Perchè lavorare nel mondo dell’AI secondo tre professioniste

Il connubio fra donne e STEM è sempre esistito ed anche con ottimi esempi fra i quali ricordiamo Ada Lovelace, matematica britannica, nota soprattutto per il suo contributo alla macchina analitica ideata da Charles Babbage. Katherine Johnson informatica e matematica, appassionata di scienze aerospaziali, che calcolava le traiettorie dei primissimi viaggi dell’uomo nello spazio o Margaret Hamilton che ha guidato il team NASA ed elaborato il software per la navicella Apollo 11.

I motivi per studiare materie STEM

Il mondo del lavoro manca di così tante competenze negli ambiti STEM ed in particolare nell’information technology, che il dilemma di trovare lavoro praticamente non si pone. In secondo luogo, gli stipendi possono diventare mediamente più alti di altre categorie lavorative (anche se in confronto agli altri paesi europei gli stipendi italiani sono mediamente più bassi, ma questo vale anche per altre professioni). Infine, ci sarebbe un tema spesso trascurato, legato alla possibilità di contribuire direttamente all’innovazione tecnologica generando sistemi digitali o Cyberfisici di nuova concezione. In effetti, il progressivo processo di digitalizzazione ha creato da tempo una nuova dimensione industriale con aspetti artigianali del lavoro digitale che rappresentano insieme un ambito di lavoro dalle molteplici prospettive e che richiede studi multidisciplinari, menti eclettiche ed aperte, formazione continua e curiosità nell’apprendimento. E perché tutto questo dovrebbe essere precluso alle ragazze? O meglio perché l’inclusione e l’incoraggiamento ad abbracciare questa dimensione del lavoro non permea e attrae anche ragazze?

Ne abbiamo parlato con tre professioniste entusiaste che lavorano nell’ambito dell’AI in ASC27: Irene Bondanza sviluppatrice di intelligenza artificiale, Renata Yusupova annotator di AI, Virginia Grego anchor-woman e riferimento per il marketing e la produzione di video e testi.

Di cosa vi occupate in ASC27?

ASC27 è nata nel 2020 e per il primo anno solo è stato sviluppato il codice delle diverse applicazioni che inglobano algoritmi di Intelligenza Artificiale (AI). Virginia è colei che fornisce l’avatar umano all’IA; ha 34 anni e sebbene avesse avviato la sua attività professionale nel settore turistico, con la crisi ha virato verso questo ambito professionale forte delle sue competenze linguistiche e spiega che tutto quello che il pubblico legge passa lei. Inoltre, contribuisce all’addestramento dell’AI nell’ambito della pronuncia: “devo leggere i testi alle IA, poi glieli devo pronunciare nella maniera corretta. Ora sto addestrando un’IA a leggere e pronunciare l’italiano. Sono come dei bambini con cui si procede per gradi. Più ore si dedica, maggiore è il volume di dati che processano e meglio imparano. L’obiettivo finale è fornire un testo che l’IA non ha mai letto in modo che possa leggerlo e pronunciarlo correttamente. Presto anche la voce ed anche per questo il nostro market place è aperto in tutte le lingue”.

Renata Yusupova che ha 29 anni effettua annotation per la AI, ovvero contribuisce a chiarire e specificare i modelli reali che la AI deve imparare.  La spiegazione delle cose, come ad esempio la differenza fra una macchina e un albero contribuisce all’apprendimento delle AI che, come dei bambini, necessitano di spiegazioni del mondo. Una volta terminato l’addestramento questi algoritmi intelligenti potranno operare supportando l’essere umano. Anche nel background scolastico e culturale di Renata ci sono esperienze diverse dalla tecnologia, ma è proprio questa varietà ed ecletticismo che le hanno permesso di essere scelta da Nicola Grandis, il CEO per il ruolo di annotator.

Irene Bondanza la più giovane del team, 23 anni, è una sviluppatrice di intelligenza artificiale. Laureata in ingegneria informatica, studia intelligenza artificiale e robotica scrive software e realizza i tool su cui si basano i prodotti intelligenti. Irene ha messo subito in pratica quanto studiato alla magistrale e triennale di ingegneria informatica, rispetto ad altri colleghi (maschi) che non hanno trovato una azienda che veramente li applichi a quello che hanno studiato.

Come nasce la vostra passione per l’intelligenza Artificiale?

Irene spiega che avrebbe voluto addestrare delfini, ma poiché era portata per le materie scientifiche si è orientata verso ingegneria informatica per il fascino che esercitava su di lei questa materia. Ha iniziato a programmare in Python, C, e si è appassionata per poi puntare ad una tesi sulla AI.

Renata spiega di essere curiosa ed eclettica di natura e che la costante nel suo percorso di apprendimento scolastico e di vita è sempre stata la necessità di sezionare o demolire i concetti per trovarne l’essenza. Si definisce un vulcano di tante idee e passioni ed è per tutte queste caratteristiche che il CEO di ASC27 l’indirizzata alla professione di annotator, per l’apprendimento delle AI.

Infine, Virginia precedentemente era del tutto “digiuna” di AI provenendo da un diverso percorso professionale (guida turistica): “ma mi sono reinventata. Partecipo all’apprendimento e utilizzo le mie competenze linguistiche in un ambito tecnologico e legato alla sfera digitale. Ma soprattutto stare con persone giovani e competenti è sempre e stimolante: si impara molto”.

