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Gartner hype cycle 2019, ecco le tecnologie emergenti dei prossimi 5-10 anni

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Gartner hype cycle 2019, ecco le tecnologie emergenti dei prossimi 5-10 anni

Come ogni anno, Gartner rilascia la sua analisi di mercato sulle tecnologie future, quelle che vedremo concretizzarsi e maturare nei prossimi 5-10 anni. L’Hype Cycle 2019 evidenzia le tecnologie emergenti con un impatto significativo su business, società e persone ed include tecnologie che promettono di fornire una rete globale a bassa latenza, creare una mappa virtuale del mondo reale e imitare la creatività umana.

07 Ott 2019

di Nicoletta Boldrini

L’hype cycle 2019 per le tecnologie emergenti di Gartner evidenzia cinque distinte tendenze che creano e consentono nuove esperienze, sfruttando l’intelligenza artificiale e altri “costrutti” che permetteranno alle organizzazioni di trarre vantaggio dagli ecosistemi digitali emergenti.

L’innovazione tecnologica è diventata la chiave per la differenziazione competitiva ed è responsabile della trasformazione di molti settori. Tuttavia, il ritmo del cambiamento tecnologico continua ad accelerare poiché le tecnologie innovative vengono continuamente introdotte sfidando anche i più innovativi decisori aziendali e tecnologici a “tenere il passo”. Da molti anni ormai l’hype cycle di Gartner rappresenta un’analisi a supporto di imprenditori e manager che desiderano comprendere come “tenere quel passo”.

Quest’anno, sono emerse cinque importanti tendenze:

  • sensoristica e mobilità;
  • augmented human;
  • computazione e comunicazione post-classica;
  • ecosistemi digitali;
  • analisi e intelligenza artificiale avanzate.

Le tecnologie emergenti ridefiniranno sensoristica e mobilità

Sebbene le auto a guida autonoma abbiano di fronte un periodo piuttosto lungo perché possano tecnologicamente maturare (soprattutto quando parliamo di livelli di guida autonoma 4 e 5), nell’hype cycle 2019 sensoristica e mobilità hanno un peso rilevante.

Combinando le tecnologie dei sensori (IoT e dispositivi intelligenti) con l’intelligenza artificiale, le macchine (non solo veicoli, ma device ed oggetti connessi) acquisiranno una sempre migliore comprensione del mondo che li circonda. Perché ciò accada davvero servono tecnologie più innovative delle attuali, sistemi che rientrano sempre nell’alveo dell’Internet of Things ma che hanno nella capacità di sensing e nell’intelligence elementi unici.

Nell’hype cycle 2019, Gartner identifica alcune di queste tecnologie, vediamo di seguito quali sono quelle più “promettenti”.

Telecamere con rilevamento 3D

Questa tecnologia ha una vasta gamma di casi d’uso tra cui applicazioni di realtà aumentata (AR – Augmented Reality), sistemi di assistenza alla guida, riconoscimento dei gesti, automazione di fabbrica e autenticazione. Le opportunità di mercato per le fotocamere/telecamere con rilevamento 3D sono promettenti ma sono tecnologie che richiederanno una maggiore potenza di elaborazione nonché software ed algoritmi avanzati per una più efficace capacità di “sensing” (rilevamento e riconoscimento) e conseguente reazione.

Nella matrice delle priorità delle tecnologie emergenti, Gartner colloca le telecamere con rilevamento 3D tra i sistemi con alti benefici per le aziende che potranno iniziare a vedersi nell’arco dei prossimi 2-5 anni.

hype cycle
Hype Cycle 2019: le tecnologie emergenti dei prossimi anni secondo Gartner

AR Cloud, in arrivo i digital twin aumentati

Si tratta di sistemi tecnologici che forniscono un livello persistente di mappatura digitale di contenuti, posizioni ed oggetti del mondo fisico. Una volta che la tecnologia sarà più matura, prevedono gli analisti di Gartner, fornirà un gemello digitale del mondo fisico (una vera e propria mappa virtuale del mondo) che potrà essere aumentato con informazioni e oggetti virtuali.

