Peter Wang, CEO e co-fondatore di Anaconda – Serie di interviste

Cosa ti ha inizialmente attirato verso l’informatica?

Ho iniziato a programmare a una giovane età, senza una laurea formale in informatica. Mentre inizialmente ero stato attratto da essa per il brivido di comandare un computer per eseguire compiti, il mio interesse si è approfondito quando ho scoperto le possibilità creative – creare giochi ed esprimere idee. Per me, un computer trascende la mera funzionalità; è un canvas senza fine per l’espressione di sé. All’inizio dell’era dell’informatica, la creatività non conosceva limiti e c’era un flusso senza soluzione di continuità tra diverse attività. Tuttavia, con l’attuale industrializzazione e strati di astrazione, scatenare la creatività è diventato più difficile.

Puoi condividere la storia di Anaconda, Inc?

Il mio co-fondatore e io abbiamo fondato Anaconda nel 2012, ma le origini dell’azienda possono essere fatte risalire a quando eravamo consulenti di software. Abbiamo visto l’adozione in crescita della lingua di programmazione Python per l’analisi dei dati aziendali e sapevamo che una rivoluzione era in corso. Le industrie che richiedevano capacità di calcolo numerico pesante come la finanza si sono rivolte a Python, e nel tempo la lingua ha visto un’adozione rapida nel settore sanitario, manifattura, retail e in ogni industria che perseguiva un’analisi avanzata per prendere migliori decisioni aziendali. Tuttavia, nonostante la crescita organica della lingua, abbiamo sentito che l’industria stava perdendo la storia vera: la grande necessità di strumenti di analisi avanzata ad alte prestazioni che potessero essere utilizzati da non programmatori. Inizialmente, gli investitori erano incerti sulla lingua di programmazione o sugli ecosistemi open-source e non vedevano il valore nella comunità di dati Python che Anaconda aveva guidato. Ma questa strategia di crescita guidata da pratiche ha alla fine portato Anaconda e l’ecosistema Python a ottenere un’adozione rapida in ogni industria in tutto il mondo.

Anaconda è impegnata a promuovere l’innovazione open-source, perché l’open-source è così importante?

Credo fermamente che la trasparenza e la collaborazione siano fattori chiave per lo sviluppo di tecnologie e soluzioni di successo per la società nel suo complesso. L’open-source non solo garantisce la trasparenza, ma migliora anche la collaborazione e favorisce una cultura di innovazione tra gli sviluppatori. Più sono le prospettive e le conoscenze che lavorano insieme per sviluppare soluzioni, migliore sarà il risultato. I principi alla base dell’open-source si allineano strettamente con la missione di Anaconda di democratizzare la tecnologia e migliorare l’istruzione – il software open-source offre opportunità di apprendimento preziose per gli sviluppatori, gli studenti e gli appassionati, dove possono studiare il codice, imparare le migliori pratiche e acquisire esperienza pratica contribuendo a progetti open-source.

Nel 2022 Anaconda ha lanciato PyScript, uno strumento web per la codifica nel browser e la distribuzione di app con un solo clic. Puoi condividere alcuni dettagli su questo strumento e cosa lo rende così potente?

Dopo aver presentato il progetto open-source PyScript l’anno scorso come prova di concetto, nel marzo 2023 abbiamo rilasciato PyScript.com, un sito che consente a chiunque di costruire applicazioni web interattive e condivisibili basate su Python direttamente nel browser. Questa piattaforma di codifica flessibile ha un ambiente di sviluppo modulare plug-and-play e può creare applicazioni web di nuova generazione con interattività e calcolo dei dati basati su Python, riducendo drasticamente le barriere di ingresso che rendono la programmazione sovraccaricante per il 99% dei cittadini che non hanno competenze di codifica esistenti. Con questo lancio, Anaconda sta aumentando l’accessibilità fornendo un framework che consente a chiunque di acquisire esperienza nello sviluppo Python.

Il settore della scienza dei dati è esploso nell’ultimo decennio poiché la presa di decisioni basata sui dati è diventata la norma – aumentando i dati scientist al #3 nella classifica dei 50 migliori lavori in America per il 2022. Tuttavia, mentre l’industria sta prosperando, c’è ancora spazio per migliorare le competenze della forza lavoro attuale e rimuovere le barriere di ingresso esistenti per coloro che sono curiosi del mondo della codifica. Questo lancio è stato il primo passo per democratizzare la scienza dei dati. Inoltre, le persone e le organizzazioni che si concentrano sull’aggiornamento e sulla riqualificazione avranno sempre un vantaggio competitivo. Fornendo una piattaforma online che chiunque possa accedere, senza l’onere di scaricare file e configurare ambienti, PyScript offre una grande opportunità di imparare Python, la lingua di programmazione più popolare al mondo.

Quali sono le tue opinioni sul futuro della codifica?

