{"id":12069,"date":"2024-05-09T12:01:12","date_gmt":"2024-05-09T12:01:12","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=12069"},"modified":"2024-05-10T05:04:11","modified_gmt":"2024-05-10T05:04:11","slug":"interview-chad-sanderson-ceo-of-data-contracts-platform-gable-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/it\/2024\/05\/interview-chad-sanderson-ceo-of-data-contracts-platform-gable-ai\/","title":{"rendered":"Intervista: Chad Sanderson, CEO della piattaforma di contratti di dati Gable.ai"},"content":{"rendered":"

Quando le aziende implementano strumenti di intelligenza artificiale aziendale, spesso scoprono che il loro lago di dati pu\u00f2 essere profondo, ma \u00e8 disordinato. Anche se si parte da dati accuratamente curati, una cattiva gestione delle modifiche ai dati pu\u00f2 portare a gravi conseguenze a valle.<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson \u00e8 CEO e fondatore di Gable.ai, dove aiuta le organizzazioni a migliorare la qualit\u00e0 dei dati su scala.<\/p>\n

Ho avuto modo di parlare con lui dell'importanza della qualit\u00e0 dei dati e di come i contratti sui dati possano garantire che le applicazioni costruite su grandi quantit\u00e0 di dati mantengano la loro integrit\u00e0.<\/p>\n

\"\"
Chad Sanderson. Fonte: Fornito<\/figcaption><\/figure>\n

D: Lei proviene da un background di giornalista. Vuole raccontarci come \u00e8 finito nel mondo dei dati e come si \u00e8 appassionato alla scienza dei dati e alla qualit\u00e0 dei dati?<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson: \"La scienza dei dati \u00e8 qualcosa che ho iniziato a praticare come giornalista perch\u00e9 gestivo un mio sito web e dovevo impostare la web analytics. Ho imparato tutti i GA4, ho iniziato a eseguire test A-B, una scienza dei dati molto elementare. Poi mi \u00e8 piaciuta cos\u00ec tanto che l'ho fatta diventare il mio lavoro a tempo pieno, ho imparato la statistica e ho finito per lavorare per Oracle<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span> come analista e data scientist.<\/em><\/p>\n

Poi ho iniziato a gestire team nel settore dei dati. All'inizio mi occupavo pi\u00f9 che altro di sperimentazione e di team di analisi. Poi ho iniziato a spostarmi verso l'ingegneria dei dati e infine verso l'infrastruttura, le piattaforme di infrastruttura dei dati.<\/em><\/p>\n

Ho lavorato alla piattaforma di intelligenza artificiale di Microsoft. E poi ho anche diretto la piattaforma di intelligenza artificiale e dati di una societ\u00e0 tecnologica di trasporto merci in fase avanzata, Convoy\".<\/em><\/p>\n

D: Recentemente ha parlato all'MDS Fest dei contratti sui dati e di come questi consentano alle aziende di avere una governance dei dati federata. Vuole spiegare brevemente di cosa si tratta?<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson: \"I contratti sui dati sono una sorta di meccanismo di implementazione della governance dei dati federati e della gestione dei dati federati.<\/em><\/p>\n

Fondamentalmente, nel vecchio mondo, quindi nel mondo legacy, on-prem, 20 anni fa, c'erano architetti dei dati che costruivano un intero ecosistema di dati in un'azienda, a partire dai database transazionali, i sistemi ETL, tutti i vari meccanismi che trasformano i dati e li preparano per l'analisi, la scienza dei dati e l'intelligenza artificiale.<\/em><\/p>\n

E tutti questi dati sono stati forniti agli scienziati da un team centralizzato. Si pu\u00f2 pensare che sia lo stesso modo in cui un bibliotecario gestisce una biblioteca.<\/em><\/p>\n

Si assicurano di quali libri arrivano, di quali libri escono, di come sono organizzati i libri, e questo rende molto facile per i ricercatori trovare le informazioni di cui hanno bisogno per i loro progetti.<\/em><\/p>\n

Ma quello che \u00e8 successo 15 anni dopo, 20 anni dopo, \u00e8 che siamo passati al cloud e agli ingegneri del software, e il software si \u00e8 mangiato il mondo, come dice Mark Andreessen, e ogni azienda ha deciso di diventare un'azienda di software. Il modo in cui le aziende gestivano le attivit\u00e0 di software era lasciare che i team di ingegneri si muovessero il pi\u00f9 velocemente possibile per costruire applicazioni in modo super iterativo e sperimentale.<\/em><\/p>\n

