My presentation at http://www.milanomarketingfestival.it/ on 28th March 2019 about artificial intelligence, data & diversity

1. AI: it’s all about data &
diversity
Stefano Gatti
@micio1970
Marzo 2019

2. About me
• Head of Data & Analytics
• Learning Worker
Background
• Head of Innovation & Data Sources
• Project & Portfolio Manager, Data-
Analyst, Quality Expert
• Lifelong Learner
• Data Lover
• Tech Passionate
• Coderdojo Mentor
• Runner

3. Algoritmo
“Un algoritmo è un procedimento che risolve un determinato
problema attraverso un numero finito di passi elementari,
chiari e non ambigui, in un tempo ragionevole”
Linguaggio
Scrittura
Matematica

4. L’esternalizzazione degli algoritmi … dal corpo e dalla mente
Tempo
Esternalizzazione
Algoritmo “umano” Algoritmo “meccanico” Algoritmo “informatico”

5. Da algoritmo informatico a AI: intelligenza artificiale
“Artificial intelligence is the science and engineering
of making computers behave in ways that, until recently,
we thought required human intelligence.”
Andrew Moore, Google Head of AI
Former Dean of the School of Computer Science
at Carnegie Mellon University

6. Ma perché gli algoritmi si sono evoluti recentemente così
velocemente?
“ Data is the new oil ” - 2006
Chief Data Scientist at Starcount, pioneering consumer-centric
Insights, Analytics and Profiling products.
…
From creating the first geodemographic system, ACORN, in the
1980s, to transforming the landscape of customer loyalty with
the Tesco Clubcard, Clive is acknowledged as one of the world’s
pioneers in the discipline,
…
He was first to coin the phrase “Data is the New Oil” and is
consulted at all levels, from government on the implication of Data
Science in the UK Economy through to individual clients where he
leads key work streams designed to step change their businesses.

7. Ma perché tanti dati ?
*
*
*
• Web 2.0
• Sensori Digitali (IOT)
• Open Data
• Digitalizzazione processi aziendali

8. Ma perché i dati (big data) sono diventati utilizzabili?
• Si sono trovati modi per conservarli in maniera economica ed efficiente
• Cloud
• Database No-SQL
• Miniaturizzazione dello storage
• Si sono trovati modi per elaborarli in maniera intelligente e innovativa
• Map-reduce (Hadoop)
• Machine learning
• Hardware dedicato per deep-learning

9. Ma cosa c’entra la diversità con i dati?

10. Ma perché sono importanti gli algoritmi?
2) Automatizzano e ottimizzano processi di business
portandoci verso Algorithmic economy
1) Semplificano i big data e li rendono
utilizzabili per chi deve prendere decisioni

11. Ma chi usa i dati e scrive gli algoritmi?
Drew Conway – 2010*
* https://bit.ly/1fDSjpe
HBR – 2012

12. Dopo un decennio ci si sta convincendo che …
È meglio che sia
• Allargato
• Intriso di Diversità di
conoscenza e cultura
Ma
• Agile

13. Le discipline per rendere «actionable» i dati sono aumentate

14. La diversità della A … per creare valore!
Non solo Artificial ma anche
Augmented & Actionable
Intelligence

15. GRAZIE!Stefano Gatti
@micio1970
st.gatti@gmail.com
stefano.gatti@nexi.it