Dall’Intelligenza Artificiale al potenziamento neurologico: come le nuove tecnologie rivoluzioneranno il mercato
Le tre macro-categorie dei trend IT del 2025
Gartner, una delle principali aziende globali di consulenza strategica e analisi nel settore della tecnologia dell’informazione, pubblica ogni anno le previsioni sulle tendenze tecnologiche che segneranno il futuro. Per il 2025, Gartner ha individuato i 10 trend più rilevanti, raggruppandoli in tre macro-categorie: le sfide legate all’intelligenza artificiale, l’evoluzione nell’elaborazione dei dati e le nuove sinergie tra uomo e macchina. Vediamole in maniera più approfondita.
a) Sviluppi e rischi legati all’Intelligenza Artificiale
Tra le principali tendenze legate all’applicazione dell’intelligenza artificiale nei processi produttivi emergono tre aree chiave: le IA agenziali, lo sviluppo di piattaforme per l’IA governance e l’adozione di strumenti avanzati per la sicurezza contro la disinformazione.
1.a. IA agenziale
Le IA agenziali sono sistemi progettati per agire autonomamente, svolgendo attività e prendendo decisioni per raggiungere obiettivi definiti dall’utente. Ad esempio, nel settore finanziario, un’IA agenziale può ottimizzare il portafoglio di investimenti, monitorando in tempo reale i mercati e apportando modifiche senza intervento umano. Nella logistica, un sistema simile può riorganizzare le catene di approvvigionamento per ridurre i costi e i ritardi. Tuttavia, l’autonomia di queste tecnologie solleva importanti quesiti etici e richiede un’attenta gestione della governance. Gartner prevede che, entro il 2028, almeno il 15% delle decisioni quotidiane nelle aziende sarà affidato a queste IA.
2.a. Piattaforme di IA governance
Le piattaforme di IA governance sono strumenti essenziali per gestire i rischi e garantire un uso responsabile dell’intelligenza artificiale. Un esempio concreto è l’implementazione di soluzioni basate sul framework Gartner Trism (Trust, Risk, and Security Management), utilizzate da aziende del settore sanitario per monitorare l’equità degli algoritmi diagnostici ed evitare bias discriminatori. Simili piattaforme possono essere adottate anche nell’e-commerce per assicurare che i sistemi di raccomandazione rispettino le normative sulla privacy e i diritti dei consumatori. Gartner stima che, entro il 2028, le imprese che integreranno queste piattaforme vedranno una riduzione del 40% dei rischi operativi legati all’IA, anche se un panorama normativo in evoluzione richiederà aggiornamenti continui.
2.b. Sicurezza contro la disinformazione
In un contesto sempre più vulnerabile alla manipolazione delle informazioni, i sistemi di sicurezza contro la disinformazione diventano fondamentali. Ad esempio, le piattaforme di social media possono utilizzare IA avanzate per identificare e bloccare campagne di fake news in tempo reale, mentre le aziende del settore manifatturiero possono adottare strumenti per proteggere i propri brevetti e prodotti da informazioni contraffatte o manipolate. Gartner prevede che, entro il 2028, il 50% delle imprese integrerà funzionalità specifiche per affrontare questo problema.
b) Le nuove frontiere dell’informatica e dell’elaborazione dati
La seconda macro-categoria individuata da Gartner si concentra sulle nuove frontiere dell’informatica, che spingono le organizzazioni a riconsiderare le modalità di elaborazione dei dati. Ecco le principali innovazioni previste per il 2025, con esempi pratici del loro impatto.
1.b. Crittografia postquantistica (PQC)
La crittografia postquantistica rappresenta un passo avanti fondamentale per la protezione dei dati aziendali nell’era dell’informatica quantistica. I computer quantistici, grazie alla loro capacità di risolvere problemi complessi a velocità esponenziali rispetto ai computer tradizionali, rischiano di compromettere gli attuali standard di sicurezza crittografica. Ad esempio, banche e istituzioni finanziarie stanno già testando algoritmi PQC per proteggere le transazioni e i dati dei clienti. Allo stesso modo, settori come quello sanitario, che gestiscono informazioni altamente sensibili, si stanno preparando a implementare soluzioni PQC per garantire la continuità della sicurezza nel tempo.
2.b. Intelligenza ambientale invisibile
L’intelligenza ambientale invisibile si basa sull’uso di tag e sensori intelligenti per monitorare e raccogliere dati in tempo reale a costi contenuti. Un’applicazione concreta è il monitoraggio delle spedizioni nella logistica: sensori integrati nei container permettono di seguire il percorso delle merci, rilevare eventuali danni o variazioni di temperatura e migliorare la gestione della catena di fornitura. Nel retail, tecnologie simili possono ottimizzare il controllo degli inventari, riducendo sprechi e costi. Questi dispositivi stanno anche trovando spazio in ambiti come l’agricoltura di precisione, dove monitorano le condizioni dei terreni e delle colture.
