Cambiamento perpetuo, profondo impatto delle tecnologie sulle persone e sugli spazi in cui queste vivono, vicendevole rafforzamento delle tecnologie per creare e sviluppare il mondo digitale, convergenza tra mondo fisico e digitale con una tecnologia incorporata ovunque in un intreccio di oggetti, persone e servizi (quell’Intelligent Digital Mesh teorizzato da Gartner fin dal 2017): su questi macro trend che negli ultimi 5 anni si sono fatti sempre più potenti e che determinano, e sempre più determineranno, il nuovo mondo che stiamo costruendo, si innestano le previsioni a breve termine di Gartner ossia i 10 top trend 2020 nell’ambito tecnologico.
Definire personas e mappe di viaggio per interpretare la trasformazione in modo competitivo
Ma prima di vedere nel dettaglio quali sono, vorrei sottolineare un tema che è fondamentale sotto molteplici punti di vista, Gartner scrive infatti: “I trend devono essere inseriti nel contesto in cui si opera… Invece di costruire uno stack tecnologico e quindi esplorare le potenziali applicazioni, le organizzazioni devono considerare il contesto aziendale e umano”. Parafrasando l’incipit di Anna Karenina (Tutte le famiglie felici si assomigliano fra loro, ogni famiglia infelice lo è a modo suo), si potrebbe dire che “Tutte le aziende sono (o devono diventare) digitali, ogni azienda digitale lo è a modo suo”.
Non esiste un univoco modo di interpretare l’innovazione e la digitalizzazione e proprio in questa diversità di percorso, capacità interpretativa del proprio modo di innovare risiede la nuova competitività. Una competitività che le stesse tecnologie hanno contribuito ad appiattire negli anni passati (se, grazie agli ERP, per esempio, tutte le aziende sono in grado di ottimizzare i propri processi, questa abilità che nel passato ha rappresentato un differenziale competitivo è ormai diventata una commodity), ma che oggi, con il corretto mix declinato sulla specificità aziendale, di settore, geografica ecc. trova proprio nelle tecnologie nuove opportunità. Le aziende devono trovare il proprio TechQuilibrium, come lo definisce la società di analisi, ossia il punto di equilibrio in cui l’impresa ha il giusto mix di capacità e risorse tradizionali e digitali, per alimentare il modello di business necessario per competere nel modo più efficace, in un settore che viene digitalmente rivoluzionato.
Come fare, dunque, per capire come e dove applicare i trend tecnologici alla propria azienda al fine di raggiungere i risultati di business auspicati? Gartner sottolinea come ogni definizione strategica deve partire con il mettere al centro le persone, che si tratti di una strategia di marketing, un piano industriale, la gestione HR o della supply chain e quindi raccomanda:
- la definizione di personas, ossia l’identikit degli appartenenti al target identificato, andando quindi a comprendere quell’insieme di motivazioni, preferenze, pregiudizi, bisogni, desideri ecc. che servono per valutare l’impatto dell’applicazione delle tecnologie su quel gruppo. Una tecnica che viene adottata da molti anni nelle aree di progettazione e di marketing, ma che secondo Gartner dovrebbe essere estesa a dipendenti, partner commerciali ecc.
- l’elaborazione di mappe di viaggio, ossia un modello che mostra le fasi che le persone target attraversano per svolgere un’attività o completare un processo. Un aspetto interessante evidenziato da Gartner è che queste mappe non devono prendere in considerazione solo il target considerato, ma anche le figure correlate (per esempio: una mappa di viaggio per l’acquisizione di nuovi clienti deve prendere in considerazione anche quello della persona deputata alla vendita del prodotto). “I professionisti dell’innovazione tecnologica dovrebbero considerare i punti deboli, le lacune e le opportunità per creare nuovi momenti di business digitale appetibili per tutti i componenti rilevanti”, scrive Gartner. Ma nelle mappe non vanno considerate “solo” le persone, queste, infatti, abitano spazi come case, auto, ospedali, scuole, città sempre più intelligenti ossia in ambienti fisici in cui umani e sistemi tecnologici interagiscono in ecosistemi sempre più aperti, connessi, coordinati e intelligenti. “Le mappe di viaggio dovrebbero considerare non solo le motivazioni delle personalità rilevanti e i risultati commerciali desiderati, ma anche gli spazi che le persone attraverseranno come parte delle loro interazioni nel mondo digitale”, si legge nel testo di Gartner.
