Gli esperti di dati creativi

Tutto è iniziato qualche anno fa: Mark Cieliebak, Martin Jaggi e Fatih Uzdilli facevano ricerca all'ETH e allo ZHAW nel campo dell'informatica e pubblicavano le loro tecnologie in articoli scientifici. Tuttavia, questo non li rendeva molto conosciuti. I tre informatici volevano cambiare questa situazione: nel 2015 hanno fondato l'apertura dell'ETH SpinningBytes e hanno reso i programmi disponibili gratuitamente sul loro sito web.

Oggi, oltre alle soluzioni tecnologiche già pronte, lo spin-off offre principalmente la programmazione di software per la scienza dei dati basata su progetti. "Sviluppiamo programmi in grado di analizzare e, in una certa misura, comprendere i dati", afferma il CEO Cieliebak, spiegando l'offerta speciale. Per realizzare questo tipo di software, l'apertura ha bisogno di dati su cui il programma possa basarsi e da cui possa imparare: "Il nostro software esamina i dati esistenti, crea statistiche su alcune regolarità e genera nuove conoscenze da cui poi agisce".

Analizzare e classificare gli articoli

Un esempio è la classificazione e la categorizzazione di enormi quantità di testo. Per esempio, il software che SpinningBytes ha programmato per l'Archivio economico svizzero. L'archivio raccoglie rapporti sull'economia svizzera dal 1890, tutti classificati secondo lo stesso schema. In passato, gli archivisti esaminavano ogni testo, ma ora il programma può occuparsi di questa parte del lavoro. Per farlo, il software ha analizzato 30.000 articoli già categorizzati e ha imparato le regole di assegnazione.

Servizio clienti digitale

Gli informatici di SpinningBytes non si occupano solo di testi scritti. Sviluppano anche programmi in grado di riconoscere e comprendere la voce umana e di fornire risposte. "C'è un enorme potenziale per questi sistemi di dialogo, soprattutto nel servizio clienti", dice Cieliebak, "perché molto spesso gli stessi dialoghi si svolgono su una linea telefonica di assistenza". Le conversazioni, spesso simili, possono essere "automatizzate" utilizzando l'apprendimento automatico. In futuro, ad esempio, una cassa malati potrebbe gestire il primo contatto standardizzato con i potenziali clienti utilizzando un modulo digitale. "Tuttavia, il software non sostituisce un essere umano", sottolinea Cieliebak. Infatti, non appena la conversazione si discosta troppo dalle frasi standardizzate inserite, il software non può più fare affidamento sulle risposte precedentemente inserite e deve indirizzare il cliente a un addetto al servizio clienti.

Calcolo del rischio di infarto grazie a Twitter

Le previsioni possono essere fatte anche analizzando enormi quantità di dati: In un nuovo progetto, un programma di SpinningBytes utilizza i tweet per studiare il rischio di infarto in diverse regioni. Come funziona? "Tra le altre cose, l'infarto ha a che fare con la felicità o meno", dice Cieliebak e continua: "Il linguaggio dei tweet permette di trarre conclusioni sulla felicità e, collegando questo con altri dati statistici, si possono fare affermazioni sul rischio di infarto in una particolare regione"."Altri programmi di previsione di questo tipo sono attualmente in fase di progettazione.