Di fatto, fornisce una infrastruttura cloud alla base di una nuova esperienza web, una legenda digitale sulla quale annotare (e aumentare) oggetti e luoghi del mondo fisico.

Il tema non è nuovissimo, tuttavia Gartner lo inserisce nelle tecnologie emergenti perché, fino ad oggi si è (in modo un po’ fuorviante) considerato l’AR Cloud come una sorta di database che “alimenta” sistemi ed applicazioni di realtà virtuale e realtà aumentata.

In realtà si tratta di una tecnologia molto più complessa e “ricca” di un semplice database e richiede diversi livelli tecnologici: edge networking, comunicazioni a larghezza di banda elevata e bassa latenza, strumenti e tipi di contenuto standardizzati per la pubblicazione nel cloud AR, gestione e distribuzione dei contenuti e interoperabilità per garantire una soluzione continua e onnipresente.

Nella matrice delle priorità delle tecnologie emergenti analizzate nell’hype cycle 2019, l’AR Cloud si colloca tra le innovazioni che avranno un vero e proprio effetto di trasformazione sul business delle aziende; sarà necessario però attendere tra i 5 ed i 10 anni per poter avere tecnologie sufficientemente mature. Tuttavia, puntualizzano gli analisti, nel prossimo decennio l’AR Cloud potrebbe formare il gemello digitale multistrato del mondo fisico che abiliterà nuove interazioni, nuovi modelli di business e modi per monetizzare il mondo fisico. Questa tecnologia cambierà il modo in cui le aziende pensano alle risorse fisiche, al modo in cui interagiscono con i clienti e ai rischi associati.

Droni per consegne di carichi leggeri

La consegna di carichi leggeri (sotto i 10 Kg) tramite droni ridurrà i costi e ridimensionerà le consegne dell’ultimo miglio “sensibili al tempo” (pensiamo per esempio ad alimenti o forniture mediche), motivo per cui rientrano nell’hype cycle 2019 tra le tecnologie emergenti (anche se i droni hanno fatto il loro ingresso sul mercato da diverso tempo).

La consegna di pacchi attraverso i droni non rappresenta una novità, anche se moltissimi progetti sono ancora nell’alveo della sperimentazione, indipendentemente dal fatto che vengano utilizzati droni terrestri su ruote che circolano sulle piste ciclabili o pedonali oppure velivoli che fanno le consegne per via aerea. Costi dei droni e complessità del loro funzionamento rappresentano ancora delle barriere, cui vanno aggiunte anche le limitazioni imposte dalle normative che, in moltissimi paesi, restringono il campo di azione e utilizzo dei droni.

Secondo le analisi di Gartner le tecnologie alla base dei droni, soprattutto quelli impiegati per le consegne di pacchi leggeri, stanno sicuramente maturando ed in futuro avranno un impatto rilevante sul business di molte realtà; tuttavia alcune sfide tecniche e le normative rappresentano ancora dei limiti, motivo per cui nell’hype cycle 2019 figurano come tecnologie emergenti che richiederanno dai 5 ai 10 anni per poter maturare ed essere utilizzate su larga scala (ci vorranno ancora due anni perché possano raggiungere la cosiddetta “curva di disillusione”, oltra la quale inizia la vera maturazione tecnologica e diffusione).

Augmented human: miglioramenti cognitivi e fisici come parte integrante del corpo umano

La tecnologia verrà sempre più sviluppata per fornire interazioni senza soluzione di continuità e aiutare gli esseri umani a diventare più sani, più forti, più longevi, più intelligenti. Le tecnologie che rientrano nella branca della cosiddetta “augmented human technology” favoriranno miglioramenti sia fisici sia delle capacità e delle funzionalità cognitive degli esseri umani e diverranno sempre più parte integrante del corpo umano. Ne rappresentano un esempio le più avanzate protesi degli arti che possono superare le massime prestazioni naturali degli esseri umani.

L’estensione degli umani verso “sistemi aumentati” avverrà grazie a differenti tipologie di tecnologie. Di seguito ne elenchiamo alcune (quelle che rientrano nel monitoraggio dell’hype cycle 2019).

