Conoscere, decidere, rischiare. L’impresa knowledge-centric

TECNOLOGIA

di Maria Lanzetta

L’intelligenza artificiale trasforma il sapere aziendale: da patrimonio frammentato e difficile da reperire a sistema dinamico, interrogabile e integrato. Un cambio di paradigma a favore di decisioni più rapide, condivisione e continuità del know-how

In ogni organizzazione esiste un patrimonio prezioso, spesso invisibile: esperienze, intuizioni, documenti, conversazioni, idee e decisioni maturate nel tempo. È la conoscenza che permette alle persone di lavorare, risolvere problemi e far crescere l’azienda. Eppure, proprio questo patrimonio tende a disperdersi.

Con il tempo, infatti, le imprese accumulano quantità crescenti di dati: documenti, e-mail, report, sistemi gestionali, CRM, piattaforme collaborative e applicazioni verticali. Ogni attività lascia una traccia digitale, ma con l’aumentare dei contenuti cresce anche la difficoltà di distinguere ciò che è realmente utile dal semplice rumore informativo.

È fondamentale, quindi, distinguere tra dati, informazioni e conoscenza. I dati sono elementi grezzi che acquistano significato quando vengono organizzati e contestualizzati; la conoscenza rappresenta il livello successivo: è la capacità di collegare le informazioni, interpretarle e utilizzarle per prendere decisioni e agire.

Il problema è che questo patrimonio raramente è concentrato in un unico luogo, ma è distribuito tra sistemi diversi, archivi dipartimentali e repository personali e, spesso, vive nelle competenze delle persone. Quando non viene condiviso, si creano silos informativi, aumentano i tempi di ricerca e si rischia di perdere know-how prezioso quando una risorsa cambia ruolo o lascia l’organizzazione.

Per questo la gestione della conoscenza non è più soltanto un tema tecnologico o organizzativo, ma una leva strategica. Non basta accumulare informazioni: occorre governarle, renderle accessibili e farle circolare secondo criteri di affidabilità, tracciabilità e sicurezza.

In questo scenario, l’intelligenza artificiale assume un ruolo sempre più centrale: non si tratta soltanto di automatizzare attività ripetitive, ma di rendere la conoscenza aziendale più accessibile e fruibile nel momento in cui serve.

Una delle capacità più rilevanti è il recupero intelligente delle informazioni. L’AI, infatti, può mettere in relazione contenuti provenienti da fonti eterogenee – database, documenti, e-mail, presentazioni, piattaforme gestionali e repository aziendali – senza che l’utente debba necessariamente sapere dove siano archiviati. Il risultato è una riduzione dei tempi di ricerca e una maggiore pertinenza delle informazioni.

A questo si aggiunge la comprensione semantica e contestuale. Diversamente dai sistemi basati esclusivamente sulle parole chiave, l’AI interpreta il senso delle richieste e mette in relazione informazioni anche quando non esistono collegamenti espliciti.

La dimensione conversazionale degli assistenti AI modifica ulteriormente l’esperienza d’uso: la conoscenza può essere interrogata attraverso il linguaggio naturale, con domande, richieste di chiarimento e sintesi. Diventa così più accessibile anche a chi non possiede competenze tecniche specifiche.

L’ecosistema tecnologico

La gestione moderna della conoscenza si basa su un ecosistema nel quale diverse tecnologie contribuiscono a trasformare dati e documenti in una memoria aziendale strutturata.

OCR e Natural Language Processing consentono di acquisire e interpretare anche contenuti non strutturati. Le tecnologie di indicizzazione semantica e i Vector Embeddings permettono invece di rappresentare il significato dei contenuti e di individuare affinità concettuali, superando la semplice ricerca lessicale.

Un ruolo centrale è svolto dalle architetture Retrieval-Augmented Generation (RAG), che collegano le domande degli utenti alle fonti interne e utilizzano i Large Language Models per generare risposte ancorate alle informazioni disponibili. I Knowledge Graph, infine, poi, rendono esplicite le relazioni tra dati, persone e processi, contribuendo a superare la logica dei silos informativi.

Il modello in tre fasi

Trasformare la conoscenza in un asset strategico richiede un approccio strutturato, articolato in tre fasi: acquisire, organizzare e condividere.

La prima è l’acquisizione, cioè la capacità di intercettare informazioni provenienti da sistemi strutturati e non strutturati: ERP, CRM, database, documenti, e-mail, presentazioni, ticket e conversazioni. L’AI può contribuire a selezionare i contenuti significativi e a ridurre il rumore informativo.

La seconda è l’organizzazione. Le informazioni devono essere classificate, arricchite e collegate attraverso logiche semantiche. Tagging intelligente e Knowledge Graph permettono di costruire una rete di significati nella quale i contenuti non sono più elementi isolati, ma parti di un sistema interconnesso.

La terza è la condivisione, che determina il valore concreto del processo. La conoscenza deve essere disponibile in modo semplice, immediato e contestualizzato rispetto alle attività quotidiane. Gli assistenti AI e le interfacce conversazionali consentono di interrogare il patrimonio informativo direttamente attraverso il linguaggio naturale, riducendo la distanza tra informazione e azione.

Il modello non è lineare, ma ciclico: le informazioni vengono continuamente aggiornate e arricchite dall’utilizzo quotidiano, trasformando progressivamente l’archivio in un patrimonio conoscitivo dinamico.

Benefici chiave

Una gestione integrata della conoscenza produce innanzitutto un miglioramento del processo decisionale. La disponibilità di informazioni più complete e contestualizzate riduce la dipendenza da dati parziali e rende le decisioni più coerenti.

Un secondo beneficio riguarda l’efficienza. Una parte significativa del lavoro quotidiano è infatti assorbita dalla ricerca, verifica e ricostruzione delle informazioni. Ridurre questo attrito informativo libera tempo e capacità cognitive da destinare ad analisi, problem solving e innovazione.

Sul piano organizzativo, una base di conoscenza condivisa facilita la collaborazione tra funzioni e riduce la necessità di continui riallineamenti. Allo stesso tempo, strutturare il know-how rende l’organizzazione meno vulnerabile alla perdita di competenze individuali e rafforza la continuità operativa.

Infine, un ambiente informativo integrato favorisce l’apprendimento organizzativo: ogni interazione produce nuove informazioni che possono essere rielaborate e rese nuovamente disponibili.

Sinergia uomo-AI

L’ingresso dell’intelligenza artificiale nei processi aziendali non riduce il ruolo delle persone, ma ne modifica le priorità. Il valore umano non consiste più soltanto nel reperire informazioni, ma soprattutto nel saperle orientare, interpretare e inserire nel corretto contesto decisionale.

Acquistano, pertanto, maggiore importanza competenze come pensiero critico, valutazione del contesto e capacità di comprendere i limiti dei modelli e validare gli output generati dall’AI.

Poiché le risposte dell’intelligenza artificiale sono prodotte su base probabilistica, non possono essere considerate automaticamente definitive. La capacità di valutare attendibilità, limiti e necessità di ulteriori verifiche diventa, perciò, essenziale.

La fiducia nell’AI deve fondarsi su criteri di giudizio, trasparenza, tracciabilità e governance. L’obiettivo non è sostituire il giudizio umano, ma creare una collaborazione nella quale persone, dati e intelligenza artificiale contribuiscano insieme alla costruzione della conoscenza.

Best practice

Un esempio concreto è rappresentato dal progetto EnergIA di Eni, basato sull’AI generativa e sviluppato per aiutare gli utenti a trovare rapidamente informazioni all’interno del sito eni.com.

