Imparare il linguaggio dei dati per diventare protagonisti del proprio futuro

Il mondo del lavoro richiede oggi sempre più la conoscenza di un nuovo linguaggio, oltre all’inglese: quello dei dati. Nell’ecosistema della conoscenza che si muove con la “tripla elica” della ricerca, della didattica e dell’interazione con il sistema socio-economico, i professionisti, i manager e i leader di domani devono essere in grado di conoscere il linguaggio al centro delle principali evoluzioni tecnologiche e del business che ne deriva. Per questo la Luiss inserisce nella propria offerta formativa una laurea magistrale, interamente in lingua  inglese, in Data Science and Management, con un approccio che oggi risponde a nuove esigenze formative. Le iscrizioni sono aperte fino al 3 aprile.

Approfondiamo il tema con il Professor Giuseppe Italiano, docente del corso in Data Science and Management, parlando di linguaggi, intelligenza artificiale e metodi formativi.

Per il direttore generale Luiss Giovanni Lo Storto “spesso la tecnologia e i suoi derivati vengono vissuti anche negli ambienti accademici con disagio e paura, a maggior ragione se hanno una forte capacità innovativa”. È successo con il telefono e le automobili. Come si colloca nella storia dell’innovazione ChatGPT, basato sull’AI e sul machine learning, capace di replicare le capacità di conversazione umane?
La capacità di ChatGPT di replicare conversazione umane con una velocità elevata è davvero un risultato straordinario, anche se non è del tutto sorprendente per gli addetti ai lavori, in quanto è la naturale evoluzione della ricerca scientifica degli ultimi anni in questo settore. Ma ChatGPT è solo uno dei molti esempi recenti di innovazione nel campo dell’intelligenza artificiale, che stanno rivoluzionando profondamente il modo in cui interagiamo con le macchine. Stiamo vivendo una impressionante rivoluzione che ha caratteristiche mai riscontrate in precedenza nella storia umana. Uno degli aspetti più evidenti è la velocità del cambiamento impresso dalle attuali tecnologie digitali. Lei ha giustamente citato le automobili, una tecnologia che ha cambiato profondamente il panorama sociale ed economico della nostra civiltà. Con la diffusione delle automobili abbiamo persino cambiato l’aspetto del nostro stesso pianeta, con decine di milioni di chilometri di strade. La diffusione dell’automobile come sistema di mobilità ha ridisegnato la struttura stessa delle nostre città e delle nostre comunità sociali: non è stato più necessario vivere a pochi metri dal proprio luogo di lavoro, e di conseguenza è cambiata profondamente anche la struttura e il tessuto sociale dei nostri centri abitati. Ma le automobili hanno impiegato 62 anni a raggiungere 50 milioni di utenti. Anni utili a conoscere e apprezzare meglio questa tecnologia, per comprenderne pregi e difetti, per mitigarne eventuali rischi, e per riuscire a utilizzarla per il bene dell’umanità.  Al contrario, negli ultimi anni le nuove tecnologie digitali si stanno diffondendo con una velocità spaventosa. Le reti sociali hanno portato a grandi cambiamenti e hanno rivoluzionato persino il modo in cui l’informazione circola e viene diffusa, creando nuovi rapporti di potere. Ma, al contrario delle automobili, una piattaforma sociale come TikTok ha impiegato soltanto 6 mesi a raggiungere 50 milioni di utenti. ChatGPT, che ha il potenziale di rivoluzionare molte delle nostre professioni, e anche molto altro, ha raggiunto un milione di utenti in soli 5 giorni, e 50 milioni di utenti in poco più di un mese. Questa velocità impressionante di diffusione delle tecnologie digitali sta producendo incredibili tensioni, di cui siamo continuamente testimoni. Riusciamo davvero a comprendere a pieno la portata di queste nuove tecnologie, ad analizzarne criticità e opportunità, a valutarne le possibili conseguenze e a mitigarne i rischi? Credo che tutto questo stia portando ad un’enorme discontinuità nella storia delle innovazioni a cui eravamo abituati.

