Bentornat* nel nostro Dojo, uno spazio di apprendimento (in formato newsletter) per imparare insieme a capire e usare i dati sul lavoro e nella vita quotidiana, riflettere sull’utilizzo dell’AI e sui trend emergenti. Iniziamo la nostra pratica! 💪Â
IA generativa e analisi dei dati: continuiamo la conversazione! 📊
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, se hai letto attentamente gli scorsi numeri di Dojo potresti ricordarti che di questo tema abbiamo giĂ parlato qualche numero fa, subito dopo l’annuncio da parte di OpenAI di “importanti miglioramenti” negli strumenti di data analysis integrati in ChatGPT. Â
In quella newsletter avevamo anche chiesto se fosse già capitato di usare strumenti di IA generativa per l'analisi dei dati… e il 95% di voi ci ha risposto di no!
Se la seconda questione è trascurabile, per la prima, invece, è interessante continuare a interrogarsi su come questa tecnologia possa rivelarsi utile in diverse fasi del processo.
Ricerca di dati: durante la fase di ricerca dei dati un chatbot può essere utile per produrre una lista di fonti o di istituzioni che si occupano di temi specifici, per sintetizzare contenuti complessi e per verificare le fonti, chiedendo di esplicitare potenziali conflitti d’interesse. Uno strumento particolarmente interessante per questo tipo di attività è Perplexity.AI, che a differenza di altri indica in maniera esplicita le sue fonti.
Analisi dati: per la fase di analisi non possiamo aspettarci che l’assistenza di un chatbot ci renda capaci di usare funzionalità che non conosciamo, ma possiamo sfruttare il suo supporto per utilizzare meglio quelli che conosciamo già ! Per chi ad esempio lavora sui fogli di calcolo, un chatbot può essere utile per correggere possibili errori nelle formule. Per chi invece usa BI Software o linguaggi di programmazione, un chatbot può aiutare a tradurre in codice le richieste dell’utente e correggerne eventuali errori. Esistono
anche software come Julius AI o Powerdrill AI, strumenti di analisi dati che integrano IA.
Visualizzazioni dati: un chatbot può essere utile anche per capire qual è il miglior grafico con cui rappresentare i risultati del nostro lavoro, sulla base del tipo di dati che abbiamo a disposizione e del pubblico. Può anche generare dei titoli e delle spiegazioni per accompagnare la visualizzazione (stando sempre attent* al problema delle allucinazioni: potrebbe scrivere cose che non esistono, soprattutto quando si tratta di valori numerici!). Tool come Julius AI e Powerdrill AI permettono anche di generare visualizzazioni
dati.
Per il prossimo numero di questa newsletter vogliamo entrare ancora piĂą nel dettaglio e scoprire meglio come funziona uno tra Julius AI e Powerdrill AI per vedere quanto ci soddisfano i risultati. Tu li hai mai provati? Ce n’è uno che ti incuriosisce di piĂą?Â
Faccelo sapere in questo form oppure rispondi a questa mail! Â
Che strumento dovremmo sperimentare per la prossima newsletter?
In questa bellissima data-storia, The Pudding analizza come i temi delle canzoni più popolari siano cambiati durante gli anni. Spoiler: non sono cambiati poi così tanto.
🟣 I migliori giocatori e le migliori giocatrici di scacchi al mondo
Su Observable Frameworks è possibile trovare una visualizzazione dell'andamento dei dieci migliori giocatori al mondo, secondo i dati della International Chess Federation, fra giugno 2023 e maggio 2024. Li conoscete?
🟣 Quanta sabbia al giorno consumiamo per ogni essere umano?
La sabbia ha molti utilizzi: viene usata per costruire strade e mattoni, ma anche in finestre e microchip. In questa visualizzazione possiamo scoprire in che proporzione viene utilizzata ed in quali quantitĂ .
🟣 Quando usare e quando NON usare l’Intelligenza Artificiale
In questo post su Substack, Ethan Mollick (professore alla Wharton School della University of Pennsylvania) condivide un'importante riflessione su quali lavori possono essere fatti al meglio collaborando con l’IA, ed in quali casi è meglio farne a meno.Â
E per questo numero è tutto!
Ci risentiamo nel 2025, con tante entusiasmanti novitĂ ed i risultati dell'esperimento. 🎉