La soluzione utilizza Large Language Models per analizzare i contenuti disponibili e generare risposte fondate su fonti ufficiali. Attraverso un approccio Retrieval-Augmented Generation, individua i contenuti più pertinenti e li utilizza per costruire risposte in linguaggio naturale.

Il progetto mostra come l’AI generativa possa trasformare grandi volumi di contenuti in una conoscenza più accessibile, contestuale e facilmente interrogabile, superando la semplice logica della ricerca e dell’analisi dei dati.

In questa prospettiva, il vero valore dell’AI non risiede nella quantità di informazioni che un’organizzazione possiede, ma nella capacità di renderle accessibili, comprenderle e trasformarle in conoscenza utile. La tecnologia abilita questo processo su larga scala; sono le persone, attraverso il loro giudizio e la loro capacità di interpretazione, a determinarne direzione e valore.

L'articolo integrale è stato pubblicato sulla rivista Data Manager

Stampa AI-driven: la rivoluzione silenziosa

TECNOLOGIA

di Maria Lanzetta

Il settore del printing sta attraversando una fase di profonda evoluzione, guidata dall'integrazione di intelligenza artificiale, piattaforme cloud e sistemi data-driven. La stampa non è più considerata un semplice servizio di supporto, ma una componente strategica della gestione documentale e della trasformazione digitale, capace di incidere sull'efficienza operativa, sulla sicurezza delle informazioni e sulla sostenibilità dei processi aziendali.

L'intelligenza artificiale, infatti, consente di raccogliere e analizzare i dati generati dai flussi documentali, offrendo una visione più completa dell'utilizzo delle risorse e dei comportamenti operativi. Grazie a queste capacità, le organizzazioni possono ottimizzare l'impiego dei dispositivi, ridurre gli sprechi e migliorare la qualità dei processi. Il documento non è più un elemento statico, ma una risorsa dinamica che attraversa sistemi, funzioni e reparti, contribuendo a rendere più fluida la circolazione delle informazioni.

Uno degli aspetti più significativi riguarda la gestione predittiva. Analizzando dati e modelli di utilizzo, l'AI è in grado di anticipare criticità operative, suggerire interventi correttivi e prevedere possibili guasti dei dispositivi, riducendo i tempi di fermo e garantendo una maggiore continuità operativa. Questa capacità assume particolare valore in contesti caratterizzati da organizzazioni distribuite, modelli di lavoro ibrido e processi sempre più digitalizzati.

La trasformazione interessa anche le infrastrutture di stampa. Le moderne multifunzioni si stanno evolvendo in nodi intelligenti all'interno dell'ecosistema digitale aziendale, integrati con piattaforme cloud, sistemi documentali e strumenti di gestione delle identità. In questo scenario la sicurezza diventa un elemento centrale. Controllo degli accessi, tracciabilità delle operazioni e monitoraggio continuo dei flussi documentali consentono di rafforzare la governance delle informazioni e di ridurre i rischi legati a utilizzi impropri o violazioni dei dati.

L'intelligenza artificiale contribuisce inoltre ad aumentare il livello di protezione, individuando comportamenti anomali, pattern sospetti e potenziali minacce prima che possano trasformarsi in problemi concreti. La gestione documentale entra così a pieno titolo nelle strategie di cybersecurity e data governance delle organizzazioni.

Accanto a efficienza e sicurezza, la sostenibilità rappresenta il terzo pilastro della stampa AI-driven. Dispositivi a basso consumo energetico, materiali riciclabili e software per il monitoraggio dei consumi permettono di ridurre l'impatto ambientale. Ancora più importante è la possibilità di misurare in tempo reale sprechi, volumi di stampa e utilizzo delle risorse, trasformando la sostenibilità in un obiettivo concreto e governabile.

La riduzione delle stampe superflue, l'ottimizzazione dei flussi e l'adozione di comportamenti più responsabili consentono alle aziende di integrare in modo efficace gli obiettivi ESG nelle attività quotidiane, generando benefici sia economici sia ambientali.

La stampa AI-driven si configura quindi come una leva strategica della trasformazione digitale. Integrando innovazione tecnologica, automazione intelligente, sicurezza e sostenibilità, contribuisce alla costruzione di ecosistemi documentali più efficienti, resilienti e orientati al futuro, nei quali la gestione delle informazioni diventa un fattore di competitività e creazione di valore.

Le applicazioni dell'intelligenza artificiale nei processi aziendali sono già una realtà. In Audi, per esempio, l'AI generativa supporta la gestione dei capitolati tecnici, trasformando documenti complessi in dati strutturati e riducendo del 30% i tempi di revisione. Nestlé utilizza, invece, digital twin e AI generativa per creare contenuti digitali personalizzati, accelerando la produzione di materiali per e-commerce e marketing senza ricorrere a nuovi servizi fotografici. Nel settore dell'audit, Deloitte integra AI generativa e agentica nella piattaforma Omnia per automatizzare l'analisi documentale e la produzione di report, affiancando il lavoro dei revisori.

Se oggi questi esempi provengono soprattutto da grandi gruppi internazionali, la progressiva democratizzazione dell'intelligenza artificiale sta rendendo tali tecnologie sempre più accessibili anche alle PMI.

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L’evoluzione del payroll nell’era dell’AI

TECNOLOGIA

di Maria Lanzetta

l’intelligenza artificiale sta trasformando il payroll da semplice attività amministrativa a funzione strategica per le aziende. In passato il payroll si occupava soprattutto dell’elaborazione degli stipendi e della conformità normativa, mentre oggi, grazie alla digitalizzazione e all’uso dei dati, è diventato uno strumento capace di supportare le decisioni aziendali e la gestione del capitale umano. La crescente complessità normativa, il lavoro ibrido e la diffusione di nuovi modelli organizzativi hanno accelerato questa evoluzione, portando le imprese a investire sempre di più in tecnologie HR avanzate e sistemi di intelligenza artificiale.

L’automazione dei processi rappresenta uno degli aspetti centrali di questa trasformazione. Le nuove tecnologie consentono di acquisire automaticamente dati relativi a presenze, straordinari, assenze e benefit, riducendo errori manuali e tempi di lavorazione. L’AI permette, inoltre, di effettuare controlli automatici e individuare anomalie prima dell’elaborazione delle buste paga, migliorando efficienza, qualità dei dati e compliance normativa. Le piattaforme cloud e i portali self-service facilitano anche l’accesso alle informazioni da parte dei dipendenti, alleggerendo il lavoro delle funzioni HR.

Un ruolo importante è svolto, poi, dai chatbot e dagli assistenti virtuali basati su AI, che permettono ai dipendenti di ottenere rapidamente informazioni su cedolini, ferie, trattenute o aspetti contrattuali tramite linguaggio naturale. Questi strumenti migliorano l’esperienza utente, riducono il carico operativo delle risorse umane e raccolgono dati utili per comprendere meglio esigenze e criticità interne. I chatbot possono, inoltre, inviare notifiche automatiche su aggiornamenti normativi o scadenze, diventando veri e propri punti di accesso intelligenti al patrimonio informativo aziendale.

Ancora, attraverso strumenti di analytics e modelli predittivi, le aziende possono monitorare costi del lavoro, differenze salariali, trend organizzativi e impatti economici delle decisioni HR. Questo tema è particolarmente rilevante alla luce della direttiva europea sulla trasparenza retributiva, che impone alle imprese maggiore attenzione al gender pay gap e alla trasparenza delle politiche salariali. L’intelligenza artificiale, infatti, aiuta a produrre report, dashboard e analisi automatiche utili per garantire conformità normativa e maggiore equità interna.