I 10 top trend 2020
Per tutto quanto scritto prima, Gartner quest’anno ha suddiviso i top 10 trend strategici per il 2020 in due macro ambiti (come si vede nella figura di apertura), people centric e smart spaces, sulla base del profondo impatto che essi hanno sulle persone e sugli spazi in cui vivono, ma ricorda come, fino al 2025, alcune di queste tecnologie subiranno cambiamenti, attraverseranno momenti critici e raggiungeranno nuovi livelli di maturità.
Vediamo ora queste tecnologie nel dettaglio.
Trend n. 1 – Hyperautomation
Se con l’automazione ci si riferisce all’utilizzo della tecnologia per facilitare o eseguire singole attività che originariamente richiedevano una qualche forma di giudizio o azione umana, l’iperautomazione si riferisce all’utilizzo di strumenti di machine learning, software pacchettizzato e strumenti di automazione per sostituire in toto determinati lavori.
RPA (Robotic Process Automation) e iBPMS (intelligent Business Process Management Suite) sono componenti chiave dell’iperautomazione.
La RPA è un modo molto utile per connettere sistemi legacy, che non hanno API, con sistemi più moderni e avanzati; attualmente l’ambito di questi processi è in genere un’attività circoscritta associata allo spostamento di dati, ma l’evoluzione del machine learning consentirà l’automazione di processi sempre più complessi e strategici andando verso le suite di iBPM.
Le suite iBPM gestiscono processi di lunga durata e rappresentano un insieme integrato di tecnologie che coordina persone, macchine e cose basandosi su modelli di processi e regole per guidare un’interfaccia utente e gestire il contesto di molti elementi di lavoro basati su tali modelli. L’integrazione con l’esterno è basata su API.
Gartner vede una sempre maggiore complementarietà tra queste due tecnologie e rileva che “per trarre il massimo dall’iperautomazione, le organizzazioni hanno bisogno di una visione globale dei loro silos funzionali e di processo: lo sviluppo di modelli sempre più sofisticati è simile allo sviluppo di un gemello digitale di un’organizzazione”.
Il “gemello digitale” di un’organizzazione visualizza l’interdipendenza tra funzioni, processi e KPI e consente all’azienda di modellare ed esplorare scenari, sceglierne uno e renderlo reali nel mondo fisico.
Machine learning, come abbiamo già sottolineato, e NLP (Natural Language Processing) hanno notevolmente e rapidamente ampliato le possibilità di iperautomazione. Il loro utilizzo combinato con RPA e iBPM consente l’automazione di quello che un tempo era considerato un dominio esclusivo dei cosiddetti “knowledge worker”, secondo Gartner però queste tecnologie invece di sostituire questi lavoratori ne aumentano la capacità di creare valore per l’azienda.
Trend n. 2 – Esperienza multipla
Entro il 2021, almeno un terzo delle imprese avrà implementato una piattaforma di sviluppo multi-esperienza per supportare lo sviluppo mobile, web, conversazionale e della realtà aumentata. Entro il 2022, il 70% delle imprese sperimenterà tecnologie immersive per i clienti e per uso interno, il 25% le avrà impiegate nella produzione e il 35% delle grandi aziende nel settore della formazione e della simulazione valuterà e adotterà soluzioni immersive, rispetto a meno dell’1% nel 2019.
Queste previsioni, sempre di Gartner, sostanziano il 2° trend 2020: la realtà virtuale (VR), la realtà aumentata (AR) e la realtà mista (MR) stanno cambiando il modo in cui le persone percepiscono il mondo digitale introducendole alla futura esperienza multisensoriale e multitouchpoint.
Multitouchpoint perché l’esperienza delle persone passerà attraverso una molteplicità di dispositivi periferici, inclusi i dispositivi di elaborazione tradizionali, i dispositivi indossabili, le automobili, sensori ambientali ed elettrodomestici smart. Multisensoriale perché sarà possibile combinare sensi umani con abilità (o “sensi”) del computer al punto che “l’idea stessa di ‘computer’ sembrerà un’idea bizzarra e antiquata poiché gli spazi in cui abitiamo diventano interfacce multisensoriali e multitouchpoint”.
