Trend Tecnologici 2018
Ogni anno, più o meno in questo periodo, scrutiamo nella sfera di cristallo per vaticinare il futuro del nostro settore e individuare i trend tecnologici in ascesa . La conclusione è sovente un tripudio d’incrementalismo – il semplice intensificarsi di fenomeni già esistenti. La verità è che la tecnologia non è così rivoluzionaria come siamo portati a pensare; ragionare in termini di variazioni incrementali non ci aiuterà sempre a capire cosa c’è dietro l’angolo. Oltre ad alcune previsioni sul breve periodo – ad esempio su Intelligenza artificiale e machine learning – mi piacerebbe formulare anche alcune supposizioni che non riguardano unicamente la tecnologia, ma anche eventuali cambiamenti che potrebbero investire organizzazioni, processi e relative culture. Il mio pronostico di massima è che l’IT nella sua accezione attuale sarà pressoché irriconoscibile nel 2030.
di Otto Berkes, Chief Technology Officer di CA Technologies
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Ecco i trend tecnologici 2018. Entro il 2030 diventerà realtà la cosiddetta ‘de-codificazione della codifica’ – ovvero l’utilizzo di piattaforme ‘no-code’ o ‘low-code’. L’assemblaggio di blocchi di codice per comporre nuovi applicativi sarà possibile in futuro senza dover manipolare il codice sottostante. Il software che “impara a imparare” realizzerà inoltre l’utopia del self-writing software – il software che si evolve (e si scrive da solo) attraverso un meccanismo di autoapprendimento.
Trend Tecnologici 2018
Il centro di gravità e le responsabilità decisionali stanno passando da una burocrazia top-down a un’adozione bottom-up dell’IT. Le applicazioni monolitiche centralizzate stanno per cedere il passo allo sviluppo di soluzioni agili e distribuite. L’innovazione tecnologica potrà sorgere ovunque – non solo dalle strutture tecnologiche dedicate.
La tecnologia del prossimo futuro sarà costituita da un ecosistema popolato da persone e macchine. Questi ecosistemi orizzontali di tecnologie e individui in carne e ossa saranno al servizio dei settori esistenti e dei modelli di business emergenti – adattandosi in tempo reale per assicurare un vantaggio competitivo.
Questi tre fenomeni faranno parte di un futuro dove la tecnologia si ergerà a fattore principale per la realizzazione degli obiettivi aziendali, mettendo sotto pressione la struttura dell’impresa tradizionale. La ‘gig economy’ è solo la prima manifestazione di questo nascente sistema organizzativo che investirà le aziende ma forse anche intere economie e stati-nazione.
Se questi sono i precursori di un futuro più lontano, quali sono allora i trend che si affermeranno a partire dal prossimo anno?
Dati e Analytics inizieranno a rivoluzionare il paradigma Agile a cui eravamo abituati. In linea con la diffusione e l’accelerazione dei modelli di continuous delivery, la metodologia Agile svilupperà un interesse crescente per gli insight basati sui dati che saranno integrati in un processo sempre più intenso granulare per la creazione di nuovo valore – il tutto alimentato da motori sofisticati di generazione degli insight, collegati in tempo reale a metriche gestionali e finanziarie.
In conclusione: Lo stato di salute e la vitalità delle esperienze e degli investimenti software saranno misurabili e addirittura prevedibili in modalità
L’automazione interessa ormai ambiti variegati quali i test continui, i rilasci e i processi gestionali. Per trarne pienamente vantaggio, però, è necessario standardizzare e integrare omogeneamente i flussi di lavoro nel processo e nella toolchain DevOps. Gli Analytics serviranno a identificare eventuali colli di bottiglia o punti deboli nei flussi automatizzati dal software.
In conclusione: Il futuro dell’automazione si arricchisce di intelligenza – dotata della capacità di imparare, adattarsi e ottimizzare da sola l’intero sistema – perciò sarà sempre più frequente incontrare software in grado di gestire lo sviluppo al fianco, e in alcuni casi al posto, degli esseri umani.
Il 2018 sarà l’anno in cui inizieremo a districarci meglio nella cosiddetta ‘AI’ (intelligenza artificiale). Non parlo di robot senzienti – non ancora, almeno – bensì di un insieme di algoritmi espressi sotto forma di codice che agisce sui dati. I motori analitici avanzati costituiscono una specie di “ariete d’assalto” dell’AI all’interno del ciclo di sviluppo del software. AI e Machine Learning stanno tracciando una strada fondamentalmente diversa per lo sviluppo del software. Sarà l’intelligenza artificiale a mantenere finalmente le promesse dei Big Data: la forza dei sistemi basati sull’apprendimento consentirà di creare e distribuire più rapidamente software di migliore qualità.
In conclusione: Le attività essenziali di gestione, governo e sicurezza delle infrastrutture tecnologiche non scompariranno ma diventeranno più efficienti, automatizzate e intelligenti. In questo modo si potranno dedicare maggiori energie a ciò che conta: creare nuovo valore per proiettare l’azienda nel futuro.
Nel momento in cui il software diviene il veicolo primario tramite cui i clienti interagiscono con i brand, la sicurezza diventa sinonimo di “fiducia”: si tratta, in altre parole, di rendere sicura l’intera catena del valore dell’impresa – brand inclusi – e non solamente i dati.
Migliorerà la nostra capacità di arginare i vettori delle minacce informatiche rinforzando le informazioni sulle identità (intelligence) e introducendo funzioni di analisi più sofisticate (analytics), ma anche le capacità degli hacker continueranno ad affinarsi non appena Machine Learning e AI andranno a complicare lo scenario delle minacce informatiche.
In conclusione: Tutto ciò che oggi è vulnerabile in azienda lo sarà ancora domani: dati e continuità operativa. L’AI costringerà le aziende a fronteggiare nuove minacce; sarà indispensabile combattere l’intelligenza artificiale ad armi pari, ovvero facendo ricorso all’AI.
Mentre le anticipazioni sui trend tecnologici a breve termine possono facilitare la pianificazione delle risorse, le previsioni a lungo termine possono influenzare l’evoluzione delle capacità di utilizzo della tecnologia come risorsa strategica. Se ancora non si dispone delle persone con le necessarie competenze Agile o con il giusto know-how d’automazione, è giunto il momento di investire in queste professionalità. Se non si è ancora iniziato a esplorare in che modo utilizzare gli strumenti di Predictive Analytics e Machine Learning, è ora di cominciare: non è troppo presto per valutare con occhio critico la propria organizzazione IT in modo da allinearla a un’era in cui la tecnologia sarà sempre più distribuita e decentralizzata.
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