiti della nostra vita?
Certo c’è un’enorme differenza, il Black Tourism cerca l’abisso della perdizione in quanto tale, mentre la “Black AI” vuole snidare l’errore, il crimine, la malattia per emendarli, curarli ed eliminarli. Ma c’è un “lato oscuro della forza” cui l’AI si rivolge, per esplorare e comprendere i suoi più morbosi recessi?
Black AI
I sistemi di “fraud detection” sono stati gli antesignani di questo focus sulla parte negativa dell’umanità. Attraverso tecniche sempre più sofisticate si tenta di riconoscere alla fonte gli atti truffaldini di chi clona la carta di credito piuttosto che di chi chiede un prestito senza alcuna intenzione di rimborsarlo.
Il principio è quello di individuare un determinato schema di comportamento per ricondurlo poi a una chiara intenzione truffaldina, al di là delle caratteristiche e della profilazione del soggetto. Per spiegarci con un esempio banale: la vostra carta di credito viene utilizzata in varie stazioni di servizio sulla stressa tratta autostradale per pieni di benzina da centinaia di euro (caso reale capitato a un amico anni fa). Il sistema immagina che l’abbiate semplicemente dimenticata sul bancone del benzinaio e che qualche camionista di passaggio abbia pensato che quella era proprio una giornata fortunata.
Certo non ci vuole l’intelligenza artificiale per riconoscere un tale schema di eventi come deviante. Ovviamente le applicazioni attuali sono molto più complesse, individuando pattern di comportamento anche partendo da piccoli acquisti, con schemi disparati, apparentemente spiegabilissimi all’attenzione umana ma che all’occhio del machine learning rivelano le caratteristiche del fatto criminale.
Analogamente si cerca la traccia nascosta della truffa assicurativa nelle caratteristiche denunce di sinistro. Tipo (anche questo un caso reale, raccolto di prima mano anni fa da un collega ispettore) il furbacchione che aveva scoperto che il rimborso dei singoli pezzi dell’automobile, rubati uno alla volta, consentivano un rimborso totale più alto del furto secco di tutta la macchina.
L’economia del bizzarro
L’utilizzo di tecniche statistiche per identificare comportamenti devianti o addirittura delinquenziali ha avuto un pioniere nella persona del professor Steven D. Levitt che nel 2005 pubblica “Freakonomics”, un libro avvincente e curioso #mustread.
Allora appunto non si parlava ancora di DS e AI, ci si limitava a qualificare il proprio lavoro in termini di “statistica” o di “econometria”.
Per cominciare il professore di Chicago analizza i dati degli esami sostenuti dagli alunni nelle scuole della città e dimostra in maniera precisa e inoppugnabile in quali classi quali insegnanti hanno dato l’aiutino agli allievi per consentire una immeritata promozione. La dimostrazione statistica è tanto precisa e inoppugnabile che la città di Chicago ringrazia Levitt e licenzia gli insegnanti. Dico sul serio, that’s America!
Allo stesso modo il nostro prode economista dimostra quali atleti giapponesi si sono venduti quali incontri. Apriti cielo, scoppia il sumo-gate, si sa, non c’è solo il calcio e tutto il mondo è paese; ma i dati parlano da soli.
Proseguendo, Levitt analizza il modello economico che sta alla base dello spaccio di droga nella sua città, tracciando i sistemi di compensation e analizzando la sostenibilità finanziaria del meccanismo (spoiler: o stai in cima alla catena o non vale la pena fare lo spacciatore).
Le due pars
Andy Luotto applicava a qualunque aspetto della realtà uno schema valutativo rozzo ma efficace: “buono” vs. “no buono”. Semplificando dunque proviamo a dire che qualunque sforzo noi facciamo nella nostra vita serve a togliere di mezzo gli elementi negativi, ovvero a promuovere quelli positivi.
