iExample: Mipu con Giulia Baccarin

Mipu è un acceleratore d’impresa o, come lo definisce la CEO Giulia Baccarin, un Social Good Accelerator, fondato nel 2012 con sede a Salò. Le start-up in cui Mipu decide di investire il proprio know-how e alle quali dare il proprio supporto hanno tutte un massiccio impatto sulle comunità, creano competenze non trasferibili e hanno diversità di genere. Ma come si arriva a tutto ciò? Giulia Baccarin ci insegna che doti fondamentali per raggiungere il proprio obbiettivo imprenditoriale sono la capacità di reagire agli eventi avversi e la resilienza; lei le ha imparate nel corso degli eventi della sua vita, a partire dai suoi studi: si iscrive controvoglia alla facoltà di ingegneria biomedica al Politecnico di Milano per cause esterne, e le rimangono due alternative: farsi travolgere dal flusso della vita oppure reagire e sviluppare l’attitudine per trarne il meglio. Sceglie la seconda e intraprende il suo percorso che la porterà ad essere amministratrice delegata di Mipu.

Le start-up e i giovani talenti in cui Mipu investe si occupano di modelli predittivi, algoritmi complessi che, raccogliendo dati e considerando tutte le variabili possibili in un determinato ambito, riescono a predire il futuro prossimo. E ancora più precisamente, in Mipu, tutto questo è applicato in modo specifico al mondo industriale: modelli in grado di predire quando si romperà un macchinario, oppure un impianto, e così via. Il risultato è un modello che, indicando il futuro prossimo cui vanno incontro le componenti hardware e infrastrutturali di un impianto industriale, permette di gestire meglio la manutenzione dei macchinari e degli impianti, attenuare l’inutile spreco energetico, migliorare l’organizzazione del lavoro e indirettamente migliorare la vita della collettività, poiché lo stato di salute del tessuto produttivo e delle reti di servizi che innervano l’intero territorio si ripercuote sulla vita di tutti.

Ma – pensa Giulia – gli algoritmi e l’intelligenza artificiale, per quanto complessi e completi possano essere, non sono ancora in grado di sostituire completamente l’uomo. Si è vero, l’80% dei lavori oggi conosciuti scomparirà, ma nuove forme di lavoro si renderanno possibili e la capacità dell’uomo sta nel riuscire ad adattarsi ad esse, sviluppare resilienza, e soprattutto creatività, intesa nel senso più completo del termine: un algoritmo infatti può conoscere solo ciò per cui è programmato, o al limite una nuova soluzione ad un problema già esistente; mentre la mente umana è in grado di vedere ciò che ancora non esiste, di proporre nuove soluzioni a nuovi problemi. Si fa necessario quindi apprendere continuamente, alimentare costantemente la propria mente con nuova conoscenza, generando così connessioni tra gli elementi per produrre nuova scienza.

Autore: Daniel Romano