I 10 Trend Tecnologici Strategici di Gartner per il 2025
4 Novembre 2024
Sicurezza dell’Intelligenza Artificiale, Cloud distribuito, Iperautomazione, Multiexperience, Autonomous Things, Tracciabilità e Trasparenza sono alcuni dei trend tecnologici che guideranno la digital disruption nel 2020 e creeranno opportunità per le organizzazioni che saranno in grado di coglierli e declinarli. Vi presentiamo di seguito la lista dei 10 top trend presentati da Gartner in occasione del Symposium 2019 a Barcellona, strutturati attorno all’idea di “smart spaces incentrati sulle persone”, in altre parole considereremo come queste tecnologie influenzeranno le persone (ad es. clienti, dipendenti) e i luoghi in cui vivono (ad es. casa, ufficio, auto).
I trend tecnologici strategici hanno in sè il potenziale sia di creare opportunità che di innescare cambiamenti significativi. I leader dell’Enterprise Architecture e dell’IT aziendale dovrebbero valutare queste tendenze per determinare quali trend possono giocare un ruolo cruciale nelle loro strategie di innovazione, per migliorare processi, prodotti e modelli di business esistenti, o crearne di nuovi.
L’automazione utilizza la tecnologia per automatizzare le attività che un tempo richiedevano l’intervento dell’uomo. L’iperautomazione si occupa dell’applicazione di tecnologie avanzate, tra cui l’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico (ML), per automatizzare sempre più i processi e “aumentare” gli esseri umani. L’iperautomazione si estende attraverso una gamma di strumenti che possono essere automatizzati, ma si riferisce anche alla raffinatezza dell’automazione (finalizzata ad esempio ad attività come scoprire, analizzare, progettare, misurare, monitorare, rivalutare). Poiché nessun singolo strumento può sostituire gli esseri umani, l’iperautomazione oggi comporta una combinazione di strumenti, tra cui l’automazione dei processi robotici (RPA), il software di gestione aziendale intelligente (iBPMS) e l’Artificial Intelligence, con l’obiettivo di prendere sempre più decisioni basate sull’intelligenza artificiale.
Sebbene non sia l’obiettivo principale, l’iperautomazione si traduce spesso nella creazione di un Digital Twin dell’organizzazione (DTO), che consente alle organizzazioni di visualizzare il modo in cui funzioni, processi e KPI interagiscono per portare valore. Il DTO diventa quindi pa rte integrante del processo di iperautomazione, fornendo informazioni continue e in tempo reale sull’organizzazione e guidando importanti opportunità commerciali.
La Multiexperience sostituisce il concetto di “persone esperte in tecnologia” con quello di “tecnologie esperte dei comportamenti umani”. Cambia la prospettiva, l’idea tradizionale di computer si evolve da un unico punto di interazione per includere interfacce multisensoriali e multitouchpoint come dispositivi indossabili e sensori avanzati per computer.
Domino’s Pizza è uno degli esempi più noti delle aziende che hanno investito maggiormente in una piattaforma multiexperience, andando molto al di là di una semplice app mobile per ordinare le pizze: la multiexperience offerta ai propri clienti include applicazioni che accedono a smart speakers, una “pizza tracker” app per tracciare in tempo reale dove si trova la propria pizza, l’uso di veicoli autonomi e droni per la consegna, e molto altro.
In futuro questo trend diventerà quella che viene definita un’esperienza ambientale, ma attualmente la multiexperience si concentra su esperienze immersive che utilizzano realtà aumentata (AR), virtuale (VR), realtà mista (MR), interfacce uomo-macchina multicanale e tecnologie di rilevamento. La combinazione di queste tecnologie può essere utilizzata per una semplice sovrapposizione di realtà aumentata o un’esperienza di realtà Virtuale completamente immersiva.
