Guidare con i dati L’arte della narrazione con Anand S.

Guidare con i dati l'arte della narrazione con Anand S.

Analytics Vidhya ha lanciato la sua nuova serie, ‘Leading With Data’, in cui i leader del settore condividono le loro esperienze, i percorsi di carriera, i progetti interessanti e altro ancora. Nella puntata di debutto della serie, il signor Anand S., CEO e Chief Data Scientist di Gramener, è stato intervistato dal Fondatore e CEO di Analytics Vidhya, il signor Kunal Jain. Anand è una figura visionaria nel campo della Data Science e un oratore frequente al DataHack Summit. È conosciuto per i progetti entusiasmanti su cui lavora e per il modo in cui narra storie con visualizzazioni dettagliate. In questa intervista, Anand svela la magia che porta alle sue presentazioni, condividendo con noi un’anteprima delle sue capacità di narrazione e il processo di pensiero che sta dietro. Ecco alcune delle riflessioni interessanti tratte dall’intervista.

L’arte della narrazione con Anand S.

Kunal J: Ogni volta che partecipo alle tue presentazioni, ne esco sbalordito da come racconti la storia e le visualizzazioni. Puoi spiegarci cosa c’è dietro la creazione di queste presentazioni e come ti approcci a esse?

Anand S: Di solito faccio due tipi di presentazioni: una mirata all’insegnamento e l’altra all’apprendimento. La presentazione di apprendimento è quella in cui scelgo qualcosa di cui non so abbastanza, ne imparo di più e poi ne parlo. Mi aiuta a imparare qualcosa di nuovo entro una scadenza prefissata. Mi aiuta anche a capire quali materiali funzionano e quali no. Quindi, la prossima volta che faccio una presentazione, so cosa ripetere e cosa sostituire o convertire in storie. Il secondo tipo di presentazione è quello in cui cerco di insegnare assemblando ciò che ha funzionato bene in molte delle mie presentazioni precedenti, scegliendo solo le parti interessanti e unendole insieme.

Kunal J: Presumo che gran parte di ciò che fai nelle presentazioni in cui impari alla fine finisca nelle presentazioni di insegnamento. Quindi come avviene esattamente la fase di creazione o di ricerca per una presentazione di apprendimento?

Anand S: Trovo che l’apprendimento finalizzato a uno scopo funzioni meglio dell’apprendimento sistematico. Ciò che intendo è che se prendo un libro o il sito di un’API e lo leggo tutto, imparo meno rispetto a quando affronto un problema e imparo a risolverlo. Trovo anche che se scelgo un problema che mi interessa, è più probabile che trovi una soluzione rispetto a un problema che invento solo io. Quindi, il primo compito è individuare un problema che voglio risolvere. La seconda parte consiste nel capire il problema e cercare di risolverlo, cosa molto più facile perché ho qualcosa che mi interessa.

L’impatto della narrazione

Kunal J: Le storie che condividi nelle tue presentazioni sono molto interessanti. Cosa ti ha portato a utilizzare questo formato di presentazione? Lo trovi più efficace?

Anand S: Le persone tendono a ricordare le storie raccontate in una presentazione più spesso del resto di ciò che viene detto. Quindi, è più efficace trasmettere il contenuto in un formato narrativo. Sebbene il contenuto della storia sia ciò che conta, ho capito che è il modo in cui queste storie vengono raccontate a renderle memorabili.

Ad esempio, quando dicevo alle persone che i bambini più grandi tendono a ottenere punteggi più alti, dicevano che avrebbero potuto indovinarlo. Quindi ho cambiato il titolo in “Pensi che il segno zodiacale influisca sui voti di un bambino?” A quel punto hanno iniziato a pensare: “No, non può essere così.” E la realtà è che sì, lo fa, il che lo rende molto più memorabile. Quando parlo della rete del processo dei personaggi del Mahabharata, è interessante. Ma è solo quando ho iniziato a raccontarlo come “Scopriamo quale Pandava era il preferito di Draupadi” che ha iniziato a diventare più memorabile. E quindi, come lo racconti ha chiaramente un forte impatto.

