Gli Atenei italiani stanno ampliando e aggiornando l’offerta formativa attraverso l’apertura di nuove lauree e di curriculum per rispondere a una crescente richiesta di laureati con competenze su Data Science e Intelligenza Artificiale.

Donato Malerba è Direttore del Dipartimento di Informatica dell’Università degli Studi di Bari Aldo Moro e del Laboratorio Nazionale CINI su Big Data. Ha ricoperto il ruolo di coordinatore del dottorato di ricerca in Informatica e membro sia del Board of Directors della Big Data Value Association che del Board della EU Public-Private Partnership Big Data Value.

Ha avuto una intensa attività didattica e di ricerca, svolgendo un ruolo attivo, anche di coordinamento, in diversi progetti di ricerca europei e nazionali. La sua attività scientifica riguarda principalmente la Data Science (Machine Learning, Data Mining e Big Data Analytics) e sue molteplici applicazioni. Guida il gruppo di ricerca KDDE (Knowledge Discovery and Data Engineering, kdde.di.uniba.it). Ha pubblicato oltre 300 articoli su riviste e atti di convegno nazionali e internazionali.

Donato Malerba è stato general chair e PC-Cochair di diverse conferenze internazionali e della Winter School on Big Data 2017. Fa parte di numerosi comitati di programma di conferenze su Machine Learning, Data Mining, Intelligenza Artificiale, Big Data.

Fa parter dell’editorial board di diverse riviste internazionali, incluso Machine Learning Journal, Data Mining and Knowledge Discovery, e Journal of Intelligent Information Systems.

Come sono le condizioni degli Atenei italiani, oggi, in riferimento a Big Data, Machine Learning, Intelligenza Artificiale, sia dal punto di vista didattico che organizzativo?

Gli Atenei italiani stanno ampliando e aggiornando l’offerta formativa attraverso l’apertura di nuove lauree e di curriculum dedicati all’interno di lauree esistenti. Questo permette di rispondere a una crescente richiesta di laureati con competenze su Data Science e Intelligenza Artificiale; che ovviamente abbracciano quelle su Big Data, Data Mining e Machine Learning.

Dai due pioneristici corsi di laurea magistrale su Data Science avviati nell’anno accademico 2015 a Roma Sapienza e Torino; si è passati a circa trenta corsi di laurea nell’anno accademico in corso; grazie anche all’approvazione del CUN (Consiglio Universitario Nazionale, N.d.R.) della classe delle lauree magistrali in Data Science. Si registra anche un grande interesse per le lauree in Intelligenza Artificiale. Anche in questo caso, Roma Sapienza ha fatto da apripista con una laurea magistrale nel 2017 su Intelligenza Artificiale e Robotica; che potrebbero diventare 9, incluse le prime tre lauree triennali, già nel prossimo anno accademico. Senza contare i curriculum dedicati all’Intelligenza Artificiale nell’ambito di lauree magistrali in Informatica (è questo il caso dell’Università di Bari, N.d.R.).

L’Intelligenza Artificiale sta cambiando anche il modo di lavorare e lo Smart Working si sta diffondendo: come si sta allineando l’ambiente accademico a questa evoluzione?

Siamo alle prime sperimentazioni. D’altronde la legge che promuove il cosiddetto lavoro agile o Smart Working è recente (L. 124/2015). La direttiva della Presidenza del Consiglio dei Ministri, che fornisce gli indirizzi e le linee guida per l’attuazione attraverso una fase di sperimentazione, è ancor più giovane  (10 giugno 2017, Nd.R.). Gli atenei lombardi sono stati pioneristici (penso all’Università di Bicocca, al Politecnico di Milano o all’Università dell’Insubria), ma non mancano proposte allo studio in altri Atenei.

L’introduzione dello Smart Working coinvolge essenzialmente il personale tecnico-amministrativo. I docenti hanno già una modalità di lavoro diversa e particolare, con ampia flessibilità e autonomia. Da tempo le tecnologie dell’informatica e delle telecomunicazioni consentono di lavorare tranquillamente da casa come se fossimo in ufficio. Tuttavia occorre calare queste possibilità in nuovi modelli organizzativi, profondamente diversi da quelli attualmente adottati; caratterizzati da rigide procedure e regole e attenti soprattutto alla conformità con la norma, anche a prescindere dal suo vero significato o obiettivo. Per questo lo Smart Working è un percorso impegnativo, che richiede anche degli investimenti. Non esistono modelli predefiniti: ogni  Ateneo deve costruire il proprio in base alla sua realtà. Ciò che mi sembra evidente è che questo sia ormai un percorso ineludibile. Lo impongono l’attuale attenzione alla sostenibilità e le recenti vicende legate all’epidemia da Coronavirus.

