SOCIETY | 28 Feb

Il futuro che ci aspetta

Cosa possiamo attenderci in termini tecnologici dai prossimi anni, dandoci come orizzonte il 2030?

Leggendo il rapporto The Future of Jobs del World Economic Forum possiamo trovare un dato interessante e anche un po’ inquietante: il 65% dei bambini che attualmente entrano nelle scuole primarie farà dei lavori completamente nuovi, lavori che oggi non esistono ancora. A pensarci bene questo non è poi così strano, se infatti proviamo a guardare indietro di una decina d’anni, moltissimi lavori che oggi consideriamo normali, non esistevano affatto. Solo per rimanere in ambito tecnologico possiamo citare: lo sviluppatore di app, il social media manager, il venditore di pubblicità sui social network, il pilota certificato di droni e multi-rotori, ecc.

Noi stessi, con tutta probabilità, abbiamo dovuto mutare la nostra professionalità ed aumentare le nostre competenze per far fronte ai cambiamenti tecnologici e sociali che si sono verificati negli ultimi anni. Inoltre chi opera nel campo tecnologico e dell’innovazione deve essere il più possibile preparato non soltanto per curare la propria professionalità, ma anche per aiutare i propri clienti ad affrontare nel modo migliore il loro posizionamento su un mercato in veloce trasformazione, sia dal punto di vista tecnologico che da quello dei nuovi modelli di business che verranno.

Vediamo quindi cosa possiamo aspettarci in termini tecnologici dai prossimi anni, dandoci come orizzonte il 2030.

Robotica al servizio del consumatore

Siamo abituati a pensare ai robot come macchine veloci ed efficienti in grado di automatizzare intere catene di produzione o linee logistiche. L’esperienza accumulata in decenni di perfezionamento industriale consentirà di avere macchine al servizio diretto del consumatore, sostituendo in molti casi l’uomo in compiti di servizio, ad esempio il commesso in un punto vendita. Già oggi ci sono esempi di punti vendita semi-automatici in cui il consumatore si serve in autonomia e paga da solo alla cassa oppure, come nel caso degli shop Amazon sperimentali, non effettua direttamente il pagamento, ma si ritroverà la spesa addebitata automaticamente sulla sua carta di credito. Nel prossimo futuro avremo invece macchine in grado di gestire un punto vendita in modo simile a come farebbe una persona in carne ed ossa, questa modalità troverà applicazione primaria in contesti particolari come la vendita dei farmaci, degli alcolici o dei tabacchi. Si tratta infatti di verificare che il consumatore abbia effettivamente la titolarità per acquistare quel prodotto e in che quantità. Inoltre, grazie alla raccolta automatica dei dati di vendita, sarà possibile effettuare analisi dettagliate sui comportamenti dei consumatori.

Mille miliardi di oggetti connessi

Quello che oggi concepiamo come Internet of Things sarà in effetti più vicina al concetto di Internet of Everything. L’aumento enorme di oggettistica connessa dipenderà da diversi fattori: la diminuzione del costo dei sensori, l’aumento della potenza di calcolo dei chip a parità di dimensione, il diminuire del consumo energetico, il miglioramento delle prestazioni delle batterie, l’adozione completa di IPv6 che consentirà di avere circa 3,4 x 1038 indirizzi IP pubblici disponibili.

Questo scenario consentirà di avere circa mille miliardi di oggetti connessi alla rete: dal frigorifero in grado fare la spesa autonomamente, alle scarpe da corsa capaci di avvisare l’utilizzatore quando è ora di sostituirle, dai singoli pacchi che vengono spediti per posta o tramite corriere e che potranno essere rintracciati in qualunque parte del mondo si trovino, ai vestiti in grado di fornire alla rete informazioni su clima, qualità dell’aria, traffico ed eventi straordinari. Qualunque oggetto fisico sarà potenzialmente collegabile alla rete con l’obiettivo di fornire servizi o di raccogliere dati da mettere a disposizione della rete stessa.

Big Data

Tutto questo aumenterà di diversi ordini di grandezza la quantità di dati resi disponibili alla rete, si stima che l’universo dei dati a disposizione si espanderà dagli attuali 10 zettabyte a circa 200 zettabyte entro il 2030 (200 miliardi di terabyte), dati che dovranno essere gestiti ed utilizzati nel modo migliore. Dal punto di vista concettuale saremo in grado di prevenire e controllare qualunque tipo di fenomeno, naturale o sociale, per il quale esistano abbastanza informazioni ed adeguati modelli matematici. Potremo avere una migliore consapevolezza su come utilizziamo il nostro tempo e le nostre risorse, i nostri parametri vitali saranno costantemente monitorati in modo da avvisarci di potenziali comportamenti pericolosi ed eventuali situazioni di rischio per la nostra salute ci verranno notificate con molto anticipo, in modo da poter consultare al più presto il nostro medico di fiducia.