La trasformazione del payroll coinvolge anche i processi HR e l’organizzazione aziendale nel suo complesso. L’integrazione tra payroll, sistemi HCM e strumenti finanziari permette una gestione più strategica delle persone, supportando decisioni su promozioni, retribuzioni, sviluppo professionale e pianificazione dei costi. Cambiano, quindi, anche le competenze richieste ai professionisti HR e payroll, che devono affiancare alle ablilità tecniche capacità analitiche e interpretative.

In linea con questo trend, anche le aziende italiane stanno cavalcando l’onda dell’intelligenza artificiale applicata al mondo HCM. E' il caso di Sixtema, che sta sviluppando un assistente virtuale AI per supportare i dipendenti nella consultazione di normative, contratti e cedolini. Il CEO Claudio Scaramelli evidenzia come l’intelligenza artificiale non debba sostituire il lavoro umano, ma facilitare le attività ripetitive e valorizzare le competenze professionali, rendendo le funzioni HR più efficienti e orientate ad attività a maggior valore aggiunto.

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Agenti AI, il cuore operativo della nuova impresa

TECNOLOGIA

di Maria Lanzetta

L’intelligenza artificiale sta vivendo una trasformazione profonda: da strumento di supporto basato su modelli e analisi, sta diventando una componente operativa integrata nei processi aziendali. Se la generative AI ha reso accessibili capacità avanzate di comprensione e produzione di contenuti, ha anche evidenziato un limite importante: i suoi output restano per lo più informativi e non si traducono automaticamente in azioni. È proprio in questo spazio che si afferma l’AI agentica, un paradigma in cui l’intelligenza artificiale non si limita a rispondere, ma pianifica, decide ed esegue attività concrete.

Gli agenti AI rappresentano quindi il passaggio dalla risposta all’azione. Non operano su singoli prompt, ma all’interno di un ciclo continuo fatto di osservazione, decisione e intervento. Possono ricevere un obiettivo, analizzare il contesto, orchestrare strumenti aziendali, eseguire operazioni e adattarsi in base ai risultati. In questo senso diventano veri e propri “colleghi digitali”, capaci di gestire processi complessi in modo autonomo o semi-autonomo. Il loro livello di autonomia può variare: da una modalità assistita, in cui supportano l’utente, fino a una pienamente autonoma, sempre però entro vincoli e regole definite.

Alla base di questa evoluzione c’è un’architettura strutturata su tre livelli: percezione, decisione e azione. Gli agenti raccolgono dati da fonti diverse, li elaborano per costruire strategie operative e infine traducono queste decisioni in azioni sui sistemi. I modelli linguistici (LLM) svolgendo un ruolo importante nel rendere più flessibile questa catena, ma non sono sufficienti da soli: il vero fattore critico è l’infrastruttura che li sostiene. Integrazione dei sistemi, qualità dei dati, controlli, gestione dei permessi e tracciabilità diventano elementi essenziali per garantire affidabilità e sicurezza. Senza questa base, l’autonomia rischia di generare inefficienze e opacità.

Dal punto di vista operativo, l’AI agentica consente di superare i limiti delle automazioni tradizionali come la RPA, introducendo una logica più adattiva e contestuale. Gli agenti possono gestire interi flussi di lavoro: e alla cybersecurity, dove monitorano sistemi e intervengono in tempo reale, fino alle funzioni amministrative e operative, migliorando controlli, riconciliazioni e coordinamento. Il risultato è una riduzione dei tempi, dei costi e degli errori, insieme a un aumento della qualità e della continuità operativa.dal customer service, dove seguono una richiesta fino alla sua risoluzione, all’IT 

Questa logica si estende progressivamente anche al mondo fisico. In ambito industriale e logistico, gli agenti non sostituiscono i sistemi esistenti, ma li orchestrano, collegando dati e azioni in modo più fluido. Possono coordinare manutenzione, supply chain, produzione e robotica, migliorando efficienza e reattività. Il valore non sta tanto nell’autonomia totale delle macchine, quanto nella capacità di integrare decisione e azione in ambienti complessi e dinamici.

Il mercato riflette chiaramente questa trasformazione. Gli investimenti in AI agentica sono in forte crescita e le aziende stanno passando dalla sperimentazione all’adozione su larga scala. Tuttavia, non mancano i rischi: molti progetti possono fallire se privi di una chiara strategia, di un reale valore di business o di adeguati meccanismi di governance. Il successo dipende dalla capacità di integrare gli agenti nei processi, definire metriche e responsabilità e costruire sistemi scalabili e controllabili.

In questo scenario, resta centrale il ruolo dell’essere umano. Il modello human-in-the-loop garantisce che, anche in presenza di elevata autonomia, le decisioni più critiche siano supervisionate e validate. L’esperienza e il giudizio umano completano la velocità e la capacità esecutiva delle macchine, assicurando coerenza con obiettivi, regole e contesto.

La campagna di Artisan, lanciata lo scorso anno a San Francisco con lo slogan provocatorio “Stop Hiring Humans”, dimostra quanto l’idea di agenti autonomi sia suggestiva: nella realtà operativa, però, il successo dell’AI agentica richiede sempre l’intervento e la supervisione degli esseri umani.

In definitiva, l’AI agentica segna un cambio di paradigma: l’intelligenza artificiale non è più solo uno strumento di supporto, ma diventa parte integrante della macchina operativa delle aziende. Il suo valore non si misura nella qualità delle risposte, ma nella capacità di trasformarle in azioni efficaci, affidabili e integrate nei processi.

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Smart Industry, l’IIoT come infrastruttura cognitiva

TECNOLOGIA

di Maria Lanzetta

Il settore manifatturiero sta attraversando una trasformazione strutturale caratterizzata da crescente complessità, dovuta all’interazione tra instabilità dei mercati, difficoltà nelle catene di fornitura, aumento dei costi energetici e carenza di competenze tecniche. In questo contesto, l’Industrial IoT non si limita a incrementare la quantità di dati disponibili, ma modifica radicalmente il modo in cui la produzione viene osservata e compresa. Grazie a sensori avanzati, edge computing e piattaforme analitiche distribuite, i dati diventano continui, contestualizzati e immediatamente utilizzabili, permettendo di costruire modelli decisionali basati su previsione e adattamento. La Smart Industry nasce quindi come risposta a questa complessità, non come semplice evoluzione dell’automazione, ma come nuovo paradigma fondato sulla capacità di interpretare e governare sistemi dinamici.

Nel contesto italiano, la trasformazione digitale rappresenta il principale driver degli investimenti industriali. Le imprese stanno progressivamente adottando soluzioni per l’integrazione degli asset, la visibilità in tempo reale dei processi e lo sviluppo di capacità analitiche. Il mercato dell’IoT industriale è in crescita significativa, ma permane un divario tra la diffusione delle tecnologie e la loro effettiva valorizzazione. Molte aziende, pur utilizzando sistemi connessi, non riescono ancora a sfruttare pienamente i dati per ottimizzare processi e decisioni. A ciò si aggiungono differenze rilevanti tra grandi imprese e PMI, soprattutto in termini di competenze e integrazione dei sistemi. Parallelamente, si osserva una crescente diffusione di cloud, intelligenza artificiale e modelli produttivi modulari, che favoriscono una maggiore flessibilità e una gestione più integrata delle operazioni.