Come sono cambiati i metodi d’apprendimento nei decenni? Come studia un giovane di oggi che ha veloce accesso ad un sapere sconfinato rispetto ad uno studente degli anni ’80, che era ancora totalmente analogico?
Oggi viviamo in un mondo caratterizzato da una velocità di cambiamento non soltanto nell’evoluzione delle tecnologie, ma anche nel modo in cui si produce e si diffonde la conoscenza. Non è sorprendente quindi che ragazzi e ragazze non si accontentino più di modalità di apprendimento tradizionali. Ad esempio, non vanno all’università per frequentare un’aula o per ascoltare docenti che fanno una lezione accademica in cattedra. Sono sempre più alla ricerca di un intero ecosistema, in cui l’apprendimento possa essere molto più efficace. Un ecosistema con tre caratteristiche fondamentali. Prima di tutto l’università deve essere in grado di produrre nuova conoscenza, deve fare ricerca a livello internazionale. L’università deve anche riuscire a trasmettere conoscenze alle nuove generazioni creando un forte legame tra ricerca e didattica, così che l’apprendimento sia sempre perfettamente allineato con l’evoluzione rapida delle conoscenze. Terzo ma non meno importante, ci si aspetta che le università siano in grado di trasferire nuove conoscenze anche al sistema socio-economico, interagendo direttamente con la società. Gli studenti e le studentesse di oggi non vogliono soltanto ascoltare delle lezioni, ma vogliono anche, attraverso l’università, interagire con le aziende, con le organizzazioni, con le startup, con gli acceleratori, con gli incubatori. Vogliono far parte di un ecosistema che ha come suo DNA distintivo una “tripla” elica (ricerca, didattica e interazione con il sistema socio-economico), e che sia capace di creare apprendimento e valore che vada ben oltre la semplice somma di questi tre aspetti. 

Luiss applica un modello educativo tra rigore accademico e rilevanza pratica. Parlate di un’etica incentrata sull’approccio “enquiry-based”: cosa significa e perché è necessaria nel tempo che viviamo?
Il modello educativo della Luiss si basa su rigore accademico e rilevanza pratica proprio per mettere a disposizione dei nostri studenti e delle nostre studentesse quell’intero ecosistema della conoscenza, che va dalla ricerca alla didattica, e all’interazione con le aziende e con il sistema socio-economico, di cui abbiamo parlato prima. Anche per questo abbiamo attivato da vari anni Luiss EnLabs, un acceleratore di startup oggi tra i principali in Europa. Credo sia stato il primo esempio in Italia in cui un’università e un venture capital nonché incubatore certificato (LVenture Group) abbiano collaborato a livello nazionale e internazionale per promuovere l’imprenditorialità nel settore tech. Tuttavia le rapide evoluzioni delle tecnologie, le forti discontinuità e continue incertezze e soprattutto il tasso esponenziale di obsolescenza delle conoscenze e delle competenze acquisite richiedono anche di acquisire nuovi mindset, di essere in grado non solo di apprendere, ma anche di avere la flessibilità di riconfigurarsi in un ambiente fortemente dinamico.  Per questo vogliamo che i nostri studenti e le nostre studentesse acquisiscano capacità da “enquirer”. Non perché vogliamo formare dei ricercatori. Ma perché per noi essere un enquirer significa acquisire le capacità dei ricercatori, essere continuamente aggiornati con i nuovi sviluppi, porsi continuamente domande, ed essere in grado non soltanto di risolvere problemi, ma anche di individuare quali sono i problemi da risolvere. Essere un enquirer significa essere un esploratore in grado di individuare nuovi approcci e nuovi metodi per inquadrare e risolvere i nuovi problemi che la nostra società deve affrontare.