Questi dati consentiranno di individuare comportamenti criminali in alcuni casi anche prima che il crimine si verifichi realmente. Saremo in grado di predire dove alcuni crimini potranno essere compiuti ed anche quali profili personali e comportamentali avranno le vittime ed i criminali.

Una volta resi pubblici, questi dati avranno effetto anche sul mercato immobiliare delle varie zone delle città, in quanto a zone più pericolose si assoceranno prezzi delle case più bassi e viceversa.

La manipolazione e la gestione di queste enormi quantità di dati verrà effettuata con strumenti sempre meno costosi, alcuni stati inizieranno a censire la popolazione utilizzando i dati disponibili ed aggiorneranno in questo modo i dati ufficiali del censimento della popolazione.

Sempre di più chi controlla il dato avrà influenza e potere, sia dal punto di vista del condizionamento diretto, sia da quello dell’efficacia dei messaggi promozionali che saranno sempre più orientati direttamente alla singola persona, uscendo dalla logica attuale basata sui target di utenza.

Intelligenza artificiale e Advanced Machine Learning

La dimensione e la varietà dei dati disponibili consentirà di realizzare strumenti “intelligenti” in grado di prendere decisioni sulla base della conoscenza rappresentata dai dati stessi, ma anche di apprendere nuovi comportamenti da attuare sulla base degli eventi. Utilizzando i dati esistenti, attraverso il riconoscimento di specifici pattern comportamentali e con l’utilizzo di reti neurali artificiali, i sistemi di Advanced Machine Learning saranno sempre più in grado di utilizzare algoritmi adattativi, capaci cioè di modificare il loro comportamento non soltanto in funzione della conoscenza di base, ma anche dall’esperienza accumulata in precedenza.

Questo consentirà alle macchine di relazionarsi con l’uomo in modo sempre più indistinguibile da un vero essere umano, non per l’acquisizione di una vera e propria coscienza, ma per la capacità di apprendere nel tempo quali siano i pattern comportamentali da utilizzare in tutte le situazioni. Ci avvicineremo sempre più, quindi, a macchine in grado di superare il test di Turing, nonostante non si tratti di macchine “pensanti” secondo la definizione originale di Alan Turing, ma piuttosto di macchine esperte, adattative ed in grado di comprendere sempre più il linguaggio naturale e di esprimersi sempre meglio con esso.

Questo tipo di tecnologia consentirà di utilizzare queste macchine con estrema efficienza in compiti anche complessi come il prendere decisioni societarie. Mentre oggi si utilizza la Data Analytics come strumento di ausilio nel prendere decisioni, che però vengono comunque sempre prese dall’uomo, entro pochi anni alcune decisioni strategiche di grandi aziende nel mondo potrebbero essere assunte direttamente da questi sistemi, con o senza il controllo e l’approvazione dell’uomo.

Veicoli intelligenti e autonomi

Il numero di autovetture a guida autonoma sulle strade aumenterà in modo sensibile, i dubbi e le incertezze causate dalla mancanza del controllo umano verranno superati dai dati a disposizione, dati che dimostreranno che questi veicoli, dotati di ampia sensoristica e di ottima capacità di prevedere il comportamento dell’uomo, risulteranno enormemente più sicuri dei veicoli tradizionali. Tali veicoli saranno tutti connessi ad un’unica rete, a questa forniranno tutti i dati rilevati dalla sensoristica di bordo e dalla stessa rete preleveranno tutti i dati necessari ad ottimizzare il percorso, sia dal punto di vista dell’efficienza nei consumi che da quello della sicurezza.

Non saranno necessariamente autovetture, potranno essere anche mezzi di trasporto merci su strada e anche veicoli volanti come droni e multi-rotori, tutti connessi alla stessa rete e tutti fornitori e consumatori di dati utili all’efficienza ed alla sicurezza.

Saranno tutti veicoli elettrici in grado di determinare in autonomia come e dove ricaricarsi e sarà virtualmente impossibile che si verifichi un incidente tra due di essi.