A proposito di cambiamenti, negli ambienti STEM le donne sono ancora una minoranza, nonostante la crescente domanda di profili da parte del mercato: quali sono per lei i motivi?

Se le donne negli ambienti STEM sono una minoranza, circa il 30%, i numeri diventano drammatici nel settore dell’informatica. Ad esempio, nel mio Ateneo, la percentuale di donne iscritte ai diversi corsi di laurea in informatica si attesta intorno all’ 11,5%. La situazione è paradossale: se da una parte le figure professionali dell’informatico e dell’ingegnere informatico sono sempre più richieste, tanto da essere insufficienti a rispondere alle esigenze del mondo del lavoro, dall’altra le donne sembrano essere rimaste quasi completamente escluse da questi ambiti. Questo rallenta l’economia, come dimostrato da studi della Commissione Europea, ma anche l’evoluzione tecnologica, dove il coinvolgimento femminile è sempre stato essenziale.

Un esempio per tutti, Katherine Johnson, matematica, informatica e fisica statunitense, di origini afroamericane, venuta a mancare pochi giorni fa.  Lei ha contribuito con i suoi calcoli a lanciare la corsa nello spazio lavorando per la Nasa. La sua storia è stata raccontata nel film Il diritto di contare.

Tornando all’Intelligenza Artificiale, l’evoluzione in chiave cognitiva di molte tecnologie di uso comune, richiederà sempre più progettisti con skill appartenenti più alle donne che agli uomini. Nonostante questo, si stima che le donne occupino solo il 20% delle posizioni lavorative nel campo dell’IA.Sempre più donne sono utenti di tecnologie informatiche, ma il numero di donne creatrici di tali strumenti resta molto basso.

Eppure negli anni ’50-’60 la situazione era profondamente diversa.

Negli Stati Uniti la carriera di programmatrice sembrava riservata quasi esclusivamente a loro, tanto che non c’era foto di mainframe che non ritraesse in bella vista una programmatrice in tailleur. Erano i tempi in cui le attività di programmazione erano ritenute subalterne a quelle di progettazione e costruzione dell’hardware. Quando la situazione si ribaltò e si capì che la progettazione e realizzazione di  software sempre più complessi era un’attività meglio remunerata, le donne vennero man mano escluse da questo settore. Nelle foto dei minicomputer degli anni ’70 sparirono le donne in tailleur e apparvero gli uomini in camicia. Si formò così lo stereotipo dell’informatico come un nerd maschio.

Nel vostro Ateneo avete avviato diverse iniziative a questo proposito.

Negli ultimi anni nel nostro Ateneo abbiamo avviato diverse iniziative di orientamento rivolto a ragazze di scuola media superiore, finalizzate ad avvicinarle al mondo dell’informatica e al superamento di questa stereotipizzazione, ma la strada è ancora lunga. C’è ancora molto da fare anche nel mondo del lavoro. Qui il tema si incrocia con quello dello Smart Working di cui parlavamo prima: non è un caso che negli Atenei più avanti nella sperimentazione hanno notato una maggiore partecipazione delle donne.

A proposito di sperimentazione: che problemi e che vantaggi offre l’Open Innovation?

Il paradigma dell’innovazione aperta – che genera valore ricorrendo non più e non soltanto a idee e risorse interne all’impresa, ma anche a idee, soluzioni, strumenti e competenze tecnologiche che arrivano dall’esterno (start-up, università, istituti di ricerca, ecc. ecc.) – non può essere più considerato come una scelta, ma come un passo obbligato nel nostro Paese, dove il tessuto imprenditoriale è costituito per lo più da medie e piccole imprese.

L’innovazione chiusa, quella tradizionale per intenderci, è più adatta a grandi realtà imprenditoriali che riescono a possedere tutte le risorse per poter sviluppare con nuovi prodotti o servizi. In Italia ci sono segnali positivi, di apertura delle imprese all’ecosistema delle start-up dalle quali attingere soluzioni e competenze utili all’innovazione.

«È interessante che una best practice venga proprio da una grande impresa come Enel, che, sebbene ne potesse fare a meno, abbia ampiamente utilizzato il paradigma dell’Open Innovation attraverso le start-up».

Mi sembra un segnale incoraggiante. Ovviamente, perché l’Open Innovation possa avere successo, occorre incrementare in modo sostanziale le risorse esterne (brevetti, competenze, start-up, etc.) alle quali le imprese possono accedere. Altrimenti si crea un collo di bottiglia che finisce per favorire le realtà più pronte e dinamiche, lasciando indietro quelle più bisognose di sostegno.

Qual è il contributo delle Univesità all’Open Innovation?

