Il modello Hype Cycle è un’analisi di mercato annuale sull’innovazione tecnologica lanciata da Gartner, società statunitense di consulenza, ricerca e analisi nel campo dell’Information Technology. Il compito dell’Hype Cycle è quello di evidenziare le tecnologie emergenti con un impatto significativo su business, società e persone ed include tecnologie che promettono di fornire una rete globale a bassa latenza.
“L’Hype Cycle di quest’anno vuole mettere in evidenza le tecnologie emergenti che hanno o avranno un impatto significativo sul business, sulla società e sulle persone da qui ai prossimi 5-10 anni” sostiene Brian Burke, Research Vice President di Gartner. “L’innovazione tecnologica è la chiave per la differenziazione competitiva e sta trasformando molte industrie”.
L’Hype Cycle per le tecnologie emergenti raccoglie ogni anno analisi svolte su più di 2.000 tecnologie che Gartner solleva in una serie di tecnologie e tendenze must-known. Diversamente dagli anni precedenti, che avevano visto alcune tecnologie presentate in diverse edizioni, quest’anno Gartner ha riorientato il focus verso l’introduzione di nuove tecnologie che non erano mai state evidenziate nelle precedenti iterazioni di questo Hype Cycle. Tali tecnologie sono ancora importanti, ma alcune sono diventate parte integrante delle operazioni di business e di conseguenza non sono più una “novità”.
Come funziona e a cosa serve l’Hype Cycle?
Ogni Hype Cycle è suddiviso in cinque fasi principali relative al ciclo di esistenza della tecnologia in questione. Sull’asse orizzontale si trova la variabile del tempo. La velocità con cui le tecnologie compiono questo percorso non è costante: alcune già in pochi anni percorrono l’intero ciclo, altre rimangono addirittura più di dieci anni nella medesima fase. Sull’asse verticale invece, viene misurata la notorietà della tecnologia.
Il ciclo di Gartner serve alle aziende, agli imprenditori e agli investitori per capire se una tecnologia emergente è promettente. Gli investimenti nelle nuove tecnologie portano con sé dei rischi evidenti e il Cycle permette agli investitori più avversi al rischio di avere prove concrete sui possibili modi di utilizzo della tecnologia prima di investire.
Innovazione tecnologica, le tendenze di Hype Cycle 2019
Le tecnologie emergenti di quest’anno rientrano in cinque grandi tendenze dell’innovazione tecnologica: Sensoristica e mobilità, augmented human, computazione e comunicazione post-classica, ecosistemi digitali, analisi e intelligenza artificiale avanzate.
Sensoristica e mobilità
Questa tendenza è caratterizzata da tecnologie con mobilità crescente e la loro conseguente possibilità di manipolare gli oggetti circostanti, tra cui telecamere di rilevamento 3D e veicoli con guida autonoma avanzata.
Con l’evoluzione dei sensori e dell’IA, i robot autonomi acquisiranno sempre più consapevolezza del mondo che li circonda. Un esempio viene rappresentato dalle tecnologie emergenti come i droni per la consegna di carichi leggeri (sia volanti che su ruote), i quali saranno in grado di navigare meglio in diverse situazioni/contesti, oltre a poter manipolare gli oggetti. Questa tecnologia è attualmente ostacolata dalle normative, ma la sua funzionalità continua a progredire.
Questa tendenza aiuterà, inoltre, tecnologie più avanzate come l’Internet of Things (IoT). Questi sensori sono in grado di raccogliere una quantità ingente di dati, che possono portare a intuizioni applicabili su una vasta gamma di scenari e settori industriali.
Altre tecnologie appartenenti a questa tendenza sono: AR cloud, i livelli di guida autonomi 4 e 5 e i veicoli che volano autonomamente.
Augmented human
Le tecnologie augmented human sono quelle in grado di migliorare sia le parti cognitive che fisiche del corpo umano includendo tecnologie come i biochip e l’IA emozionale. Alcune sono in grado di fornire addirittura “capacità sovrumane” per esempio un braccio protesico capace di superare la forza di un braccio umano, oppure una pelle robotica così sensibile al tatto da sembrare pelle umana. Queste tecnologie che si stanno sviluppando rapidamente, saranno in grado di fornire un’esperienza più fluida al fine di migliorare la salute, l’intelligenza e la forza dell’uomo.
Altre tecnologie appartenenti a questa tendenza includono: Augmented intelligence, immersive workspace (spazi e strumenti virtuali ma con un senso di presenza reale) e biotecnologie (tessuti artificiali o creati separatamente dall’organismo).
Computazione e comunicazione post-classica
Il computing classico o binario, che utilizza bit binari, si è evoluto apportando modifiche alle architetture tradizionali esistenti. Questi cambiamenti hanno portato a CPU più veloci, memoria più compatta e a un aumento del throughput.
I calcoli e le comunicazioni post-classici utilizzano architetture completamente nuove. Questo include la rete 5G come standard degli smartphone di nuova generazione, che avranno una nuova architettura che include il core slicing e il wireless edge.
Questi progressi consentono ai satelliti low-earth-orbit (LEO) di operare a quote molto più basse, circa 1.900 km rispetto ai sistemi geostazionari tradizionali stazionati a circa 3500 chilometri. Quel che ne risulta sono servizi globali a banda larga o a banda stretta e servizi di rete dati e voce, che arrivano a coprire aree con una copertura scarsa o addirittura inesistente.
Le tecnologie di questa tendenza includono: Memoria di nuova generazione e stampa 3D su scala nanometrica.
Ecosistemi digitali
Gli ecosistemi digitali sono connessioni di tipo web tra attori (imprese, persone e cose) che condividono una piattaforma digitale. Questi ecosistemi si sono sviluppati come la digitalizzazione ha trasformato le catene del valore tradizionali, consentendo connessioni più dinamiche e senza soluzione di continuità con una varietà di agenti ed entità in diverse aree geografiche e industrie. In futuro queste includeranno organizzazioni autonome decentralizzate (DAOs), che operano indipendentemente dagli esseri umani e si basano su contratti intelligenti. Questi ecosistemi digitali sono in continua evoluzione e connessione, dando vita a nuovi prodotti e opportunità.
Altre tecnologie appartenenti a questa tendenza includono: DigitalOps, grafici di conoscenza, dati sintetici e web decentralizzato.
Intelligenze artificiali avanzate
L’Advanced analytics è l’analisi autonoma o semi-autonoma dei dati attraverso tecnologie sofisticate, al fine di raggiungere una più profonda comprensione delle informazioni e fare previsioni utili allo sviluppo futuro del business.
Questo è il risultato di nuove classi di algoritmi e data science che stanno portando a nuove capacità, ad esempio il transfer learning, che utilizza modelli di machine learning precedentemente formati come punti di partenza avanzati per le nuove tecnologie.
Gli advanced analytics, quindi, più che una tecnica sono un insieme di tecniche (predictive analysis, data/text mining, machine learning, sentiment analysis, neural networks – solo per citarne alcune) che permettono per esempio di comprendere meglio comportamenti e preferenze dei consumatori attraverso l’analisi di grandi masse di dati.
Altre tecnologie in questa tendenza includono: Adaptive machine learning, edge AI, edge analytics, Explainable AI, AI PaaS, generative adversarial networks e analisi grafica.