Oggetti stampati in 3D

Le tecnologie di stampa 3D saranno rivoluzionate dalla possibilità di stampare oggetti complessi e nuovi materiali in tempi sempre più brevi e con costi sempre più bassi. Questo consentirà di acquistare oggetti di uso comune, indipendentemente da forma e materiali, stampati in 3D. Dal punto di vista industriale non sarà più necessario modificare le linee di produzione per inserire variazioni ai prodotti, sarà sufficiente modificare i modelli di stampa ed utilizzare le stesse macchine, senza particolari variazioni.

Questo tipo di tecnologia consentirà di “stampare” anche tessuti biologici fino ad arrivare alla produzione di veri e propri organi semplici funzionanti.

La stampa di materiale biologico misto a materiale tecnologico consentirà la produzione di chip di varia natura, per esempio gli stimolatori cardiaci o i sensori di rilevamento dei parametri vitali, in grado di essere impiantati senza il rischio di rigetto, questo potrà avvenire usando per esempio campioni di materiale biologico provenienti direttamente dalla persona che dovrà essere impiantata.

Un ulteriore passo avanti si avrà con l’utilizzo di materiali a memoria di forma, grafene, nuove tipologie di polimeri e nano compositi. Questi materiali innovativi, dei quali non si conoscono ancora tutte le caratteristiche e le potenzialità, potranno essere stampati in 3D insieme a materiali biologici, tecnologici e tradizionali, aprendo le porte ad utilizzi al momento impensabili.

Dispositivi personali

Quello che oggi siamo abituati a chiamare smartphone cambierà sempre più natura e caratteristiche diventando il vero centro di controllo della nostra vita reale, così come della nostra presenza virtuale. La componente telefonica perderà progressivamente di importanza, diventando una delle varie forme di comunicazione abilitate dal dispositivo. Le migliorate capacità di calcolo, l’eccezionale durata della batteria e l’enorme spazio di archiviazione metteranno questi dispositivi al centro della nostra esistenza. Il concetto di “sincronizzazione” dei dati tra un dispositivo personale ed un computer, come lo intendiamo oggi, perderà di significato in quanto le postazioni fisse non avranno più capacità computazionale né spazio di archiviazione per i dati, forniranno unicamente dispositivi di input e schermi abbastanza grandi per soddisfare le nostre necessità. Tutta la potenza di calcolo, di archiviazione ed i software saranno forniti direttamente dal nostro dispositivo personale che sarà collegato in modalità wireless alle appendici tecnologiche che ci serviranno di volta in volta.

Il concetto stesso di “spazio di archiviazione” perderà nel tempo di significato in quanto tutti i nostri dati e le nostre applicazioni saranno su spazi cloud costantemente sincronizzati con i nostri dispositivi ed automaticamente soggetti a backup, questo fenomeno sarà spinto anche dalla qualità della connettività, che nel tempo migliorerà sempre più diventando una commodity di cui non dovremo più preoccuparci.

In  conclusione…

Il futuro che ci aspetta sarà quindi costellato da rilevanti cambiamenti tecnologici che avranno impatto sui nostri comportamenti e determineranno nuove modalità con cui ci relazioneremo con la tecnologia.

L’unione di sensori biologici, dati, intelligenza artificiale e Advanced Machine Learning consentirà di valutare molto meglio le nostre condizioni di salute e di intercettare in anticipo eventuali segnali di pericolo. Allo stesso tempo però, questa enorme mole di dati presente sulla rete indurrà a riflettere su tematiche di sicurezza ed inviolabilità delle informazioni personali e su quelle legate alla privacy.

Se da un lato i veicoli autonomi ci trasporteranno ovunque a prezzi bassissimi, va considerato che la nostra posizione geografica sarà sempre un dato presente sulla rete, così come le nostre condizioni di salute, i nostri consumi e le nostre preferenze in vari ambiti, anche personali.

A causa della riservatezza insita nelle tipologie di dati presenti sulla rete, sarà quindi necessario normarne l’utilizzo, anche per impedire che vengano usati per scopi legati al controllo non democratico delle popolazioni.

Un altro aspetto da considerare con attenzione è l’impatto occupazionale: la distribuzione di robot per svolgere compiti fisici e ripetitivi e la disponibilità di macchine intelligenti in grado di prendere decisioni complesse e strategiche, sono fenomeni che potrebbero causare una diminuzione della forza lavoro in molti ambiti. Se sapremo gestire questo fenomeno non avremo una riduzione del numero dei lavoratori, ma a cambiare sarà la natura stessa del lavoro. Le persone dovranno acquisire nuove abilità ed è quindi, già oggi, compito della scuola indirizzare correttamente i ragazzi alle competenze necessarie per vivere e lavorare nel futuro che ci aspetta, un futuro che molti di noi non vedono l’ora di conoscere.

Massimo Canducci