Le voci dell’AI – Episodio 18: perché team internazionali sono essenziali per lo sviluppo di progetti di AI

Ciao a tutti! Episodio diciotto di Le Voci dell’AI.

La settimana scorsa abbiamo parlato delle strategie possibili in termini di competenze per l’adozione dell’intelligenza artificiale in azienda. La mia raccomandazione è stata quella di sviluppare internamente una competenza avanzata in grado di eseguire almeno il fine tuning dei modelli di AI generativa rilasciati dalla comunità internazionale. Come ho detto la settimana scorsa, è una raccomandazione che non ho mai fatto per altre tecnologie emergenti in oltre venti anni. Il problema di questa strategia è che non è semplice da mettere in atto, perché in molte nazioni non c’è ancora un’abbondanza di talenti specializzati sui vari aspetti dell’AI e ancora meno talenti specializzati nella leadership di esperti di intelligenza artificiale. L’AI non è un tipo di software come tutti gli altri e gli esperti che sviluppano modelli di fondazione, ne fanno il fine tuning o si occupano di renderne sicuro l’utilizzo per gli utenti finali non hanno le stesse qualità e lo stesso approccio di uno sviluppatore di software.

Ad oggi queste attività e molte altre legate all’uso di tecniche come il machine learning sono un misto di arte e scienza e richiedono un certo livello di creatività. Background che non è facile trovare in uno sviluppatore tradizionale. Guidare con successo queste figure professionali e mantenerle motivate in un progetto di AI che può diventare estremamente lungo e frustrante, con un numero enorme di incognite con cui confrontarsi, richiede un tipo di leadership diverso da quello tradizionale. Questi esperti di AI vanno trattati più come artisti che come sviluppatori, e questa è una cosa che la classe dirigente odierna deve imparare a fare per stabilire la cultura vincente che è necessaria per rimanere competitivi in questa nuova era che è appena cominciata.

Ma oggi non parliamo della leadership di un progetto di AI. Ritorniamo invece a quanto è difficile trovare l’expertise giusta.

Per darvi un’idea della situazione, vi faccio vedere un nuovo strumento rilasciato da Sequoia, una delle società di venture capital più famose del mondo.

Questo strumento si chiama Atlas e traccia le competenze e la posizione geografica di circa tre milioni di esperti di tecnologie nei ventisette Stati membri della Comunità europea più Islanda, Liechtenstein, la Norvegia, la Svizzera, l’Ucraina e il Regno Unito. Per rendere Atlas il più accurato possibile, Sequoia ha combinato i dati che vengono da varie iniziative.

La società di capitali di ventura ha convinto oltre mille esperti e 125 società di ricerca del personale a partecipare a uno dei suoi questionari. Poi ha condotto interviste approfondite con i fondatori di circa venti startup e poi aggregato le informazioni sul mercato del lavoro che vengono da una serie di siti specializzati in questo tipo di analisi, incluso GitHub. Ma ovviamente nessuno strumento è mai preciso al 100%. Quindi trattate quello che sto per farvi vedere con la dovuta cautela.

Vediamo dove sono le competenze sull’intelligenza artificiale. Qui non ci sono grandi sorprese. Le prime tre posizioni sono occupate da Londra con il 12% dei talenti, Parigi con quasi il 4% e Zurigo con quasi il 3%. Seguono Berlino, Madrid e Amsterdam, con una percentuale di talenti tra il 2 e il 2,6%. In ultima posizione nelle top quindici di questa classifica, c’è Milano, con l’1,24%, a malapena citata nella sezione del rapporto che accompagna l’Atlante.

Roma non appare nemmeno nella lista. Sequoia stima ci siano circa duecentomila ingegneri con qualche competenza di AI, ma solo 43.000 esperti dedicati all’intelligenza artificiale a tempo pieno. Ricordatevi di questa cosa la prossima volta che vedete passare un post sulle AI su Twitter o LinkedIn.

La realtà è che ci sono pochissimi veri ricercatori di AI in Europa. La maggior parte delle cose che vedete sui social media non vengono da quegli esperti, ma da una massa di entusiasti che fino a ieri era “esperta” in blockchain o altre tecnologie web 3.0, e che domani sarà esperta in realtà virtuale grazie ad Apple.

Okay, ritorniamo a dove assumere questi esperti di AI o dove formarne di nuovi. Sequoia ci dice che qui a Londra, dove vivo, ci sono circa ventimila ingegneri con una competenza parziale in intelligenza artificiale che è più del doppio a confronto di ogni altra città europea. E questa non è una sorpresa, dato che la città è casa di due delle società di ricerca più importanti al mondo, Stability.Ai e Google DeepMind.

L’atlante ci dice anche che Dublino è la città con la densità più alta di esperti di AI: il 17% degli ingegneri che sono nella città e che Edimburgo è la città che ha formato più esperti di A in assoluto, l’1.4% di quei 43.000 esperti dedicati di cui ho parlato prima.

Dove vanno a lavorare questi talenti? Le cinque aziende principali che gareggiano per accaparrarsi queste competenze sono Google. Amazon, Microsoft, Meta e IBM. Almeno due di queste aziende sono in grado di offrire salari e incentivi superiori alla media di mercato, ma l’aspetto economico non è abbastanza per trattenere questi esperti nell’era dell’intelligenza artificiale.

Un esperto di AI vuole, come è facile immaginare, fare la differenza e lavorare a un progetto che verrà usato da milioni di persone nel mondo. Se una di queste aziende, uno dei loro concorrenti più piccoli, non offre questa opportunità, gli esperti di vanno da un’altra parte è il problema che ha oggi Meta, per esempio.

Un articolo del Wall Street Journal della settimana scorsa rivela che la società ha recentemente perso un numero significativo di esperti chiave che hanno contribuito allo sviluppo dei modelli di fondazione OPT, rilasciato nel 2022 e LLaMA, rilasciato nel 2023. La perdita di questi talenti è imputata almeno in parte, alla leadership di Yann LeCun, accusato di avere un approccio troppo accademico e non focalizzato all’applicazione dell’intelligenza artificiale ai casi d’uso che contano per gli utenti di Meta. E questo è esattamente il rischio opposto a quello che abbiamo descritto all’inizio di questo video. Una leadership che ha poca o nessuna esperienza di business o nessun interesse nello sviluppo del business non riesce a trasformare l’enorme potenziale dell’intelligenza artificiale in un prodotto, una soluzione che le persone vogliono comprare. È una situazione piuttosto comune che ho visto da vicino negli ultimi anni. è un rischio per tutte le aziende che si preparano ad abbracciare l’AI. Ok, chiudiamo il cerchio.

Abbiamo visto che per le aziende italiane non è facile trovare talenti di intelligenza artificiale in casa e sviluppare un team interno come quello che ho suggerito nell’episodio diciassette. Va detto però che oggi quasi il 60% delle start-up in Europa ha un team distribuito. E la ragione per il 74% di quelle startup è proprio la difficoltà di trovare il talento giusto in casa. Quindi una mentalità più aperta allo sviluppo di team internazionali, l’investimento appropriato per l’assunzione dei talenti e della leadership giusta può tradursi in un vantaggio competitivo e una crescita esplosiva in questi primi anni della nuova era fermiamo qui per questa settimana. Come sempre, scrivetemi all’indirizzo di posta elettronica che trovate qui sotto con i vostri commenti, domande e i suggerimenti per gli argomenti da trattare nei prossimi episodi. Ciao!