Visitando l’ultimo CES ho potuto “toccare con mano” come questo trend sia ampiamente confermato già oggi, anche se Gartner sostiene che un vero cambiamento non si avrà prima del 2028 perché, da un lato, i problemi di privacy possono smorzare l’entusiasmo e l’impatto dell’adozione, mentre dal punto di vista tecnico, i lunghi cicli di vita di molti dispositivi di consumo e la complessità di avere molti produttori che sviluppano elementi in modo indipendente, costituiranno un enorme ostacolo all’integrazione senza soluzione di continuità. Prima di una rapida evoluzione in logica di plug and play automatici di dispositivi, applicazioni e servizi, Gartner prevede a breve termine lo sviluppo di ecosistemi proprietari di dispositivi.
Trend n. 3 – Democratizzazione
Secondo Gartner, tecnologie come il machine learning, sviluppo applicativo basato su low code, sistemi esperti, NLP ecc. aprono l’accesso a competenze tecniche o alla conoscenza in generale a fasce sempre più ampie della popolazione ed evidenzia quattro aspetti chiave della tendenza alla democratizzazione la cui accelerazione si vedrà nei prossimi tre anni:
- Democratizzazione dello sviluppo di applicazioni. Grazie all’accesso a sofisticati strumenti di intelligenza artificiale tramite PaaS è possibile costruire, con costi contenuti, modelli di machine learning che possono essere eseguiti in cloud.
- Democratizzazione di dati e analisi. Gli strumenti utilizzati per costruire soluzioni basate sull’intelligenza artificiale si stanno espandendo da strumenti rivolti ai data scientist a strumenti rivolti alla comunità di sviluppatori professionali.
- Democratizzazione del design. Piattaforme di sviluppo low code possono essere utilizzate per creare soluzioni basate sull’intelligenza artificiale.
- Democratizzazione della conoscenza. I professionisti non IT hanno sempre più accesso a potenti strumenti di AI che li abilitano a sfruttare e applicare competenze specializzate al di là delle proprie competenze e formazione. Secondo Gartner, entro il 2024, il 75% delle grandi imprese utilizzerà almeno quattro strumenti di sviluppo a low code sia per lo sviluppo di applicazioni IT che per le iniziative di sviluppo dei cittadini.
Trend n. 4 – Potenziamento delle capacità umane
Tecnologie e scienza sono sempre stati utilizzati dall’uomo per potenziare le proprie capacità (basti pensare al cannocchiale e alla possibilità che ci offre di vedere ben oltre la capacità dei nostri occhi), ma quello che sta accadendo oggi, grazie ad IoT, intelligenza artificiale, NLP, realtà aumentata ecc. è l’emergere di opportunità completamente nuove di potenziamento dove dispositivi intelligenti e applicazioni diventano un’esperienza naturale, e talvolta indispensabile, della vita umana quotidiana.
Gartner esplora in modo molto dettagliato tutti gli impatti, per lo più positivi, che le tecnologie hanno nel potenziare le abilità umane (da quelle fisiche a quelle cognitive), ma evidenzia anche come le imprese che sviluppano e/o adottano queste tecnologie debbano considerare alcune aree di attenzione:
- Sicurezza. Se la superficie di attacco informatico diventa l’essere umano stesso, attraverso i vari dispositivi che adotta, è evidente che il tema della sicurezza diventa quanto mai critico.
- Privacy. Per potenziare le abilità umane, questi dispositivi devono accedere a conoscenze e dati intimi sull’uomo che sta migliorando: questi dati devono essere protetti con particolare attenzione.
- Compliance Le agenzie governative e di regolamentazione stanno emanando normative e fornendo frequentemente requisiti di conformità, il che rende la conformità estremamente complessa per le imprese globali, soprattutto perché le agenzie stanno ancora cercando di cogliere le implicazioni delle tecnologie di aumento umano.
- Impatto sulla salute. Aumentare le abilità umane potrebbe avere implicazioni mentali e fisiche a lungo termine non immediatamente comprese.
- Etica. L’implementazione di tecnologie e processi di potenziamento umano pone seri problemi etici: da vulnerabilità e rischi relativi a privacy e salute come già indicato alla discriminazione nell’evoluzione tra soggetti che possono accedere a queste tecnologie e soggetti che non possono ecc.