Biochip, nell’ hype cycle 2019 le nanotecnologie per la medicina personalizzata del futuro

I biochip inseriti nell’hype cycle 2019 di Gartner si riferiscono a tecnologie che combinano la componente hardware (generalmente proveniente dal settore dei semiconduttori) con le scienze biologiche. I biochip più comuni, ad oggi, sono sensori molecolari inseriti su un chip che utilizza alla base la tecnologia MEMS (microsistemi elettromeccanici, nanotecnologie). I biochip vengono utilizzati per analizzare elementi biologici, come DNA, ioni, proteine e acido ribonucleico (importantissimo per i vari ruoli biologici che svolge, dalla codifica e decodifica dei geni fino alla loro regolazione).

Secondo le previsioni degli analisti americani, i biochip avranno in futuro un ruolo significativo nel mercato della medicina personalizzata non senza qualche difficoltà: fattori come i costi elevati, la mancanza di conoscenza al riguardo nei paesi emergenti e l’assenza di standard normativi comuni saranno alcuni dei problemi che ritarderanno la crescita del mercato (motivo per cui figurano tra le tecnologie emergenti, oltretutto verso la curva di disillusione perché a “minarne” il successo potrebbe essere un’altra tecnologia emergente, quella del sequenziamento di nuova generazione – NGS, Next-generation Sequencing).

Nella matrice delle priorità delle tecnologie emergenti, Gartner colloca i biochip tra le soluzioni che, nell’arco di 5-10 anni, riusciranno ad avere impatti e benefici significativi su aziende e governi (anche se, come accennato, le sfide da superare non sono affatto banali).

Immersive workspace, spazi e strumenti virtuali ma con un senso di presenza reale

Gli strumenti di collaboration continuano ad evolvere ma la sfida che ancora devono superare è legata alla naturalezza con la quale questi strumenti dovrebbero favorire la condivisione di informazioni e conoscenza, l’onboarding (l’inizio di un lavoro, l’ingresso in un nuovo team di lavoro, ecc.) oppure la formazione.

Gli spazi di lavoro immersivi dovranno quindi rappresentare ambienti tecnologici di lavoro che trasmettono un senso di presenza naturale nel mondo reale attraverso l’uso di elementi visivi, uditivi, tattili e altri elementi sensoriali. Gli immersive workspace (uffici e desktop virtuali 3D) si costruiscono principalmente attraverso tecnologie di realtà virtuale (VR), realtà aumentata (AR) e realtà mista (MR) e gli utenti possono “accedervi” solitamente attraverso display, caschi ed occhiali.

Sfruttando al massimo la mixed reality, una delle tecnologie di quest’area che sta maggiormente emergendo è quella relativa al posizionamento di oggetti digitali (come immagini di monitor) su pareti o maxi lavagne in rappresentazioni virtuali del mondo fisico (un po’ come i digital twin dell’AR Cloud citato nei paragrafi precedenti), con l’obiettivo di creare nuove opportunità e modalità di collaborazione, interattività, visualizzazione e produttività.

Le aree di lavoro immersive sono in una fase iniziale di sviluppo con funzionalità limitate ma si stanno sviluppando rapidamente, motivo per cui nell’hype cycle 2019 sono state inserite fra le tecnologie emergenti con un potenziale di trasformazione di business concretizzabile nell’arco dei prossimi 5-10 anni.

Augmented intelligence per un bilanciamento tra automazione e creatività

Una vera e propria partnership tra esseri umani e intelligenza artificiale che aumentano gli uni l’intelligenza dell’altra – e viceversa – per migliorare prestazioni cognitive, capacità di apprendimento, processi decisionali. Questa sarà l’augmented intelligence, tecnologia emergente sulla quale Gartner invita a non fare confusione con l’augmented analytics: l’intelligenza aumentata riguarda le persone che utilizzano l’intelligenza artificiale, l’analisi aumentata riguarda le tecnologie di analisi dei dati migliorate attraverso le nuove tecniche e funzionalità delle tecnologie di intelligenza artificiale.