Democratizzare la tecnologia significa fornire alle persone un facile accesso a competenze tecniche o specifiche senza una formazione estesa (e costosa). I professionisti non IT hanno sempre più accesso a potenti strumenti e sistemi esperti che li abilitano a sfruttare e applicare funzionalità specializzate al di là delle proprie competenze e formazione. La democratizzazione si concentra su 4 aree chiave – sviluppo di applicazioni, analisi dei dati, progettazione e knowledge – ed è spesso definita come “citizen access”, fenomeno che ha portato alla crescita di figure come i citizen data scientist e i citizen programmers.
Per fare un esempio, la democratizzazione consentirebbe agli sviluppatori di generare modelli di dati senza avere le competenze di un data scientist. Come? Facendo affidamento sullo sviluppo basato sull’Intelligenza Artificiale per generare codice e automatizzare i test.
La Human Augmentation si riferisce all’uso della tecnologia per migliorare le esperienze cognitive e fisiche di una persona. Il termine Human Augmentation evoca visioni di cyborg futuristici, ma in realtà non è nulla di così nuovo: gli esseri umani hanno “aumentato” parti del loro corpo per centinaia di anni. Occhiali, apparecchi acustici e protesi si sono evoluti in impianti cocleari e dispositivi indossabili. La chirurgia laser per correggere i problemi visivi ad esempio è diventata qualcosa di molto comune.
E se gli scienziati fossero ora in grado di “aumentare” il cervello per incrementare la memoria o impiantare un chip per decodificare i modelli neurali? Se gli esoscheletri diventassero un’uniforme standard per i lavoratori, consentendo loro di sollevare pesi sovrumani? E se i medici potessero impiantare sensori per tracciare il modo in cui i farmaci agiscono all’interno del corpo?
La tecnologia sta andando ben oltre la capacità di sostituire una capacità umana, portando inevitabilmente con sé una serie di implicazioni culturali ed etiche.
Il modo in cui questi cambiamenti avranno un impatto sul mondo e sul business rende la Human Augmentation uno dei principali trend tecnologici strategici che porterà un impatto significativo nei prossimi 5 o 10 anni.
L’Etica Digitale e la Privacy sono temi sempre più scottanti per individui, organizzazioni e governi. I consumatori sono sempre più consapevoli che le loro informazioni personali sono preziose e richiedono un controllo al riguardo. Le organizzazioni riconoscono il rischio crescente di proteggere e gestire i dati personali e i governi stanno implementando leggi molto rigorose per garantire che ciò avvenga.
L’Intelligenza Artificiale e l’Apprendimento Automatico sono sempre più utilizzati per prendere decisioni al posto degli esseri umani e questo non fa che aumentare la crisi di fiducia a cui stiamo assistendo.
Etica Digitale, Privacy dei dati, la necessità di un’Intelligenza Artificiale spiegabile ed etica, sono tutti temi critici che sono emersi per cercare di trovare una risposta alla questa crisi in atto.
Bisogna iniziare ad essere trasparenti su come usiamo i dati, su come costruiamo i nostri modelli di Intelligenza Artificiale e come poi li usiamo.
Trasparenza e Tracciabilità sono elementi fondamentali per supportare le esigenze di Etica Digitale e Privacy.
La Trasparenza e la Tracciabilità non sono un singolo prodotto o una singola azione. Si tratta di una serie di azioni, tecnologie e pratiche di supporto progettate per soddisfare i requisiti normativi, sancire un approccio etico all’uso dell’AI e di altre tecnologie avanzate e riacquistare fiducia agli occhi dei nostri interlocutori.
Edge computing è una topologia in cui l’elaborazione delle informazioni e la raccolta e consegna dei contenuti sono più vicine alle fonti di informazioni, secondo il presupposto che mantenere il traffico locale e distribuito ridurrà la latenza. Con la tecnologia Empowered Edge i dispositivi IoT stanno aumentando, gettando le basi per gli smart spaces, avvicinando le applicazioni e i servizi chiave alle persone e ai dispositivi che li utilizzano.
Per esempio, nel contesto delle Conversational Platform molti di questi sistemi oggi si affidano a servizi remoti basati su Cloud: si auspica che nel prossimo futuro i processi conversational si svolgeranno nell’Edge, non nel Central Cloud.
