Che la nostra vita sia guidata ogni giorno da algoritmi di Intelligenza Artificiale è ormai cosa nota. Ci suggeriscono i prodotti da comprare e ne stabiliscono il prezzo, analizzano il mercato e decidono come investire i “nostri” soldi, sanno scegliere la musica al posto nostro, o il prossimo film da vedere. Un’altra cosa che fanno questi algoritmi è stabilire il prezzo di un’auto usata.
L’idea e lo sviluppo, in questo caso, li dobbiamo a Maurizio Rossi, fisico e ricercatore che qualche anno fa è passato dalla Normale di Pisa (tra gli atenei più prestigiosi d’italia) a BrumBrum, azienda che punta a diventare “l’Amazon delle auto usate”.
“Sono stato chiamato proprio per questo. Vengo dal mondo accademico. Sono un fisico, mi sono occupato di fisica computazionale per 15 anni - ha detto Rossi - poi mi sono scocciato della vita precaria. Dopo un incontro con Francesco (Banfi, fondatore e AD di brumBrum) ho deciso di provare questa nuova avventura”.
Uno slogan efficace, ma che significa “diventare l’Amazon delle auto usate”? Come abbiamo spiegato nell’articolo linkato qui sopra, BrumBrum compra auto usate, le sistema e le rivende via internet. E ha un sistema che in effetti non è troppo lontano da quello di qualsiasi altro shop online, a parte il fatto vende auto. C’è anche la consegna a domicilio, per chi la desidera.
Per far funzionare un sistema del genere bisogna lavorare sul prezzo con una precisione da cecchino. Rossi ha sviluppato in prima persona gli algoritmi necessari, almeno all’inizio, e poi ha costruito un team di data scientist che lo potessero supportare in quest’attività.
Gli obiettivi da raggiungere sono due: dare un prezzo all’auto e capire quanto l’auto è “golosa”. O, in altre parole, sapere quanto sarà facile venderla ancora prima di comprarla. Il team di Rossi ha sviluppato algoritmi specifici che fanno proprio queste cose, tenendo in considerazione il prezzo medio di mercato e lo sconto da applicare affinché l’auto sia davvero interessante per un potenziale compratore.
I dati da tenere in considerazione sono molti, tra cui i prezzi medi in tutto il paese o le tendenze più recenti nel settore; la raccolta non è proprio una passeggiata. Dopodiché il team di Rossi deve comprendere qual è il prezzo medio ma anche determinare un prezzo competitivo a livello nazionale. E poi un altro algoritmo deve valutare l’auto, cercando di capire quanto potrebbe piacere a un potenziale compratore.
Come operatore nazionale BrumBrum non può adattarsi solo alle realtà locali, come può fare il concessionario sotto casa. Ciò significa, per esempio, che comprando un’auto usata con BrumBrum avrete un prezzo più basso, a meno che non viviate a Milano o Roma - che sono appunto le piazze dove le auto usate costano meno, in Italia.
Un sacrificio necessario, come ci ha spiegato lo stesso Rossi in un’intervista con Techradar, perché “è un mercato price driven. Lo svantaggio dello stare online è che il confronto è facilissimo. Per un utente è un attimo aprire due tab e confrontare la tua offerta con quella dell’autosalone Pino. Valori aggiunti come la qualità o il servizio post-vendita non sono percepiti ugualmente da tutti i consumatori, e molti guardano solo al prezzo più basso”.
Ci scontriamo con l’essere un operatore nazionale, con lo stesso prezzo per tutto il Paese. Se tu hai un prezzo buono per Milano e Roma, hai un prezzo buono per tutta Italia.
Sviluppare il primo algoritmo, quello che determina il prezzo, ha quindi richiesto di includere tutti questi dati. E poi di far sì che il risultato si aggiornasse adattandosi in tempo reale, di pari passo con l’andamento del mercato stesso.
Dunque, gli algoritmi valutano le auto disponibili e ne determinano il prezzo di vendita finale, ancora prima che BrumBrum le compri. Un bel vantaggio, ma non è una cosa semplice da fare. Rossi ci ha spiegato che è partito da una domanda apparentemente banale come “Che cos’è un’auto usata?”, e poi ha costruito su di essa le prime versioni degli algoritmi.
“Ho usato l’approccio del fisico. Cioè ho preso il problema difficile o l’ho scomposto in problemi più semplici”.
Machine Learning significa, però, anche algoritmi che imparano e che si adattano ai cambiamenti. E per quanto BrumBrum abbia il potenziale per applicare molti cambiamenti automatici, ha limitato tale possibilità per motivi facili da comprendere: se oggi trovo un’auto a 10.000 euro e mi interessa, non la prenderei bene se tornando domani il prezzo fosse cambiato. Va bene per prodotti meno costosi, e infatti molti shop online hanno prezzi che variano automaticamente. Ma con le auto, semplicemente, non si può fare.
Gli algoritmi tuttavia imparano dai cambiamenti nei dati e dai segnali che ricevono internamente. Se BrumBrum compra un’auto prevedendo di venderla a un certo prezzo ma poi questo non succede, il dato sarà nel sistema per innescarne l’apprendimento.
Ho usato l’approccio del fisico. Cioè ho preso il problema difficile o l’ho scomposto in problemi più semplici.
In altre parole BrumBrum ha sviluppato un’Intelligenza Artificiale debole (fa una sola cosa) e la usa come oracolo. Ma la decisione finale resta all’essere umano: vale a dire che c’è un responsabile vendite che prende la lista compilata dalla macchina e si occupa concretamente di comprare i veicoli.
“L’obiettivo che abbiamo è rivoluzionare il modo in cui la gente compra le auto”
La differenza rispetto a chiunque altro? BrumBrum è in grado di valutare e classificare decine o centinaia di auto in pochi secondi. La vostra concessionaria, dove c’è una persona che fa la stessa cosa, ne può valutare solo qualche decina al giorno.
Un team di data scientist specializzati
Come accennato, Rossi ha cominciato questa avventura da solo ma presto si è presentata la necessità di ampliare il team. Così ha selezionato persone provenienti dal suo stesso ambiente accademico, cercando qualcuno che avesse “propensione all'analisi e capacità di scrivere e comprendere gli algoritmi”.
Sono queste le competenze importanti e quelle che rendono questo profilo professionale uno tra i più cercati al mondo. Non si tratta semplicemente di sapere buttare giù un algoritmo, una competenza che oggigiorno è quasi ordinaria. Si tratta di comprendere che cosa fa e perché lo fa. Per poterlo correggere, l’algoritmo, oppure per capire quando è necessario ricominciare da zero.
Anche perché, ci ricorda Rossi, la maggior parte degli algoritmi sono già scritti e disponibili presso una moltitudine di librerie. Non serve entrare nel dettaglio, riga per riga, e sarebbe anche difficile comprendere l’algoritmo così in fondo. Ciò che conta davvero è comprendere la logica sottostante, perché ti permette di capire che cosa sta succedendo. E dunque di porsi le domande corrette come, per esempio, se ho scelto l’algoritmo giusto.
“Un conto è dire devo fare una rete neurale che fa la stessa cosa di quest’altra, ma nella metà del tempo. E allora ti serve un super ingegnere che spacca la rete neurale al capello. Un’altra cosa è dire io ho questo problema, lo posso risolvere con una rete neurale? Lì ha bisogno di qualcuno che capisca lo scopo di quell’algoritmo”, ha concluso Rossi.