Il motivo per cui l’intelligenza aumentata è inserita nel radar dell’hype cycle 2019 lo spiegano gli analisti della stessa Gartner: «sta rapidamente emergendo come approccio progettuale per ottenere il massimo valore dall’intelligenza artificiale. Si sfrutta l’intelligenza artificiale per superare e compensare i limiti umani, ma al contempo consente alle persone stesse di essere rilevanti per una reale espansione dell’intelligenza artificiale».

Di fatto, è un “ripensamento” del concetto di automazione; la completa automazione di task e processi è costosa e complessa da realizzare, le aziende si stanno rendendo conto che serve una visione più realistica in cui l’intelligenza aumentata compensa i limiti dell’automazione con la creatività, la flessibilità e l’adattabilità delle persone.

Secondo gli analisti della società americana CIO, Data Leader e responsabili IT dovrebbero utilizzare l’intelligenza artificiale come approccio progettuale (anche di Design Thinking) concentrandosi su cosa si può fare per le persone, non su cosa automatizzare. Questo design potrebbe essere più “astratto” quando si tratta di progettare applicazioni ed esperienze utente per facilitare l’intelligenza aumentata, oppure più “fisico” quando questa intelligenza aumentata si basa sulla collaborazione tra esseri umani e robot.

Gartner sostiene che nei prossimi anni a fare la differenza in ambito AI sarà il modo in cui viene utilizzata: con la commercializzazione degli algoritmi, la filosofia e l’etica di implementazione – che richiedono persone che sappiano come utilizzare nel modo giusto l’IA e dove e come intervenire se e quando questa sbaglia – saranno i maggiori fattori di differenziazione delle soluzioni di intelligenza artificiale.

La sfida non è semplice, l’augmented intelligence richiederà dai 2 ai 5 anni per poter maturare sia come approccio sia come implementazione ma, nell’hype cycle 2019 di Gartner è inserita tra le tecnologie emergenti con il più alto impatto di trasformazione sul business.

Nell’ hype cycle 2019 anche computazione e comunicazione post-classica (dopo la legge di Moore)

Per decenni, le tecnologie di elaborazione, comunicazione e integrazione di base classiche hanno fatto notevoli progressi, in gran parte grazie ai miglioramenti delle architetture tradizionali: CPU più veloci, memoria più densa e produttività crescente, esattamente come previsto dalla legge di Moore. Le prossime generazioni di queste tecnologie adotteranno architetture completamente differenti con miglioramenti incrementali che avranno impatti dirompenti.

Esempi di tecnologie che Gartner fa rientrare in quest’area di analisi sono il 5G, i sistemi satellitari a bassa orbita terrestre, le memorie di prossima generazione e la stampa 3D su scala nanometrica.

Il 5G è lo standard cellulare di prossima generazione dopo il 4G e la specifica ufficiale della International Telecommunication Union (ITU) mira a un throughput massimo di downlink e uplink rispettivamente di 20 Gbps e 10 Gbps, latenza inferiore a 5 millisecondi ed enorme scalabilità.

Il 5G è ancora una tecnologia emergente in via di sviluppo, con una copertura globale frammentata e casi d’uso in fase di esplorazione, tuttavia le potenzialità e gli impatti sono enormi, la stessa Gartner colloca questa tecnologia tra quelle con alto impatto sul business nell’arco dei prossimi 2-5 anni.

Per approfondimenti sugli impatti del 5G invitiamo alla lettura dei seguenti servizi pubblicati su Cor.Com:

5G, per l’Italia impatto economico senza precedenti

Dal 5G spinta al Pil italiano: 80 miliardi in più entro il 2035

Tra le tecnologie emergenti che nell’hype cycle 2019 figurano tra quelle che necessitano dai 5 ai 10 anni per maturare ma che avranno un impatto “trasformativo”, Gartner colloca i sistemi satellitari a bassa orbita terrestre che possono fornire servizi di rete voce e dati a banda larga a bassa latenza e ad alta velocità, soprattutto nelle regioni con scarsa o nessuna copertura terrestre o satellitare.

