Serie SaaS Founder: Epistemix spiega come le simulazioni software possono creare un processo decisionale più empatico

A volte le aziende che offrono software-as-a-service (SaaS) hanno bisogno di aiuto per creare un'infrastruttura scalabile, così da poter distribuire il loro prodotto a un pubblico più vasto. AWS SaaS Factory ha invitato John Cordier, amministratore delegato (CEO) e cofondatore di Epistemix, a spiegare il modo in cui l'azienda utilizza Amazon Web Services (AWS) per ampliare la propria attività e come il suo software aiuti i data scientist a prendere decisioni più informate ed empatiche sulla base di dati reali e sintetici attraverso modelli di machine learning.

Umili origini

Nel 2000, l'epidemiologo di fama mondiale Donald S. Burke era a capo della ricerca sulle malattie infettive per l'esercito degli Stati Uniti; in quel momento, si rese conto che chi prendeva le decisioni non possedeva gli strumenti necessari per capire come un epidemia sarebbe potuta evolvere.

Per colmare questa lacuna, Burke, Cordier e John Grefenstette diedero vita a Epistemix, una piattaforma di modellazione basata su agenti infettanti abbinata a una popolazione artificiale e statisticamente accurata degli Stati Uniti.

Grazie al software di Epistemix, i data scientist possono ottenere informazioni conducendo esperimenti (e tenendo sotto controllo variabili come cambiamenti climatici o economici) in un mondo virtuale statisticamente accurato, analizzando in che modo popolazioni umane numericamente estese potrebbero comportarsi a seconda delle diverse circostanze, come mostrato nella Figura 1.

Epistemix iniziò in piccolo, incubando il software all'interno della Graduate School of Public Health dell'Università di Pittsburgh. La piattaforma ricevette finanziamenti anche dal National Institutes of Health e dalla Bill & Melinda Gates Foundation.

Ma quando i tre cofondatori si resero conto che la loro piattaforma poteva contribuire a risolvere problemi sociali che non si limitavano al campo delle malattie infettive, la trasformarono in un'azienda: nacque Epistemix, nella forma in cui la conosciamo oggi.

Andare oltre la risposta alle malattie infettive

"Quando abbiamo fondato l'azienda, il nostro obiettivo era cambiare il modo in cui la salute pubblica sarebbe stata praticata in tutto il mondo", afferma Cordier. "E la salute pubblica negli Stati Uniti non è prioritaria. Ogni singola persona lo ha vissuto sulla propria pelle negli ultimi due anni e mezzo".

Durante la pandemia di COVID-19, il team di Epistemix ha utilizzato il proprio software per aiutare i clienti del settore globale degli eventi, tra cui CES, IMTS, Javits Center e altre organizzazioni, a prendere decisioni migliori su come e quando le persone potessero tornare a riunirsi in presenza.

Pur orgoglioso di questo lavoro, il team di Epistemix si è presto reso conto che era giunto il momento di salire di livello. Il passo successivo sarebbe stato quello di rendere la loro piattaforma accessibile al pubblico, in modo che i data scientist esterni potessero utilizzarla ampliando notevolmente l'impatto sociale dello strumento sul mondo.

"Siamo stati in grado di simulare diverse traiettorie di adozione dei prodotti per diversi prodotti, a seconda della strategia di marketing adottata", afferma Cordier. "Siamo riusciti a simulare la segregazione nel mercato immobiliare (Figura 2) degli Stati Uniti. Quindi, il nostro futuro è davvero mettere il nostro software nelle mani di data scientist che operano in altri ambiti".

Il percorso SaaS con il contributo di AWS e SaaS Factory

La prima sfida di Epistemix nella condivisione della propria tecnologia è stata la creazione di un'infrastruttura scalabile che potesse essere utilizzata da data scientist esterni e altre organizzazioni. Sebbene la piattaforma fosse già in sé abbastanza solida, si sono impegnati strenuamente per rendere il software più intuitivo.

Dopo aver preso in esame altri fornitori di cloud computing, hanno deciso di collaborare con AWS sulla base dell'ampia gamma di servizi da essa offerta. E, quando si sono sentiti pronti per la condivisione con utenti esterni ma ancora si trovavano ad affrontare difficoltà tecniche, hanno chiesto l'assistenza di AWS SaaS Factory.

"Affidandoci all'esperienza di AWS SaaS Factory, siamo stati in grado di creare una migliore esperienza di onboarding per gli utenti. E attraverso questa migliore esperienza di onboarding, speriamo di aumentare l'impatto che la nostra azienda può avere", afferma Cordier.

"AWS SaaS Factory ci ha aiutato a fornire ai data scientist e ad altre organizzazioni lo strumento che abbiamo creato, con la sola intenzione di migliorare la salute della popolazione, l'equità e il processo decisionale delle politiche che avranno un impatto su interi gruppi di persone".

Prendere decisioni informate su larga scala con empatia

Nella piattaforma Epistemix, afferma Cordier, "è rappresentata ogni singola persona [negli Stati Uniti]. Quindi, considero ciò che stiamo facendo come il dare voce a ogni singolo individuo del Paese attraverso i dati".

Cordier ritiene che mettendo in condivisione la piattaforma, che è possibile utilizzare per vedere in che modo molteplici variabili differenti manifestano i loro effetti, gli scienziati inizieranno a capire il reale grado di interconnessione esistente tra gli esseri umani.

"Quando qualcuno è in grado di pensare in modo diverso alla risoluzione di un problema, è possibile ottenere alcune soluzioni estremamente valide e un livello di comprensione più approfondito rispetto a ciò che è possibile ricavare da un semplice foglio Excel", afferma Cordier.

In quest'ottica, ritiene che Epistemix abbia il potere di cambiare il modo in cui le persone pensano alla risoluzione di un problema.

"E credo che, nel momento in cui si riescono a prendere in considerazione intere popolazioni da diversi punti di vista, si crei una leadership più empatica, perché si sta pensando alla popolazione su cui la decisione avrà un impatto".

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