2017: le previsioni per AI, Big Data, IoT, Cybersecurity e lavoro secondo Forbes

Intelligenza artificiale, machine/deep learning, big data, IoT: ecco le previsioni 2017 secondo gli Executive Senior della Tecnologia.

L’intelligenza artificiale, così come il machine/deep learning rappresentano il top dei trend, accanto ai big data, ovviamente. L’IoT diventa così il catalizzatore dell’esplosione dei dati, portando con sé vulnerabilità in termini di cybersecurity, ma creando – di pari passo – opportunità professionali nel settore delle nuove tecnologie digitali. Sulla base di questi trend ecco le previsioni 2017 secondo gli Executive Senior della Tecnologia intervistati da Forbes.

Le chatbot sono uno dei segmenti più rilevanti. “Il movimento che spinge verso interfacce conversazionali accelererà” ha dichiarato Stuart Frankel, CEO di Narrative Science. “I recenti sforzi compiuti dai giganti della tecnologia porteranno a rendere i dialoghi con i bot la normalità. Sin dall’avvento dei computer, siamo stati costretti ad imparare il linguaggio dei computer per comunicare con loro, ma adesso è arrivato il momento che siano loro ad imparare il nostro. I motori di ricerca stanno facendo passi avanti considerevoli nelle ricerche avviate da parole pronunciate e non scritte, oltre a Google e Bing, anche Facebook ha investito nell’AI, in particolare nell’apprendimento del linguaggio naturale, al fine di sviluppare chatbot, assistenti digitali e applicazioni di messaggistica su misura per ogni cliente. In futuro chiederemo ai nostri dispositivi personali qualsiasi tipo di informazione, dalla disponibilità bancaria, al ristorante più vicino oppure il monitoraggio del nostro ultimo allenamento sportivo o di fitness”.

Aman Naimat, SVP di Demandbase, si concentra di più sull’aspetto di fornitura di interfacce consumer “Chi lavora nel marketing godrà di conversazioni AI iper-personalizzate. Il valore aggiunto dell’AI è rappresentato dalla possibilità di intrattenere chat nelle quali si conoscono i punti di debolezza, gli obiettivi e le ambizioni del buyer di riferimento. Verrà meno molto dello spam inutile che è la vera piaga del marketing. Le chat avvengono già attraverso un gruppo ristretto di account manager strategici, ma si prevede che nel 2017 vengano adottate su scale mastodontiche, come per gli utenti di un sito web, attraverso email personalizzate su qualsiasi tipo di scala e siti ottimizzati”.
I recenti successi del deep learning come il riconoscimento facciale e le traduzioni hanno fatto da catalizzatore per investimenti ingenti in materia di AI.

Bill Franks di Teradata prevede che “Il deep learning entrerà nella realtà quotidiana, così come il riconoscimento facciale. Sebbene non possa avere ancora applicazioni universali sarà un numero sempre maggiore di società che se ne avvarrà il prossimo anno”.
Il valore sta nei dati. L’intelligenza artificiale – in particolare il deep learning – ha bisogno dei big data.

Alan O’Herlihy, CEO di Everseen, prevede che “L’AI aiuterà in molti settori, basti pensare al retail e ai quantitativi enormi di prodotti non scansionati e persi nel corso degli inventari. L’AI verrà indirizzata in modo calibrato a seconda delle esigenze e aspettative di ogni tipo di industria”.

Sulla stessa linea d’onda Quentin Gallivan, CEO di Pentaho, secondo il quale “Chi ha già adottato l’AI e il machine learning si troverà in una posizione di vantaggio competitivo nella digitalizzazione del business. I primi risultati si vedranno a partire dal 2017 perché i sistemi stanno già imparando ad apprendere dai dati che offrono i settori nei quali operano. Attraverso previsioni sempre più accurate. Un’applicazione possibile? Pensate ai retailer e ai suggerimenti per gli acquisti sempre più accurati e mirati”.

Ash Ashutosh, fondatore e CEO di Actifio ha dichiarato: “C’è una connessione tra big data e AI, man mano che andiamo oltre l’era del semplice ottenere i dati, il machine learning passerà alla fase di comprensione e analisi, e questo avverrà anche grazie all’adozione del cloud”.