Prima di seminare occorre togliere le pietre e zappare; così come più tardi sarà necessario continuare a rimuovere le erbacce mentre si annaffia, si pota e si concima. Prima di dipingere un cancello è necessario scrostare ruggine e vernice vecchia. Prima di affrontare un compito complesso come scrivere questo post occorre liberarsi da altri pensieri e distrazioni. E così via.
Pars destruens, pars construens è un principio codificato da Francis Bacon ma vecchio quanto Aristotele. Ogni obiettivo degno di questo nome è fatto da una parte di pulizia, di svecchiamento, di eliminazione dell’inefficace e inefficiente; e da uno costruttivo, di sviluppo.
Il varo di un’organizzazione aziendale richiede che quella precedente venga smontata; qualunque nuovo prodotto avrà un qualche effetto di cannibalizzazione su quelli precedenti; per cambiare i processi di produzione bisogna adeguare strumenti e competenze, rinunciando almeno parzialmente a quelli datati.
Quando c’è a disposizione un nuovo set di strumenti, come nel caso dell'avvento di nuove tecnologie e nuovi metodi analitici, si tende a concentrarsi sulla realizzazione di cose nuove, per portare a casa valore inedito, costruire edifici che prima non c’erano.
Questo è sicuramente una tendenza che vale la pena di perseguire; esiste però un utilizzo utile e proficuo rivolto alla pars destruens, a utilizzare gli stessi strumenti per liberare il potenziale sprecato in attività ormai improduttive e di scarso valore.
Si applica il machine learning per scoprire i clienti più redditizi e con maggiore propensione al rinnovo. Vale la pena cercare anche quelli che non ci daranno mai le soddisfazioni che ci meritiamo, per gestirli in modo più efficiente - non più efficace, più efficiente, vale a dire risparmiando sui costi. Innaffiereste mai allo stesso modo un albero che promette molti frutti e un altro che sembra destinato a un raccolto insufficiente?
Nel controllo di gestione attraverso la Business Intelligence si analizzano i driver di investimento positivo. Come vengono segnalate e studiate le voci di costo improduttive?
Si costruiscono recommendation engine sempre più sofisticati per proporre a ciascuno gli acquisti più specifici e interessanti; ha senso scoraggiare il cliente quando vuole acquistare qualcosa che secondo l’algoritmo proporrà un’esperienza cliente negativa? “Sei sicuro di voler comprare questa sacca da mare ottimizzata per il rafting con custodia protettiva per smartphone color arancione fluo per una più elevata riconoscibilità da patte dei soccorsi in caso di incidente in acqua?” Io per primo pagherei un abbonamento dedicato per un sistema del genere, e i miei armadi mi sarebbero grati.
Si parla tanto in questo periodo di smart working, in modo spesso confuso e improprio, scambiando lo smart working con il lavoro a domicilio. Prima di mettere mano a organizzazioni, processi e stile di management c’è spazio per identificare le attività improduttive, le email inutili, le call cui hanno partecipato individui che non hanno aggiunto né imparato nulla? In questo modo eviteremmo di prendere l’inefficienza e trasferirla tale e quale dall’ufficio in centro al salotto in periferia.
C’è spazio per costruire e spazio per smontare, nell’ordine esattamente opposto; le moderne tecnologie ci possono aiutare su entrambi i fronti e prima di utilizzarli su obiettivi che sono dettati dall’alto o apparentemente self evident dovremmo fermarci a considerare se oggi è meglio costruire un castello di sabbia, o spianare e ripulire la spiaggia.
Per approfondire
AI distinguishes cancer cells from healthy ones.
E ora un po’ di musica
Verrà un tornado che soffierà via tutto quello che non ha abbastanza fede da tenersi saldo in piedi da solo; soffierà via i sogni che ti fanno a pezzi; soffierà via quelli che ti spezzano il cuore; soffierà via le bugie che non ti lasciano nient'altro che perso e con il cuore spezzato.
Bruce Springsteen, The Promised Land
Arriva il Boss, il numero 1, the one and only, sarà un’estate calda.