Questa tecnologia estenderà la copertura di accesso al Web ed ai servizi digitali al 48% delle case attualmente senza accesso a Internet e fornirà connettività per dispositivi di vario genere (automobili connesse, sistemi di perforazione a distanza, droni, solo per citare alcuni esempi) in qualsiasi parte del mondo.

Memorie di prossima generazione

Le memorie di prossima generazione sono tipi di memoria non volatile in grado di sostituire la DRAM nei server (Dynamic Random Access Memory). Saranno sistemi con densità e costo di produzione delle memorie flash ma sarà molto più veloce da aumentare o addirittura sostituire la DRAM.

Tecnologie come PCM, Phase-Change Memory (memoria a cambiamento di fase) SCM, Storage Class Memory (un nuovo tipo di memoria flash NAND non volatile che non richiede alimentazione per conservare i dati) modificheranno sostanzialmente le prestazioni delle applicazioni emergenti.

Questi sistemi rappresentano una nuova classe di tecnologia che fornisce memoria non volatile con velocità di accesso vicine a quelle dei tradizionali moduli di memoria basati su DRAM ma a costi sostanzialmente inferiori. Un vantaggio per carichi di lavoro di applicazioni data-intensive come l’analisi dei Big Data per l’elaborazione analitica in tempo reale, gli in-memory database, i workload legati a machine learning e intelligenza artificiale.

La memoria di nuova generazione consentirà ai server con memoria principale di oltre 6 TB (e fino a 60 TB) di godere di uno storage veloce e non volatile (la memoria non volatile sarà significativamente più veloce di qualsiasi SSD oggi).

Nella matrice delle tecnologie emergenti dell’hype cycle 2019 le memorie di prossima generazione figurano tra quelle che matureranno nei prossimi 5-10 anni ma che avranno un impatto sul business di tipo trasformativo perché consentiranno un aumento da 5 a 10 volte della capacità di archiviazione locale rapida, consentendo ai sistemi di elaborazione su vasta scala di eseguire più rapidamente o gestire carichi di lavoro di analisi più grandi. Un impatto chiave di queste tecnologie sarà accelerare l’adozione di architetture di elaborazione in memoria.

Stampa 3D su scala nanometrica

La stampa 3D su scala nanometrica (nanoscale 3D printing) utilizza una tecnologia di produzione additiva specializzata e processi correlati per creare strutture e/o caratteristiche minuscole e complesse misurate in micrometri. Potrà essere utilizzata per la miniaturizzazione dei componenti ma anche per lo sviluppo di nuovi farmaci, microsensori e strumenti di spionaggio (non necessariamente da leggersi con accezione negativa ma come strumenti microscopici di monitoraggio e analisi), microrobotica ed elettronica stampabile.

L’uso della tecnologia 3D printing (3DP) su nanostrutture è ancora in fase di ricerca e sviluppo; oggi la nanoscala richiede non solo attrezzature e ottiche 3DP specializzate, ma anche ulteriori fasi di elaborazione post-stampa, sia meccaniche che chimiche.

Si tratta dunque di tecnologie decisamente all’avanguardia, nell’hype cycle 2019 figurano tra quelle che necessitano di più di 10 anni per poter maturare, vale a dire che nella fase dell’innesco dell’innovazione (che sta cominciando solo ora) ci vorranno ancora più di 10 anni per raggiungere il mainstream.

Ecosistemi digitali, fenomeni da “tenere d’occhio” entrano nell’ hype cycle 2019

La digitalizzazione ha facilitato la “distruzione” delle catene del valore classiche, portando a supply network e value chain più forti, più flessibili e resilienti che si trasformano costantemente per creare nuovi prodotti e migliori servizi. Si stanno configurando nuovi ecosistemi digitali (i cui attori sono imprese, persone e cose) che condividono piattaforme tecnologiche per il raggiungimento di obiettivi reciprocamente vantaggiosi.

Decentralized Web (o Web 3.0) e DAO, Decentralized Autonomous Organization, secondo gli analisti sono alcuni tra gli elementi fondati questi nuovi ecosistemi digitali.