Peter Isaacson, CMO di Demandbase, prevede che “L’AI distruggerà il mondo, ma non prima di aver aiutato concretamente chi fa marketing B2B, perché consentirà di attingere da sempre più dati e comprendere un’intera rete di business di una società anche sulla base dei dati dei partner, i clienti e anche i fornitori. Sarà sempre più facile prevedere gli acquirenti potenziali, personalizzare le campagne e chiudere un numero sempre maggiore di accordi”.

I dati sono la chiave del successo dell’intelligenza artificiale, ed è per questo che la qualità dei dati è così importante.
Darian Shirazi, co-fondatore e CEO di Radius, prevede: “Vedremo sempre più società focalizzarsi sul mantenimento di dati accurati e di valore, affinché l’AI mantenga la promessa di fare da guida ai miglioramenti del business”.

Il continuo successo delle soluzioni big data dipende dalla velocità di adattamento alle nuove realtà del cloud, che funge come una sorta di self-service dei dati. Dave Mariani, CEO di AtScale dice: “Il sistema di file HDFS aprirà le porte dello storaggio dei file e i provider di cloud pubblici competeranno per avere la tecnologia di storage più veloce e conveniente”.

Ashish Thusoo, CEO di Qubole, prevede che “I big data e i cloud andranno mano nella mano, i costi per la gestione dei data center sono ancora elevatissimi, ed è per questo che le società migreranno verso il cloud per ammortizzare i costi di data management e per avvalersi di un modello self-service in grado di scoprire nuove variabili utili alle decisioni di un’impresa”.

Si esprime in termini più generali Ihab Ilyas, co-fondatore di Tamr and Professore alla University of Waterloo, “La Data Analytics si muoverà verticalmente, e le compagnie in grado di offrire soluzioni verticali domineranno il mercato, anche le startup svilupperanno le proprie soluzioni full-stack per la raccolta dei dati, la loro preparazione e l’analitica”.

L’espansione del mercato per le soluzioni per big data verranno guidate dall’IoT, sebbene l’adozione sia ancora lenta. E sono troppe le società che sono ben lontane dall’essere pronte per l’Internet delle Cose e la sua complessità. Che sia lenta o veloce, l’adozione dell’IoT accresce di vulnerabilità la scena della cybersecurity. Alcuni si soffermano sulle minacce delle quali l’IoT si fa terreno fertile.
Rob Juncker, VP di LANDESK, prevede che “L’IoT chiuderà Internet e porterà ad un nuovo impegno per rafforzarlo. Basti pensare a quello che è successo a seguito dell’attacco DYN DDoS quest’anno. Non sappiamo come possano essere gli attacchi futuri, ma quello che è già stato visto e vissuto potrebbe essere stato solo un assaggio di quello cui potremmo doverci preparare nel corso del 2017. Rivaluteremo il ruolo dei protocolli DNS e troveremo soluzioni resilienti”.

Michael Shalyt, di Aperio Systems commenta: ”Le infrastrutture di sicurezza critica avranno la priorità al fine di combattere i nuovi attacchi cyber, persino Trump ha parlato della questione come uno degli obiettivi dei suoi primi 100 giorni di mandato. Ma i legislatori e i politici così come gli operatori del settore dovranno mettere in atto cambiamenti significativi a causa dei costi elevatissimi dovuti a sistemi di sicurezza obsoleti e inadeguati a qualsiasi attacco attuale. I ransomware continueranno a dilagare e diverranno sempre più distruttivi”.

La proliferazione dei dati, le nuove tecnologie sempre più minate e i nuovi metodi di trarre profitto illegalmente dalla Rete accrescono il bisogno di nuovi ruoli strategici in termini di occupazione, sia umana che di sistemi.
Tomer Naveh, CTO di Adgorithms, suppone una crescita di nuove figure professionali “I supervisori AI saranno una nuova forza lavoro. Sempre più compiti lavorativi verranno automatizzati e ciò avverrà grazie ad un processo di apprendimento. I sistemi di AI comunicheranno sempre meglio e motiveranno le decisioni agli operatori, i quali risponderanno con nuove regole, una nuova logica di business e un feedback che contribuirà a miglioramenti futuri. Il risultato sarà che vedremo uno spostamento del personale, dalla produzione alla supervisione e al controllo”.