La Smart Industry si configura come un sistema cognitivo in cui elementi fisici, informativi e organizzativi sono profondamente interconnessi. La fabbrica diventa un ecosistema cyber-fisico in cui la sensoristica consente di percepire i processi, le tecnologie analitiche li interpretano e i sistemi decisionali trasformano le informazioni in azioni. Il valore non risiede nella semplice raccolta dei dati, ma nella capacità di strutturare un ciclo continuo che li trasformi in conoscenza operativa. Questo implica un passaggio da una logica prescrittiva, basata su regole fisse e stabilità, a una logica predittiva e adattiva, in cui la variabilità è considerata una componente strutturale. L’IoT assume quindi il ruolo di infrastruttura cognitiva che estende le possibilità di osservazione, integra IT e OT e abilita forme di apprendimento continuo e collaborazione tra uomo e macchina.

I benefici derivanti da questo approccio si manifestano a livello sistemico. L’efficienza operativa migliora grazie alla possibilità di analizzare in profondità il comportamento degli impianti e di anticipare anomalie e guasti. La qualità diventa una proprietà intrinseca del processo, poiché le deviazioni vengono rilevate e corrette in tempo reale. La produttività cresce non solo per l’automazione, ma per la maggiore capacità del sistema di adattarsi alle variazioni e riorganizzare risorse e flussi in modo dinamico. Anche la sostenibilità trae vantaggio da questa evoluzione, grazie al monitoraggio continuo dei consumi e alla riduzione degli sprechi, mentre la sicurezza, sia operativa sia informatica, viene rafforzata attraverso la capacità di individuare precocemente condizioni di rischio e anomalie. A livello più ampio, cambia la governance: i dati diventano centrali, le decisioni si basano su analisi integrate e si rafforza la convergenza tra tecnologia e management.

Accanto ai benefici emergono però importanti sfide. L’integrazione tra IT e OT richiede un ripensamento profondo dei modelli organizzativi e delle responsabilità, mentre l’eterogeneità dei sistemi rende complessa l’interoperabilità e rischia di generare frammentazione informativa. La trasformazione richiede inoltre nuove competenze, non solo tecniche ma anche interpretative, capaci di leggere e comprendere fenomeni complessi. La sfida più rilevante riguarda la governance: l’aumento della quantità e della varietà dei dati impone modelli di gestione chiari, sicuri e coerenti. Senza una guida adeguata, il rischio è quello di produrre dati poco utilizzati, creare vulnerabilità e non sfruttare appieno il potenziale delle tecnologie. La maturità digitale dipende quindi dalla capacità di integrare tecnologia, strategia e competenze in un sistema unitario.

La sostenibilità diventa un elemento strutturale della Smart Industry e non un obiettivo separato. L’integrazione tra dati, sistemi analitici e processi consente di ridurre consumi energetici, ottimizzare l’uso delle risorse e minimizzare gli sprechi in modo continuo. In questo modo, la sostenibilità emerge come risultato naturale di una fabbrica più consapevole e capace di governare il proprio funzionamento, coniugando efficienza, qualità e responsabilità ambientale.

Un esempio concreto di questa trasformazione è rappresentato da Everex, azienda che ha intrapreso un percorso di innovazione basato sull’integrazione tra tecnologie, processi e organizzazione. L’introduzione della stampa 3D ha permesso di ridurre l’utilizzo di materiali e migliorare l’efficienza produttiva, ma il cambiamento più significativo ha riguardato il ripensamento complessivo dei processi, dalla progettazione alla gestione della produzione. L’azienda ha internalizzato attività critiche e digitalizzato la logistica, aumentando il controllo e la qualità delle operazioni. Oggi l’integrazione tra IoT e intelligenza artificiale consente di analizzare dati in tempo reale e sviluppare modelli predittivi, permettendo di anticipare difetti e malfunzionamenti e di passare da una gestione reattiva a una predittiva. Questo dimostra come la trasformazione digitale non consista nell’adozione di singole tecnologie, ma nella costruzione di un sistema integrato e coerente.

Nel complesso emerge un nuovo modello industriale in cui il valore non risiede nella quantità di tecnologie adottate, ma nella capacità di integrare dati, processi e decisioni in un’unica architettura. La Smart Industry rappresenta quindi un’evoluzione profonda del sistema produttivo, in cui conoscenza, adattamento e integrazione diventano i principali fattori di competitività, rendendo la fabbrica più intelligente, resiliente e sostenibile.

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INDUSTRIA 5.0: COSA È E COME CAMBIERÀ LE STRATEGIE AZIENDALI

TECNOLOGIA

di Maria Lanzetta

Mentre per molte aziende, l’Industria 4.0 rappresenta ancora il passo successivo delle proprie strategie, un nuovo paradigma produttivo sta prendendo piede, a completamento e superamento dell’attuale modello, che punta su sostenibilità, resilienza e approccio human-centric per abilitare la cooperazione uomo-macchina

L'evoluzione delle tecnologie industriali è passata da diverse fasi nel corso della storia, a partire dalla prima rivoluzione industria, caratterizzata dall'avvento della macchina a vapore, fino a oggi con l'Industria 4.0, che ha portato con sé l'automazione e la robotica, l'IoT nelle fabbriche, il cloud, i big data, la produzione additiva, la simulazione, la realtà virtuale e aumentata, l’intelligenza artificiale, il machine learning e molto altro. Oggi però siamo già al ‘next step’ e un'altra trasformazione epocale si sta delineando: l'Industria 5.0. Questo nuovo paradigma rappresenta un'ulteriore rivoluzione industriale che combina le potenzialità dell'automazione avanzata con la creatività umana, aprendo la strada a una produzione altamente personalizzata, sostenibile, innovativa, ma soprattutto human-centric. In effetti, L'I 5.0 è un concetto che integra nell'ambiente produttivo le tecnologie digitali avanzate con il potenziale umano, e se l'Industria 4.0 ha visto la nascita di fabbriche intelligenti, dove macchine e sistemi comunicano e collaborano tra loro, l'Industria 5.0 spingerà ulteriormente questa collaborazione, introducendo la dimensione umana in modo più profondo e capillare. In questa nuova era le persone interagiranno quotidianamente con macchine intelligenti, portando il proprio valore aggiunto insostituibile, in termini di creatività, intuizione e competenze.

Cos’è l’Industria 5.0?

Il concetto di Industria 5.0 è relativamente nuovo e secondo la Commissione Europea, fornisce una visione dell’industria che va oltre l’efficienza e la produttività come unici obiettivi, mentre rafforza il ruolo e il contributo dell’industria alla società, ponendo il benessere del lavoratore al centro del processo produttivo, attraverso l’utilizzo delle nuove tecnologie, per garantire prosperità, occupazione e crescita, nel rispetto del pianeta. Andando oltre l’approccio dell’Industria 4.0, l’I 5.0 mette la ricerca e l’innovazione al servizio della transizione verso un’industria europea sostenibile e resiliente, incentrata sull’uomo. In altre parole, nella sua essenza, l’Industria 5.0 sposta l’attenzione dal valore economico a quello sociale, focalizzandosi non più e non solo sul welfare aziendale, quanto sul benessere dell’individuo.

Ora, fermo restando che già da qualche tempo si sente parlare di responsabilità sociale delle imprese e di ESG (Environmental, Social, Governance), mettere le persone e il pianeta, piuttosto che i profitti e la crescita, al centro del concetto stesso di industria è il vero grande elemento di novità che caratterizza questo nuovo trend, e mai prima d’ora abbiamo visto un’enfasi così forte sulla ridefinizione degli obiettivi fondamentali dell’industria del futuro.