Il mondo sempre più evoluto sta modificando i settori professionali. Aumentano le sperimentazioni sul campo anche in aree inesplorate. Lei, insieme ad un team di docenti e supervisori scientifici, oggi guida il nuovo Luiss Quantum & AI Lab. Che opportunità offre questo progetto?
Il Quantum & AI Lab ha l’obiettivo di promuovere attività di ricerca e di innovazione nel settore di Artificial Intelligence e di Quantum Artificial Intelligence. È nato in partnership con Fatti di Algos, un’associazione privata ed indipendente, composta da 30 giovani professionisti italiani, di background molto diversi, distribuiti in 5 paesi uniti dalla passione per la ricerca e per l’innovazione. Questo consente di combinare il know-how di giovani talenti e la condivisione delle competenze su diversi settori promuovendo anche collaborazioni con istituzioni e privati. Il Lab offre anche la possibilità agli studenti e alle studentesse Luiss di essere coinvolti in attività di ricerca sviluppando progetti particolarmente innovativi con la supervisione di professionisti che hanno esperienze e competenze rilevanti nel settore di appartenenza e con aziende esterne, proprio nell’ottica dell’ecosistema della conoscenza di cui parlavamo prima. Le principali aree in cui il Lab è attualmente attivo sono Fintech, Greentech, Biotech e Natural Language Processing. Il Fintech è un ambito di ricerca altamente sperimentale che applica avanzate tecnologie legate all’Intelligenza Artificiale per studiare e sviluppare modelli legati ai mercati finanziari, bancari e assicurativi. Per migliorare il flusso di transazioni di denaro, per il riconoscimento di frodi bancarie, per rinnovare il settore assicurativo tramite un approccio data driven, per analizzare e predire i mercati finanziari, e molto altro. Il Greentech nasce dalla combinazione tra tecnologie innovative e sviluppo sostenibile: la riduzione delle emissioni di Co2, efficientamento della produzione industriale, creazione di energia pulita e sfruttamento delle risorse in maniera sostenibile sono esempi di progetti in cui nuove tecnologie come l’Intelligenza Artificiale può dare un enorme contributo. Progetti come l’Anomaly Detection di dati relativi a diverse aziende per rilevare possibili fenomeni di greenwashing, oppure lo sviluppo di modelli quantitativi avanzati in grado di incorporare efficientemente i rischi legati al cambiamento climatico, possono essere migliorati tramite processi di AI e Machine Learning. Per quanto riguarda il Biotech, la ricerca biomedica si sta spostando verso un’analisi multifattoriale dei processi biologici. Questo approccio viene soprattutto applicato in ambito medico, dove dati di natura clinica, genomica e epidemiologica vengono intersecati fra loro durante il percorso diagnostico e terapeutico di un paziente. Grazie ad algoritmi basati su modelli di Machine Learning e di Deep Learning è oggi possibile predire con un alto grado di confidenza il manifestarsi di un determinato fenomeno biologico come risposta ad uno specifico farmaco in un soggetto. Per l’area di Natural Language Processing, siamo interessati a fornire tool tecnologici per automatizzare la comprensione dei testi: abbiamo avviato un progetto, denominato B-ring, per determinare il grado di affinità tra vari utenti partendo da informazioni di natura testuale sul loro background personale e professionale.

Cosa direbbe a chi proprio in questo periodo si sta orientando fra le offerte formative immaginandosi protagonista di un futuro tra sostenibilità, intelligenza artificiale e tecnologie sempre più avanzate al servizio di industria, robotica, scienza e finanza?
Molti anni fa, a me dissero che qualsiasi professione avessi scelto per il mio futuro, avrei dovuto imparare molto bene l’inglese, perché senza parlare fluentemente inglese non sarei andato molto lontano. Lo ricordo come un consiglio prezioso, che è stato determinante nella mia traiettoria professionale. A chi oggi si sta orientando tra le varie offerte formative, direi invece che qualsiasi traiettoria professionale vorrà intraprendere nel suo futuro, sia che voglia fare l’avvocato, il manager, il data scientist, il medico, l’ingegnere, l’architetto, il decisore politico, l’imprenditore, o magari anche una professione che non esiste ancora, non può prescindere dall’imparare molto bene il linguaggio delle tecnologie digitali, il linguaggio dei dati. Perché senza parlare bene il linguaggio dei dati rischia di non andare molto lontano. Deve essere perfettamente bilingue, ossia parlare fluentemente oltre al linguaggio della sua professione, anche il linguaggio dei dati. Perché, al contrario di molti, sono convinto che nessuno di noi rischia veramente di essere rimpiazzato dall’intelligenza artificiale. Ma se non abbiamo la capacità e le competenze per affrontare i problemi, le opportunità e le nuove sfide che la rivoluzione digitale sta creando, rischiamo di essere rimpiazzati molto presto da chi conosce l’intelligenza artificiale meglio di noi.