IBM e i mille volti di Watson Analytics

Giornalista e collaboratore di TechWeekEurope, si occupa professionalmente di IT e nuove tecnologie da oltre vent'anni e ha collaborato con le principali testate italiane di settore

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Il cognitive computing di Watson serve ai processi di business, certo, ma in un mondo in cui tutto può essere codice il suo raggio d’azione è estremamente più ampio e le ricadute in ricerca seguono direzioni per nulla ovvie

Molte aziende di questi tempi cavalcano il concetto del “non siamo più quelli di prima” ma sono poche quelle in cui un cambiamento d’impatto non solo si è verificato davvero ma è anche stato radicale. IBM è ben contenta di essere tra queste perché ciò le consente di parlare con vera cognizione di causa di creative disruption, di cambiare modelli di business che funzionano per seguire direttrici evolutive nuove. È quello che vorrebbero fare molte imprese e che – spiega Enrico Cereda, General Manager di IBM Italia – “Noi abbiamo vissuto sulla nostra pelle, se pensiamo che oggi la maggior parte del fatturato viene da software e servizi“. Le aziende vogliono cambiare anche per motivi più stringenti, come emerge anche da un’indagine della stessa IBM condotta su un campione di circa cinquemila CxO: da un lato la paura che la convergenza dei diversi settori d’industria faccia apparire concorrenti inaspettati, dall’altro la constatazione che l’azienda non è più il centro indiscusso del suo microcosmo ma è aperta all’esterno con partnership e alleanze.

Enrico Cereda, General Manager di IBM Italia
Enrico Cereda, General Manager di IBM Italia

La visione di IBM è che il punto non è tanto cambiare quanto avere le informazioni che servono a decidere quale direzione prendere nel proprio cambiamento. I dati per capire come si sta modificando il proprio business nel corso della sua (inevitabile) digitalizzazione ci sono, ma sono talmente tanti che per gestirli servono tecnologie nuove e qui si gioca la carta del cognitive computing. Come evidenzia Cereda “Vincerà chi riuscirà a combinare i dati con l’abilità cognitiva, dobbiamo portare i sistemi cognitivi all’interno di prodotti e processi“.

E il raggio d’azione del cognitive computing in prospettiva, nemmeno tanto lontana, diventerà sempre più ampio: “Il mondo si sta reiventando in codice – spiega Michelle Unger, General Manager IBM Watson Group EMEA – perché qualsiasi cosa è un processo o può esserlo, quindi c’è codice ovunque“. In questo scenario tutti gli input ora possono essere digitali e quindi usati per imparare e prendere decisioni. “È quello che fa il cervello umano normalmente, in continuazione, e perciò parliamo di cognitive computing. Solo che i sistemi cognitivi sono molto più veloci di noi e permettono di avere dei ‘thinking system‘ che nel complesso si traducono in un ‘thinking business‘ che può rispondere alle domande che prima non avevano risposte“.

Michelle Unger, General Manager IBM Watson Group EMEA
Michelle Unger, General Manager IBM Watson Group EMEA

In una visione meno teorica e più pratica si tratta della capacità di analizzare i dati non strutturati, quei “dark data” che rappresentano l’80 percento delle informazioni presenti in azienda e che sono una risorsa non sfruttata (“c’è un costo nel non sapere“, avverte Unger). Capiti i dati e avendoci letteralmente ragionato sopra per imparare come funzionano le dinamiche che i dati stessi descrivono, i sistemi di cognitive computing come Watson possono presentarli con interfacce innovative che non siano quelle bidimensionali classiche. E poi toccherà alla fantasia degli sviluppatori, grazie al fatto che le funzioni di machine learning e cognitive computing di Watson sono richiamabili via API.

Watson non ci sarebbe senza la ricerca e Alessandro Curioni, Vice President IBM and Director Research Zurich Lab di Big Blue – spiega come il cognitive computing di IBM stia andando in direzioni anche molto diverse da quelle che i CIO aziendali si aspettano. C’è la metallurgia, ad esempio, campo per il quale Watson analizza migliaia di articoli scientifici per imparare prima a predire le proprietà di un materiale a partire da una composizione chimica e poi fare l’opposto, ossia studiare una composizione chimica che dia determinate proprietà. In pratica creando nuove leghe di metalli che non erano state ancora immaginate semplicemente perché non è umanamente possibile esaminare tutti i dati disponibili.

Alessandro Curioni, Vice President IBM and Director Research Zurich Lab di Big Blue
Alessandro Curioni, Vice President IBM and Director Research Zurich Lab di Big Blue

Il cognitive computing c’è ed è basato sulle tecnologie che abbiamo oggi, per potenziarlo servono tecnologie diverse“, spiega Curioni, e a Zurigo si lavora anche per questo. Quindi sul quantum computing per aumentare il parallelismo delle operazioni di calcolo grazie al modello quantistico, ma anche sul neuromorphic computing: prendendo come modello il cervello, in cui i neuroni sono allo stesso tempo i nodi di elaborazione e storage delle informazioni. Proseguendo per analogie con il nostro “computer interno” si è arrivati anche al cosiddetto electronic blood: il cervello è raffreddato e alimentato da un singolo mezzo (il sangue) mentre nei computer non è così. IBM sta lavorando per ottimizzare un fluido che operi nello stesso modo – i prototipi già ci sono – e che porta a elaboratori molto più efficienti nella gestione dell’energia, proprio come il nostro cervello

E per un lato di Watson che sarà molto vicino a noi l’importanza di analizzare le informazioni per trarne delle conclusioni valide sarà sempre più critica. Lo spiega Kyu Rhee, Vice President IBM Integrated Health Services, quando parla delle attività che Watson sta portando avanti nella ricerca oncologica: “L’aumento dell’aspettativa di vita è legato solo in parte all’evoluzione tecnologica, conta di più una genarle maggiore conoscenza dei temi collegati alla salute… In percentuale solo il dieci percento è healthcare, il venti genomica, il trenta l’ambiente inteso anche come comunità, il quaranta è comportamento“. E il comportamento si può modificare – tornando al tema iniziale del cambiamento – quando si hanno le informazioni utili per capire in che modo. Per questo Watson sta anche analizzando miriadi di dati per capire come mai alcune nazioni hanno una aspettativa di vita molto superiore alle altre.

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