L’evoluzione futura comporterà un aumento della produzione di codice complessivo, con una parte significativa generata dalle macchine. Tuttavia, la convalida umana rimarrà fondamentale. L’immagine tradizionale della programmazione – immettere il codice in un file di testo – si trasformerà. La costruzione futura di sistemi di informazione si discosterà dalle pratiche di codifica tradizionali, abbracciando un paesaggio in cui il codice è generato. Prevedo anche che i sistemi emergenti si concentreranno sulla specifica e sulla modellazione dei dati, ridefinendo la codifica come la conosciamo oggi.

Anaconda ora serve oltre 35 milioni di utenti, a cosa attribuisci questo successo?

Credo che abbiamo raggiunto questa scala di utenti offrendo una vasta gamma di materiali educativi e strumenti adatti a tutti i tipi di utenti – dagli studenti ai programmatori professionisti. Man mano che l’innovazione tecnologica continua, c’è sempre più bisogno di competenze Python in quasi ogni industria. Con la nostra missione di democratizzare Python, rendendo la codifica e i fondamenti accessibili a tutti, siamo in grado di fornire le risorse necessarie per costruire competenze per i lavori attuali e futuri.

Una delle tue passioni è l’espansione dell’accesso all’alfabetizzazione dei dati, puoi condividere alcuni dettagli sui tuoi sforzi in questo senso?

Credo che se raggiungiamo gli studenti fin dall’inizio con la scienza dei dati, possiamo fare maggiori progressi nella nostra missione di raggiungere l’alfabetizzazione dei dati in tutto il mondo. Per supportare questo, Anaconda ha iniziato a collaborare con scuole superiori negli Stati Uniti e a livello globale per ospitare un Data Science Expo che riunisce gli studenti per mostrare le loro competenze Python, condividere progetti innovativi e potenzialmente vincere borse di studio universitarie. Inoltre, abbiamo recentemente introdotto Anaconda Learning, che offre oltre dodici corsi, concedendo agli studenti che li completano con successo un certificato che può migliorare le loro prospettive di ottenere un impiego o avanzare nel loro percorso di istruzione. Anaconda Notebooks è progettato per aiutare le persone a entrare immediatamente nella scienza dei dati e nella codifica Python. Nel maggio 2023, Anaconda ha acquisito EduBlocks, una piattaforma gratuita che porta competenze di codifica fondamentali agli studenti della scuola primaria e secondaria e ai professionisti alle prime armi. Attraverso l’acquisizione, EduBlocks favorirà ulteriormente la missione di Anaconda di democratizzare le competenze Python e dei dati per la forza lavoro del futuro. Man mano che la scienza dei dati e i modelli di apprendimento automatico continuano a guadagnare popolarità nel lavoro e nella vita, Anaconda può essere la fonte di orientamento e formazione per sfruttare questo nuovo mondo.

Perché il futuro dell’AI dovrebbe essere completamente open?

Simile ai miei sentimenti sull’open-source, la trasparenza e la collaborazione porteranno a uno sviluppo più di successo della tecnologia AI e beneficeranno il bene più grande per la società nel suo complesso. Mentre non c’è dubbio che la corsa agli armamenti dell’AI sia un momento emozionante nella tecnologia, l’uso diffuso di modelli AI potrebbe inondare Internet di informazioni non generate da eventi del mondo reale che contamineranno i set di dati di addestramento futuri per i modelli futuri. Ciò porterà a un effetto di “cannibalismo dei modelli” in cui i modelli futuri amplificheranno e saranno per sempre distorti dall’output dei modelli passati. Al ritmo di nuovi modelli che vengono rilasciati, i dibattiti etici sull’AI, come le preoccupazioni legali/copyright e i pregiudizi nell’addestramento del modello, non possono più rimanere sul retro. Con lo sviluppo open, arriva più accessibilità e la capacità di un gruppo più ampio di background, competenze e esperienze di lavorare insieme – creando un effetto a catena verso risultati più di successo (ed etici).

Qual è la tua visione per il futuro dell’AI?

Anticipo la crescita di modelli di intelligenza artificiale più compatte e comprensibili. Risolvere le questioni relative ai diritti di proprietà e al copyright sarà fondamentale. Ci si può aspettare un’adozione diffusa di queste tecnologie AI in scenari aziendali reali e esperienze dei clienti. L’attenzione si sposterà sulla guida e sulla formazione dell’AI per un utilizzo positivo. Questa transizione può essere paragonata all’evoluzione dei motori – passando da grandi a piccoli, con un nuovo accento sulle applicazioni del motore.

Ora abbiamo accesso a una forma di “intelligenza di base” in grado di eseguire compiti che un tempo richiedevano competenze umane – non necessariamente difficili, ma richiedenti agilità dinamica. Questi sono casi d’uso precedentemente trascurati a causa della necessità di intervento umano, ma con l’avvento dell’AI, ciò che era una volta impegnativo è ora realizzabile.

Grazie per le grandi interviste, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Anaconda.