Venticinque tecnologie innovative che potrebbero cambiare la vita delle imprese. E che per questo dovrebbero essere valutate da chi le aziende le gestisce e da chi vi porta innovazione tecnologica. Ossia soprattutto i CIO. Le mette in evidenza lo Hype Cycle for Emerging Technologies 2021 di Gartner: venticinque possibili nuove componenti per l'IT aziendale. Di cui alcune sono già conosciute ma non ancora diffuse. E tutte hanno una  prospettiva davanti: nessuna raggiungerà, secondo gli analisti, il suo plateau di utilizzo prima di due anni.

Serve quindi una certa dose di lungimiranza nelle imprese, ma per le nuove tecnologie il momento di metterle in pratica non è mai troppo presto. "Le aziende leader - spiega infatti Brian Burke, Research Vice President di Gartner - faranno leva sulle tecnologie emergenti dell'Hype Cycle di quest'anno per creare nuove opportunità, di fronte a uno scenario di incertezza economica e costanti cambi di strategia". L'innovazione, insomma, si conferma il fattore più critico per distinguersi dalla concorrenza.

Alcune delle tecnologie su cui Gartner punta raggiungeranno il loro plateau di adozione a medio termine: tra due e cinque anni. In questa categoria troviamo ad esempio i sistemi per la gestione decentralizzata delle identità digitali, i Non-Fungible Token (NFT), le applicazioni per la comunicazione fra dipendenti, le composable application. Tutte hanno già generato molte aspettative e sono vicine al loro picco di hype, se non lo hanno già superato.

Più indietro, nell'immaginario collettivo degli utenti aziendali, ci sono la Generative AI - ossia l'AI in grado di generare in autonomia, artefatti che spaziano dalle immagini a nuovi composti chimici - e i Real Time Incident Center as-a-Service, per molti versi l'evoluzione dei SOC-as-a-Service: per la gestione completa degli incidenti IT/OT senza dover investire direttamente in infrastrutture on-premise.

Prospettive a lungo termine

La maggior parte delle tecnologie innovative raggiungerà la propria stabilità tra cinque e dieci anni. Le due più avanzate sono già conosciute dalle imprese. Certamente lo è il concetto della Data Fabric, mentre quello dell'AI-Augmented Software Engineering si sta diffondendo soprattutto come capacità di generare automaticamente codice. Più indietro per adozione ci sono la finanza decentralizzata (anche) delle criptovalute, la cifratura omomorfica, i cloud verticali per mercati specifici, i cloud "sovrani", l'AI-Augmented Design.

Altri approcci, modelli e tecnologie sono in via di assestamento, prima ancora che di diffusione. La Multiexperience, intesa come approccio che considera i vari modi in cui un consumatore può interagire in un percorso digitale, ad esempio per informarsi su un prodotto usando vari canali. L'Active Metadata Management, in cui i metadati sono "attivi" e si usano per migliorare la gestione dei dati a cui sono riferiti.

Di Composable Network, e composable infrastructure in generale, si parla già da tempo. Come anche, un po' meno, delle Self-Integrating Application. Meno scontate sono l'intelligenza artificiale "physics-informed", ossia non basata solo su dati ma potenziata anche dalle leggi matematiche della fisica, e la Machine-Readable Legislation, un approccio in cui le leggi sono scritte in modo da essere interpretate correttamente anche dalle macchine e non solo dagli addetti ai lavori. Sulla stessa scia troviamo poi l'Influence Engineering, ossia lo studio della capacità di "convincere" negli ambienti digitali. E gli strumenti cosiddetti di Digital Platform Conducting (DPC), ossia in grado di controllare e guidare tutti gli elementi, on-premise e non, di una infrastruttura IT.
Gartner poi segnala quattro tecnologie emergenti che si stabilizzeranno non prima di dieci anni. In prima fila il concetto del Digital Human, inteso come lo stadio evolutivo più elevato di quelli che normalmente chiamiamo assistenti digitali. Poi il Named Data Networking, una visione delle reti in cui i protocolli e la gestione del traffico hanno come base concettuale ed operativa i dati a cui gli utenti accedono. L'AI-Driven Innovation può essere considerata come il complesso dei modi in cui le tecnologie di AI potranno indirizzare l'innovazione dei processi di business. Infine, il Quantum Machine Learning: il ML "quantistico" in cui gli algoritmi di apprendimento sono progettati per il quantum computing ed eseguiti da elaboratori quantistici.

Tre valori tangibili

Gartner sottolinea che parte del valore delle tecnologie emergenti sta nella capacità di soddisfare tre esigenze chiave, interconnesse, del prossimo futuro: creare fiducia, accelerare la crescita, agevolare il cambiamento senza generare caos. Creare fiducia in campo tecnologico da un lato significa potersi fidare di una IT che è solida, resiliente, autonoma, capace di dare valore al business. Dall'altro significa sicurezza in senso classico: sapere che i propri dati sono al sicuro, protetti e gestiti in maniera aderente alle normative ed al rispetto della privacy.

Altrettanto conta accelerare la crescita delle imprese grazie alla tecnologia, una volta che questa è certamente affidabile. Qui, avvisa Gartner, il problema è bilanciare correttamente il rischio con le opportunità a breve termine. Dove il rischio è tanto tecnologico, per l'adozione di componenti molto innovative, quanto di business, per la scelta di seguire nuove strade di sviluppo delle proprie attività.

Infatti molte aziende - ed è qui il terzo trend chiave - faranno volentieri a meno delle innovazioni talmente "disruptive" da essere caotiche. Le innovazioni portano intrinsecamente discontinuità, è ovvio, ma per Gartner il cambiamento tecnologico può anche essere "modellato" plasticamente per non generare transizioni traumatiche. Per questo serve però, e non è banale, saper anticipare i cambiamenti di cui si ha davvero bisogno. E avere tecnologie abbastanza elastiche e modulari da potersi adattarsi ai cambiamenti stessi.