IA Impatto Amplificato

Metà anni Sessanta, in un ufficio del MIT. Una donna si siede davanti a una telescrivente collegata a un programma che ha visto costruire per mesi. Sa perfettamente che è una macchina. Dopo qualche frase chiede al ricercatore di uscire dalla stanza. In questa puntata: perché sessant'anni dopo continuiamo a cascarci, perché il chatbot che usate per rivedere le vostre proposte di progetto è costruito per darvi ragione, e che cosa succede se lo mettete in mano a persone sole. Con tre mosse da provare stasera, e una domanda che non ha ancora risposta.

IA: Impatto Amplificato. Dati e intelligenza artif...

Nel 1997 una dottoranda del MIT comprò per 20 dollari le liste elettorali di Cambridge, Massachusetts, e le incrociò con un archivio sanitario pubblicato senza nomi. Poche ore dopo spediva al governatore dello stato i suoi stessi dati clinici. In questa puntata: perché il dato che vi tradisce non è quello che avete cancellato, che cosa resta dentro un file quando togliete nome e cognome, e una domanda che quasi nessuno si fa prima di allegare un foglio di calcolo a un'email. Con una verifica da fare stasera, sull'ultimo file che avete mandato fuori dall'organizzazione.

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Nel 1969 una telenovela peruviana raccontava di una ragazza analfabeta che si iscriveva a un corso serale e imparava a cucire. Nei mesi successivi, in mezzo continente, le iscrizioni ai corsi di alfabetizzazione aumentarono. Immaginate di essere l'organizzazione che in quegli anni, in quel paese, lavorava sull'alfabetizzazione degli adulti: a fine anno i vostri numeri sarebbero stati splendidi. In questa puntata: la domanda più scomoda del mestiere — che cosa sarebbe successo se noi non ci fossimo stati — e tre modi per affrontarla senza uno studio randomizzato controllato.

IA: Impatto Amplificato. Dati e intelligenza artificiale non generano valore da soli: ampli...

Una teoria del cambiamento fatta bene richiede mesi di workshop. Ed è per questo che quasi nessuna organizzazione la fa. Abbiamo dato a un modello di linguaggio una frase sola — la mission di un'associazione — e gli abbiamo chiesto di costruirci sopra una teoria del cambiamento e un piano di monitoraggio. Poi abbiamo preso il risultato e l'abbiamo dato a un secondo modello, chiedendogli di farlo a pezzi. In questa puntata: che cosa ha trovato, che cosa si era perso per strada, e perché questi strumenti vi risparmiano il tempo ma non la competenza.

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Nel 1936 una rivista americana spedì dieci milioni di cartoline per capire chi avrebbe vinto le elezioni. Ne tornarono indietro 2.400.000: nessun sondaggio politico, prima o dopo, ha mai raccolto tante risposte. Il risultato fu il più clamoroso errore nella storia dei sondaggi, e la rivista chiuse nel giro di due anni. In questa puntata: quante persone bisogna davvero intervistare, che cosa succede quando il questionario arriva con un codice QR o su un gruppo WhatsApp, e perché il numero che il calcolatore stampa accanto al risultato non misura quasi nessuno dei problemi che avete davvero.

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Nel 1902 le autorità coloniali di Hanoi misero una taglia su ogni coda di ratto consegnata, per liberare la città dai roditori. Nel giro di poche settimane i ratti erano di più. In questa puntata: perché ogni indicatore, appena diventa un obiettivo, comincia a lavorare contro chi l'ha scelto — dalla peste in Indocina al rapporto tra spese di struttura e spese di progetto, fino a un progetto scolastico che ha raccolto dati per un anno intero e si è ritrovato con un numero da buttare. Con tre mosse per tenere un indicatore al guinzaglio.

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