L’attenzione al valore sociale e al benessere si inserisce in uno sviluppo che sta prendendo slancio negli ultimi anni, in particolare nell’era post-Covid che ha inevitabilmente portato a una revisione degli obiettivi e delle priorità sociali, economiche e individuali.  L’idea di Industria 5.0, pertanto, non si limita al mondo manifatturiero in senso stretto, ma si applica a ogni settore e organizzazione, e questo significa che la sua applicabilità è considerevolmente più ampia rispetto all’Industria 4.0; di conseguenza, quando si parla delle implicazioni di questo nuovo paradigma in termini di strategia, dobbiamo adottare una prospettiva più estesa, applicabile a tutti i settori economici e sociali.

I tre pilastri dell’Industria 5.0

I cardini su cui si fonda questo nuovo modello industriale possono essere sintetizzati, sostanzialmente, in tre punti salienti, ovvero strategia incentrata sull’uomo che promuove talenti, diversità ed empowerment, ovvero restituire alle persone il completo controllo del proprio contesto sociale, professionale, privato, economico e finanziario, con consapevolezza e autonomia.  Secondo questo approccio, il cambiamento più importante sta nel considerare le persone non più come ‘mezzo’, piuttosto come ‘obiettivo’: ciò si traduce in uno spostamento di prospettiva che non mette più gli individui al servizio delle aziende, quanto piuttosto le aziende al servizio degli individui. Questo è davvero un cambiamento radicale, in linea con gli attuali trend che caratterizzano il mercato del lavoro, e infatti in molti settori trovare, fidelizzare e mantenere i talenti è diventata una sfida molto più grande che trovare, fidelizzare e mantenere i clienti. Dunque, se si va in tale direzione, le strategie aziendali devono essere necessariamente ripensate; lo stesso Michael Porter, la voce più autorevole a livello mondiale in materia di economia, strategie aziendali e marketing, sostiene che se le organizzazioni vogliono essere veramente incentrate sull’uomo, la prima implicazione è che esse devono mirare a “ottenere un vantaggio competitivo e utilizzarlo per creare un valore aggiunto unico per i dipendenti” (cit).

Il secondo pilastro  dell’Industria 5.0 è rappresentato da una strategia resiliente e agile con tecnologie flessibili e versatili. Come viene evidenziato dalla Commissione Europea, dopo il Covid-19, la carenza globale di forniture e la guerra in Ucraina, sono in pochi a non essere d’accordo sul fatto che la resilienza sia fondamentale, oggi e in futuro, tuttavia anche questo è un cambiamento più profondo di quanto potrebbe sembrare. In effetti, sebbene agilità e flessibilità siano già da tempo tra le priorità aziendali, questo non necessariamente si traduce in una maggiore resilienza, dal momento che, ad oggi, il business è in gran parte ancora guidato da una logica di efficienza e di ottimizzazione dei profitti. Affinché la resilienza diventi davvero uno degli assi portanti dell’Industria 5.0, è necessario che i focus primari delle strategie di un’impresa, non siano più la crescita, il profitto e l’efficienza, quanto piuttosto la capacità di creare un’organizzazione in grado di anticipare, reagire, imparare in modo tempestivo e sistematico da qualsiasi crisi e, quindi, garantire prestazioni stabili e sostenibili. E arriviamo, così, al terzo cardine, appunto una strategia sostenibile: alla luce delle reali e giustificate preoccupazioni ampiamente condivise sul cambiamento climatico, il concetto di sostenibilità non ha certo bisogno di presentazioni, ma anche in questo caso stiamo parlando di un trasformazione radicale di paradigma. Infatti, finora, tutte le iniziative aziendali rivolte alla sostenibilità si sono concentrate in gran parte sulla riduzione e la minimizzazione dei danni o sul greenwashing, ovvero un ecologismo di facciata. In realtà, integrare pienamente la sostenibilità nella strategia di un'organizzazione, comporta molto di più di quanto si si stia facendo attualmente e, piuttosto che limitarsi a ridurre l’impatto negativo di un’azienda sull’ambiente, è necessario concentrarsi invece sull’aumento dell’impatto positivo che questa può generare, con la finalità di rendere davvero il nostro mondo un posto migliore. In altre parole, la strategia sostenibile nell’Industria 5.0 si basa sul presupposto che le aziende diventino parte della soluzione, invece che parte del problema.

Caratteristiche e tecnologie chiave dell'Industria 5.0

Ora, alla luce di tali premesse, è interessante capire nel concreto quali sono le caratteristiche che connotano questo nuovo modello produttivo e quali sono le tecnologie che lo abiliteranno. Partiamo dalla collaborazione uomo-macchina: l'Industria 5.0 mira a creare un ambiente in cui le macchine collaborino attivamente con gli esseri umani. Quindi se, da una parte le macchine svolgono compiti ripetitivi, tediosi e, talora, pesanti, dall’altra gli esseri umani possono concentrarsi su attività che richiedono pensiero critico, risoluzione dei problemi e creatività, valorizzando quindi l’individuo in tutte le sue capacità, competenze e potenzialità. Per questo, l'uso della robotica avanzata avrà un ruolo cruciale per aumentare, in modo significativo, l'automazione dei processi industriali e la collaborazione tra robot e operatori umani. Da qui la necessità di sviluppare sistemi cognitivi sempre più sofisticati, basati su AI e apprendimento automatico continuo, così che le macchine possano imparare costantemente da esperienze passate e da grandi quantità di dati, per migliorare le prestazioni e la qualità, per adattarsi autonomamente alle situazioni e per prendere decisioni in tempo reale. In tal senso, l’IoT avrà sempre più un ruolo fondamentale per collegare in modo intelligente macchine, prodotti e sistemi, consentendo il monitoraggio e il controllo real time. Questa collaborazione potrà avvenire in modo sicuro grazie a sistemi di sicurezza avanzati, e la cyber security diventerà una priorità assoluta per proteggere infrastrutture e dati.

Anche la produzione su misura è una caratteristica fondamentale dell’Industria 5.o, perché consentirà la realizzazione di prodotti fortemente personalizzati e adattati alle esigenze individuali,  ciò implica il fatto che le fabbriche diventino altamente flessibili e agili, proprio per adattarsi velocemente alla domanda dei vari mercati e alle esigenze dei singoli clienti; in quest’ottica, la stampa 3D avanzata rappresenta un elemento chiave nella produzione personalizzata e  la creazione di componenti complessi in modo rapido ed efficiente. Inoltre, attraverso reti di produzione decentralizzate sarà possibile collegare tra loro le singole unità di produzione abilitandone interazione e collaborazione. Ma la tecnologia che ‘la farà da padrone’ nell’Industria 5.0 sarà la blockchain, la quale, secondo un principio di trasparenza e sicurezza, permetterà la tracciabilità completa dei prodotti lungo l'intera catena di approvvigionamento, garantendo la qualità e l'origine.

Queste diverse tecnologie e applicazioni, che oggi sono ancora agli albori e stanno iniziando gradualmente a prendere piede, diventeranno elementi di routine nell’imminente era dell’Industria 5.o. Stiamo, dunque, parlando di un modello produttivo assolutamente innovativo e rivoluzionario che avrà come punti di forza l'integrazione - sia verticale tra settori differenti, sia orizzontale tra aziende diverse - per tendere a una maggiore efficienza della produzione e della supply chain , e la condivisione di abilità e competenze, in un’ottica di massima ottimizzazione delle risorse.