Web 3.0 (web decentralizzato) e DAO, verso nuovi ecosistemi decentralizzati

Il Web decentralizzato, Web 3.0, rappresenta un nuovo stack di tecnologie per lo sviluppo di applicazioni decentralizzate che consentiranno agli utenti di controllare la propria identità e dati. Il Web decentralizzato promette di consentire vere interazioni e transazioni peer-to-peer senza fare affidamento su piattaforme e intermediari centralizzati.

Queste tecnologie includono la blockchain come meccanismo di verifica della fiducia, protocolli di conservazione della privacy e interoperabilità, infrastrutture decentralizzate per piattaforme applicative e identità a loro volta decentralizzate.

Lo stack del Web 3.0 deve ancora essere standardizzato e, sebbene sia probabile che il futuro delle tecnologie Internet sia più decentralizzato, è improbabile – dicono gli analisti di Gartner – che ciò elimini le autorità e i sistemi centralizzati dalla maggior parte dei casi d’uso B2B e B2C aziendali. Questo perché svolgeranno un ruolo chiave nella Governance e nella supervisione degli ecosistemi digitali.

Le Decentralized autonomous organization (DAO) sono entità digitali che possono interagire con altri agenti digitali ed entità aziendali senza una gestione umana convenzionale. Costruite su tecnologie blockchain, le DAO fanno affidamento su contratti intelligenti (Smart Contract) per interagire con altre entità per lo scambio di valore in un ecosistema aziendale.

Nella loro forma attuale, le DAO si presentano tecnicamente come una soluzione applicativa costruita su una piattaforma blockchain. Le DAO sono controllate a livello di codice (tramite codice che viene eseguito sulla blockchain secondo il meccanismo degli Smart Contract) e gli agent che ne fanno parte possono, per esempio, inviare e ricevere pagamenti oppure impegnarsi in altre forme di scambio di valore basandosi su token per convalidare lo scambio, nonché interagire con altre DAO e i sistemi informativi convenzionali tramite API.

Le DAO sono ancora sistemi in fase di sperimentazione, portate avanti prevalentemente da aziende non convenzionali. Tuttavia, suggeriscono gli analisti di Gartner, la maturazione dell’intelligenza artificiale potrebbe rappresentare un bel boost per le DAO perché potrebbe essere la base tecnologica grazie alla quale governare un nuovo modello organizzativo non più basato sulla gerarchia e l’elemento di controllo degli Smart Contract.

Sul tema, in particolare sul ruolo di blockchain ed intelligenza artificiale nell’ambito del web decentralizzato e delle DAO (Decentralized Autonomous Organization, organizzazioni autonome decentralizzate), invitiamo alla lettura dei seguenti servizi:

Blockchain e Intelligenza Artificiale – La corsa all’oro nella validazione dei dati

Intelligenza artificiale decentralizzata: c’è la blockchain nel futuro dell’AI

DigitalOps, una nuova governance per le piattaforme tecnologiche di business digitali

Altro elemento chiave degli ecosistemi digitali sarà il DigitalOps, non esattamente una tecnologia emergente quanto piuttosto un approccio metodologico (cui potrebbero derivare piattaforme tecnologiche ad hoc) che consentirà il rapido sviluppo e adattamento di prodotti e applicazioni aziendali dinamici, in tempo reale e scalabili, facilitando l’emergere di una piattaforma tecnologica aziendale digitale.

Da un punto di vista tecnico si tratta di una evoluzione degli aspetti di automazione della gestione dei processi aziendali (BPM) che incorpora la gestione delle decisioni e l’elaborazione degli eventi con metodologie agili.

DigitalOps rappresenta il “centro business” (la Governance) di una piattaforma tecnologica di business digitale, il modello di coordinamento e orchestrazione di sistemi e risorse che potrebbero anche trovarsi al di fuori del firewall aziendale. Sostenendo l’orchestrazione e il coordinamento, gli ambienti DigitalOps saranno quindi piattaforme tecnologiche che incorporeranno meccanismi per la modellizzazione, il rilevamento e l’analisi dei processi (mining di processo, rilevamento di eventi e metriche delle prestazioni) e la risposta (modelli di decisione operativa in tempo reale) e l’ottimizzazione dinamica (applicazione dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico).

