Nell’ultimo Hype Cycle for Emerging Technologies di Gartner, pubblicato nell’agosto scorso, l’authenticated provenance si colloca nella parte inferiore della curva disegnata dalla società di analisi per definire i profili tecnologici che cambieranno la società e il business nei prossimi 5-10 anni. Quelli identificati nel 2020 sono in tutto 30, selezionati su una gamma di 1.700, e vedono l’ingresso di una new entry come le app che coincidono con i passaporti sanitari. In paesi come la Cina, l’India e gli Emirati Arabi Uniti consentono di accedere a spazi, servizi e viaggi in funzione della verifica che la persona sia in condizione di farlo a causa del Covid-19. Una novità che adesso, a piano vaccinale avanzato, entrerà a far parte anche nella routine dei cittadini europei. L’authenticated provenance, pur appartenendo alle tecnologie mature, che possono vantare dai 5 ai 10 anni di vita, ovviamente non ha avuto la medesima spinta delle app di tracciamento nate sull’onda del Coronavirus. Tuttavia rientra all’interno di uno dei 5 trend che raggruppano le 30 tecnologie oggetto dell’Hype Cycle for Emerging Technologies 2020. Per capire meglio qual è il suo ruolo, vediamo quali sono i 5 trend.
I 5 trend del Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies 2020
Le 5 tendenze individuate dall’Hype Cycle for Emerging Technologies, nell’ordine proposto da Gartner, sono le seguenti:
- Architetture composite
- Fiducia algoritmica
- Oltre il silicio
- Intelligenza artificiale (AI) formativa
- Io digitale
Al primo posto, le architetture composite rispondono all’esigenza delle organizzazioni di essere più agili, resilienti e reattive di fronte ai rapidi cambiamenti e alla decentralizzazione. Un’impresa che adotta questo modello architetturale può fare propri i principi di modularità, efficienza, miglioramento continuo e innovazione adattiva. In questo modo può passare da una pianificazione rigida e tradizionale a quella che Gartner definisce “agilità attiva”. Dentro questa tendenza sono incluse tecnologie quali capacità di packaged business, data fabric, 5G privato e AI embedded.
La fiducia algoritmica comprende anche l’authenticated provenance e su questo tema perciò torneremo più avanti, poiché è il focus del presente articolo.
Il terzo trend si riferisce all’evoluzione nella progettazione dei transistor e dei circuiti per andare, appunto, oltre il silicio. Ad esempio, il “Dna computing and storage” usa il Dna e la biochimica al posto del silicio o delle architetture quantistiche per eseguire calcoli o memorizzare dati. Si tratta per adesso di prototipi che, per quanto promettenti, sono caratterizzati da una tecnologia rudimentale e costosa, con significative barriere tecniche per gli usi tradizionali, ma che potrebbero rivoluzionare l’immagazzinamento dei dati, il parallelismo dell’elaborazione e l’efficienza del calcolo.
L’AI formativa, al quarto posto, corrisponde a un tipo di intelligenza artificiale in grado di cambiare dinamicamente per rispondere a una determinata situazione. Rientra in questa categoria, ad esempio, l’AI generativa che può creare nuovi contenuti, quali immagini e video, o alterare contenuti esistenti. Altre tecnologie emergenti in questo trend sono quelle dell’AI composita, della privacy differenziale (che ricade anche nell’alveo della fiducia algoritmica e dell’authenticated provenance), degli small data e del self-supervising learning.
L’ultima tendenza si esprime nei nuovi passaporti sanitari e nei digital twin. In pratica serve a creare integrazioni tra mondo digitale e persone con applicazioni che vanno dall’autenticazione, accesso e pagamento all’analisi immersiva, fino agli esoscheletri. Visto l’impatto che potrebbe avere sul comportamento degli individui, è oggetto di un accesso dibattito sui risvolti etici e sociali associati ai suoi vari utilizzi.
L’authenticated provenance nel contesto della fiducia algoritmica
L’importanza della “provenienza autenticata” deriva dall’aumento dell’esposizione dei dati dei consumatori, dal proliferare delle fake news e dall’impiego talvolta distorto dell’intelligenza artificiale. Uno scenario che ha spinto le organizzazioni a spostare sempre di più l’asse della fiducia da quella riposta esclusivamente nelle autorità governative e finanziarie a quella assegnata agli algoritmi. I modelli di fiducia algoritmici si applicano all’intero ciclo di vita di un dato o di un’informazione, mentre l’authenticated provenance si concentra sulla fase iniziale per autenticare la veridicità all’origine, garantendo la privacy e la sicurezza dei dati, la provenienza degli asset e le identità di persone e cose. La provenienza autenticata, quindi, è un modo per convalidare la veridicità anche nell’ambito della blockchain, assicurando che le informazioni che transitano nella “catena di blocchi” non siano false o contraffatte. La blockchain, infatti, può tracciare soltanto ciò che entra nella sua filiera, ma non può controllarne alla fonte l’autenticità.
Blockchain, provenienza autenticata e intelligenza artificiale
Se un articolo contraffatto, ad esempio, viene aggiunto alla blockchain come versione genuina, la blockchain continuerà a ritenerlo autentico sulla base dei dati inseriti originariamente, anche quando fossero errati. Anzi, proprio per la natura immutabile del libro mastro o ledger, non potrà modificare o cancellare quanto è stato inserito in principio.
Per questo Gartner ritiene che l’aumento dell’interesse delle aziende per la blockchain coinciderà con un aumento delle opzioni di autenticazione e verifica digitale della provenienza. Questa previsione dovrebbe tradursi nella costruzione di soluzioni che certifichino l’attendibilità della genuinità di un dato, un oggetto o un prodotto.
Certificazione che attualmente si basa spesso su verifiche manuali o sulla fiducia umana, meccanismi in entrambi i casi che non si prestano a essere scalabili. In alternativa, si possono adottare modelli di intelligenza artificiale che suppliscano all’esigenza di controllo dell’autenticità della provenienza facendolo al posto dell’uomo e rendendo questa opportunità scalabile su grandi numeri e in maniera automatica. Fra i vendor più attivi in questo segmento si segnalano IBM e ThinkIQ.