Come avete fatto a non fermarvi rispetto alla sfida di fare cose nuove?

Virginia:” sebbene possano esserci molti ostacoli si risolvono con il confronto fra le ragazze in team.  Nicola ha saputo aggregare un team di talenti che funziona bene insieme”.

Renata: “i colleghi mi spronano, anche se sono emozionata e mi sento non adatta, ma come nella vita se vivi una vita ordinarie e senza sfide, non potrai vivere un’avventura. Se non rischi non puoi crescere e se non affronti i pregiudizi non puoi farti coraggio”.

Irene: “anche io ho paura della mia ombra per tutto, ma quando affronto ogni nuova avventura di partenza mi frenerei, ma poi mi ci butto perché voglio provarci. Oggi posso dire di essere “piacevolmente sconvolta” dal gruppo di lavoro. Loro ti spronano ed è un bell’ambiente di lavoro”.

Esiste una concorrenza e una competizione? Molte ragazze temono questi aspetti professionali e vogliamo parlarne apertamente

Tutte le tre ragazze concordano sul fatto che in ASC27 esiste competizione solo con sé stessi. Ognuno vuole arrivare ad una soluzione migliore, ma per il problema che sta affrontando e non verso gli altri. Irene spiega che sia università che nell’azienda di oggi ha trovato collaborazione e supporto per poter “essere sul pezzo”. Virginia spiega che siccome ci sono ragazzi/e giovani c’è cameratismo, ironia ed anche se personalmente si definisce una perfezionista ha imparato a lavorare in team.  Infine, Renata, chiarisce che non si può definire “competizione”, ma tensione al miglioramento e a trovare la soluzione per poter dare il proprio contributo sullo stesso obiettivo.

Come viene usata l’AI nelle varie applicazioni di sicurezza? Possiamo fare qualche esempio?

Le nostre AI si possono vedere come aiutanti, entità che possono coadiuvare il lavoro di chiunque ma non sostituire. Molte applicazioni sono dedicate al supporto nella computer vision ma anche nella comunicazione. Uno dei prodotti, “Safe people” analizza flussi video e restituisci dati arricchiti. Le strutture dati e il modello algoritmico è nostro ed anche se partiamo da tecniche standard e su modelli di ricerca, elaboriamo il risultato finale sulla base della nostra attività. Altre declinazioni di algoritmi di AI nella Cybersecurity riguardano la tutela della proprietà intellettuale, il copryright , la sicurezza dei device, l’autenticazione, ma abbiamo sviluppato anche dei crawler per il web.

Come rendere algoritmo addestrato verso la soluzione di un problema reale?

Si lavora con i modelli e per questo è importante avere tanti esempi: la AI non può imparare se non ha qualcosa da cui apprendere. Quindi è necessario aggregare e creare informazioni che siano utili alla comprensione del problema da risolvere. Si concepiscono quindi dei “data set” corretti per l’addestramento e per la definizione di pattern comportamentali. In questo senso l’annotator lavora con testi, le immagini, e con file di vario tipo, anche audio per creare “sample esperienziali”, grazie ai quali far capire il mondo e gli oggetti e concetti di cui è formato. E’ poi necessario l’essere umano per correggere e per indicare cosa sia giusto o sbagliato. “La difficoltà maggiore in queste applicazioni” spiega Irene, “è avere i dataset, i dati corretti”. Aggiunge Renata: “spesso i dati sono tanti e spendo tempo a ripulirli e a eliminare i dati sbagliati o rimettere quelli buoni”.  La variabilità nel processo di apprendimento è molto elevata, in funzione del problema da risolvere e della specializzazione dell’algoritmo di AI. Ma al termine del periodo di “produzione” interna, la fase di commercializzazione permette di rilasciare sul mercato sistemi capaci di entrare in azione con 24/72h di apprendimento dell’ambiente specifico di applicazione. Da quel momento in poi l’algoritmo gestisce deduzioni in base ai dati esistenti effettua analisi aggiungendo capacità di prediction di tipo “what if”.

Cosa potete dire sulle vostre professioni alle ragazze che oggi ancora guardano alle discipline STEM con sospetto o sfiducia, o considerazione distorta (mondo da nerd, competitivo, faticoso)?

Renata: “direi loro che se si ha un interesse, curiosità o se affascina questo mondo, dovete provarci perché casomai i limiti li vedrete da sole. La vita è breve ed è una;  se si pensa “tanto non mi danno retta”, ci si esclude a priori e poi magari ci si pente dopo. Consiglio di fare sempre senza curarsi di quello che dicono”.

Irene: “negli anni la percentuale femminile è aumentata in questi ambienti ma non siamo ancora in parità, anche se in alcuni tipi di studi di ingegneria sono di più le ragazze dei colleghi maschi.  Personalmente ho avuto a che fare con i maschilisti tutta la vita e i preconcetti si levano difficilmente ma in ASC 27 non ho provato nessun tipo di differenza e non è vero che è un modo nerd, che c’è una competizione malsana. Consiglio di venire a far parte di questo mondo”.

Virginia: “non c’è nulla di male a prendersi i propri spazi. È necessario uscire dalle visioni medievali. Io ho avuto supporto e solidarietà ed oggi la situazione è diversa da 50 anni fa, ma ognuna di noi ci deve mettere la faccia facendo quello che ama”.