Chris Golec, fondatore & CEO di Demandbase pensa che “L’intelligenza artificiale creerà nuove categorie di marketing, come i concierge B2B. L’AI consentirà di creare degli ads cuciti su misura del cliente e di indirizzare in modo specifico gli annunci ai potenziali buyer. Il marketing via email di massa diverrà obsoleto, la stessa cosa varrà per lo spam. Con l’avanzare dell’AI, ci possiamo aspettare che i suggerimenti di ricerca che implementano società come Amazon o Netflix vengano allargati a tutto il mercato B2B, spianando così la strada ai concierge di AI che guideranno il viaggio dell’utente attraverso gli acquisti”.

Michael Stonebraker, cofondatore e CTO di Tamr è certo che “L’assenza di un numero adeguato di scienziati dei dati qualificati rimarrà una voragine da sanare. Non ci si può aspettare alcun equilibrio sul mercato fino almeno al 2019, ma ogni università rinomata avrà un programma di studi dedicato ai data scientist già a partire dal 2017”.

Bruno Aziza, CMO di AtScale sostiene che “Nel 2017 il ruolo dei Chief Data Officer (CDO) avrà una valenza significativa. Inizialmente la mansione principale di questi personaggi era relegata al bloccare i dati degli utenti, per garantire sicurezza e governance aziendale”.

Mark Woollen, Chief Product Officer di Radius, prevede che nel 2017: ”I CMO guarderanno ai data specialist come a dei supereroi, il prossimo anno avranno la stessa valenza i team specializzati nei dati e quelli di marketing.

Dan Graham di Teradata, crede che “L’archietto di IoT eclisserà persino il ruolo di data scientist, per tutti i dipartimenti di risorse umane. L’impennata dell’IoT causerà un’impennata anche nell’edge computing e nella progettazione di IoT operativi. Sono ancora poche le aziende che ritengono di aver bisogno di un IoT Analytics Architect, che si distingue dall’IoT System Architect. I progettisti di software in grado anche di progettare analitica per IoT sia distribuita che centralizzata, godranno di un valore ancora maggiore”.

Zach Supalla, CEO di Particle, pensa che “Il 2017 sarà l’anno del team-building, anno in cui gli investimenti verranno fatti nutrendo talenti interni e attraendo figure esterne capaci di colmare esigenze complesse in riferimento al lancio di un prodotto”.

Ashish Thusoo, CEO di Qubole, si concentra sul fatto che “I data engineer sono quei rari individui che se ne intendono sia di infrastrutture che di architetture e che sanno pensare a come elaborare i dati sulla base di come verranno utilizzati. E avranno sempre più importanza”.

Nel 2017 e poi oltre, non solo ci saranno nuovi tipi di lavoro e ruoli organizzativi, ma anche nuovi attori, potenzialmente in grado di dare del filo da torcere ai vendor tecnologici statunitensi.
In conclusione, Ash Ashutosh di Actifio, sottolinea che “Le società statunitensi non sono le uniche a pensare a nuove opportunità di business oltre il Pacifico. Vedremo infatti un’esplosione continua di compagnie cinesi che si faranno largo nel mercato americano, grazie alla loro offerta low cost che ne consentirà una rapida crescita”.


2017: le previsioni per AI, Big Data, IoT, Cybersecurity e lavoro secondo Forbes - Ultima modifica: 2016-12-15T08:03:01+00:00 da Francesco Marino

Giornalista esperto di tecnologia, da oltre 20 anni si occupa di innovazione, mondo digitale, hardware, software e social. È stato direttore editoriale della rivista scientifica Newton e ha lavorato per 11 anni al Gruppo Sole 24 Ore. È il fondatore e direttore responsabile di Digitalic

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