Il Cloud Distribuito si riferisce alla distribuzione di servizi Public Cloud in posizioni esterne ai data center fisici del provider cloud, ma che sono ancora controllati dal provider. Nel Cloud Distribuito, il provider Cloud è responsabile di tutti gli aspetti dell’architettura, della consegna, delle operazioni, della governance e degli aggiornamenti del servizio Cloud.
L’evoluzione dal Public Cloud Centralizzato al Public Cloud Distribuito inaugura una nuova era del Cloud computing.
Il Cloud Distribuito consente di localizzare i data center ovunque. Ciò risolve sia problemi tecnici come la latenza sia sfide normative come la sovranità dei dati. Offre inoltre i vantaggi di un servizio Public Cloud insieme ai vantaggi di un Private Cloud locale.
Autonomous Things, o gli oggetti autonomi, che includono droni, robot, navi ed elettrodomestici, sfruttano l’Intelligenza Artificiale per svolgere compiti normalmente svolti dagli esseri umani. Questa tecnologia opera su uno spettro di intelligenza che va dal semiautonomo al completamente autonomo e in una varietà di ambienti tra cui aria, mare e terra.
Mentre gli oggetti autonomi attualmente esistono principalmente in ambienti controllati, come in una miniera o in un magazzino, si stanno evolvendo per essere utilizzati in futuro in spazi pubblici. Gli oggetti autonomi passeranno anche da sciami autonomi a sciami collaborativi, come gli sciami di droni usati durante le Olimpiadi invernali del 2018.
Tuttavia, gli oggetti autonomi non possono sostituire il cervello umano e operare nel modo più efficace con uno scopo ben definito.
Blockchain è una sorta di libro mastro distribuito, un elenco in espansione cronologicamente ordinato di record transazionali irrevocabili con firma crittografica condivisi da tutti i partecipanti in una rete.
La blockchain consente alle parti di risalire agli impianti e alla loro origine, il che è vantaggioso per gli asset tradizionali, ma spiana anche la strada per altri usi, come ad esempio rintracciare malattie di origine alimentare al fornitore originale. Inoltre, consente a 2 o più parti che non si conoscono di interagire in sicurezza in un ambiente digitale e scambiare valore senza la necessità di un’autorità centralizzata.
Il modello blockchain completo include 5 elementi: un libro mastro condiviso e distribuito, un libro mastro immutabile e tracciabile, la crittografia, la tokenizzazione e un meccanismo di consenso pubblico distribuito. Tuttavia, la blockchain rimane immatura per le implementazioni aziendali a causa di una serie di problemi tecnici tra cui scarsa scalabilità e interoperabilità.
In futuro, il modello blockchain completo avrà il potenziale di trasformare le industrie e, infine, l’economia, perchè tecnologie complementari come l’AI e l’IoT inizieranno a integrarsi insieme alla blockchain. Questo espande la tipologia di partecipanti e includerà le macchine, che saranno in grado di scambiare una varietà di attività – dal denaro agli immobili. Ad esempio, un’auto sarebbe in grado di negoziare i prezzi assicurativi direttamente con la compagnia assicurativa sulla base dei dati raccolti dai suoi sensori.
Blockchain, che sta già apparendo in progetti sperimentali e di piccola portata, sarà completament scalabile entro il 2023.
Nel corso dei prossimi 5 anni, l’Intelligenza Artificiale, e in particolare il Machine Learning, sarà applicata per aumentare il processo decisionale umano attraverso un’ampia gamma di casi d’uso. Allo stesso tempo, inevitabilmente, ci sarà un enorme aumento dei potenziali punti di attacco con IoT, Cloud Computing, microservizi e sistemi altamente connessi in smart spaces. Sebbene ciò crei grandi opportunità consentendo l’iperautomazione e sfruttando gli oggetti autonomi per raggiungere una trasformazione aziendale, si creeranno anche nuove e significative sfide per il team deputato alla sicurezza aziendale.
Di seguito elenchiamo i 3 temi principali per la sicurezza dell’Intelligenza Artificiale:
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