Obiettivo del confronto che si è avuto a fine maggio nel contesto di Aused (l’associazione che riunisce i CIO delle aziende in Italia) è stato osservare i trend tech 2021 maggiormente in accelerazione e che stanno per diventare mainstream.
L’analisi si è focalizzata sulle principali tecnologie emergenti, secondo un report realizzato da Deloitte che ha messo in luce i trend tecnologici in un momento in cui non vi è azienda che non parli di digital transformation.
Sostanzialmente i trend presi in considerazione sono stati nove, suddivisi in tre macro categorie.
Il primo trend preso in esame ha riguardato il tema Strategy, engineered. Assodato che la tecnologia oggi è una fonte di nuovo vantaggio competitivo per alcune organizzazioni e una minaccia alla sopravvivenza continua per altre, è emerso che di conseguenza, la distinzione tra strategia aziendale e la strategia tecnologica si sta mescolando: ciascuno deve informare l’altro. Esperti strateghi aziendali stanno guardando oltre le attuali capacità tecnologiche e oltre il panorama competitivo della loro organizzazione per considerare una gamma più ampia di possibilità future su come la tecnologia possa espandersi. Questo trend utilizza piattaforme di supporto strategico per identificare le forze trainanti, informare le scelte e monitorare l’esecuzione e i risultati.
Il secondo trend ha preso in considerazione il Core. In altri termini significa saper modernizzare i sistemi aziendali legacy e migrarli nel cloud in modo da aiutare a liberare il potenziale digitale di un’organizzazione. Fino a poco tempo il costo delle migrazioni cloud necessarie e di altre strategie di modernizzazione di base poteva essere proibitivo, ma questo sta per cambiare.
Il terzo trend tecnologico preso in considerazione è stato Supply unchained. Qui si è mostrato come considerate a lungo un costo per fare affari, le catene di approvvigionamento si stanno ora spostando dal back office alle prime linee di creazione di valore della segmentazione della clientela e della differenziazione del prodotto. Produttori, dettaglianti, distributori e altri attori lungimiranti stanno esplorando modi per trasformare il centro di costo della supply chain in un driver di valore incentrato sul cliente. Stanno estraendo più valore dai dati che raccolgono, analizzano e condividono attraverso le loro reti di fornitura. Infine, alcune di queste organizzazioni stanno esplorando le opportunità di utilizzare robot, droni e riconoscimento avanzato delle immagini per rendere le interazioni fisiche della catena di fornitura più efficienti, efficaci e sicure per i dipendenti.
Quarto trend le Machine Learning Operations. Si tratta del primo dei tre prossimi trend che vede i dati come l’arte del possibile. In questo caso sofisticati modelli di machine learning aiutano le aziende a scoprire in modo efficiente schemi, rivelare anomalie, fare previsioni e decisioni e generare insight e stanno diventando sempre più fattori chiave delle prestazioni organizzative. È emerso che le aziende stanno concretizzando sempre più “la necessità di passare dall’eroicità personale a prestazioni ingegnerizzate per muoversi in modo efficiente”. Man mano che l’Intelligenza artificiale e il Machine learning maturano, una forte dose di disciplina ingegneristica e operativa può aiutare le organizzazioni a superare questi ostacoli e ad aumentare in modo efficiente l’Intelligenza Artificiale per consentire la trasformazione aziendale.
Il quinto trend 2021 è rappresentato dalla Machine data revolution. Con l’apprendimento automatico pronto a rivedere le operazioni aziendali e il processo decisionale, un numero crescente di pionieri dell’Intelligenza Artificiale si sta rendendo conto che i modelli di dati e l’infrastruttura legacy, tutti progettati per supportare il processo decisionale da parte degli esseri umani, non delle macchine, potrebbero essere un ostacolo al successo del Machine Learning. Di conseguenza, in risposta, queste organizzazioni stanno implementando nuove tecnologie e approcci tra cui capacità avanzate di acquisizione e strutturazione dei dati, analisi per identificare le connessioni tra dati casuali e archivi di dati basati su cloud di nuova generazione per supportare la modellazione complessa. Insieme, questi strumenti e tecniche possono aiutare le organizzazioni a trasformare i crescenti volumi di dati in una base pronta per il futuro per una nuova era in cui le macchine non solo aumenteranno il processo decisionale umano, ma prenderanno decisioni in tempo reale e su larga scala che gli esseri umani non possono.
