Reimmaginare la tecnologia per la prossima generazione

Enterprise Information Manager
Il mondo di domani potenziato digitalmente porterà sfide e opportunità significative. Ecco cinque implicazioni chiave della tecnologia per la prossima generazione che i leader IT devono considerare.

Le aziende stanno correndo verso un futuro molto diverso da quello in cui sono state progettate per operare, poiché gli ultimi anni hanno portato cambiamenti inaspettati al di là di quanto molti avrebbero potuto immaginare. Un fenomeno più recente, il metaverso, trasformerà il modo in cui le aziende interagiscono con i clienti, come viene svolto il lavoro, quali prodotti e servizi offrono le aziende, come li producono e li distribuiscono e come gestiscono le loro organizzazioni.

Questi nuovi mondi, realtà e modelli di business potenziati digitalmente sono destinati a rivoluzionare sia le nostre vite, sia le aziende nel prossimo decennio, come illustrato nel recente rapporto Technology Vision 2022 di Accenture. Ecco cinque implicazioni che queste tecnologie avranno sulla sicurezza e sulla privacy mentre siamo intenti a costruire il nostro futuro collettivo.

Costruire la fiducia

Il metaverso richiederà una base digitale che consenta fiducia e autenticità. Attualmente, la società è a un punto di svolta poiché le persone hanno una minore fiducia in Internet e nei social media. Le sfide relative alla privacy, ai pregiudizi, all’equità e al benessere umano stanno diventando molto più sentite man mano che il confine tra la vita fisica e quella digitale si fa sempre più sfumato. Le imprese sono in prima linea nello stabilire la fiducia e hanno la capacità unica di definire l’esperienza umana in questi nuovi luoghi.

Detto questo, anche gli esseri umani sono in una posizione unica. Dobbiamo imparare a interagire in un modo che promuova la fiducia, in particolare nel metaverso. Ciò comporta una curva di apprendimento poiché, ad esempio, le persone potrebbero non avere ancora familiarità con le piattaforme di realtà virtuale (VR) e di realtà aumentata (AR) e con i termini e i protocolli relativi al Web 3, essenzialmente la prossima iterazione di Internet. Tuttavia, per gli sforzi del metaverso l’obiettivo generale è quello di creare uno strato di fiducia attraverso il web dando alle persone il controllo dei propri dati sfruttando tecnologie come la blockchain.

Un mondo programmabile

Ci sono infinite strade per abilitare nuovi modi per potenziare, personalizzare e “programmare” i nostri ambienti fisici. Al di là dei fondamenti delle interazioni tra dispositivi, della privacy e della sicurezza, diventare un leader nel mondo programmabile richiederà esplorazione, sperimentazione e sviluppo ad ampio raggio. Per avere successo, le aziende avranno bisogno di una profonda comprensione dei tre livelli che compongono il mondo programmabile per lavorare verso la programmabilità “full stack”: il Connesso, l’Esperienziale e il Materiale.

Per cominciare, le aziende dovrebbero trovare il modo di aumentare il loro livello connesso. Il 5G è destinato a cambiare il gioco in termini di velocità e bassa latenza, ma la sua implementazione su larga scala procede ancora lentamente. Inoltre, le aziende devono impegnarsi attivamente con alleanze a livello di settore, contribuendo a plasmare lo sviluppo di nuovi standard tecnologici.

Per il livello esperienziale, le aziende possono iniziare a collegare i loro mondi digitale e fisico costruendo gemelli digitali, che nel tempo diventeranno il motore della strategia mondiale programmabile di ogni azienda, consentendo di inventare prodotti, progettare esperienze e gestire le attività in modi inimmaginabili fino a pochi decenni fa.

Infine, è fondamentale esplorare costantemente le tecnologie future sullo strato materiale. Le partnership con startup e università possono assicurarvi di essere all’avanguardia nell’innovazione tecnologica del mondo reale. Basandosi sui dati raccolti da IoT e dispositivi edge elaborati a velocità 5G, i digital twin sono un elemento fondamentale del livello esperienziale poiché il loro mercato globale, del valore di 3,21 miliardi di dollari nel 2020, dovrebbe raggiungere i 184,5 miliardi di dollari entro il 2030.

