Colmare il divario di comunicazione tra uomo e macchina

David Ramos | Getty

L'intelligenza artificiale si sta diffondendo in un numero crescente di settori, come quello finanziario e manifatturiero. Ora con sede a Chicago Scienza narrativa sta scrivendo con successo l'IA. Fondata nel 2010 per trasformare automaticamente le statistiche in storie di baseball, l'organizzazione si è evoluta in una centrale elettrica nella generazione del linguaggio naturale.

Stuart Frankel è l'amministratore delegato di Narrative Science e ha contribuito a guidare questa transizione dalle statistiche sportive agli approfondimenti aziendali. Abbiamo parlato con Frankel di come una tecnologia come questa stia cambiando il flusso di lavoro quotidiano in diversi settori e colmando il divario linguistico tra lavoratori umani e macchine.

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Narrative Science ha avuto il suo inizio trasformare le statistiche in notizie . In che modo questo ti ha aiutato a costruire la tua attività e ad addestrare il tuo software?

Questo è stato davvero lo slancio per avviare l'azienda. Abbiamo concesso in licenza la tecnologia nel 2010. Abbiamo iniziato a scrivere storie di baseball. Siamo stati in grado di fare storie di baseball, notizie finanziarie e rastrellamenti del mercato immobiliare. Abbiamo davvero iniziato a creare un business nei media, ma nel tempo siamo passati a diventare un'azienda di software aziendale.

Stuart Frankel, CEO di Narrative Science. Scienza narrativa

Cosa ha spinto questo cambiamento di focus?

Abbiamo iniziato a ricevere molto interesse dalle persone che hanno sentito parlare di noi dal nostro lavoro nei media. Scherzo sempre dicendo che se vuoi ottenere molta stampa come azienda in fase iniziale, fai qualcosa che viene percepito come un'interruzione del giornalismo, perché i giornalisti amano scrivere del proprio settore. Ha contribuito a creare consapevolezza della scienza narrativa al punto che abbiamo avuto molte richieste in entrata in molti settori diversi che descrivevano quello che era essenzialmente lo stesso problema. Queste organizzazioni erano sedute su molti dati.

Per avanzare rapidamente, ora abbiamo circa 100 clienti. Il lavoro che svolgiamo per queste organizzazioni e per i loro usi si suddivide in tre grandi categorie: efficienza operativa, maggiore coinvolgimento dei clienti e conformità.

I tuoi nuovi clienti provengono principalmente da un settore specifico?

Negli ultimi anni, circa il 60% della nostra attività è nei servizi finanziari. Quindi lavoriamo con aziende come USAA e MasterCard e Franklin Templeton e una serie di altre grandi organizzazioni di servizi finanziari.

In che modo queste aziende possono trarre vantaggio dalla generazione del linguaggio naturale?

Negli ultimi anni c'è stata un'idea che, poiché ci sono molti dati presenti in tutte le organizzazioni, dando agli utenti l'accesso a quei dati, acquisiranno le competenze necessarie per analizzarli, interpretarli e agire in base ad essi. Abbiamo sempre pensato che fosse ridicolo aspettarsi che tutti nel mondo acquisissero le competenze di un analista aziendale o di uno scienziato di dati. Abbiamo ritenuto che sarebbe stato più facile insegnare alle macchine a comunicare con noi nella nostra lingua piuttosto che insegnare a tutti nel mondo a interagire con i computer e sfruttare tutti i dati disponibili.

Quali sono le industrie che dovrebbero sfruttare l'intelligenza artificiale che devono ancora abbracciarla completamente?

Penso che alla fine l'IA finirà per essere onnipresente e avere un impatto su ogni settore. Che si tratti di finanza, vendita al dettaglio o assistenza sanitaria, ora c'è un'enorme quantità di dati. Ci sono vari collegi elettorali che hanno bisogno di informazioni che possono essere raccolte da quei dati, sia solo a scopo informativo sia per prendere decisioni basate sui dati.

Come pensi che il lavoro cambierà a seguito dei nuovi strumenti di intelligenza artificiale?

Ci sarà meno tempo speso a sfogliare fogli di calcolo e a scorrere grandi database di numeri e più query, ad esempio, grandi set di dati e ottenere risposte. Più un'esperienza di conversazione con i dati rispetto al modo in cui funziona oggi.

Intervista modificata per chiarezza e lunghezza.

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