Ahmed Elsamadisi, Fondatore e Amministratore Delegato di Narrator.ai – Serie di Interviste

Ahmed Elsamadisi è il Fondatore e Amministratore Delegato di Narrator.ai, un’azienda di intelligenza dei dati che fornisce ai responsabili delle decisioni informazioni personalizzate e azionabili.

Ahmed ha iniziato la sua carriera presso il Laboratorio di Sistemi Autonomi di Cornell, concentrandosi sull’interazione uomo-robot e sulla fusione dei dati bayesiani, nonché sulla creazione di algoritmi per auto autonome.

Cosa ti ha inizialmente attratto verso l’AI e la scienza dei dati?

Mi sono innamorato di come le persone prendono decisioni. Iniziando con la psicologia, l’ingegneria sociale e infine con il modo in cui ragioniamo sull’incertezza. Ciò mi ha portato a immergermi nella matematica bayesiana e il mondo ha iniziato ad avere più senso. Ho deciso di intraprendere un viaggio per replicare il modo in cui prendiamo decisioni.

Hai avuto una carriera fenomenale, tra cui aver lavorato presso il Laboratorio di Sistemi Autonomi di Cornell, potresti condividere alcuni degli highlights di questo periodo?

Cornell’s ASL è stato molto divertente! Dalla nostra auto autonoma a una flotta di robot mobili, ho avuto l’opportunità di costruire, programmare e testare algoritmi e hardware in ambienti reali. Il mio momento preferito è stato un progetto che ho guidato per vedere se potevamo giocare a un gioco di 20 domande con tutti gli studenti di Cornell. Il gioco era semplice, un robot stava cercando un oggetto e poteva chiedere agli studenti di Cornell domande sì/no per aiutarlo a trovare l’oggetto. Una piccola torsione, gli esseri umani possono mentire.

In questa situazione non c’è informazione reale, nulla che sia assolutamente vero. Ho lavorato su un algoritmo che poteva fondere informazioni dalle persone e dai sensori per prendere decisioni migliori. Questo progetto è stato successivamente ripreso da Business Insider e divenne noto come “il robot che può dire bugie”.

Questi momenti in cui i dati e gli algoritmi possono fare qualcosa che non puoi facilmente immaginare, sono ciò che rende questi progetti fenomenali.

L’idea di Narrator è nata dalla tua frustrazione nel lavorare con i dati presso il tuo precedente datore di lavoro WeWork (WE ). Quali erano i problemi che affrontavi con la modellazione dello schema stellare?

Ogni azienda utilizza uno schema stellare per i propri modelli di dati. Ha senso! Costruisci tabelle che rappresentano un set di domande che desideri rispondere e poi le dai alle persone per tracciare. La sfida è che le domande sono costantemente in crescita e in cambiamento e quindi le serie di tabelle che costruisci non sono mai sufficienti per rispondere a tutte le possibili domande. L’unica soluzione è costruire più tabelle, il che causa una deviazione dalla fonte di verità.

Ho sempre cercato su Google “modellazione dei dati del flusso d’aria” per mostrare alle persone cosa sia il miglior caso scenario di un livello di modellazione e si tratta di qualcosa di complesso. Centinaia di tabelle che dipendono l’una dall’altra.

Detto questo, quella era l’unica opzione. Presso WeWork, ho parlato con molti unicorni e ho visto la stessa situazione che stavamo affrontando. Abbiamo speso milioni di dollari in strumenti di dati. Abbiamo costruito centinaia di modelli. I dati stavano ancora perdendo fiducia e fallendo nel rispondere alle domande in tempo utile. Poi, ogni 1-2 anni, avremmo ricostruito il sistema utilizzando gli strumenti più recenti, ma lo stesso approccio.

Se ogni azienda che ha implementato uno schema stellare è finita per dover ricostruire il proprio sistema, allora c’è un problema con la struttura.

Come hai trovato una soluzione migliore per lavorare con i dati?

Inizialmente, ho preso ispirazione dai blog di dati. In un blog, un’azienda può raccontare la storia di un cliente e un’analisi senza mai mostrare il proprio modello di dati. Utilizzano clienti che eseguono azioni nel tempo per spiegare qualsiasi analisi di algoritmi. Effettivamente, si tratta di concetti che tutti capiscono (un utente ha visualizzato il sito web, quindi ha prenotato una riunione). Mi sono chiesto perché quella struttura non venisse utilizzata nei dati, se sembra avere il potenziale per rappresentare qualsiasi cosa. La risposta breve è che questa struttura dei dati non è realmente queryabile dagli strumenti di business intelligence (non c’è nulla su cui unire).

Il nostro modello di dati, che chiamiamo schema di attività, sembrava avere il potenziale per cambiare realmente il mondo. Avrebbe potuto consentire a ogni azienda di avere un solo modello di dati che potesse rispondere a qualsiasi domanda. Ogni azienda avrebbe potuto avere lo stesso modello di dati — quindi l’analisi e gli algoritmi avrebbero potuto essere condivisi tra le aziende per la prima volta. E infine, avrebbe potuto creare un modo comune per i professionisti dei dati per lavorare insieme e parlare di dati.

Ho pensato che questo potesse rivoluzionare l’industria dei dati, quindi ho lasciato WeWork nel 2017 con l’obiettivo di rendere lo schema di attività queryabile.

I dati di output di Narrator sono formattati in modo diverso da come la maggior parte di noi si aspetta, potresti spiegare cosa sono le Narrazioni e come sono formattate come una storia?

