I 10 trend tecnologici più importanti per il 2020


13/01/2020

I 10 trend tecnologici più importanti per il 2020

Iper-automazione, blockchain, sicurezza AI, cloud distribuito, internet delle cose: saranno questi i trend tecnologici dell’anno appena arrivato e, probabilmente, del prossimo decennio

A consacrarli in quanto tali c’è l’impatto che queste tecnologie avranno sulle persone e sugli spazi vissuti quotidianamente. Un tema su cui si è espresso lo stesso Brian Burke, VP di Gartner Research, secondo il quale "piuttosto che costruire una catasta di tecnologie e poi esplorarne le potenziali applicazioni, le organizzazioni dovrebbero prima considerare il contesto aziendale e umano".

È da qui, dunque, che le imprese dovrebbero partire per stabilire quali tecnologie scegliere e come farle interfacciare tra loro per dare vita ad una strategia innovativa vincente.


Iper-automazione

Tutto cominciò qualche decennio fa con l’automazione, ovvero l’utilizzo di tecnologie per automatizzare procedimenti che prima richiedevano l’intervento dell’uomo.
Ora, con l’iper-automazione, le tecnologie coinvolte sono avanzatissime (AI, apprendimento automatico, robot) e non riguardano solo i metodi di lavorazione, ma anche il potenziamento dell’uomo e la sofisticazione dell’automazione stessa (attraverso analisi, monitoring, misurazione).

Il focus non è più sui singoli strumenti, ma sulla loro interazione ed applicabilità a sistemi complessi, come quelli aziendali. Questo avanzamento tecnologico si traduce nella creazione di modelli digitali d’azienda, che permettono di studiare processi, performance, funzioni e analizzare come questi generano valore. I nuovi modelli saranno in grado di fornire un controllo sistemico dell’organizzazione, indicando eventuali opportunità di business in tempo reale.

Esperienza multisensoriale

Sempre più l’idea di computer si sta evolvendo: da una tradizionale ed ormai antiquata, che vedeva un solo punto di interazione, ad una moderna, che prevede una serie di interfacce multisensoriali, comprendenti realtà aumentata, virtuale, realtà mista, interfacce uomo-macchina multicanale, tecnologie di rilevamento, oggetti e sensori da indossare.

In questo nuovo scenario le persone esperte di tecnologia verranno sostituite da tecnologie esperte di persone e questa tendenza, già in atto, diventerà preponderante nei prossimi anni.

 
Democratizzazione

La democratizzazione della tecnologia, che si articola in quattro diverse aree (sviluppo di applicazioni, dati e analisi, progettazione e conoscenza) consiste nella facilitazione all’accesso dei cittadini a competenze tecniche e di business.

In futuro sarà quindi sempre più frequente vedere sviluppatori, anche senza background e conoscenze informatiche, in grado di creare dei modelli di dati; la generazione di codici spetterà infatti all’intelligenza artificiale.


Potenziamento umano

Il potenziamento delle capacità umane evoca sempre scenari futuristici ed apocalittici. In realtà la modifica e il rafforzamento del corpo umano hanno una storia lunga secoli. Basti pensare a strumenti, oggi d’uso comune, come occhiali, apparecchi acustici, protesi.

Quello che sta succedendo ora però è qualcosa di diverso. Si stanno abbattendo frontiere che prima d’ora era impensabile superare: scienziati e ingegneri sono in procinto di sviluppare strumenti e tecnologie in grado di creare capacità sovraumane.

In questo nuovo scenario le tecnologie impattano sia sulle capacità cognitive degli individui sia su quelle fisiche.
Nel primo caso si modifica la capacità dell’uomo di pensare e prendere decisioni, sfruttando le informazioni e le applicazioni per migliorare l'apprendimento. Intelligenza artificiale e il machine learning prenderanno decisioni al posto degli umani.
Nel secondo caso, invece, le potenzialità umane saranno modificate grazie all’installazione di tecnologie nel o sul corpo. Ad esempio, in ambito automobilistico, saranno implementati sistemi indossabili per migliorare la sicurezza dei lavoratori.
In particolare, distinguiamo 4 diverse categorie di potenziamento fisico: sensoriale (vista, udito), mentale (impianti per trattare l’epilessia), genetico (terapia cellulare) e biologico (esoscheletri, protesi).


