14 Ottobre 2019

Cosa fa il traduttore di dati, e perché le aziende ne hanno bisogno

Fortune

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In America c’è una straordinaria (e crescente) necessità di ‘data translator’, traduttori di dati: bisogna essere in grado di interpretare la data science in azioni che guidano il cambiamento, o che risolvono i problemi. Di Anne Fischer

MassMutual, una compagnia di assicurazioni sulla vita da 30 mld all’anno, aveva un problema. Era il 2013 e, insieme al resto del settore assicurativo, era tormentato dalle frodi. Secondo le stime dell’FBI, la frode riporta indietro il settore assicurativo (e gli assicurati) degli Stati Uniti di 40 mld all’anno. “Abbiamo dovuto migliorare molto il rilevamento in tempo reale delle frodi”, afferma Sears Merritt, responsabile della strategia tecnologica e della data science di MassMutual. Quindi MassMutual ha lanciato una collaborazione innovativa tra i data scientist dell’azienda e i suoi manager. Hanno creato un nuovo ruolo, i product manager, che fungono da traduttori tra gli analisti di dati e i responsabili delle decisioni quotidiane che gestiscono le varie linee di business dell’azienda. All’inizio, i product manager hanno raccolto informazioni da ciascun reparto – vita, disabilità, assistenza a lungo termine e così via – e hanno spiegato agli analisti di dati esattamente ciò che era necessario per individuare e contrastare la frode in ogni area. I data scientist hanno quindi selezionato e personalizzato i numeri pertinenti, che i product manager hanno aiutato a tradurre in specifiche mosse antifrode.

Ora MassMutual si affida a questo approccio in tutta l’azienda, ben oltre il rilevamento delle frodi. Funziona “in ogni processo, in ogni settore di attività, dal marketing alla sottoscrizione alle richieste”, afferma Merritt. “I risultati sono stati davvero di grande impatto”. La collaborazione tra data scientist e line manager ha individuato inefficienze e identificato nuovi percorsi di crescita. Ciò ha aumentato le entrate e i profitti di MassMutual di “decine di milioni di dollari”, afferma Merritt, e i product manager “sono stati fondamentali per realizzarlo”.

I dati e la loro scienza stanno proliferando, ma l’alfabetizzazione dei dati tra dirigenti no. Ecco perché, secondo la Harvard Business Review, i traduttori di dati sono diventati un “ruolo di analisi indispensabile”. Anche se non avete mai sentito il termine traduttore di dati, o data translator, potreste già lavorare con uno di loro. Perché vengono chiamati con così tanti titoli diversi – come i product manager di MassMutual – che nessuno sa quanti traduttori esistano in questo momento. Ma non c’è dubbio che le persone abili nell’interpretare i dati per un uso pratico nel mondo reale sono un prodotto sempre più richiesto. Entro il 2026, il McKinsey Global Institute prevede che potrebbe esserci una domanda da 2 a 4 milioni di traduttori solo negli Stati Uniti.

Al momento, assumere i traduttori non è facile. Ciò è in parte dovuto al fatto che il lavoro richiede una combinazione unica di competenze, di solito comprendente sia una solida base nella scienza dei dati sia un talento innato nel sintetizzare idee complesse in scelte chiare e pratiche. Sono così rari che i traduttori “appartengono a una categoria che i reclutatori chiamano ‘unicorni'”, osserva Brad Stillwell, vicepresidente della strategia di prodotto di Birst, un’unità del gigante globale del software cloud, Infor.