Ora, ciò che è interessante in una presentazione potrebbe non sempre essere correlato al contenuto. Per darti un esempio, stavo esplorando una presentazione sull’uso dei personaggi dei fumetti. Mi è venuto in mente che sebbene ci siano molte cose interessanti sull’automazione dei personaggi dei fumetti, una particolare storia ha colpito sia me che il pubblico, ovvero che, da bambino, volevo disegnare cartoni animati per la Disney. E la realtà è che non posso farlo; anche se mi puntassi una pistola alla testa, non saprei disegnare. Quindi ho rinunciato. Ma perché ho messo insieme, insieme ai miei colleghi, questa API di generazione comune chiamata Comicgen, utilizzando le loro capacità di disegno combinate con le mie capacità di programmazione – che sono state utilizzate presso Star TV, acquisita da Fox, che è stata poi acquisita da Disney – ho finito per disegnare per la Disney, in modo molto indiretto.

Ora, ecco la cosa. Questa è una storia interessante ma non ha assolutamente nulla a che fare con la tecnologia o i dati dietro l’intervento stesso. E questo è quello che intendo quando dico che non è necessario che la trama rafforzi necessariamente direttamente i contenuti. Può essere qualcosa che aumenta i contenuti in modo diverso o che li circonda con una storia. Quindi provo queste cose e quella che funziona viene distillata e poi viene inserita nell’intervento.

Parlare alle masse vs. parlare ai clienti

Kunal J: Come differisce la narrazione nelle tue presentazioni pubbliche rispetto alle presentazioni che fai con i clienti? Il processo rimane lo stesso o è un contesto molto diverso?

Anand S: È diverso al 50%. Ci sono clienti per i quali facciamo praticamente lo stesso tipo di lavoro. È solo che si tratta di dati privati. Quindi, quando un’azienda viene da noi con un problema, racconto loro un problema reale correlato ai loro dati. Viene presentato in un formato di narrazione di vendita che rimane memorabile. E poi lo convertiamo in un’applicazione che offre la stessa storia.

Ma questo è solo il 50% di quello che facciamo con i clienti perché l’altro 50% è che, mentre in una presentazione le persone si aspettano un prodotto finito. Mentre lavorando con i clienti, si aspettano due cose diverse. Prima di tutto, di essere coinvolti nel processo. Quindi c’è molto output del processo di lavoro che viene incluso. In secondo luogo, è la capacità per loro di essere in grado di fornire tali informazioni. Spesso, dicono: “Dammi la materia prima per poterci giocare. Non voglio che tu mi dia la risposta. Voglio essere in grado di trovare la risposta da solo”. Quindi quando si tratta di questo, ciò che facciamo è costruire strumenti o soluzioni che li abilitano a trovare e narrare la storia. In questo senso, è diverso.

Il punto di vista di Anand S. sulla Generative AI

Kunal J: Come ti sei trovato con gli esperimenti di Generative AI, tu che sei bravo nel creare visualizzazioni e storie di dati? Come ti senti al riguardo?

Anand S: L’ultima volta che ho sentito che il mondo intorno a me era cambiato così tanto è stato quando è stato lanciato Google. È stato quando google.stanford.edu è uscito. Questo significava sostanzialmente che non ho mai avuto bisogno di imparare cose. Potevo cercare tutto. E con l’arrivo degli LLM, ora mi rendo conto che non ho mai bisogno di pensare; ho solo bisogno di imparare come far pensare le cose per me. È un cambiamento così trasformativo.

Gli LLM, direi, stanno rendendo possibile l’impossibile. Lascia che ti spieghi come. Un compito che mi avrebbe richiesto 10 ore prima ora richiede solo 1 ora, grazie agli LLM. Questo mi fa risparmiare 9 ore, che posso dedicare ad altre cose, ed è la differenza tra l’impossibile e il possibile. Quindi ora otteniamo un output di migliore qualità con uno sforzo inferiore.

Come vedo che cambia il mio modo di lavorare? In generale, ho smesso di programmare. Dico semplicemente agli LLM di programmare per me, e ci sono state alcune applicazioni che ho creato che sono state generate al 100% dagli LLM. In altre parole, non ho scritto nemmeno una riga di codice ed è stato un successo. L’AI generativa, in particolare i grandi modelli di linguaggio, mi ha dato la capacità di creare assistenti. Posso ora creare un assistente che programmi per me o che crei idee per me. Posso creare un assistente per una serie di utilizzi diversi. Ora che voglio imparare sperimentando, lo uso come un coach di auto-aiuto.

