Intervista con il COO Francesco Lombardi

INTERVISTA CON IL CHIEF OPERATING OFFICER DI AIDIA

Ciao Francesco! A Giugno Aidia compie tre anni: sono stati tre anni ricchi di cambiamenti.

In questo periodo Aidia è cresciuta molto, negli spazi, nei progetti, ma soprattutto nel team, che ormai è composto da oltre 20 persone. Che ne pensi di questa crescita, dei risultati raggiunti?

Sono incredibilmente grato di dove siamo arrivati. In parte, ammetto, ero fiducioso che ci saremmo riusciti. Sapevo, ad esempio, che le persone sono essenziali per un’azienda tech: sono le loro competenze e conoscenze tecniche che fanno sì che l’azienda possa allargarsi e portare avanti progetti sempre più sfidanti. Perciò sì, speravo che prima o poi saremmo arrivati a 20.

Ma non potevo immaginare che ci saremmo arrivati così velocemente, in soli tre anni! Voglio dire, ricordo ancora il nostro primo ufficio: eravamo io, Riccardo e Luca in una stanzina in cui non entravano neanche tre scrivanie e mi sembra siano trascorsi solo pochi mesi.

Dal lato dei progetti cosa ti ha regalato più soddisfazione?

Personalmente, oltre alla generale soddisfazione nel veder crescere Aidia, sono molto contento nel vedere come mettiamo in pratica nozioni teoriche che altrimenti rimarrebbero relegate all’ambito accademico. Riuscire a concretizzare le idee più all'avanguardia, specialmente nel campo dell’Intelligenza Artificiale – renderle utili, funzionali, nel migliorare qualcosa di concreto – sì, credo sia questa la più grande soddisfazione.

Dentro Aidia, tu sei COO, ossia, sei a capo delle operazioni. Puoi spiegarci un po’ di cosa ti occupi nello specifico?

Il termine ufficiale è Chief Operating Officer ma nella quotidianità sono una figura ibrida, a cavallo tra la gestione aziendale e il coordinamento tecnico dei progetti.

Da una parte, cioè, mi occupo della tecnologia aziendale – mi tengo aggiornato sulle ultime novità (provenienti dalla ricerca ma non solo) e cerco di rimanere al passo con gli ultimi progressi, per garantire che le nostre soluzioni siano il meglio che c’è sul mercato.

Dall’altra, coltivo i rapporti coi clienti, ascolto le loro richieste e mi occupo di gestire le risorse, coordinare i team di sviluppo, per rispondere alle loro esigenze.

Insomma, segui lo sviluppo dei progetti da vicino: ci puoi raccontare qual è il vostro modus operandi? Come funziona il percorso di sviluppo?

Per qualsiasi tipo di soluzione, prima di tutto partiamo da uno studio di fattibilità: per capire le esigenze del cliente, l’ambiente di lavoro e se sia necessario creare delle integrazioni con software o strumenti preesistenti.

Al primo studio, segue l’ideazione dell’architettura e l’inizio dello sviluppo, che procede in costante ascolto del cliente – se possibile in contatto diretto proprio col reparto IT dell’azienda. Sviluppiamo soluzioni su misura, software proprietari e personalizzati e per questo è fondamentale portare avanti un dialogo continuo col cliente.

In Aidia, ma anche nella tua carriera accademica, ti sei occupato, in varie forme, di Machine Learning e IA. Cosa ti piace di questa tecnologia?

La passione per questa specifica branca della computer science credo derivi da una mia passione generalizzata per l’innovazione, per la tecnologia – e dal desiderio di trovare risposte nuove ai problemi. Il Machine Learning unisce un po’ questi due aspetti: da una parte si tratta di un campo nuovo, totalmente da esplorare, molto sfidante, in continuo sviluppo; dall’altra racchiude grandi potenzialità, la possibilità di arrivare a risultati utili per il lavoro delle persone.

Nella tua esperienza ti sei occupato a lungo di Natural Language Processing, cosa ne pensi delle ultime evoluzioni del settore?

Lo sviluppo di così tanti modelli di alta qualità orientati al linguaggio, non può che essere positivo.

È stata un’evoluzione rapidissima, che ha visto aumentare drasticamente la qualità degli output generati, nel giro di solo 2-3 anni – questa rinnovata capacità di analisi e automazione apre a molti scenari interessanti per le imprese. Penso anche solo alla gestione amministrativa, ai processi di analisi o ai servizi di after sell: avere questo tipo di IA generative, che possono prendere in carico le richieste dei clienti, generare report o classificare documenti, permetterà di automatizzare molti task ripetitivi.

Dall’altro lato, credo che l’hype del momento stia generando qualche confusione: alcune delle funzioni più chiacchierate sono lontano dall’essere già realtà, mentre altre capacità vengono ingrandite al di là della loro obiettiva utilità. Siamo nel picco di attenzione sul tema e si stanno diffondendo informazioni distorte sulle effettive potenzialità.

Da un punto di vista aziendale, invece, quali sono le difficoltà maggiori del settore, secondo te?

Come dicevo prima, probabilmente al momento la cosa più complicata è far passare il messaggio giusto ai clienti: alcuni non intuiscono il pieno potenziale dell’IA, mentre altri tendono a sovrastimare le abilità più celebrate e conosciute. L’IA funziona molto bene per l’analisi, ad esempio, o per semplificare alcuni step di un processo, ma non può sostituire completamente una persona o prescindere dall’idea di business dell’impresa stessa.

Quale consiglio quindi ti sentiresti di dare a un’azienda che voglia adottare una nuova soluzione di Intelligenza Artificiale?

Credo dipenda molto da quale tipo di azienda stiamo parlando.

Le aziende medio grandi, infatti, possono lanciarsi in progetti industriali più grandi e incidere seriamente sulla produttività complessiva -aumentare drasticamente la produttività, ridurre i costi, ottimizzare l’utilizzo delle risorse. Con molti dati a disposizione e più risorse, possono investire su sviluppi complessi; possono ottenere strumenti proprietari che rendano semplicissimo l’efficientamento dell’azienda.

Le aziende più piccole invece, spesso non hanno i dataset o le risorse per sviluppi così massivi – però possono comunque ottenere diversi vantaggi dalla tecnologia: integrare dei modelli preconfigurati e aggiornare la propria tecnologia aziendale grazie a strumenti già esistenti.

Quindi suggerirei di vedere l’IA come una tecnologia flessibile, che può adattarsi ad esigenze e obiettivi differenti – bisogna solo conoscere bene i colli di bottiglia della propria azienda: tra questi c’è sicuramente qualche processo o connessione che potrebbe essere efficientata grazie all’IA!