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Navigare nell’irreale

Le qualità “irreali” stanno diventando intrinseche all’IA, ma anche i cattivi attori la stanno usando, dai deepfake ai bot e altro ancora; di conseguenza, l’autenticità sarà fondamentale per l’integrazione. Attualmente, stiamo entrando in un mondo con una realtà sintetica, in cui i dati generati dall’IA riflettono in modo convincente il mondo fisico.

Quando e se implementata in modo autentico, la realtà sintetica può spingere l’IA a nuovi livelli, con equità e sicurezza al centro, risparmiando tempo ed energia. Risolvendo problemi di pregiudizi e privacy, la realtà sintetica può apportare anche miglioramenti di livello successivo ai modelli di intelligenza artificiale in termini di equità e innovazione.

L’utilizzo di queste tecnologie spinge le imprese su un terreno controverso. Solleva domande difficili su come sfruttare l’IA generativa in modo autentico per i clienti di un’azienda, i suoi partner e il suo brand, il tutto nel contesto di attori malintenzionati che utilizzano queste stesse tecnologie per creare deepfake e disinformazione che minano la fiducia. I modi in cui le aziende affronteranno queste sfide saranno fondamentali per ottenere un vantaggio strategico o generare una cattiva reputazione

Calcolare l’impossibile

L’autenticità e la fiducia dovrebbero essere al centro di qualsiasi tecnologia improntata al futuro e l’IA sintetica può guidare l’equità e l’innovazione con le nuove macchine. Oggi, i computer quantistici, il calcolo ad alte prestazioni (HPC) e le macchine ispirate alla biologia rappresentano una nuova suite di strumenti per le esigenze uniche di un’azienda post-digitale.

Il quantum computing è sicuramente l’apice della risoluzione dei problemi di prossima generazione, ma i computer ad alte prestazioni (HPC) possono aiutare le aziende a sfruttare le quantità di dati inerenti al mondo digitale che potrebbero essere troppo costose o inefficienti per l’elaborazione tradizionale.

Questi tre set di macchine ridurranno drasticamente la difficoltà di risolvere alcune delle sfide più difficili che ci attendono. Solo nel 2020, IDC ha rilevato che 64,2 ZB di dati sono stati creati, acquisiti o replicati e che il numero dovrebbe crescere fino a 180 ZB entro il 2025. Tuttavia, di tutti i dati creati nel 2020, solo il 10,6% è stato utile per l’analisi e, di questo, solo il 44% è stato effettivamente utilizzato.

La ricerca quantistica, l’HPC e le macchine ispirate alla biologia, sebbene abbiano limitazioni individuali, collettivamente sono immensamente potenti e rappresentano un’evoluzione verso macchine che sono diverse da quelle esistenti oggi. Man mano che cresceranno, la finestra di ciò che sarà possibile fare con esse si espanderà a dismisura.

Risolvere le sfide più grandi

Per decenni, i computer in grado di risolvere in modo efficiente le “grandi sfide” del mondo non sono stati altro che concetti teorici. Oggi stanno migliorando rapidamente e il loro potenziale impatto sui problemi più fondamentali delle industrie potrebbe essere la più grande opportunità da generazioni.

I leader devono costruire strade e partnership per comprendere gli ultimi sviluppi nei loro settori e innovare verso un futuro più grande in tutte le realtà. Creando un team “futurista” per pensare a come le nuove tecnologie possono minacciare, o evolvere, lo status quo dell’impresa e l’impatto sulla società e sugli individui, le aziende e i leader saranno preparati per esistere e persino prosperare nel metaverso .

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Tre tendenze tecnologiche per i servizi bancari e di investimento nel 2022

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Secondo Gartner, quest’anno banche e società di investimento spenderanno 623 miliardi di dollari in prodotti e servizi tecnologici. La spesa sarà trainata da AI, sistemi autonomi e di protezione della privacy

La società di ricerca Gartner ha indicato tre tendenze tecnologiche che domineranno l’agenda dei CIO del settore bancario nel 2022. Nel report The Top Strategic Technology Trends in Banking and Investment Services for 2022, Gartner evidenzia che le banche applicheranno l’intelligenza artificiale generativa in aree di crescita come il rilevamento delle frodi, la previsione del trading e la modellazione dei fattori di rischio. Emergeranno forme più avanzate di sistemi autonomi, oggi utilizzati come roboadvisor. Inoltre, i 60% delle grandi organizzazioni utilizzerà una o più tecniche di calcolo per il miglioramento della privacy entro il 2025.