Cosa aspettarsi nel prossimo futuro

Proprio come il modello dell'Industria 4.0 ha richiesto alle aziende di uscire dalla loro comfort zone, per vivere con slancio la trasformazione digitale, l’ingresso nella quinta era industriale richiederà apertura mentale, lungimiranza e disponibilità ad affrontare un cambiamento radicale nell’approccio alla produzione: con una visione equilibrata e una pianificazione strategica ponderata, l'Industria 5.0 ci proietterà in un futuro dirompente nel quale l'innovazione e il progresso si fondono armoniosamente con la creatività umana. Non si tratta di un concetto ‘romantico’ dell’industrializzazione, quanto piuttosto di un modello secondo cui, quando tutto funziona in armonia, è possibile realizzare prodotti personalizzati, di alta qualità, più velocemente e a un costo inferiore come non mai, per rispondere ai bisogni dell’individuo e nel rispetto dell’ambiente. La tecnologia è a supporto delle persone e il suo impiego deve essere finalizzato a migliorare la nostra vita; per questo l'Industria 5.0 non è solo una rivoluzione guidata dall’innovazione, ma anche e soprattutto un movimento all’insegna di nuovi valori. Idealmente, spingerà il settore manifatturiero verso un futuro in cui il rispetto e la considerazione per l'ambiente e la centralità delle persone rappresenteranno i veri driver del mercato. Pertanto, mentre ci avviciniamo a questa nuova era, è fondamentale che le aziende, i governi e la società nel suo complesso si preparino adeguatamente per cogliere appieno i benefici di questa radicale trasformazione e affrontarne le sfide in modo proattivo e virtuoso.

Fonti: Forbes, europa.eu, Confindustria.it, ScienceDirect, “On Competion” – new edition di Michael Porter.

pubblicato su NewsImpresa settembre 2023

IL GENERATIVE DESIGN: LA NUOVA FRONTIERA DELLA PROGETTAZIONE

TECNOLOGIA

di Maria Lanzetta

Nell'era dell'Intelligenza Artificiale, una delle applicazioni più rivoluzionarie che sta catturando l'attenzione di progettisti, ingegneri, designer e architetti è il Generative Design. Questa tecnologia combina algoritmi di apprendimento automatico con princìpi di progettazione e design, per sviluppare e proporre soluzioni creative e innovative in vari campi, dalla progettazione meccanica, a quella civile, architettura e design.

Il Generative Design è un approccio alla progettazione assistita dall'Intelligenza Artificiale, che utilizza algoritmi di apprendimento automatico per generare una vasta gamma di possibili soluzioni di progettazione.  A differenza del design tradizionale, in cui i progettisti creano manualmente una singola soluzione, il Generative Design esplora un'ampia varietà di opzioni, sulla base di un insieme di specifiche e vincoli forniti dall'utente. La progettazione generativa affonda le sue radici nel CAD, il quale è passato dai primi approcci di progettazione 2D, a quella 3D diretta e successivamente parametrica, utilizzando appunto dei parametri definiti a monte in correlazione tra loro; al CAD tradizionale si sono, poi, aggiunte le varie tecnologie di simulazione digitale che consentono la verifica del modello in corso di sviluppo, offrendo la possibilità di fare test di varia natura e intervenire con eventuali modifiche. Oggi, la nuova frontiera della progettazione assistita al computer è rappresentata dal Generative Design che, proprio perché basato su apprendimento automatico in combinazione con l'input dell'utente, riesce a garantire una più efficiente collaborazione tra computer e utilizzatore, sfruttando tutti i principi del Machine Learning. Si tratta, dunque, di un processo di progettazione iterativo, in cui l’ingegnere, l’architetto o designer definisce le variabili e i vincoli, i quali verranno poi formalizzati nell’algoritmo che, successivamente, genererà una certa quantità di soluzioni. Tale meccanismo si ripete fino al raggiungimento di un risultato che soddisfi il progettista.

Come funziona il Generative Design?

Il processo di Generative Design, come si accennava poc’anzi, è alimentato da algoritmi di apprendimento automatico che sono addestrati su una vasta quantità di dati di progetti esistenti. Tali algoritmi analizzano queste informazioni e identificano modelli, tendenze e soluzioni creative che possono essere applicate a nuove esigenze progettuali. L'utente specifica i parametri di progettazione come le dimensioni, i materiali, i requisiti funzionali e i vincoli di produzione, e l'algoritmo produrrà automaticamente diverse alternative che soddisfino tali indicazioni. In effetti, una delle caratteristiche chiave del Generative Design è la capacità di esplorare simultaneamente una vasta gamma di soluzioni e valutare automaticamente ciascuna di esse in base a criteri specifici. Per esempio, se si sta progettando una poltrona, l'algoritmo può generare centinaia di diverse configurazioni di forma, struttura e materiali, e ogni configurazione può essere valutata in base a criteri come la resistenza, l'ergonomia, l'estetica e la facilità di produzione: questo processo ripetitivo consente di identificare rapidamente le soluzioni più efficaci e di affinarne ulteriormente lo sviluppo. Quindi, a differenza della metodologia di progettazione tradizionale che inizia con un modello basato sulle conoscenze pregresse dell'ingegnere, il design generativo non richiede conoscenze precedentemente acquisite. Inoltre, mentre l'ottimizzazione topologica utilizza un modello CAD progettato dall’uomo che fornisce carichi e vincoli specifici al software il quale, quindi, produce un modello ottimizzando il layout del materiale in base a tali indicazioni, il design generativo non ha bisogno di un prototipo di riferimento iniziale, e l'ingegnere deve solo indicare una serie di specifiche al software di GD, che produrrà molti potenziali progetti: in pratica viene automatizzata la fase di ideazione del concept e delle bozze. Il progettista, praticamente, deve semplicemente definire il problema in termini di parametri e il software proporrà una serie di soluzioni.
La progettazione generativa avviene, sostanzialmente, in tre fasi principali: riunione, in cui il team di progettazione stabilisce i vari parametri quali requisiti di spazio, materiale, vincoli di costo e prestazioni, oltre agli obiettivi progettuali generali. Ideazione: in questa fase il software genera le diverse soluzioni secondo le specifiche fornite; infine si arriva alla valutazione, che i progettisti elaborano relativamente alle diverse opzioni generate e, a quel punto, viene scelta la soluzione che meglio risponde agli obiettivi del progetto.

Applicazioni e vantaggi del Generative Design:

Il Generative Design ha applicazioni in molteplici settori; nello specifico dell'industria manifatturiera, rappresenta un valido aiuto in diverse aree come, per esempio, in produzione, per trovare nuovi modi per ridurre il peso dei componenti e può anche essere impiegato insieme alla stampa 3D e alla produzione additiva. Nell'industria automobilistica, il design generativo può essere utilizzato per esplorare nuove geometrie e forme per i ricambi auto, nella creazione di componenti leggeri e resistenti per automobili, aeromobili e altre applicazioni. Nel settore aerospaziale, inoltre, tale metodologia è molto efficace per creare nuovi progetti di aerei con l'obiettivo di migliorare l'impatto ambientale, la sicurezza e la riduzione del peso. Con le stesse finalità il GD si rivela un valido supporto nell’industria dei beni di consumo quali, per esempio, le attrezzature sportive, che possono essere progettate e realizzate per migliorare le prestazioni e ridurre i costi. Ovviamente nell’architettura, nella progettazione edile e nell’ambito dell’Interior Design, questa tecnologia trova un’applicazione ideale, per generare layout ottimizzati di spazi interni, modelli strutturali complessi e soluzioni energetiche efficienti. In generale, nei diversi ambiti il Generative Design si rivela estremamente efficace per la creazione e progettazione di parti e componenti, in modo più rapido e produttivo, a costi inferiori e maggiormente rispondenti ai requisiti di sostenibilità.