Ci\u00f2 significava che tutti i dati generati da queste applicazioni non erano pi\u00f9 soggetti alla pianificazione della struttura e all'organizzazione da parte dell'architetto dei dati. Si prendevano tutte queste informazioni e le si gettavano in un luogo chiamato data lake. E il data lake era molto disordinato.<\/em><\/p>\n

La responsabilit\u00e0 di dare un senso a tutte queste informazioni paludose \u00e8 ricaduta sull'ingegnere dei dati. Quindi si vive un po' in entrambi i mondi, con un livello applicativo decentralizzato e totalmente federato e un livello di dati molto, molto centralizzato, con i team di data engineering che fanno del loro meglio per dare un senso a tutto questo.<\/em><\/p>\n

Il contratto sui dati \u00e8 un meccanismo che consente ai team di dati a valle e ai team di ingegneria dei dati di dire: \"Ehi, stiamo iniziando a usare questi dati in un modo particolare\".<\/em><\/p>\n

Abbiamo delle aspettative in merito. E questo significa che gli ingegneri che creano i dati ne assumono la propriet\u00e0 come un architetto di dati avrebbe fatto con l'intero sistema un anno prima. Ed \u00e8 questo che permette alla governance di scalare, alla qualit\u00e0 di scalare.<\/em><\/p>\n

Se non c'\u00e8 questo, si crea una situazione molto caotica\".<\/em><\/p>\n

D: \u00c8 una situazione del tipo \"garbage in garbage out\". Se si cambia qualcosa di molto piccolo nei dati, questo pu\u00f2 avere profonde ramificazioni a valle.<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson: \"S\u00ec, \u00e8 esattamente cos\u00ec. E ci sono molte aziende che hanno avuto impatti davvero spiacevoli dai loro modelli di IA solo grazie a modifiche relativamente piccole che gli sviluppatori delle applicazioni non considerano un grosso problema.<\/em><\/p>\n

Ad esempio, supponiamo che si stia raccogliendo il compleanno di qualcuno per inviargli automaticamente un messaggio di auguri molto carino.<\/em><\/p>\n

Le informazioni sul compleanno potrebbero essere memorizzate in tre colonne: mese di nascita, anno di nascita e data di nascita. Si prendono tutte queste informazioni e ci si possono fare delle cose fantasiose. Ma se l'ingegnere dice: \"Sai cosa? Dividere queste informazioni in tre colonne diverse \u00e8 stupido\".<\/em><\/p>\n

Voglio solo avere una colonna per la data. Non c'\u00e8 problema. E lo faranno perch\u00e9 rende la loro applicazione pi\u00f9 facile da usare.<\/em><\/p>\n

Ma chiunque sia a valle e utilizzi quei dati si aspetta tre colonne. Quindi, se domani ne ricevono solo una e le due che stavano usando non ci sono pi\u00f9, tutto quello che avevano costruito andr\u00e0 in fumo.<\/em><\/p>\n

Questo \u00e8 il tipo di cose che accadono continuamente nelle aziende\".<\/em><\/p>\n

D: Lei \u00e8 il CEO di un'azienda chiamata Gable. Quali sono le principali sfide che le aziende si trovano ad affrontare e che lei spera di risolvere? In che modo la sua piattaforma affronta alcuni di questi problemi?<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson: \"La sfida pi\u00f9 grande che abbiamo sentito dalla maggior parte delle aziende che si muovono nello spazio dell'IA e del ML, almeno dal lato dei dati, \u00e8 costituita da due aspetti. La prima \u00e8 la propriet\u00e0. Se sono qualcuno che sta costruendo sistemi di IA, se sto costruendo i modelli, ho bisogno di qualcuno che si prenda la responsabilit\u00e0 dei dati che sto usando e che si assicuri che quei dati siano trattati come un'API.<\/em><\/p>\n

Se siete un ingegnere del software e vi affidate all'applicazione di qualcun altro, lo fate attraverso un'interfaccia. Tale interfaccia \u00e8 ben documentata. Ha aspettative molto chiare.<\/em><\/p>\n

Ci sono degli SLA. Il sistema ha una certa quantit\u00e0 di tempo di attivit\u00e0 che ci si aspetta che funzioni. Se ci sono bug, qualcuno li risolve.<\/em><\/p>\n

Questo \u00e8 il motivo per cui potete sentirvi a vostro agio nell'assumere una dipendenza da applicazioni che non sono solo quelle che avete costruito voi. E nei dati, questo \u00e8 ci\u00f2 che facciamo quando estraiamo i dati da un insieme di dati di qualcun altro, come ad esempio un database. E poi costruiamo un modello su di esso.<\/em><\/p>\n

