Ok, diamo per scontato che siamo tutti d’accordo nel ritenere che l’IoT stia diventando il crocevia per lo sviluppo di una nuova generazione di applicazioni e servizi basati sull’acquisizione di dati, quest’ultima resa possibile dalla disponibilità di una dimensione eterogenea di oggetti sia in ambito industriale sia in un qualsiasi altro ecosistema, si pensi a tutti i settori per i quali è possibile declinare un paradigma di fruizione smart x, dove x può essere un edificio, una città, un’infrastruttura di pubblica utilità o quant’altro.

Perché si possa implementare una soluzione di questo genere deve esistere un’infrastruttura abilitante, e contestualmente, una dimensione software analytics in grado di compiere la magia delle magie ovvero tradurre i dati in informazione e, in ultima istanza, conoscenza, quest’ultima a uso e consumo dell’individuo, oppure applicata a processi di automazione grazie all’ultizzo di logica algoritmica coerente con tecniche di machine learning o di autoapprendimento.

Semplificando al massimo, in un siffatto scenario parlare di infrastruttura significa poter disporre di oggetti nativamente digitali, predisposti per essere parte di un ambiente interconnesso, e di tutta una serie di tecnologia di middleware, vedi gateway, in grado di gestire il traffico espresso dai più differenti protocolli di rete agendo così da elemento unificante il flusso dei dati,; infine, identificare una piattaforma di data management on-off premise-off, dove processare i dati nelle modalità appropriate, attraverso achitetturale centralizzate in cloud o, laddove sorge la necessità di elaborazione real time, con architetture distribuite Tutte attività, quelle elencate sinora, il cui indice di complessità varia in funzione dell’esistenza di un ambiente legacy, che nel caso, per poter essere parte attiva del processo, deve necessariamente essere re-ingegnerizzato.

Tuttavia, la complessità e fattibilità tecnologica del progetto, la mappatura e individuazione delle risorse abilitanti, infrastrutturali e non, può essere considerata amministrazione ordinaria e va trattata come da prassi. Perché un’azienda possa prendere in considerazione un investimento che vada in questa in questa direzione si devono poter avere ben chiari quali possano essere i reali vantaggi. A questo riguardo è di massima importanza che l’offerta da parte dei fornitori di Information Technology sia fortemente legata a best practice, il che significa prefigurare attività IoT coerenti con i singoli settori di industry. Ergo, la conoscenza dei processi all’interno dei verticals è fondamentale.

Quali dunque le opportunità che sottende l’IoT? E’ possibile definirne gli scenari? In un recente report di Forrester - Untangle Your IoT Strategies: The Three IoT Scenarios and How They Drive Business Value by Frank E. Gillett  - sono tre le macro aree individuate.

La prima è associata alla trasformazione/creazione di prodotti nuovi od esistenti. Significa in buona sostanza lavorare nell’ambito dei prodotti connessi e/o smart proudct, che integrano in sé, embedded, tecnologia che li predispone a essere parte di un processo o servizio IoT per abilitare ad esempio manutenzione predittiva in una logica product as aservice. Esempio, una società che produce ascensori può pensare di dotare i propri sistemi di sensori che permettono un monitoraggio a distanza; in questo caso il business dell’azienda non diventa vendere il prodotto in sé, ma il servizio associato ad esso.

La seconda è di tipo operazionale, tipicamente si può pensare all'ottimizzazione di processo, vedi digital manufacturing, il che significa mettere in gioco la possibilità di migliorare l’indice di performance o di produttività grazie a un miglior utilizzo dei dati e automazione digitale. In altre parole potremmo estendere questo concetto a una dimensione di processo più ampia il cui obiettivo è la convergenza tra ambienti operazionali e informazionali ovvero integrazione piena tra Operational Technology (OT) e Information Technology (IT).

Terza e ultima la categoria identificata da Forrester quella dei progetti associati alla capacità di trarre vantaggio dall’insight di dati che risiedono in quello che viene definito da Forrester come il mondo reale, the real world, dati non operazionali, ma di contesto. Per esempio quelli riferibili al mondo dei social network o in generale quelli che possono essere integrati in virtù di un’economia Open Data.