Ora, al di là dei vari settori in cui il GD può essere impiegato, i vantaggi che questo presenta sono fin troppo evidenti, a partire dalla personalizzazione di massa, in quanto, combinato con le diverse tecnologie dell’Industria 4.0 - che ormai hanno preso piede in diversi contesti -, rende molto più semplice provare un nuova variante di progetto o modificarne le specifiche, la qual cosa ovviamente porta a una maggiore efficienza. L’esplorazione simultanea rappresenta un altro aspetto strategico, poiché attraverso gli strumenti di progettazione generativa, si possono esaminare e valutare contemporaneamente molte iterazioni di progettazione, a volte centinaia di migliaia, consentendo all’ingegnere di verificare velocemente le diverse opzioni. Il design generativo permette, inoltre, una cronologia di progettazione più rapida, dal momento che automatizza alcune delle attività meccaniche, coinvolte nell'ideazione e nella progettazione, estremamente dispendiose in termini di tempo; il progettista può, così, concentrarsi maggiormente sul miglioramento continuo e sulla definizione dei problemi in modo più specifico. Infine, va considerata la facilità dell’approccio progettuale, in particolare per i progettisti ‘entry-level’, consentendo loro di creare qualcosa che funzioni fin da subito; pertanto, avendo alla base un minimo di competenze in ambito CAD, la progettazione generativa è relativamente facile da imparare.

Il Generative Design, dunque, offre numerosi vantaggi rispetto al design tradizionale, appunto perché, permettendo di esplorare rapidamente un'ampia gamma di soluzioni innovative, accelera il processo di progettazione e consente ai progettisti di superare i limiti delle loro stesse intuizioni; inoltre, tenendo conto dei parametri e vincoli specifici, garantisce la fattibilità e l'ottimizzazione delle soluzioni generate. Ciò porta a progetti più efficienti dal punto di vista energetico, più leggeri, più resistenti e meglio adattati a determinate esigenze, con evidenti benefici, di conseguenza, anche in termini di impatto ambientale e sostenibilità.

Il Generative Design rappresenta solo l'inizio di un epoca in cui l'Intelligenza Artificiale sarà sempre più coinvolta nel processo creativo; con l'avanzare della tecnologia, è possibile immaginare un'interazione più stretta tra l'AI e i progettisti, in cui l'algoritmo diventa un collaboratore creativo che offre suggerimenti, ispirazioni e soluzioni in tempo reale. Ciò potrebbe portare a una nuova forma di co-design creativo, nel quale l’Intelligenza Artificiale e l'essere umano lavorano insieme per sviluppare soluzioni sempre più innovative. Si tratta, dunque, di una tecnologia che sta trasformando radicalmente il modo in cui la progettazione viene concepita e realizzata: con le sue applicazioni in svariati settori e le sue potenzialità future, costituisce una tappa significativa nell'evoluzione della creatività umana.

Ovviamente è sempre opportuno ribadire che il Generative Design, come qualsiasi strumento basato su AI, non può e non deve sostituirsi alla capacità critica e creativa dell’uomo, ma deve essere recepito piuttosto come un valido aiuto, una sorta di ‘assistente virtuale’ che gli evita operazioni ripetitive e attività a basso valore aggiunto, dispendiose di tempo.

Siamo solo all'inizio di questa rivoluzione, e il futuro della progettazione generativa promette di essere molto più sorprendente e stimolante di quanto si possa immaginare, sempre che la nuova generazione di ingegneri e progettisti sia in grado di coglierne le potenzialità, mettendole a servizio delle proprie competenze e del proprio ingegno.

articolo pubblicato su NewsImpresa settembre 2023

fonti: mckinsey.com, IOP Science, Design Research Society, Almamater Studiorum UniBO, TechTarget.com, Academic Accelerator, Wired

L’ERA DEL WEB 3.0 E DEL WEB3, due attori distinti e interconnessi

TECNOLOGIA

di Maria Lanzetta

Negli ultimi anni, abbiamo assistito a una rapida evoluzione di Internet che, superando i paradigmi 2.0, ha dato inizio alla rivoluzionaria era del Web 3.0. Questa nuova generazione di Internet è caratterizzata da due principali tendenze: la decentralizzazione, abilitata dalle tecnologie del cosiddetto Web3 (blockchain, NFT, criptovalute) e l’immersività delle esperienze digitali, rese possibili dalle tecnologie del Metaverso (AR, VR, motori 3D, AI).

Il Web 3.0, anche conosciuto come web semantico, rappresenta una nuova generazione di Internet che si propone di rendere la rete più intelligente e intuitiva rispetto al passato. Questa evoluzione sta avvenendo grazie all'utilizzo dell’intelligenza artificiale e di algoritmi di apprendimento automatico, che consentono di comprendere il contesto e il significato dei dati condivisi, semplificando la ricerca e l'accesso alle informazioni desiderate. Esso si basa su tecnologie blockchain e crittografia e, a differenza del Web2 caratterizzato da piattaforme centralizzate, il Web3 mira a restituire il controllo dell'identità digitale, dei dati e delle transazioni direttamente agli utenti. Ciò significa che si potrà interagire con applicazioni decentralizzate (DApp) senza intermediari di fiducia, eliminando la necessità di autorità centrali. 

Attenzione però a distinguere i termini Web. 3.0 e Web3 che non vanno considerati sinonimi, ma rappresentano due concetti ben distinti, sebbene assolutamente interconnessi. Essi, infatti, hanno due genesi separate, sono stati concepiti secondo logiche diverse e, soprattutto, hanno a monte obiettivi differenti seppure coincidenti e complementari. Il Web3 si riferisce a un concetto più ampio e generale di un Internet basato su tecnologie blockchain e su crittografia, e si fonda sul principio della decentralizzazione, sul controllo degli utenti dei propri dati e sull'utilizzo di token per incentivare la partecipazione e creare economie decentralizzate. Con il termine Web 3.0 si intende, invece, l'evoluzione verso un Internet intelligente e semantico, in cui è possibile un'esperienza utente più personalizzata, un accesso alle informazioni sulla base del significato, una maggiore automazione e un'architettura distribuita, ma soprattutto su tutte le potenzialità dell’intelligenza artificiale. Il Web 3.0 rappresenta, di fatto, la fase più recente ed evoluta della storia del Web.