3.b. Energy-Efficient Computing (Calcolo a basso consumo energetico)
Il calcolo a basso consumo energetico risponde all’esigenza di ridurre l’impatto ambientale delle tecnologie ad alta intensità computazionale, come intelligenza artificiale, simulazioni e rendering. Un esempio concreto è l’utilizzo di processori progettati per operazioni ad alta efficienza energetica nei data center. Aziende tecnologiche come Google e Amazon stanno sviluppando infrastrutture cloud più sostenibili, mentre nei settori manifatturiero e automobilistico, il calcolo a basso consumo viene applicato per ridurre l’energia richiesta dai processi di progettazione e test dei prodotti.
4.b. Hybrid Computing (Calcolo ibrido)
Il calcolo ibrido combina tecnologie diverse, come il calcolo classico e quello quantistico, per affrontare problemi complessi che i singoli approcci non riescono a risolvere. Un esempio è il settore della ricerca scientifica, dove il calcolo ibrido viene utilizzato per simulare molecole e sviluppare nuovi farmaci più rapidamente. Nella finanza, questo approccio aiuta a ottimizzare i portafogli d’investimento e a calcolare rischi complessi, mentre nell’industria, il calcolo ibrido può essere impiegato per ottimizzare la progettazione di materiali avanzati. Gartner prevede che diventerà una componente cruciale delle architetture IT, permettendo alle aziende di superare i limiti delle tecnologie tradizionali.
c) La trasformazione dell’interazione uomo-macchina
L’ultima macro-categoria analizzata da Gartner riguarda un nuovo modello di interazione uomo-macchina, destinato a rivoluzionare il rapporto tra mondo fisico e digitale. Ecco i principali trend che emergeranno, con esempi applicativi concreti.
1.c. Spatial Computing (Calcolo Spaziale)
Il calcolo spaziale combina realtà aumentata (AR), realtà virtuale (VR) e realtà mista (MR) per creare esperienze immersive che integrano il mondo fisico con quello digitale. Ad esempio, nel settore dell’architettura, è possibile utilizzare dispositivi AR per visualizzare in tempo reale modelli 3D degli edifici direttamente sul sito di costruzione, consentendo una pianificazione più precisa. Nel retail, gli occhiali intelligenti possono aiutare i clienti a visualizzare virtualmente come un mobile si adatterebbe al loro spazio domestico prima dell’acquisto. Queste tecnologie trovano applicazione anche nell’addestramento professionale, simulando ambienti complessi per formare piloti o medici in modo più realistico ed efficace.
2.c. Robot Polifunzionali
I robot polifunzionali rappresentano una svolta rispetto ai robot tradizionali progettati per compiere un’unica funzione. Questi sistemi, grazie a software e hardware flessibili, possono adattarsi a diverse attività in base alle esigenze. Ad esempio, nell’industria manifatturiera, un unico robot potrebbe passare dalla saldatura al montaggio con una semplice riconfigurazione. Nei magazzini logistici, i robot polifunzionali possono gestire simultaneamente lo stoccaggio e il prelievo delle merci, migliorando la produttività e riducendo i costi operativi. Gartner prevede che, entro il 2030, l’80% delle persone interagirà quotidianamente con robot intelligenti, che diventeranno parte integrante della vita domestica e lavorativa.
3.c. Potenziamento neurologico
Il potenziamento neurologico, basato su tecnologie come le interfacce cervello-macchina bidirezionali (BBMI), mira a migliorare le capacità cognitive umane attraverso la lettura e la decodificazione dell’attività cerebrale. Nel settore sanitario, queste tecnologie sono già utilizzate per aiutare persone con disabilità motorie a controllare protesi avanzate o dispositivi elettronici attraverso il pensiero. Nell’istruzione, i BBMI possono essere impiegati per adattare l’apprendimento alle capacità cognitive degli studenti, offrendo percorsi educativi personalizzati. In ambito marketing, strumenti simili consentiranno di analizzare in profondità le preferenze dei consumatori, ottimizzando le campagne pubblicitarie e prevedendo il comportamento d’acquisto.
Opportunità e sfide delle nuove tendenze tecnologiche
Nonostante i significativi vantaggi offerti dai trend tecnologici emergenti – dall’ottimizzazione dei processi aziendali all’apertura di nuove possibilità in ambiti come la sicurezza, l’interazione uomo-macchina e la sostenibilità – il loro sviluppo e adozione non sono esenti da ostacoli.
Tra le principali sfide si evidenziano i rischi legati alla sicurezza e alla privacy, specialmente con tecnologie come il potenziamento neurologico o le IA agenziali, che implicano una gestione etica e trasparente dei dati sensibili. Inoltre, il rapido avanzamento tecnologico richiede un costante aggiornamento normativo, il che potrebbe rallentare l’adozione su larga scala.
Non meno rilevanti sono le difficoltà legate ai costi iniziali di implementazione e all’esigenza di formare il personale per utilizzare efficacemente queste innovazioni. Infine, l’interazione tra tecnologie avanzate e contesti socio-culturali diversi potrebbe generare disparità nell’accesso e nell’impatto delle soluzioni, accentuando il divario digitale. Affrontare questi ostacoli sarà cruciale per trasformare queste tendenze in opportunità realmente inclusive e sostenibili.