Il contributo dell’ecosistema delle Università all’Open Innovation è ancora marginale in Europa. La ricerca scientifica di alto livello condotta negli atenei del vecchio continente non è ancora ben sfruttata dalle imprese. Ci sono troppe diffidenze, ma soprattutto manca una conoscenza reciproca. Le imprese conoscono poco le realtà universitarie locali, le competenze che esprimono e i tempi con cui lavorano, e finiscono per costruire percorsi tendenti a escluderle.

Un esempio di queste difficoltà mi è capitato qualche giorno fa. Sono stato contattato da un piccolo imprenditore che voleva far fare una lunga formazione a un suo dipendente per acquisire il know-how necessario a realizzare un progetto industriale. Ho spiegato che, seguendo questa strada, avrebbe forse raggiunto il risultato in tempi inconciliabili con la velocità richiesta in questo progetto. In realtà, nel mio Dipartimento c’erano già docenti in grado di seguire sin da subito il tema e offrire soluzioni, perché se ne erano occupati per scopi di ricerca. La necessità aziendale di intestarsi i diritti sul prodotto innovativo finale poteva essere affrontata attraverso una semplice consulenza, finalizzata anche al trasferimento del know-how specifico.  La mia intermediazione ha aiutato l’incontro fra domanda e offerta, ma occorre che ciò avvenga in modo strutturato, e non sia frutto della conoscenza individuale.

Quindi un hackathon che permette ad aziende e laureandi e neo-laureati di confrontarsi su problemi concreti è un veicolo importante?

Gli hackathon saranno sempre più importanti, e ciò andrà di pari passo con l’adozione sempre più estesa del paradigma dell’innovazione aperta.

Il ritmo accelerato con cui si producono nuove tecnologie è incompatibile con i lunghi processi di ricerca e sviluppo più tradizionali.

Gli hackathon, al contrario, permettono di esplorare e testare rapidamente delle idee.

Il limite di tempo di un hackathon costringe i partecipanti a lavorare insieme, rapidamente, e a rimanere il più concentrati possibile, distillando i loro concetti visionari fino a soluzioni attuabili.

Nati come eventi di programmazione esplorativa, dove persone accomunate da una stessa passione danno il massimo per trovare soluzioni uniche a problemi tecnici, gli hackathon sono diventati eventi finalizzati a creare un prodotto prototipale perfettamente funzionante, mettendo insieme project manager, designer, sviluppatori e programmatori.

Un ruolo chiave lo hanno gli esperti esterni coinvolti nell’evento, perché con le loro opinioni dirette e feedback consentono sia di imparare velocemente sia di giungere dritti all’obiettivo. La collaborazione con esperti di campi diversi, l’incontro con nuove persone, la spinta a costruire in tempi rapidi soluzioni innovative per problemi concreti, sono, a mio avviso, benefici importanti per i partecipanti.

A questi aggiungerei anche il controllo della paura del fallimento. Se l’idea non funziona, lo scopri subito e il danno del tempo dedicato resta contenuto.

Confrontarsi con problemi concreti per laureandi e neo-laureati, quindi, è fondamentale.

Sono ottime occasioni di crescita personale e delle proprie competenze, di incontro e confronto con persone affini; spesso anche di sviluppo di capacità di lavoro in squadra. Gli studenti possono dimostrare le loro conoscenze, abilità e attitudini, dall’ideazione alla collaborazione, nel portare a termine dei compiti. In altri termini, è un modo di valutare le competenze e quindi correggere o compensare eventuali carenze o scoprire dei talenti.

Un’esperienza particolarmente significativa fatta al Dipartimento di Informatica è stata quella della CyberChallenge. I venti ragazzi che abbiamo selezionato sono stati formati, in modo da acquisire le conoscenze necessarie, e imparare ad affrontare gare di attacco informatico. Abbiamo curato anche altri aspetti, come quelli di lavoro in squadra. Alla fine hanno avuto modo di misurarsi e qualcuno ha persino scoperto di essere all’altezza di competere a livello europeo, benché fosse solo uno studente al primo anno. Esperienze come quelle andrebbero incentivate anche in altri ambiti, come quello della Data Science.

Affiancare profili STEM a soggetti di formazione umanistica che vantaggio può portare a un team di lavoro o di studio?

Partirei dalle difficoltà, prima di parlare dei vantaggi. Certamente la principale è quella di avere un linguaggio comune, di riuscire a comunicare. Occorre consapevolezza che l’intersezione di conoscenze e abilità fra i diversi soggetti può essere molto piccolo, per cui occorre grande pazienza da parte di tutti nel comunicare in modo chiaro l’essenziale utile alla condivisione di una strategia finalizzata a risolvere un problema.

A me è capitato di lavorare con biologi, giuristi e umanisti, un’esperienza che mi ha impegnato molto. C’è sempre la forte tentazione di chiedere all’altro di studiare molto prima di parlare con te, in modo che sia l’altro a costruire il ponte verso di te.

