Le Fini Delle Relazioni Sono Più Prevedibili Del Meteo. Semplicemente Non Costruiamo Per Questo.
Di Momar Lissa Ndiaye ("MLN"), fondatore e CEO, weyoga Inc.
Le moderne previsioni meteorologiche sono un vero trionfo del riconoscimento di schemi applicato a un sistema caotico — enormi quantità di dati, tracciate continuamente, elaborate attraverso modelli costruiti specificamente per trovare la struttura ricorrente dentro il caos apparente. Funziona abbastanza bene da far sì che le persone pianifichino la propria settimana su previsioni a cinque giorni senza pensarci due volte. Le relazioni, che si basano su molte meno variabili dell'atmosfera, non hanno mai ricevuto nulla di simile allo stesso investimento.
Non è perché le relazioni siano intrinsecamente meno prevedibili dei sistemi atmosferici — gli schemi comportamentali ricorrenti dentro una relazione specifica sono, semmai, più stabili e più leggibili del caos atmosferico, una volta effettivamente tracciati. È che non è mai stato fatto un investimento paragonabile per costruire gli strumenti. Il meteo ha ricevuto un secolo di infrastruttura dedicata. Le relazioni hanno ricevuto rubriche di consigli.
Il risultato è una strana asimmetria: le persone accettano prontamente una previsione di pioggia per domani, costruita con il riconoscimento di schemi applicato ai dati, mentre trattano l'idea che la traiettoria della propria relazione possa essere prevista in modo simile — dal proprio insieme di dati, molto più piccolo, molto più disponibile — come qualcosa di presuntuoso o invasivo. I dati esistono. La volontà di costruire lo strumento è stata, storicamente, il pezzo mancante.
Le relazioni non sono meno conoscibili del meteo. Sono semplicemente meno strumentate — e questa è una lacuna risolvibile, di natura ingegneristica, non un fatto su quanto le relazioni siano intrinsecamente misteriose.
Parte di The Recognition Layer →
Momar Lissa Ndiaye ("MLN") è il fondatore e CEO di weyoga Inc., una società del Delaware. — weyoga.ai · mln@weyoga.ai