Trend n. 5 – Trasparenza e tracciabilità
È un trend che si ricollega ai punti di attenzione del trend precedente. Noi tutti, come persone, siamo sempre più consapevoli (anche se forse ancora non abbastanza, soprattutto più si scende nelle giovani generazioni) che le nostre informazioni personali sono preziose e richiedono un controllo; le aziende conoscono bene la necessità crescente di proteggere i propri dati; gli Stati hanno ormai sperimentato il rischio che deriva dalla manomissione di procedure fondamentali per la democrazia (vedi le interferenze nelle elezioni).
L’intelligenza artificiale e l’uso di modelli ML per prendere decisioni autonome solleva un nuovo livello di preoccupazione e ci si sta iniziando a interrogare sulla necessità che le nuove tecnologie, AI in primis, siano “spiegabili” e operino in modo etico ed equo: trasparenza e tracciabilità sono gli elementi fondamentali per supportare questo approccio.
Secondo Gartner, ci sono sei domande che riguardano i temi della trasparenza e la tracciabilità che gli utenti, i clienti, i cittadini si pongono, o dovrebbero porsi, nei confronti di un’organizzazione che sviluppa/adotta queste tecnologie:
- L’organizzazione ha forti principi morali sull’uso di dati personali, algoritmi e progettazione di sistemi che vanno oltre le normative e sono trasparenti per tutte le parti interessate?
- L’organizzazione ha una comprovata esperienza nella progettazione di sistemi che riducono o eliminano la distorsione e l’uso inappropriato dei dati personali?
- I principi etici e gli impegni sulla privacy sono chiari e facilmente accessibili? Le modifiche a tali politiche portano i referenti appropriati nel processo decisionale?
- Esistono meccanismi di verifica in modo tale che la privacy o le preoccupazioni etiche possano essere affrontate e affrontate? Ciò vale non solo per il rispetto dei requisiti normativi, ma anche per le nuove preoccupazioni etiche o sulla privacy che sorgono dalle tecnologie future.
- L’organizzazione ha implementato i principi di progettazione, i processi, i test e la formazione in modo che le persone interessate possano sentirsi a proprio agio e che l’organizzazione possa mantenere le sue promesse?
- Le politiche e i processi sono gestiti in modo coerente?
Trend n. 6 – Potenziamento dell’edge
Come sottolinea Gartner, gran parte dell’attenzione all’edge computing deriva dalla necessità per i sistemi IoT di effettuare parte dell’elaborazione dei dati localmente, dispositivi periferici sempre più complessi come robot, droni, veicoli autonomi ecc. stanno accelerando questa attenzione e il trasferimento di intelligence verso i dispositivi periferici delle architetture IoT è in corso. Tuttavia, rileva l’analista, le architetture edge odierne sono ancora un po’ gerarchiche, con informazioni attraverso strati di endpoint che risalgono da quelli più vicini a dove si crea il dato, via via risalendo ad appliance intermedie fino ad arrivare al cloud. Secondo Gartner, a lungo termine, questo insieme ordinato di livelli si dissolverà per creare un’architettura non più strutturata, ma costituita da una vasta gamma di “cose” e servizi connessi in una rete dinamica collegata da un insieme di servizi cloud distribuiti.
Naturalmente un fattore che avrà un impatto importante su questo trend è l’evoluzione e diffusione dell’infrastruttura mobile 5G.
L’analista sostiene inoltre che entro il 2022, il 75% dei dati generati dall’azienda sarà creato ed elaborato al di fuori del tradizionale data center aziendale o del cloud (oggi siamo a meno del 10%), ponendo tutta una serie di sfide relative alla governance dei dati: se i dati persistono nell’edge, in quale forma verranno archiviati? Come verranno applicati i controlli di governance? Come verranno integrati con altri dati?
Trend n. 7 – Cloud distribuito
Per cloud distribuito, 7° trend 2020, si intende la distribuzione di servizi cloud pubblici al di fuori dei data center del cloud provider che rimane però il responsabile per il funzionamento, la governance, la manutenzione e gli aggiornamenti. Secondo Gartner questo trend porterà a una nuova era del cloud computing: per lungo tempo, il cloud computing è stato visto come sinonimo di un servizio “centralizzato” in esecuzione nel data center del provider, poi sono emerse le opzioni di cloud privato e ibrido. Ma, rileva Gartner, l’implementazione di un cloud privato è difficile e nella maggior parte dei casi i risultati sono inferiori alle aspettative mentre maggior successo hanno gli approcci ibridi. Il cloud distribuito potrebbe sostenere ulteriormente l’approccio ibrido e l’analista ne prevede tre fasi evolutive:
- Fase 1: modalità ibrida in cui il provider cloud offre servizi distribuiti che rispecchiano un sottoinsieme di servizi nel suo cloud centralizzato.