Ovviamente non è una strada perseguibile in molti casi, e si rischia di fallire, il che è sempre un’esperienza dolorosa, quanto meno perché si ha l’impressione di aver perso tempo. La difficoltà di comunicazione induce sfiducia e questo lede le fondamenta del lavoro in team. Quindi è imperativo collaborare inizialmente per creare un linguaggio comune, che funga da interfaccia. Ci vuole perseveranza.

Superato questo scoglio, si aprono nuovi orizzonti e si ha la sensazione straordinaria di fare qualcosa di veramente utile. La biologa che mi pone il suo problema e che ritrova nuove interessanti scoperte nei pattern che ho generato con algoritmi di co-clustering, dà indubbiamente una nuova prospettiva ai miei studi e alle mie ricerche di settore. Come pure il giurista che ritrova nel diritto romano le risposte ad alcuni dubbi sulle responsabilità riconducibili agli algoritmi di apprendimento automatico. O ancora l’epigrafista che spiega con l’editto di Costantino un ‘pattern emergente’ scoperto da un algoritmo di data mining. Il principale vantaggio è, a mio avviso, quello motivazionale verso le attività di propria competenza.

Che vantaggi offre un evento come Hack@Mi dal punto di vista della comunicazione per avvicinare il mondo STEM alla quotidianità?

Rappresenta una grande opportunità di incontro. Gli hackathon spesso hanno un background tecnico e non sono pensati per avvicinare ambiti diversi.

Al contrario, Hack@Mi punta proprio a favorire l’associazione delle abilità STEM (Scienza, Tecnologia, Ingegneria, Matematica) con quelle già sviluppate con pregressi studi umanistici. Personalmente lo trovo affascinante. Sono anche felicemente colpito dal focus su sostenibilità e disparità di genere. Sono tutti temi su cui conviene investire, perché c’è ancora molto da fare.

A proposito di futuro e sostenibilità: cosa rende una città Smart?

La gestione intelligente delle sue risorse, la sostenibilità economica ed energetica, l’attenzione alla qualità della vita e dei bisogni dei cittadini. Non si tratta solo di utilizzare tecnologie innovative per migliorare la mobilità urbana, la solidità economica, la tutela dell’ambiente, la qualità sociale o le capacità di governo. Sarebbe una visione riduttiva, da “città digitale”.

A mio avviso la chiave di volta affinché una città diventi davvero Smart è nel ruolo che il capitale umano, l’istruzione e la formazione hanno nello sviluppo della città stessa. Sarà che sono condizionato dalla mia visione accademica, ma è comunque un fatto che le città in cui è disponibile forza lavoro istruita e qualificata, il tasso di crescita urbano tende a essere più elevato. Certo, non c’è nessun automatismo. Può accadere che le intelligenze presenti in un territorio non vengano messe nelle condizioni di esprimersi e di aiutare a risolvere i problemi della comunità. Per questo in una Smart City la politica, intesa nel suo significato etimologico, deve pensare a un nuovo tipo di governance caratterizzata da un coinvolgimento autentico dei cittadini, tanto nell’ascolto dei bisogni e nella caratterizzazione del vissuto quotidiano, quanto nella soluzione dei problemi. Ovviamente, coinvolgendo ognuno secondo le sue possibilità. 

Quali sono i problemi legati alla sostenibilità su cui desiderate confrontarvi?

Possono essere diversi, perché i nostri studi su Intelligenza Artificiale e Data Science possono trovare applicazione in molteplici contesti. Al momento, direi che siamo concentrati su due tematiche: energia e ambiente.

Con il mio gruppo di ricerca, il KDDE, stiamo collaborando al progetto ComESTo, che mira all’efficientamento della rete elettrica italiana, tenuto conto della tendenza crescente dell’utenza a non essere solo consumatrice ma anche produttrice di energia da fonti rinnovabili. L’obiettivo è di creare isole autosufficienti, coincidenti con determinate città o comunità, e per realizzarlo occorrono algoritmi che ottimizzino la strutturazione della rete elettrica. Stiamo anche collaborando al progetto regionale Kometa, con l’obiettivo di migliorare la fase di addestramento di personale tecnico dell’acquedotto pugliese utilizzando tecniche di Process Mining.

Infine stiamo collaborando al progetto regionale Apollon, realizzando un software che ci dia risposte a breve termine su quali sono i livelli di inquinamento dell’aria e i fattori meteorologici in corrispondenza dei quali si verifica un incremento dei problemi respiratori. Una prima sperimentazione è già stata condotta sul territorio salentino, grazie anche alle sinergie sviluppate con i colleghi dell’Università del Salento.