Stiamo assumendo una dipendenza da un'interfaccia, ma oggi non c'\u00e8 molta propriet\u00e0 su quell'interfaccia. Non c'\u00e8 un vero SLA. Non c'\u00e8 molta documentazione.<\/em><\/p>\n

Pu\u00f2 cambiare in qualsiasi momento. Se le API funzionassero cos\u00ec, l'intero ecosistema di Internet sarebbe nel caos. Non funzionerebbe nulla.<\/em><\/p>\n

\u00c8 questo il desiderio di molte aziende e di molti team che si occupano di dati, ovvero la possibilit\u00e0 di fidarsi del fatto che i dati che stanno utilizzando saranno domani gli stessi di ieri. Questo \u00e8 un aspetto. E poi uno dei risultati essenziali \u00e8 la qualit\u00e0 dei dati.<\/em><\/p>\n

Ci interessa assicurarci che i dati corrispondano alle nostre aspettative. Supponiamo che io stia lavorando con alcuni dati di spedizione e che stia utilizzando alcune informazioni sulle distanze di spedizione delle merci. Mi aspetterei sempre che la caratteristica della distanza di spedizione significhi ci\u00f2 che mi aspetto e non che improvvisamente significhi qualcosa di diverso, giusto?<\/em><\/p>\n

Se dico che la distanza di spedizione \u00e8 in miglia, domani non voglio che improvvisamente significhi chilometri, perch\u00e9 l'intelligenza artificiale non sapr\u00e0 che \u00e8 cambiata da miglia a chilometri. Non ha il contesto per capirlo.<\/em><\/p>\n

L'obiettivo di Gable \u00e8 assicurarsi che ci siano aspettative e SLA molto chiari, che tutti i dati che i team utilizzano per l'IA siano chiaramente di propriet\u00e0 e che l'intera organizzazione capisca come le diverse persone all'interno dell'azienda stiano utilizzando i dati e dove sia effettivamente necessario l'amore e la cura tenera\".<\/em><\/p>\n

D: L'enfasi \u00e8 posta sul garantire la qualit\u00e0 dei dati per abilitare l'IA, ma l'IA vi permette di farlo meglio?<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson: \"L'intelligenza artificiale \u00e8 fantastica, francamente. Penso che siamo nel bel mezzo di un ciclo di hype, sicuramente, 100%.<\/em><\/p>\n

Quindi le persone faranno affermazioni stravaganti su ci\u00f2 che l'IA pu\u00f2 fare. Ma credo che se si \u00e8 realisti e ci si concentra solo su ci\u00f2 che l'IA pu\u00f2 fare in questo momento, c'\u00e8 gi\u00e0 molto valore aggiunto per la nostra azienda in particolare. Il principale valore aggiunto di Gable, la cosa che facciamo in modo diverso da tutti gli altri, \u00e8 l'interpretazione del codice.<\/em><\/p>\n

Gable non \u00e8 uno strumento per i dati. Siamo uno strumento di ingegneria del software costruito per le complessit\u00e0 dei dati. Siamo in grado di interpretare il codice che produce dati per capire cosa sta facendo il codice.<\/em><\/p>\n

Quindi, se ho, diciamo, un evento che viene emesso da un sistema front-end e ogni volta che qualcuno fa clic su un pulsante, c'\u00e8 del codice che dice: \"Ehi, questo pulsante \u00e8 stato cliccato\". Voglio inviare un evento chiamato pulsante cliccato a un database. E poi da quel database lo invieremo al nostro data lake.<\/em><\/p>\n

E poi, dal nostro data lake, lo inviamo all'addestramento di modelli per un sistema di intelligenza artificiale. E Gable pu\u00f2 dire che se un ingegnere del software decide di cambiare la struttura dell'evento del pulsante cliccato nel codice, che avrebbe un impatto su tutti quelli a valle, possiamo riconoscere che ci\u00f2 \u00e8 avvenuto durante il processo DevOps.<\/em><\/p>\n

Cos\u00ec, quando un ingegnere del software sta esaminando GitHub e apportando modifiche al suo codice, \u00e8 possibile dire: \"Oh, aspettate un attimo, prima di apportare questa modifica, abbiamo rilevato che qualcosa \u00e8 andato storto qui\".<\/em><\/p>\n

