Una vecchia massima del giornalismo recita “quando il titolo di un articolo è una domanda, probabilmente la risposta è no“.
Diverse piattaforme, ma in particolare Google Cloud e Microsoft Azure, negli ultimi anni hanno lanciato dei servizi di “AutoML” o Automated Machine Learning. Con questi servizi è possibile automatizzare diverse attività per il machine learning oggi svolte dagli esseri umani, ovvero i data scientist che puliscono i dati, preparano i modelli e svolgono quei compiti necessari a far funzionare un’attività di machine learning.
Il risultato forse paradossale è che se oggi gli appartenenti a molte professioni si chiedono se il loro lavoro verrà un giorno rubato dall’intelligenza artificiale, la stessa domanda se la pongono anche quegli stessi professionisti che sono per certi versi co-responsabili della recente avanzata dell’AI. I tool di AutoML ruberanno il lavoro ai data scientist? Sarà possibile per un progetto di intelligenza artificiale auto-prepararsi e auto-eseguirsi in assenza o con pochissimi passaggi manuali?
Un articolo del magazine Towards data science fa il punto della situazione, mettendo a confronto i due maggiori servizi Automated Machine Learning: Google Cloud AutoML e Microsoft Azure AutoML. Entrambi realizzati per automatizzare molto del lavoro dei data scientist, entrambi messi alla prova contro un team di ricercatori in carne e ossa.
Per i dettagli potete leggere la cronaca delle varie attività nel relativo articolo, ma in sostanza la risposta alla domanda del titolo, come scivevo all’inizio, è un bel “no“. Anche con l’AutoML ancora non è possibile fare a meno delle persone, le uniche per ora in grado di comprendere le esigenze che portano a un progetto di machine learning, definendone le caratteristiche e i limiti, oltre che interpretandone i risultati. I servizi di AutoML al limite possono aiutare a velocizzare certe operazioni, il che è in linea con i trend attuali in molte professioni, dove l’intelligenza artificiale non sostituisce le persone ma le aiuta a svolgere più rapidamente alcune attività.
Quindi i posti di lavoro dei data scientist per ora sono salvi. Almeno così dicono loro.
