Le aziende raramente si trovano a corto di idee per l'apprendimento automatico. La vera sfida è trasformare queste idee in modelli che possano essere sviluppati, validati, implementati e migliorati senza richiedere una quantità sproporzionata di tempo e competenze specializzate.
La preparazione dei dati allunga i tempi. L'ingegneria delle caratteristiche richiede ripetute sperimentazioni. I team testano infinite combinazioni di algoritmi e iperparametri. Anche dopo aver trovato un modello promettente, la validazione e l'implementazione creano un ulteriore livello di complessità.
È qui che l'apprendimento automatico automatizzato sta cambiando l'economia dell'IA aziendale. Automatizzando le fasi ripetitive e computazionalmente intensive del ciclo di vita dell'apprendimento automatico, le organizzazioni possono accorciare i cicli di sperimentazione e dare ai data scientist più tempo per il lavoro che richiede effettivamente il giudizio umano.
Ma la vera opportunità non risiede semplicemente nella velocità. Si tratta di eliminare i colli di bottiglia che impediscono all'apprendimento automatico di scalare.
Analisi dei colli di bottiglia: dove l'apprendimento automatico perde slancio
Una pipeline di machine learning può sembrare efficiente sulla lavagna. In pratica, però, si accumulano attriti in quasi ogni fase. Sette colli di bottiglia meritano particolare attenzione.
1. La preparazione dei dati consuma la linea di partenza
Prima che un modello possa apprendere qualcosa di utile, i team devono pulire, trasformare, strutturare e validare i dati. Valori mancanti, formati incoerenti e set di dati rumorosi possono trasformare la fase di preparazione in un processo lungo e complesso.
L'automazione può accelerare le attività di pre-elaborazione ripetitive e standardizzare i flussi di lavoro. Gli scienziati dei dati devono comunque comprendere la qualità e il contesto dei dati, ma dedicano meno tempo all'esecuzione di trasformazioni meccaniche.
2. L'ingegneria delle funzionalità dipende eccessivamente dalla sperimentazione manuale
La scelta delle variabili che aiuteranno un modello a fare previsioni accurate richiede tradizionalmente una conoscenza approfondita del settore e numerosi tentativi ed errori.
I moderni sistemi automatizzati di apprendimento automatico sono in grado di generare, valutare e selezionare potenziali caratteristiche all'interno di grandi insiemi di dati. Ciò amplia lo spazio di ricerca, consentendo al contempo agli specialisti di concentrarsi sulla validità di tali caratteristiche dal punto di vista aziendale e statistico.
L'automazione si occupa della ricerca. Gli esseri umani forniscono il giudizio.
3. La selezione dell'algoritmo diventa un gioco a indovinelli
Quale modello dovrebbe scegliere un team? Una foresta casuale? Il gradient boosting? Le reti neurali? Un'altra tecnica completamente diversa?
Testare manualmente molteplici approcci diventa rapidamente costoso. I sistemi automatizzati possono valutare gli algoritmi candidati rispetto a obiettivi di prestazione definiti, fornendo ai team una base di prove più solida per la selezione del modello, anziché affidarsi a metodi o ipotesi consolidate.
4. La messa a punto degli iperparametri consuma tempo prezioso per la sperimentazione
Anche l'algoritmo più valido può avere prestazioni inferiori alle aspettative con iperparametri configurati in modo inadeguato.
La messa a punto manuale richiede ripetuti addestramenti e valutazioni, creando un collo di bottiglia computazionale e operativo. L'ottimizzazione automatizzata può esplorare sistematicamente le configurazioni e identificare più rapidamente le combinazioni più efficaci.
Questo è importante perché i team di intelligenza artificiale aziendali dovrebbero dedicare il loro tempo all'interpretazione dei risultati, non alla continua modifica delle impostazioni.
5. La validazione dei modelli fatica a tenere il passo
Un modello con un'accuratezza impressionante non è automaticamente un buon modello di business. I team devono valutare la robustezza, la generalizzabilità, la presenza di distorsioni e le prestazioni in diverse condizioni.
