Mark Zuckerberg ha investito 14 mld$ per acquisire il 49% di Scale AI e reclutare il suo CEO, Alexandr Wang, per guidare un nuovo “superintelligence lab” interno a Meta.
Scale AI è il motore dietro l’organizzazione e l’etichettatura dei dati che alimentano modelli come Llama. La scommessa è chiara: per dominare l’AI, serve prima dominare i dati.
Perché puntare così tanto sul data management?
- I modelli più potenti non nascono da soli: servono dati ben strutturati, puliti e accurati.
- Il labeling non è un dettaglio, è la base del ragionamento del modello.
- Zuckerberg ha capito che il vero vantaggio competitivo nell’AI non è solo nel modello… ma in come nutri il modello.
E ora la parola a voi, docenti e appassionati di data science:
Nella vostra esperienza didattica o progettuale, come insegnate o valutate la qualità dei dati?
Vi sembra che i percorsi formativi mettano abbastanza enfasi su aspetti come pulizia, bias, labeling e documentazione?
Scrivetelo nei commenti — siete voi a formare le prossime generazioni di data scientist!
Sicuramente il data management diventerà un argomento sempre più rilevante e a cui prestare particolare attenzione!