Sebbene la crescita sia la priorità assoluta, la necessità di gestire il rischio, ottimizzare i costi e aumentare l’efficienza richiede anche nuove innovazioni tecnologiche”, ha dichiarato Moutusi Sau, VP Analyst di Gartner. “L’AI generativa consente ai CIO del settore bancario di offrire soluzioni tecnologiche all’azienda alla ricerca della crescita dei ricavi, mentre i sistemi autonomi e il calcolo per il miglioramento della privacy sono soluzioni a lungo termine che offrono nuove opzioni per la trasformazione del business nei servizi finanziari”.

Gartner prevede un aumento del 6,1% della spesa IT delle società di servizi bancari e di investimento nel corso del 2022, per un ammontare complessivo di 623 miliardi di dollari a livello mondiale. La più grande voce di spesa è quella dei servizi IT, che include consulenza e servizi gestiti e rappresenta, con 264 miliardi di dollari, il 42% della spesa IT totale nel settore. La categoria in più rapida crescita è il software, con una spesa prevista in aumento dell’11,5%, pari a 149 miliardi di dollari.

Le tre tecnologie emergenti identificate da Gartner contribuiscono collettivamente agli obiettivi di gestire, far crescere e trasformare un’azienda e hanno dimostrato casi d’uso nel settore bancario e degli investimenti.

L’intelligenza artificiale generativa

Gartner prevede che il 20% di tutti i dati di test per i casi d’uso rivolti ai consumatori sarà generato sinteticamente entro il 2025. L’AI generativa apprende una rappresentazione digitale degli artefatti dai dati e genera nuove creazioni, simili all’originale ma senza ripeterlo.

Nei servizi bancari e di investimento, è possibile molti scenari di applicazione delle reti generative contraddittorie (GAN) e della generazione del linguaggio naturale (NLG) per il rilevamento delle frodi, la previsione del trading, la generazione di dati sintetici e la modellazione dei fattori di rischio. Ha un potenziale grazie alla capacità di portare la personalizzazione a nuovi livelli.

Sistemi autonomi

I sistemi autonomi sono sistemi fisici o software autogestiti che imparano dai loro ambienti e modificano dinamicamente i propri algoritmi in tempo reale per ottimizzare il proprio comportamento in ecosistemi complessi. Creano un insieme agile di funzionalità tecnologiche che supportano nuovi requisiti e situazioni, ottimizzano le prestazioni e si difendono dagli attacchi senza l’intervento umano.

Attualmente, nel contesto bancario i sistemi autonomi sono per lo più basati su software. Tuttavia, si sta facendo strada l’uso di robot umanoidi, che sono esempi di sistemi autonomi basati su hardware, per rispondere alle esigenze dei clienti. Possono essere applicati nella gestione autonoma del debito, come assistenti finanziari personali e nel prestito automatizzato. I Roboadvisor sono essenzialmente sistemi autonomi di basso livello, sebbene ci siano ancora problemi di fiducia a causa del loro alto livello di automazione.

Gartner prevede che, entro il 2024, il 20% delle organizzazioni che vendono sistemi o dispositivi autonomi richiederà ai clienti di rinunciare alle disposizioni di indennizzo relative al comportamento appreso dei loro prodotti.

Tecnologie per il miglioramento della privacy

I sistemi di Privacy-enhancing computation (PEC) proteggono il trattamento dei dati personali in ambienti non affidabili, un fattore sempre più critico a causa dell’evoluzione delle leggi sulla privacy e sulla protezione dei dati, nonché delle crescenti preoccupazioni dei consumatori. Utilizzano una varietà di tecniche di protezione della privacy per consentire l’estrazione di valore dai dati soddisfacendo i requisiti di conformità.

Gartner prevede che entro il 2025 il 60% delle grandi organizzazioni utilizzerà una o più tecniche di elaborazione dei dati per il miglioramento della privacy nell’analisi, nella business intelligence o nel cloud computing.

All’interno dei servizi finanziari, i dati hanno un ruolo intrinseco in qualsiasi attività di analisi, elaborazione e monetizzazione dei dati. L’adozione di sistemi PEC è in aumento in casi d’uso come l’analisi delle frodi, le operazioni di intelligence, la condivisione dei dati e l’antiriciclaggio.

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