Gran parte dell'interpretazione del codice \u00e8 stata realizzata utilizzando metodi basati sull'apprendimento automatico e sull'analisi statica.<\/em><\/p>\n

Ma l'intelligenza artificiale, che \u00e8 molto abile nel riconoscere le convenzioni, come gli schemi di codifica comuni, fa un ottimo lavoro nel fornire il contesto per cui le persone apportano modifiche al codice o qual \u00e8 il loro intento. Ci sono quindi molti modi interessanti per applicare l'intelligenza artificiale al nostro prodotto in particolare\".<\/em><\/p>\n

D: Se le aziende vogliono sfruttare l'IA avranno bisogno di dati. Quali sono, secondo lei, le maggiori opportunit\u00e0 per le aziende di gestire e sviluppare i propri dati? Come possono capitalizzare e prepararsi a questo?<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson: \"Penso che ogni azienda che voglia sfruttare l'IA debba elaborare una strategia sui dati. E penso che ci saranno due strategie di dati che saranno iper-rilevanti per ogni azienda.<\/em><\/p>\n

Il primo \u00e8 che in questo momento i grandi modelli iterativi, i LLM, i LLM di pubblico dominio che tutti conosciamo, come ad esempio OpenAI<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>, Nuvola, Gemini<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>, Anthropic<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>Tutti utilizzano principalmente dati disponibili al pubblico, dati che si possono ottenere da Internet.<\/em><\/p>\n

E questo ha sicuramente un'utilit\u00e0 per un modello ampio e generale. Ma una delle sfide di questi LLM \u00e8 la cosiddetta finestra di contesto: pi\u00f9 informazioni hanno a disposizione per ragionare, peggiore \u00e8 il loro lavoro. Quindi, pi\u00f9 si riesce a fornire loro un compito ristretto con una quantit\u00e0 limitata di contesto, pi\u00f9 sono efficaci.<\/em><\/p>\n

\u00c8 un po' come una persona, no? Se vi fornisco le informazioni di un libro e poi vi chiedo di un paragrafo specifico a pagina 73, la vostra capacit\u00e0 di ricordarlo sar\u00e0 probabilmente bassa. Ma se vi do solo un capitolo da leggere, probabilmente farete un lavoro molto migliore.<\/em><\/p>\n

Quindi, questo \u00e8 un punto che mi fa pensare che molti di questi modelli generali non saranno utili per le grandi aziende. Inizieremo a vedere modelli sempre pi\u00f9 piccoli, pi\u00f9 orientati al contesto. Quindi si basano su contesti pi\u00f9 piccoli.<\/em><\/p>\n

E il modo in cui si ottiene un contesto di alta qualit\u00e0 e finemente sintonizzato \u00e8 quello di ottenere dati eccellenti e altamente sintonizzati su quella specifica cosa che si sta guardando. E credo che questo diventer\u00e0 il fossato competitivo per la maggior parte delle aziende.<\/em><\/p>\n

Penso quindi che questo sar\u00e0 un investimento enorme che molte aziende dovranno fare. Dobbiamo raccogliere il maggior numero possibile di dati di alta qualit\u00e0 per poterli inserire in questi modelli e non utilizzare modelli pi\u00f9 ampi con finestre di contesto pi\u00f9 ampie\".<\/em><\/p>\n

D: In che modo cose come il GDPR e il CCPA in California influenzeranno il modo in cui le persone o le aziende gestiscono la qualit\u00e0 e la sicurezza dei dati?<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson: \"Penso che il GDPR e il CCPA siano ottimi esempi del motivo per cui molte aziende sono preoccupate di come sar\u00e0 la regolamentazione di questi modelli generativi in futuro.<\/em><\/p>\n

Anche se gli Stati Uniti dicono: \"Ehi, questo va bene\", se l'UE decide che non va bene, alla fine bisogna applicare questi standard a tutti, giusto? Il problema principale del GDPR \u00e8 che non \u00e8 possibile sapere se un cliente che accede al vostro sito web proviene dall'Europa o dagli Stati Uniti.<\/em><\/p>\n

E certamente si pu\u00f2 fare la geolocalizzazione e cose del genere. Ma potreste avere un europeo negli Stati Uniti che utilizza la vostra applicazione e il GDPR non fa discriminazioni tra questa persona e una che vive in Europa. Dovete essere in grado di trattarli allo stesso modo.<\/em><\/p>\n