Un po’ di storia

Il Web 3.0 viene teorizzato a partire dal 2006, come diretta conseguenza dei precedenti Web 1.0 e 2.0.  La prima fase di Internet è, infatti, rappresentata dal Web 1.0, identificato con i primi siti caratterizzati da contenuti statici; esso ha consentito per la prima volta l'interconnessione degli utenti attraverso reti di comunicazione. Durante questo periodo, sono stati sviluppati siti web, portali e piattaforme di servizi online in cui gli utenti potevano semplicemente navigare, esplorare e consultare contenuti di vario genere; si trattava, tuttavia, di un flusso comunicativo unidirezionale, senza possibilità di scambio e confronto. Successivamente, nella fase del Web 2.0 è stato introdotto un livello più elevato di interazione tra i siti e gli utenti, in cui sono state sviluppate applicazioni online come social network, blog, tag e podcast, che hanno permesso di approfondire le relazioni e di creare un flusso di comunicazione partecipativo tra gli utenti stessi. Il Web 2.0 si basa, in sostanza, su tre concetti fondamentali: interazione, condivisione e partecipazione. L'interazione offre a ciascun individuo la possibilità di accedere in tempo reale ai contenuti di proprio interesse e di condividerli con gli altri utenti della rete; in questo modo, la comunicazione diventa partecipativa, in quanto chiunque può contribuire alla diffusione dei contenuti su Internet, rendendoli accessibili a tutti. La diffusione dei social media, compresi dispositivi mobili come smartphone e tablet, ha permesso un'interconnessione online costante, superando le limitazioni temporali e spaziali dei canali tradizionali. Inoltre, la condivisione di informazioni si basa sulla semplicità d'uso dei social network quali Facebook, Instagram, Twitter, LinkedIn etc., che consentono di rimanere costantemente in contatto, condividere opinioni ed esperienze: in questo contesto la convergenza digitale ha svolto un ruolo fondamentale. Il Web 3.0 è in una fase di continua evoluzione e non può essere definito in modo circoscritto, tuttavia può essere sintetizzato in alcuni punti chiave: trasformazione del web in un enorme database, in cui le informazioni sono organizzate e connesse in modo intelligente;  sfruttamento delle tecnologie basate su AI per consentire un'interazione quasi umana tra l'utente e il web; presenza del web semantico, che permette ricerche più avanzate basate sulla presenza di parole chiave, collegamenti ipertestuali, etc; disponibilità di un web potenziato, in grado di influenzare la realtà in un modo mai visto prima grazie alle social reference. Fondamentale poi è poi la presenza del web 3D, il metaverso, con la trasformazione della rete in spazi tridimensionali, simile a quanto realizzato a livello embrionale in "Second Life" agli inizi degli anni 2000.

Caratteristiche e vantaggi del Web 3.0

Il Web 3.0 si basa su diverse caratteristiche fondamentali che lo distinguono, come si accennava prima, dalle versioni precedenti di Internet: intelligenza artificiale, grazie alla quale i motori di ricerca e le applicazioni web sono in grado di comprendere il contenuto e il contesto delle informazioni, consentendo una migliore indicizzazione e una ricerca più accurata; apprendimento automatico per cui il Web 3.0 può adattarsi alle preferenze e ai comportamenti degli utenti, fornendo informazioni personalizzate e pertinenti; semantica dei dati basata su una strutturazione dei dati che rende esplicito il loro significato, consentendo alle macchine di comprendere e mettere in relazione tra loro le informazioni.  E poi, ovviamente, l’interconnessione dei dati: il Web 3.0 mira a creare un sistema in cui i dati siano collegati tra loro, formando una rete di informazioni interconnesse che possono essere facilmente accessibili e utilizzate.

I vantaggi che il Web 3.0 può offrire sono diversi, quali la ricerca intelligente, per cui grazie all'AI e all'apprendimento automatico, gli utenti possono effettuare ricerche più precise e ottenere risultati pertinenti, in relazione al contesto e alle loro preferenze personali; esperienza online personalizzata più rilevante e coinvolgente, grazie al fatto che il Web 3.0 è in grado di fornire informazioni e contenuti specifici, in base alle attitudini e ai comportamenti dei singoli utenti. L’automazione delle attività rappresenta un altro enorme beneficio, in quanto l'integrazione di intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico semplificano la gestione delle attività online, automatizzando processi come la raccolta e l'organizzazione delle informazioni. Senza poi considerare l’accesso semantico ai dati, per cui la macchina è in grado di comprenderne il significato, facilitando la ricerca e l'accesso alle informazioni richieste in modo rapido ed efficiente.

Caratteristiche e vantaggi del Web3 

Il  Web3 che, come si accennava sopra, rappresenta un'infrastruttura tecnologica basata su blockchain, possiede una serie di peculiarità a partire dalla decentralizzazione servendosi di una rete peer-to-peer distribuita: ciò significa che non esiste un'unica autorità centrale che controlla tutto, ma piuttosto un ecosistema in cui le decisioni e il controllo sono condivisi tra i partecipanti alla rete; altra caratteristica è il controllo dell'identità digitale, grazie al quale gli utenti hanno maggiore autonomia nella gestione dei propri dati e delle proprie informazioni personali; infatti, utilizzando protocolli crittografici e identità digitali autonome, possono governare e controllare le proprie informazioni, senza dover dipendere da intermediari centralizzati, come i social media o le banche e ciò garantisce la protezione della privacy e della proprietà dei dati. Un’altra prerogativa del Web3 è la tokenizzazione: i token fungono da rappresentazione digitale di un valore o di un asset su una blockchain, e consentono la creazione di economie decentralizzate in cui gli utenti sono protagonisti attivi. Ancora, l’interoperabilità tra diverse applicazioni e servizi: le DApp (applicazioni decentralizzate) possono interagire tra loro attraverso standard aperti e protocolli comuni, consentendo ai dati di fluire liberamente tra varie piattaforme senza restrizioni centralizzate.

Una rivoluzione senza precedenti

Web3 e Web 3.0 sono concetti che vanno oltre il semplice accesso, la condivisione di informazioni e una navigazione più ‘intelligente’ e immersiva; in realtà stiamo parlando di un ecosistema che conferisce potere ai singoli individui: in un mondo dove le grandi corporation controllano i nostri dati e le nostre vite, la terza generazione del Web ci offre un'alternativa, restituendoci il controllo sulla nostra privacy e la proprietà dei nostri dati personali. Con il Web3 e 3.0, stiamo assistendo alla nascita di nuove opportunità economiche: le criptovalute e i token digitali stanno aprendo le porte a un sistema finanziario più inclusivo e accessibile a tutti; non importa chi siamo o dove ci troviamo, ciascuno di noi potenzialmente potrà partecipare all'economia globale, investire, collaborare e costruire un futuro finanziario più equo e democratico. Ma con questa nuova dimensione del Web si va oltre l'aspetto meramente finanziario, perché in realtà ci viene offerta una nuova visione di Internet, un nuovo paradigma basato sulla trasparenza, sulla sicurezza e sulla fiducia. Con l’avvento di questa nuova era, possiamo immaginare un futuro in cui la privacy è un diritto inalienabile, dove l'identità digitale appartiene a noi e solo a noi, potremo creare e condividere contenuti senza timore di essere sorvegliati o manipolati; avremo modo, finalmente, di riappropriarci completamente delle nostre vite digitali senza interferenze e intromissioni.

Siamo testimoni di un momento epocale nella storia dell'umanità: la terza generazione del Web sta portando con sé un potenziale che allo stato attuale è anche difficile da immaginare pienamente; ci aspetta una rivoluzione digitale senza precedenti, che cambierà radicalmente il modo in cui viviamo, interagiamo e ci relazioniamo all’interno di un mondo interconnesso. Ma affinché ciò avvenga, ciascuno deve fare la sua parte: dobbiamo educarci, comprendere i suoi princìpi fondamentali per coglierne appieno le potenzialità e i benefici, esplorare e adottare le nuove tecnologie che ci vengono messe a disposizione, con slancio sì, ma anche con cognizione di causa, competenza e, all’occorrenza, avvalendoci del supporto di che ne sa più di noi. Dobbiamo essere protagonisti di questo cambiamento e contribuire alla costruzione di un futuro in cui il potere sia distribuito in modo equo e la tecnologia sia al servizio dell'intera umanità.

Articolo pubblicato su NewsImpresa - luglio 2023

FONTI: Forbes, Blockchain Council, productalitation.com, Money.it, nftmagazine.it