- Fase 2: un’estensione del modello in cui il provider cloud collabora con terze parti per fornire un sottoinsieme dei suoi servizi cloud centralizzati alle comunità target attraverso il provider di terze parti.
- Fase 3: community di aziende condividono “sottostazioni” cloud distribuite; in pratica il cloud provider originario realizza e gestisce un cloud decentrato ad uso di questo pool di aziende.
Tra i 10 trend evidenziati da Gartner, questo mi sembra uno dei più interessanti: mentre gli altri 9, con differenti livelli di maturità, sono già più o meno conosciuti, il cloud distribuito è un tema decisamente nuovo e che apre opportunità di business interessanti. Lo approfondiremo sicuramente a breve.
Trend n. 8 – Cose autonome
“Cose” autonome è un ambito vastissimo che comprende dai robot ai droni, dalle auto agli elettrodomestici alle apparecchiature industriali: inesorabile transizione da un IoT per la raccolta di dati in real time e/o il comando a distanza di oggetti a un IoT sempre più autonomo e basato su algoritmi di AI che consentono agli oggetti di agire relazionandosi con l’ambiente circostante. Ma, ricorda Gartner, il concetto di autonomia non è univoco e le diverse sfumature possono avere implicazioni importanti, soprattutto nel determinare la responsabilità dell’azione: si va dalla classica automazione assistita dall’uomo, dove le attività di controllo vengono svolte da esseri umani e l’operatore è pienamente responsabile dell’azione della “cosa”, all’automazione completa, dove la “cosa” può completare tutti i compiti previsti senza l’intervento umano ed è in grado di adattare il processo per tenere conto della modifica dei parametri al punto di decidere quando un compito può essere completato solo parzialmente e qui diventa fondamentale quel concetto di trasparenza e tracciabilità del trend n. 5 per riuscire a identificare il responsabile di una determinata azione.
Trend n. 9 – Applicazioni blockchain
Secondo Gartner, fino a tutto il 2023 la blockchain presenterà ancora problemi di scalabilità e interoperabilità e quindi vedrà ancora una limitata applicazione a livello aziendale, ma l’analista vede nella costituzione di consorzi di settore o attività la strada sulla quale questa tecnologia potrà trovare il suo sviluppo.
Nelle previsioni Gartner vengono indicati i casi d’uso che già oggi vedono più che semplici esperimenti di blockchain: monitoraggio delle risorse, dichiarazioni di vario tipo in ambito assicurativo, gestione delle identità, conservazione interna di registri, programmi di loyalty, pagamenti di vario tipo, autenticità di prodotti, tracciamento dei dati in ambito IoT, finanza, trading ecc.
Trend n. 10 – AI sicura e l’AI per la sicurezza
Ultimo dei 10 trend 2020, quello dell’AI legata alla sicurezza è un Giano bifronte: da un lato con la proliferazione di oggetti autonomi basati su AI aumenta la superficie di attacco, che è anche meno controllabile perché difficilmente circoscrivibile, ed è indispensabile mettere in atto una protezione efficace dei dati di addestramento AI, delle pipeline di addestramento e dei modelli di machine learning; dall’altro lato l’AI può essere, e viene ormai diffusamente, utilizzata per potenziare i sistemi di sicurezza.
Riguardo a questa seconda “faccia”, Gartner sottolinea che l’apprendimento supervisionato, non supervisionato e di rinforzo viene oggi utilizzato con successo nella sicurezza per affrontare malware, phishing, anomalie di rete, accesso non autorizzato ai dati sensibili, analisi del comportamento degli utenti, definizione delle priorità delle vulnerabilità e altro ancora.
Ma naturalmente anche i cyber criminali sono più agguerriti utilizzatori dell’AI, Gartner ricorda che ormai le tecniche di machine learning possono essere utilizzare per simulare la voce di qualcuno attaccando così sistemi di sicurezza basati sul riconoscimento vocale e lo stesso vale per ii video e le immagini.