Stillwell ha assunto numerosi traduttori nella sua carriera, lunga 18 anni. Secondo lui sebbene l’intelligenza artificiale possa essere utilizzata per consigliare i responsabili di linea su alcuni problemi e rispondere ad alcune delle loro domande relative ai dati, non può sostituire gli umani. “C’è ancora un’arte”, dice Stillwell. “Le decisioni aziendali devono spesso essere prese sulla base di informazioni incomplete, usando intuizione e creatività, e senza molto tempo. Quindi il traduttore ideale è egualmente abile sia con l’emisfero sinistro che quello destro”. Ecco perché “i laureati in Liberal arts (dalle materie umanistiche alla matematica, dall’economia al diritto alle scienze umane), che collaborano a stretto contatto con un team di analisti di dati, spesso diventano grandi traduttori”, afferma Stillwell. Qualcuno che si è laureato in storia potrebbe non sapere come fare una progressione lineare dei dati, ma dallo studio dei dati storici sanno come individuare modelli e pattern, e dedurre dove i dati potrebbero condurre”.

Come se una propensione matematica e un talento per le comunicazioni non fossero abbastanza, i traduttori più efficaci portano con sé un’altra cosa: una conoscenza approfondita del business in cui lavorano. Senza quel livello di informazioni, non sarebbero in grado di capire a quali manager servono quei dati, e perché. Le persone con questo insieme di talenti sono così scarse che molte aziende hanno rinunciato a cercare di assumere traduttori dall’esterno e invece li stanno addestrando internamente. McKinsey, ad esempio, ha lanciato la propria accademia interna alcuni anni fa, che ora sforna circa 1.000 traduttori di dati ogni anno.

Anche MassMutual ha intrapreso questa strada. L’assicuratore ha lanciato il suo Data Science Development Program (DSDP) nel 2014, in collaborazione con cinque college vicino alla sua sede nel Massachusetts occidentale. Dopo un percorso triennale ad alta intensità di data science presso le scuole, tra cui Smith, Mount Holyoke e UMass Amherst, i laureati si iscrivono a MassMutual come junior data scientist, mentre frequentano contemporaneamente una scuola di specializzazione in scienze dei dati. I nuovi assunti collaborano con colleghi senior per l’applicazione dei dati alle sfide aziendali quotidiane e reali che devono affrontare i manager MassMutual.

Il programma DSDP, composto da 20 persone e una manciata di studenti universitari, offre formazione sia in scienze dei dati che in traduzione. “Gli algoritmi possono solo dirti quali problemi aziendali è possibile risolvere”, afferma Sears Merritt, che gestisce il programma. “Ma il giudizio e l’intuizione umani possono andare ben oltre, e dirti quali problemi dovresti risolvere”.

La storia dietro i dati

Negli anni a venire, potremmo aver bisogno di apprendere alcune abilità di traduzione dei dati. “Abbiamo bisogno di una nuova generazione di dirigenti in grado di comprendere come gestire e guidare i dati”, afferma Marc Benioff, Ceo di Salesforce, nel nuovo libro di Nancy Duarte, ‘DataStory: Explain Data e Inspire Action Through Story’. “E abbiamo anche bisogno di una nuova generazione di dipendenti che siano in grado di aiutarci a organizzare e strutturare le nostre attività commerciali attorno a tali dati”. Quasi ogni lavoro, in altre parole, richiederà competenze di traduzione dei dati che la maggior parte dei dipendenti non ha ancora, o non ha ancora utilizzato.

Certo, alcune persone hanno una naturale capacità di rendere i numeri più aridi colorati e interessanti, specialmente i cantastorie nati. Nancy Duarte, capo della società di comunicazione della Duarte, Inc., con base nella Silicon Valley, crede che la narrazione (quella che trasforma un mucchio di noiosissimi dati in un racconto vivido che un pubblico possa facilmente ricordare) funzioni meglio della maggior parte delle altre tecniche di traduzione, specialmente quando arriva a persuadere le persone a intraprendere un corso d’azione specifico.

Questo perché il cervello umano è apparentemente cablato per inseguire narrazioni con trame che includono un inizio, una metà e una fine. “Le immagini delle risonanze magnetiche mostrano che raccontare una storia basata sui dati illumina il cervello umano in un modo che i dati da soli non possono eguagliare”, dice, aggiungendo che i dati sono “inutili senza esperienza e giudizio umani. Se ci affidassimo esclusivamente alle macchine per prendere decisioni, sarebbero tutte sbagliate”.

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