L'automazione può standardizzare alcune fasi di test e confronto, semplificando la valutazione coerente di più modelli. Tuttavia, le implementazioni più efficaci dell'apprendimento automatico automatizzato mantengono il coinvolgimento umano nel determinare se un modello tecnicamente valido sia appropriato per l'uso previsto.
Questa distinzione diventa particolarmente importante in contesti ad alta posta in gioco.
6. L'implementazione crea il problema dell'"ultimo miglio"
Alcune organizzazioni sono in grado di produrre modelli eccellenti, ma faticano a metterli in produzione.
Le differenze tra gli ambienti di sviluppo e di produzione, i requisiti di integrazione, i controlli di governance e il passaggio di consegne tra i team di data science e di ingegneria possono rallentare considerevolmente l'implementazione.
Le pipeline automatizzate possono ridurre questo attrito standardizzando i processi di packaging, test e distribuzione. Invece di considerare la produzione come una sfida separata, le organizzazioni possono progettare i flussi di lavoro di machine learning tenendo conto della distribuzione fin dall'inizio.
7. La scarsità di talenti diventa un vincolo di scalabilità
Forse il collo di bottiglia più strategico è rappresentato dalle persone.
Gli scienziati dei dati altamente qualificati sono preziosi proprio perché la loro competenza è difficile da replicare. Eppure, le organizzazioni spesso utilizzano tale competenza per esperimenti ripetitivi che possono essere eseguiti dalle macchine.
L'automazione cambia le carte in tavola. Può consentire a team più piccoli di valutare un maggior numero di idee, accelerare la prototipazione ed estendere le capacità di apprendimento automatico ad analisti e specialisti di settore, nel rispetto di un'adeguata governance.
Ciò non rende obsoleti gli scienziati dei dati. Rende il loro tempo più prezioso.
La questione della leadership: cosa non dovrebbe essere automatizzato?
È qui che la discussione sull'AutoML si fa più interessante. L'obiettivo non dovrebbe mai essere quello di automatizzare ogni decisione di apprendimento automatico. Il contesto aziendale, il giudizio etico, il ragionamento causale, la governance del modello e la responsabilità richiedono ancora l'intervento umano.
I leader dovrebbero invece chiedersi in quali ambiti le competenze umane creano il vantaggio maggiore.
Le macchine sono eccellenti nell'esplorare ampi spazi di possibilità, nel ripetere esperimenti e nell'ottimizzare rispetto a obiettivi definiti. Gli esseri umani sono più adatti a determinare quali problemi meritano di essere risolti, se i risultati hanno senso e quali conseguenze un modello può generare.
Il vantaggio competitivo emerge quando le organizzazioni progettano i flussi di lavoro attorno a questi punti di forza complementari.
L'apprendimento automatico automatizzato cambia l'economia dell'IA
La più grande promessa dell'apprendimento automatico automatizzato non è che chiunque possa premere un pulsante e produrre un'intelligenza artificiale impeccabile. Quest'idea semplifica eccessivamente sia la tecnologia che le competenze necessarie per utilizzarla in modo responsabile.
Il suo vero valore risiede nell'eliminare gli attriti superflui.
Quando i team dedicano meno tempo alla preparazione delle pipeline, al confronto degli algoritmi, alla messa a punto delle configurazioni e alla ripetizione di esperimenti di routine, possono reindirizzare le proprie competenze verso la definizione del problema, la governance, l'interpretazione e l'innovazione.
Il prossimo vantaggio dell'IA è l'eliminazione dei colli di bottiglia
Il livello di maturità dell'IA aziendale dipenderà sempre più dall'efficienza con cui le organizzazioni passeranno dai dati a decisioni affidabili.
I vincitori non saranno necessariamente coloro che impiegheranno i team di data science più numerosi o che sperimenteranno con il maggior numero di modelli. Saranno invece coloro che costruiranno sistemi in grado di sfruttare al meglio le competenze limitate.
Questa è la motivazione strategica alla base dell'apprendimento automatico automatizzato: non sostituire le persone che si occupano di intelligenza artificiale, ma eliminare il lavoro ripetitivo che si frappone tra queste persone e le decisioni di maggior valore.
