Intelligenza artificiale e blockchain sono tra le tecnologie più importanti del presente e del futuro. È possibile utilizzarle in maniera integrata in modo tale da combinare i vantaggi di entrambe?
Blockchain e AI: il contesto tecnologico
La digital transformation sta cambiando radicalmente i diversi ambiti della società, non solo per la pervasiva e dirompente evoluzione tecnologica, ma anche dal punto di vista culturale e metodologico. Blockchain e AI si configurano come tecnologie abilitanti al cambiamento, promuovendo e incentivando il processo di trasformazione ed evoluzione tecnologica. Tuttavia, l’attribuzione dell’evoluzione tecnologica soltanto a queste due tecnologie sarebbe riduttiva e inesatta; infatti, sono molteplici le tecnologie che abilitano il processo di digital transformation tra cui IoT, Big data, cloud, AR, VR ecc.
A differenza delle tecnologie sopra citate, blockchain e AI non apportano soltanto un cambiamento dal punto di vista tecnologico, ma generano anche un profondo cambiamento culturale e di approccio metodologico.
Da un lato la blockchain si può considerare come un paradigma rivoluzionario in grado di decentralizzare sistemi, processi e informazioni in contesti storicamente fondati su principi di governance centralizzata; dall’altro lato, l’AI è in grado di replicare ragionamenti che fino a qualche anno fa erano esclusivi della mente umana, rivoluzionando il mondo della programmazione tradizionale e aprendo nuovi scenari basati su automazione e innovazione.
Una caratteristica comune a entrambe le tecnologie è la notevole scalabilità e applicabilità in qualsiasi settore di business, dalla supply chain al settore bancario, dalla sanità al farmaceutico fino ad arrivare al settore assicurativo; anche se si tratta di settori caratterizzati da una maturità tecnologica diversa, ognuno di essi può trarre benefici dall’utilizzo di tali tecnologie.
Tra tutte le tecnologie, blockchain e AI risultano essere quelle che impattano a 360 gradi l’evoluzione tecnologica, generando allo stesso tempo cambiamenti di natura tecnica e di natura metodologica.
Integrazione e possibili applicazioni
Nella maggior parte dei casi blockchain e AI sono considerate tecnologie separate, apparentemente con pochi elementi in comune; in realtà, entrambe le tecnologie hanno un punto di contatto fondamentale: i dati. Pur trattando aspetti e tematiche diverse, entrambe le tecnologie assumono valore quando entrano in contatto con i dati, di qualsiasi natura essi siano; la blockchain si configura come tecnologia che ne supporta la gestione, mentre l’AI li analizza al fine di estrarre valore dagli stessi.
Il vero valore aggiunto è il fatto che non ci sia sovrapposizione tra le due tecnologie; ciò le rende perfettamente integrabili e, per certi versi, anche complementari.
L’AI è basata su una serie di algoritmi che consentono di generare valore a partire da un set di dati; in sostanza un set di dati “raw” si trasforma in qualcosa di leggibile e utilizzabile per finalità di business. Tuttavia, il processo di analisi ed elaborazione dei dati non è sempre trasparente e tracciato; spesso l’analisi dei dati è concepita come una “black box”, ossia come una scatola dove entra qualcosa in input ed esce qualcos’altro come output. Dato che l’output, molto spesso, risulta essere di fondamentale importanza e rilevanza strategica, si possono generare i seguenti interrogativi:
- chi garantisce che il processo di analisi dei dati sia stato eseguito correttamente e non sia stato alterato?
- chi garantisce la veridicità del dataset di input e del relativo dataset di output?
- gli algoritmi di AI possono essere soggetti a errori e/o controllati e monitorati?
Dai suddetti interrogativi nasce la necessità di integrare blockchain e AI; la possibilità di utilizzare gli smart contract per validare dati di input/output e processi rende tracciato e trasparente tutto il processo di analisi dei dati, evidenziando eventuali inefficienze e problematiche.
Ad esempio, l’integrazione degli smart contract negli algoritmi di analisi dei dati può consentire di tracciare e monitorare una serie di parametri necessari all’analisi stessa, tra cui log, configurazione e tuning degli algoritmi, esecuzione dell’analisi, tipologia e quantità di dati analizzati ecc.
La tracciabilità e la trasparenza hanno un duplice vantaggio, sia per chi controlla il processo di analisi dei dati sia per chi ne è coinvolto e impattato direttamente o indirettamente. Infatti, l’owner dei dati e del relativo processo di analisi può monitorarne e controllarne il processo, tracciando ogni singolo step di analisi ed evidenziando eventuali margini di miglioramento; allo stesso tempo, gli stakeholder, impattati dalle varie analisi, hanno la possibilità di verificare la correttezza delle stesse, generando un clima di trasparenza e fiducia tra tutti gli attori coinvolti. Questo clima favorisce i concetti di condivisione dei dati e di interoperabilità, ponendo le basi per un processo di digital transformation sano ed efficiente.
Conclusioni
Nel panorama di business odierno i dati rappresentano un asset, nonché elemento fondante della digital transformation delle aziende; le nuove tecnologie consentono di estrarre valore dai dati e di generare quindi nuove opportunità di business per le aziende.
L’integrazione tra blockchain e AI è la chiave per costruire tecnologie affidabili, sicure e trasparenti; in particolare blockchain e smart contract supportano gli algoritmi di intelligenza artificiale per creare un ecosistema più efficiente in termini di sicurezza, affidabilità, trasparenza e condivisione.