Se è così, l’unica cosa che mi limita è la mia immaginazione nel tipo di assistenti di cui ho bisogno. Questo è particolarmente un problema per me perché sono il tipo di persona che non chiede aiuto. Anche se sono bloccato e perso nel deserto, non chiederò indicazioni. Questo è il cambiamento a cui sto cercando di arrivare. Nel 2000 o nel 1998, quando è stato lanciato google.stanford.edu, ho deciso che avevo bisogno di fare una transizione dal saper fare al poter scoprire. Ora, devo fare una transizione dal pensare al poter guidare il pensiero. Sarà potente.

Punti salienti del 2023 di Anand S.

Kunal J: Sono un abbonato al tuo blog e ricevo questa riflessione annuale che invii, elencando ciò che hai raggiunto nell’anno precedente e cosa desideri fare quest’anno. Quando è iniziato questo? Inoltre, potresti condividere alcuni dei principali argomenti su cui ti stai concentrando quest’anno?

Anand S: Beh, ho iniziato circa 4 o 5 anni fa. L’intento principale era semplicemente tenermi onesto riguardo alle cose che volevo fare quell’anno e condividere ciò che ho imparato nel processo. Impegnarmi pubblicamente nel raggiungere qualcosa mi mantiene concentrato, motivato e sul giusto percorso, sapendo che devo aggiornarli l’anno successivo.

Quest’anno mi sono impegnato pubblicamente in 3 cose e un paio di cose privatamente. Una è quella di svolgere 50 esperimenti e imparare da essi. Avevo fatto questo anche l’anno scorso, ma è iniziato e poi si è affievolito. Anche quest’anno è iniziato bene e poi si è affievolito. Quindi ora sto cercando di creare l’abitudine di imparare dagli esperimenti.

Un’altra cosa, che sta procedendo un po’ meglio, è cambiare il mio ambiente per vedere come mi cambia a sua volta. Quindi provo cose come lavorare in un posto diverso ogni giorno, incontrare una persona nuova ogni giorno, ascoltare un genere di musica diverso ogni giorno, ecc. Il piano era che ogni mese avrei svolto uno di questi cambiamenti in esperimenti. E alcuni di questi hanno funzionato in modo drammatico, mentre altri no. È un processo ampio in cui mi impegno a condividere e utilizzare quel feedback per migliorare.

La terza cosa che ho intrapreso è l’integrità del calendario, che è fondamentalmente rimanere fedeli a ciò che faccio. Questa è una cosa che facevo abbastanza bene, ma l’anno scorso ho sentito di aver commesso qualche errore e l’ho presa quest’anno. Ma è più come un’abitudine; una volta che l’hai fatta, non la dimentichi davvero.

Alcuni consigli finali

Kunal J: Sulla base della tua prospettiva e dell’esperienza acquisita nel corso degli anni, qual sarebbe il tuo consiglio principale per qualcuno che inizia la propria carriera oggi? O, in altre parole, cosa consiglieresti al tuo io più giovane oggi?

Anand S: I due sono un po’ diversi. Allora, prima lascia che ti dica cosa direi a qualcuno che inizia la propria carriera. Il primo consiglio sarebbe trovare e spiegare ciò che ti piace. Il lavoro diventa molto più facile quando stai lavorando su ciò che ti piace. La seconda cosa è imparare insegnando. Se desideri imparare qualcosa, il modo migliore per farlo è impegnarsi ad insegnarlo a qualcuno. Questo ha 3 vantaggi: Primo, ti costringe ad imparare. Secondo, migliora la qualità dell’apprendimento al punto da poter far spiegare qualcosa ad un’altra persona. Terzo, farai amicizia con persone che ti devono un favore.

Ora, se dovessi consigliare me stesso, tornando indietro di una generazione, probabilmente mi direi di non preoccuparmi di ciò che è buono o di ciò che è giusto. Ogni cosa ha un bene ed un male – valuta entrambi. Dico questo perché ho sempre, e ancora faccio, trovato una risposta a una domanda senza riconoscere che una risposta è solo un modo di vedere una domanda.

Questi sono stati i momenti salienti della nostra intervista esclusiva con il CEO di Gramener, il signor Anand S. Puoi guardare l’intervista completa qui. Rimani sintonizzato sulla nostra serie “Guidare con i dati” sulla piattaforma della community di Analytics Vidhya per altre interviste esclusive.