Il mercato delle tecnologie che abiliteranno il DigitalOps è ancora emergente (motivo per cui è nell’hype cycle 2019) e richiederà dai 5 ai 10 anni per poter maturare ma gli impatti sul business delle aziende saranno di tipo trasformativo.

Knowledge graphs e Synthetic data a supporto degli ecosistemi digitali

Tra le altre tecnologie critiche da considerare quando si parla di ecosistemi digitali ci sono i cosiddetti grafici della conoscenza (knowledge graphs) ed i dati sintetici.

I knowledge graphs sono strutture di dati in cui i dati più disparati sulle entità (inclusi persone, aziende e risorse digitali) sono codificati come un grafico interattivo (un network di nodi e link, chiamati edge), anziché in tabelle con righe e colonne. Ciò consente di localizzare le informazioni (la conoscenza) utilizzando il grafico della conoscenza come indice e di sintetizzarle (grafico della conoscenza come fonte di dati) on demand.

Il valore dei knowledge graphs sta nella loro capacità di codificare e correlare dati disparati, strutturati o non strutturati, alla fonte, attraverso l’analisi continua che di fatto semplifica e accelera la ricerca, la scoperta e l’estrazione di approfondimenti (anche in mood automatizzato con strumenti e motori di raccomandazione).

Ciò consente di migliorare la pertinenza della ricerca di dati, informazioni, documenti, contatti, ecc. con impatti su collaboration e condivisione tra team, in primis, ma anche su altri ambiti come investigation/audit, interoperabilità e automazione (per esempio per la condivisione di dati su differenti applicazioni aziendali ed ecosistemi di partner esterni all’azienda), analisi e reporting.

Mentre grandi aziende come Microsoft e Google hanno puntato ormai da tempo sul valore dei grafici della conoscenza, l’adozione da parte delle imprese ha fatto progressi molto lenti. Motivo per cui nell’hype cycle 2019 i knowledge graphs figurano tra le tecnologie emergenti che ancora necessitano di un periodo medio-lungo (dai 5 ai 10 anni) per poter essere applicate in modo esteso nelle aziende.

Venendo invece ai dati sintetici, questi sono una classe di dati generati artificialmente, cioè non ottenuti da fonti e misurazioni dirette. I dati sintetici risolvono il problema del volume e della varietà di dati sparsi, inesistenti o difficili da ottenere per addestrare i modelli di intelligenza artificiale, diventando così molto utili per gli sviluppatori di intelligenza artificiale più piccoli.

Uno dei maggiori problemi con lo sviluppo dell’IA oggi è l’onere di ottenere dati dal mondo reale e di etichettarli in modo che l’IA possa essere addestrata in modo efficace. Ad esempio, gli ambienti di vendita al dettaglio contengono infinite combinazioni di prodotto, layout del negozio e comportamento osservabile dell’acquirente. I veicoli autonomi, per citare un altro esempio, richiedono milioni di ore di dati di allenamento. I dati sintetici risolvono il problema del volume e della varietà per dati sparsi, inesistenti o difficili da ottenere.

La generazione dei dati può utilizzare diversi metodi come il campionamento statisticamente rigoroso da dati reali, approcci semantici, reti generative antagoniste (GAN, Generative Adversarial Networks) o creando scenari di simulazione in cui modelli e processi interagiscono per creare set di dati di eventi completamente nuovi.

Nella matrice delle tecnologie emergenti dell’hype cycle 2019 figurano tra quelle che avranno un impatto significativo, “alto”, sul business ma perché dall’innovazione si possa passare ad un utilizzo mainstream di questi sistemi dovremo attendere dai 5 ai 10 anni.

Analisi e intelligenza artificiale avanzate

La frontiera dell’intelligenza artificiale sta cambiando rapidamente poiché nuove classi di algoritmi e strutture dati abilitano capacità completamente nuove. L’intelligenza artificiale sta avanzando in più direzioni man mano che i concetti vengono applicati a scenari sempre più ampi.