Le Narrazioni sono analisi azionabili in formato di storia.

Noi, come professionisti dei dati, siamo così abituati ai dashboard. Tuttavia, i dashboard sono un mezzo per un fine. I dashboard mostrano i dati e devi interpretarli da solo:

1. Figurati come leggere le centinaia di diverse visualizzazioni.
2. Combina i dati nella tua testa per capire cosa sta realmente accadendo.
3. Crea una storia nella tua testa che abbia senso dei pezzi di dati.
4. Decidi su un’azione da intraprendere.

La sfida di questo processo è che ogni persona che guarda un dashboard arriverà a una storia diversa e a una raccomandazione diversa. Questo è un pregiudizio naturale.

L’obiettivo di Narrator era quello di guidare l’azione basata sui dati. Mentre iteravamo, vedemmo che i nostri clienti avevano bisogno di storie e interpretazioni per prendere decisioni e questo è ciò che abbiamo dato loro.

Le Narrazioni iniziano con un obiettivo chiaro. Fanno una raccomandazione. Poi mostrano i punti chiave che otterrai. Infine, passano attraverso l’analisi. Ogni sezione racconta una storia su qualcosa che stiamo imparando e i dati vengono utilizzati come prove a sostegno.

Mostra 100 persone la stessa Narrazione e tutte tornano con la stessa raccomandazione e interpretazione.

Le Narrazioni capiscono anche che il tuo business sta cambiando, quindi vengono eseguite costantemente ogni settimana per vedere se le raccomandazioni e le interpretazioni sono ancora valide e si aggiorneranno di conseguenza.

Dopo aver attraversato tutto questo apprendimento e aver creato Narrazioni, queste incredibili strumenti di azione, abbiamo realizzato che la maggior parte delle grandi società di consulenza aveva anche imparato la stessa cosa. McKinsey ti fornisce presentazioni e approcci simili invece di solo dashboard. Stiamo lavorando per fornire questo livello di qualità a un prezzo inferiore.

Quali sono alcuni dei vantaggi dell’utilizzo di Narrator per gli ingegneri di dati?

Gli ingegneri di dati sono i nostri più grandi sostenitori! Credo che sia perché ho iniziato come ingegnere di dati che Narrator è stato costruito tenendo presente loro.

In Narrator, la modellazione dei dati è realmente facile — basta mappare i concetti dalla fonte di verità al nostro modello di dati. Eseguiremo una serie di test per assicurarci che funzioni e poi puoi pushare in produzione. Narrator gestisce la migrazione, la sincronizzazione dei dati e assicura che tutto sia veloce e facile.

All’interno di Narrator, puoi assemblare rapidamente qualsiasi set di dati desideri in pochi minuti e darlo a chiunque lo richieda.

Abbiamo anche pensato a tutte le piccole cose di cui hai bisogno e ci siamo assicurati di fornirtele:

• Trasparenza completa in tutte le elaborazioni e controllo per pausare, annullare, eseguire adesso, ecc..
• Capacità di impostare avvisi sui dati grezzi prima e dopo la trasformazione.
• Registro completo di tutte le modifiche alla query.
• Visibilità completa di ogni aggiornamento che si verifica nella tabella.
• 1 clic per materializzare qualsiasi set di dati o inviarlo a Google sheet.
• Impostazione rapida di webhooks per inviare i dati a qualsiasi sistema.
• Raggiungi il supporto e riceverai un ingegnere di dati per aiutarti.
• Ogni query generata da Narrator è LEGGIBILE e trasparente.
• Debugga qualsiasi dato con timeline rapide di tutto ciò che è accaduto a un cliente specifico.
• Costruisci 1 set di dati e crea molte aggregazioni su di esso (nessun bisogno di copiare la stessa query in un CTE).
• Se sostituisci uno degli elementi costitutivi, allora riconcilieremo tutti i tuoi dati per te.

Ci sono molte altre cose che gli ingegneri di dati ameranno!

Quanto tempo viene risparmiato facendo rapporti con Narrator rispetto alla modellazione tradizionale?

Onestamente, confrontare Narrator con la modellazione tradizionale è ingiusto. In Narrator, tutti i tuoi dati vengono modellati in solo 1 giorno invece di mesi di pianificazione come in uno schema stellare. I cambiamenti in Narrator sono a basso rischio e facili. La creazione di qualsiasi tabella è istantanea in Narrator perché non devi preoccuparti se ci sia una chiave esterna per legare le cose insieme.

In termini di analisi, Narrator ha una libreria di analisi scritte a mano da esperti che puoi eseguire istantaneamente. Queste analisi sono ben pensate, testate su più aziende, aggiornate in base ai cambiamenti del tuo business, sfruttano algoritmi per interpretare i dati e sono presentate in modo bello in formato di storia. Questo livello di lavoro è spesso fatto da team di professionisti dei dati nel corso di settimane (che è ciò che facciamo, ma lo facciamo una volta e poi lo rendiamo disponibile a tutti).

C’è qualcos’altro che vorresti condividere su Narrator?

Narrator è diverso.

È un po’ difficile capire come e perché funziona, ma una volta che inizi a utilizzarlo, capirai e non potrai più tornare indietro.

Sono emozionato dal mondo che Narrator sta rendendo possibile e invito chiunque a contattarmi per saperne di più!

Insieme possiamo prendere decisioni migliori che creeranno un mondo migliore.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Narrator.ai.