Ci\u00f2 significa che \u00e8 necessario trattare tutti i clienti allo stesso modo, perch\u00e9 non si sa chi sia la persona dall'altra parte. E questo richiede un sacco di governance, un sacco di innovazione tecnologica molto interessante, un sacco di cambiamenti nel modo di gestire il marketing e cose del genere. E credo che probabilmente assisteremo a qualcosa di simile con l'IA, quando la regolamentazione comincer\u00e0 a essere davvero efficace.<\/em><\/p>\n

L'Europa sta gi\u00e0 iniziando a fare pressioni in tal senso. Ed \u00e8 per questo che per molte aziende \u00e8 pi\u00f9 sicuro fare le proprie cose, giusto? Ho il mio giardino recintato.<\/em><\/p>\n

Sto usando solo i dati raccolti dalle nostre applicazioni. E questi dati non se ne vanno. Non stiamo seguendo i clienti in giro per Internet.<\/em><\/p>\n

Stiamo solo osservando i modelli di utilizzo dei nostri servizi. Credo che questo aspetto diventer\u00e0 molto importante. L'altra cosa che penso diventer\u00e0 importante sono i fornitori di dati.<\/em><\/p>\n

I venditori di dati esistono da molto tempo, o i dati come servizio, in cui si dice: \"Senti, io ti fornir\u00f2 informazioni aggiornate sul tempo, e tu mi pagherai per avere accesso a quelle informazioni\". E io sono quello che ha gi\u00e0 affrontato gli ostacoli per renderle sicure, accessibili e affidabili. E mi assicuro che la qualit\u00e0 dei dati sia elevata.<\/em><\/p>\n

Questo sta gi\u00e0 accadendo. Ma credo che nei prossimi cinque-dieci anni questo fenomeno esploder\u00e0 se avrete bisogno di dati che non potete raccogliere dalle vostre applicazioni interne. E credo che in questo mondo il concetto di contratti diventer\u00e0 ancora pi\u00f9 importante.<\/em><\/p>\n

E questo sar\u00e0 legato a un contratto letterale. Se pago perch\u00e9 i dati abbiano un certo aspetto, allora ho determinate aspettative.<\/em><\/p>\n

Non mi aspetto che quei dati cambino improvvisamente dall'ultima volta che me li avete dati a oggi, perch\u00e9 ora possono davvero avere un impatto sul mio modello di apprendimento automatico, che ha un impatto sui miei profitti.<\/em><\/p>\n

Interagiamo quotidianamente con gli strumenti di IA, ma non pensiamo quasi mai ai dati su cui si basano questi modelli. La cura e la gestione dei dati saranno fondamentali, soprattutto per le aziende che impiegano l'IA internamente\".<\/em><\/p>\n

La cura, la gestione della qualit\u00e0 e il controllo dei dati diventeranno sempre pi\u00f9 cruciali man mano che le aziende costruiranno prodotti che dipendono da dati costantemente validi.<\/p>\n

Se volete saperne di pi\u00f9 sui contratti per i dati e su come sfruttare al meglio i dati della vostra azienda, potete contattare Chad Sanderson<\/a> o per saperne di pi\u00f9 Gable.ai<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Quando le aziende implementano strumenti di intelligenza artificiale aziendale, spesso scoprono che il loro lago di dati pu\u00f2 essere profondo, ma \u00e8 disordinato. Anche se si parte da dati curati con attenzione, una cattiva gestione delle modifiche ai dati pu\u00f2 portare a gravi conseguenze a valle. Chad Sanderson \u00e8 il CEO e fondatore di Gable.ai, dove aiuta le aziende a migliorare la qualit\u00e0 dei dati su scala. Ho avuto modo di parlare con lui dell'importanza della qualit\u00e0 dei dati e di come i contratti sui dati possano garantire che le applicazioni costruite su grandi quantit\u00e0 di dati mantengano la loro integrit\u00e0. D: Lei proviene da un background di giornalista. 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Even if they start with carefully curated data, poor data change management can lead to serious consequences downstream. Chad Sanderson is the CEO and founder of Gable.ai where he helps organizations improve data quality at scale. I got to speak with him about the importance of data quality and how data contracts can ensure that applications built on large amounts of data maintain their integrity. Q: You come from a background as a journalist. Do you want to tell us\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/dailyai.com\/it\/2024\/05\/interview-chad-sanderson-ceo-of-data-contracts-platform-gable-ai\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"DailyAI\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2024-05-09T12:01:12+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2024-05-10T05:04:11+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/Copy-of-cogniteam-logo-1024x576.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1024\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"576\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Eugene van der Watt\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@DailyAIOfficial\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@DailyAIOfficial\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" 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