L’analisi avanzata comprende l’esame autonomo o semiautonomo di dati o contenuti utilizzando tecniche e strumenti sofisticati, per scoprire approfondimenti, formulare previsioni o generare raccomandazioni.

Nell’hype cycle 2019, Gartner identifica alcune di queste tecnologie che includono:

1) Adaptive ML (machine learning adattivo): questa tecnologia offre la possibilità di riqualificare frequentemente i modelli machine learning quando sono online nel loro ambiente di runtime, piuttosto che addestrarli solo quando sono offline nel loro ambiente di sviluppo e test. Offre l’opportunità ai modelli ML di rispondere ai cambiamenti nell’ambiente, il che è particolarmente utile per sistemi autonomi come veicoli a guida autonoma e robot intelligenti.

Nell’hype cycle 2019 figurano tra le tecnologie emergenti che richiedono ancora dai 5 ai 50 anni per poter esplodere.

2) Edge Analytics: tecnologia che consente di prendere decisioni più vicine a dove vengono generati i dati in dispositivi distribuiti, server o gateway situati lontano dai data center aziendali o server cloud. Ciò offre opportunità per ridurre la e la larghezza di banda, aumentare la privacy e la sicurezza dei dati. Di questa branca della tecnologia legata all’intelligenza artificiale e l’analisi avanzata sui dati si parla ormai da molto tempo, oggi le tecnologie hardware facilitano l’adozione di questi sistemi per cui si prevede il passaggio da innovazione a mainstream nell’arco di pochi anni, da 2 a 5.

3) Explainable AI: l’intelligenza artificiale spiegabile è un insieme di funzionalità che descrive un modello di intelligenza artificiale, ne evidenzia i punti di forza e di debolezza, prevede il suo comportamento probabile e identifica eventuali pregiudizi. Sebbene non sia necessario spiegare tutti i risultati dell’IA, quei modelli che guidano il conseguente processo decisionale che interessano le persone richiederanno sempre maggiore trasparenza. Tuttavia, perché questa nuova ondata tecnologica possa produrre effetti concreti nelle aziende dovremo attendere ancora qualche anno, dai 5 ai 10 secondo l’hype cycle 2019.

4) Generative adversarial network (GAN): queste reti sfruttano i modelli di intelliogenza artificiale per creare simulazioni originali di oggetti come video, immagini, musica e testo (poesie, storie, messaggi di marketing) che replicano oggetti autentici o il loro modello e stile con vari gradi di qualità o realismo. Tecnicamente le GAN (in italiano reti generative avversarie o antagoniste) vengono impiegate per l’apprendimento automatico; due reti neurali vengono addestrate in maniera competitiva all’interno di un framework di gioco dove una rete deve generare automaticamente dei dati e l’altra verifica quali dati sono reali e quali quelli generati artificialmente. Un esempio del risultato di questo tipo di tecnologie è la creazione di volti di persone “inesistenti”, create cioè dalla rete artificiale. Queste tecnologie in futuro potrebbero essere utilizzate in diversi ambiti come la generazione di composti farmaceutici, la creazione di ambienti simulati per l’addestramento di veicoli e robot autonomi e la generazione di dati sintetici per addestrare reti neurali e proteggere privacy.

Nell’hype cycle 2019 sono inserite tra le tecnologie che avranno un impatto dirompente/trasformativo sul business ma per passare dalla fase di innovazione/sperimentazione a quella della maturità e dell’adozione mainstrem dovremo attendere ancora dai 5 ai 10 anni.

Nicoletta Boldrini

Direttore responsabile di ZeroUno

Direttore di ZeroUno e del portale AI4Business dedicato all'intelligenza artificiale, seguo da molti anni le novità e gli impatti dell'Information Technology e, più recentemente, delle tecnologie esponenziali sulle aziende e sul loro modo di "fare business", nonché sulle persone e la società. Il mio motto: sempre in marcia a caccia di innovazione #Hunting4Innovation

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