Immaginare il futuro è un esercizio complesso che può portare a riflettere sulla società, sulla tecnologia, sull’ambiente. Molto spesso pensiamo al futuro come a un qualcosa di molto distante e imprevedibile, ma grandi e rapidi passi per arrivarci vengono compiuti ogni giorno.
Prendiamo la tecnologia come nostra unità di analisi e cerchiamo di capire quali sono le tendenze e le innovazioni che possiamo notare oggi e che avranno un ruolo determinante nelle nostre vite domani.
Ormai da anni abbiamo capito che tutto ciò che può essere automatizzato verrà reso tale, non solo standardizzando i processi più semplici, ma anche affidando a macchine situazioni complesse che saranno in grado di gestire tramite l’intelligenza artificiale (es. fasi produttive, guida autonoma).
Per portare avanti questa quotidianità semplificata ma non per questo meno complessa, arrivano in aiuto la realtà aumentata e la realtà virtuale che, rispettivamente, aggiungono informazioni a ciò che percepiamo o ci portano in una dimensione completamente diversa; queste trovano applicazione nell’industria del gaming, nelle fasi di training lavorativo o nella chirurgia.
Siamo già immersi in un mondo ogni giorno più connesso e smart e il passo successivo è quello di avere una rete più vasta di dispositivi interconnessi, che comunichino tra loro e possano essere facilmente gestiti tramite la rete (c.d. Internet of Things).
Poi ci sono stampanti 3D, blockchain, edge computing, quantum computing, robot, ingegneria genetica, carne artificiale e tantissime altre tecnologie emergenti.
Stiamo parlando di progetti impattanti e per questo carichi di incertezze e problematiche. Da una parte abbiamo l’eterna e irrisolta diatriba sul saldo lavori persi/lavori guadagnati, che non può che risolversi con la consapevolezza che i lavori del futuro richiederanno maggiori competenze e valore aggiunto. Ci sono poi discussioni sentite in termini di impatto sociale, sviluppo della vita, di effettiva superiorità delle nuove tecnologie, di privacy e sicurezza, di affidabilità delle nuove tecnologie e delle decisioni che prendono.
Siamo già pronti?
Per intelligenza artificiale si intendono
quelle capacità delle tecnologie di prendere autonomamente decisioni complesse e comportarsi in modi che sono tipicamente associati all’intelligenza umana.
Questa tecnologia è perlopiù basata su algoritmi che hanno un’enorme capacità di fare analisi a partire dai dati raccolti, non limitandosi ad una semplice rielaborazione. Nel dettaglio, abbiamo
- Data mining, ovvero l’estrazione di informazioni utili da una grande quantità di dati in modo tale da individuare dei pattern di comportamento; nel marketing è usato per studi su abitudini di acquisto e caratteristiche sociodemografiche.
- Predictive analysis, ovvero la capacità di fare delle previsioni sul risultato o l’avverarsi di determinati eventi; la precisione dipende dalla qualità dei dati che vengono utilizzati come riferimento. Può essere utilizzata, ad esempio, in ambito medico e in ambito finanziario.
- Decision making, ovvero lo step che riflette la capacità di auto-gestione dell’intelligenza artificiale, la quale partendo dalle informazioni raccolte prende una decisione, analizzandone poi le conseguenze, così da acquisire esperienza per il compito successivo.
L’I.A. manca ancora di buon senso, che è un valore aggiunto che si riferisce anche alla capacità intuitiva che ancora non è stata implementata negli algoritmi.
Inoltre, trattandosi di una tecnologia che apprende dai dati, se questi contengono bias o distorsioni anche gli output saranno falsati.
Ad esempio, l’algoritmo americano che restituisce la probabilità che una persona commetta dei crimini utilizzava dati storici provenienti dalle prigioni.
Questo portava ad associare automaticamente ad una persona afroamericana una maggiore probabilità di commettere crimini.
I dati sono da diverso tempo un trend topic, a sottolineare un’occasione che non andrebbe persa. Quando si parla di big data, si fa riferimento ad un volume molto grande di dati eterogenei, grezzi, non strutturati in tabelle, generati continuamente, veritieri e di valore.
Le fonti principali sono i social media, le transazioni commerciali, le ricerche, le recensioni e i sensori ambientali o di produzione. Questa mole di dati viene “pulita” e organizzata in una forma che permetta la successiva memorizzazione e analisi.
Osservare la realtà e memorizzare ciò che succede offre la possibilità di analizzare tendenze, trovare errori, individuare dei modelli, fare delle previsioni, prendere decisioni, apprendere tramite esperienza.
I dati ambientali ci permetterebbero di studiare meglio la relazione tra comportamenti umani ed eventi naturali, così da intraprendere azioni correttive; la Politica ha dimostrato di far grande uso dei dati provenienti dai social; le aziende hanno migliorato i processi decisionali, i prodotti e i processi produttivi.
Fonti:
https://www.zerounoweb.it/trends/i-10-trend-tecnologici-2020-secondo-gartner/