Trasparenza e tracciabilità

Ci troviamo di fronte ad una crisi di fiducia degli utenti? Probabilmente sì, soprattutto se consideriamo il fatto che i consumatori sono sempre più consapevoli del fatto che i propri dati vengono stoccati e utilizzati anche da compagnie e società terze per diversi scopi.

Dal canto loro, le compagnie stanno già correndo al riparo, implementando una serie di azioni per garantire la corretta raccolta e immagazzinamento dei dati.

Solo il legislatore, però, può dettare la strada delle norme e delle procedure da rispettare, ponendo le regole di base per le imprese. Una cosa per ora è sicura: questo tema sarà sempre più centrale e trasversale per tutte le tipologie di organizzazioni.


Potenziamento dell’edge computing

Nell’edge computing l’elaborazione di informazioni e la distribuzione dei contenuti avvengono in prossimità della fonte di informazioni, perché mantenere il traffico locale e distribuito riduce la latenza, come nel caso delle applicazioni IoT.

Il potenziamento dell’edge computing è sempre più importante in tutti quegli scenari in cui troviamo dispositivi endpoint utilizzati dalle persone o integrati all'ambiente e le imprese guardano all’edge in quanto base complementare al cloud per la creazione di spazi intelligenti e per avvicinare applicazioni e servizi alle persone che li usano.


Cloud distribuito

L'evoluzione, dal cloud pubblico centralizzato a quello distribuito, inaugura una nuova era del cloud computing.

Con “distributed cloud” si fa riferimento alla distribuzione di servizi pubblici di cloud a sedi esterne rispetto ai data center fisici del fornitore di cloud.
Quindi, con il cloud distribuito, il fornitore di cloud è responsabile di tutti gli aspetti dell'architettura dei servizi cloud e i data center possono essere localizzati ovunque.

Questa soluzione risolve sia problemi tecnici, come la latenza, sia problemi normativi, come la sovranità dei dati.


Oggetti autonomi

Robot, droni, navi e altri oggetti sofisticati che sfruttano l’intelligenza artificiale per svolgere compiti tradizionalmente riservati agli esseri umani: gli oggetti semi autonomi o completamente autonomi fanno già parte delle nostre vite e li ritroviamo ad operare via aria, mare e terra.

Ciò che cambierà nel futuro prossimo è il modo in cui questi oggetti saranno utilizzati: non più solo all’interno di ambienti controllati, ma anche in spazi pubblici ed aperti; non più lavorando autonomamente, ma comunicando e collaborando con altri oggetti autonomi.

 
Le Blockchain complete

Blockchain è un tipo di distributed ledger, una lista ordinata cronologicamente e in espansione di documenti transazionali irrevocabili, firmati crittograficamente e condivisi da tutti i partecipanti ad una rete. Questo consente a due o più parti che non si conoscono di interagire in modo sicuro in un ambiente digitale e di scambiare valore senza bisogno di un'autorità centralizzata.

Il modello completo comprende cinque elementi: un registro condiviso e distribuito, un registro immutabile e tracciabile, crittografia, tokenizzazione e un meccanismo di consenso pubblico distribuito.
Tuttavia, le aziende oggi adottano solo alcuni degli elementi di una blockchain completa. Tutti coloro che hanno accesso autorizzato vedono le stesse informazioni e l'integrazione è semplificata dall'avere un'unica blockchain condivisa.

Le prospettive future, con l’adozione di blockchain complete, sono però quelle di trasformare l’azienda, grazie all’implementazione di tecnologie come AI e l’IoT (permettendo quindi anche alle macchine di partecipare e scambiare asset).

Questo consentirà di aumentare la fiducia, fornendo trasparenza e riducendo attriti tra gli ecosistemi aziendali, i tempi di realizzazione delle transazioni e, quindi, i costi. 

AI security

Tutto l’avanzamento tecnologico porta con sé la questione della vulnerabilità dei sistemi di sicurezza. Nuovi punti di attacco possono essere trovati in meccanismi iper-automatizzati e in oggetti autonomi. Queste sfide devono essere affrontate e, ad oggi, l’AI ha tre prospettive chiave:

  • proteggere i dati di addestramento dell'IA e i modelli di ML (machine learning);
  • anticipare l'uso nefasto e fraudolento dell'IA da parte degli aggressori, identificando potenziali attacchi;
  • sfruttare l'IA stessa per migliorare i sistemi di sicurezza, usando ML per automatizzare parti dei processi di sicurezza informatica.