Il trend successivo preso in esame è stato Zero Trust. Il Zero Trust è radicato nel concetto che i moderni ambienti aziendali richiedono un approccio diverso alla sicurezza rispetto al passato: non esiste più un perimetro definito all’interno del quale ogni utente, carico di lavoro, dispositivo e rete è intrinsecamente affidabile. Nelle architetture Zero Trust, ogni richiesta di accesso deve essere convalidata in base a tutti i punti dati disponibili, inclusi identità dell’utente, dispositivo, posizione e altre variabili che forniscono contesto a ciascuna connessione e consentono decisioni più sfumate e basate sul rischio. Ma va tenuto bene in conto che il passaggio alla Zero Trust potrebbe richiedere uno sforzo e una pianificazione significativi, tra cui affrontare i problemi fondamentali della sicurezza informatica, automatizzare i processi manuali e pianificare i cambiamenti trasformativi per l’organizzazione della sicurezza, il panorama tecnologico e l’azienda stessa.
Settimo trend, a supporto di una sempre migliore experience: Rebooting the digital workplace. Le aziende si stanno ponendo in questi tempi domande del tipo: il lavoro a distanza diventerà la regola o l’eccezione? Una forza lavoro permanentemente remota è sostenibile? In che modo verranno influenzati la produttività e il benessere dei dipendenti? L’innovazione soffrirà in assenza di connessioni tra pari? Quale sarà il ruolo dell’ufficio fisico? Le organizzazioni potrebbero essere in grado di superare i deficit e le ambiguità del posto di lavoro digitale abbracciando più intenzionalmente i suoi aspetti positivi, compresi i dati generati dagli strumenti e dalle piattaforme dei lavoratori. Ciò può aiutare le aziende a ottimizzare le prestazioni individuali e del team e personalizzare l’esperienza dei dipendenti attraverso consigli ad hoc, consentendo al lavoro a distanza di essere molto più di un proxy ridotto per l’ufficio tradizionale.
Il penultimo trend preso in considerazione dal report analizzato è stato Bespoke for billions: Digital meets physical. Se guardiamo indietro, il 2020 è probabilmente il punto di svolta in cui la maggior parte della popolazione si è adattata alle interazioni digitali per condurre la propria vita quotidiana, che si tratti di lavorare da casa, di andare a scuola online o di ordinare generi alimentari. Guardando al futuro, ci si aspetta che i consumatori si aspettino una miscela di esperienze: di persona, altamente personalizzate, ma senza sacrificare la comodità delle transazioni online. Nei prossimi mesi ci si attende che le esperienze di persona e digitali diventino più fluide e intrecciate tra loro. Le interazioni online e offline non saranno più esperienze separate.
In chiusura l’ultimo trend ha riguardato la Diversity, Equity and Inclusion Technology. Questo è un tema che molte organizzazioni, un po’ meno accade in Italia, stanno abbracciando come imperativi aziendali. Un numero crescente di queste organizzazioni adotta strategie olistiche della forza lavoro affrontando i temi dei pregiudizi e delle disuguaglianze per migliorare le prestazioni dell’impresa e dei dipendenti. Mentre i responsabili delle risorse umane spesso guidano le strategie della Diversity, Equity and Inclusion, i leader tecnologici svolgono un ruolo fondamentale come partner strategico progettando, sviluppando ed eseguendo soluzioni tecnologiche per affrontare le sfide sempre più complesse della forza lavoro. Nei prossimi mesi ci si attende che le aziende adottino nuovi strumenti che incorporano analisi avanzate, automazione e intelligenza artificiale, tra cui l’elaborazione del linguaggio naturale e l’apprendimento automatico, per aiutare a informare, fornire e misurare l’impatto della Diversity, Equity and Inclusion.
