La maggior parte di coloro che sono alla guida di aziende e di attività di ricerca tecnologica oggi concordano sul fatto che Internet of Things (IoT) rappresenta un’opportunità senza precedenti in termini di spunti innovativi, così come di modalità di comprendere e interagire con clienti e oggetti che sono ancora tutte da scoprire. Ma in realtà, finora l’IoT non è ancora riuscita a concretizzare appieno le sue promesse, e questo a causa – parzialmente – delle modalità poco lungimiranti con cui le aziende ne definiscono e attuano le potenzialità.
Per realizzare il pieno impatto economico dello IoT previsto dalla società di consulenza McKinsey1 – tra 3.900 e 11.100 miliardi di dollari all’anno – le aziende devono guardare all’Internet of Things in un modo completamente nuovo. Molte aziende oggi concentrano i loro sforzi IoT principalmente nella risoluzione di problemi ben noti, come ad esempio la previsione dei guasti alle più diverse apparecchiature per consentirne una manutenzione proattiva. Tali iniziative IoT nascono e sono portate avanti in modo isolato da singole unità di business. Non c’è da meravigliarsi se un importante analista prevede che quattro su cinque progetti IoT sprecheranno le relative opportunità di trasformazione perché i casi d’uso e di analisi avranno un focus troppo ristretto. Al contrario, le aziende devono sviluppare le capacità organizzative e tecnologiche per utilizzare i dati generati dall’Internet of Things in modo più allargato e comprendere le relazioni e le dipendenze attraverso un sistema complesso come ad esempio una smart city, una fabbrica o una catena di fornitura. Solo attraverso un’applicazione più ampia e approfondita dei dati IoT le aziende potranno realizzare innovazioni, risparmi sui costi e profitti.
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Internet of things e il problema del nome?
Forse il problema sta nel nome. Il termine “cose” in IoT può essere troppo vago e quindi fuorviante. Considerando che praticamente tutto è una cosa, è difficile afferrare il senso di IoT, per non parlare poi di come utilizzarlo in modo efficace.
Un nome migliore potrebbe essere “Internet dei Sistemi“, con riferimento a qualsiasi numero di entità complesse, come i sistemi del tempo atmosferico, i sistemi di trasporto, i sistemi finanziari, i sistemi di fabbrica, o il sistema immunitario o nervoso umano. Pensando in termini di sistemi invece che di cose, possiamo cominciare a vedere il valore dell’utilizzazione dei dati per comprendere meglio il funzionamento interno e le interdipendenze di sistemi complessi, e quindi ottimizzarli. Lo studio e lo sfruttamento di sistemi complessi richiede una comprensione più profonda di un insieme di dati e la capacità di catturare le relazioni con altri insiemi adiacenti. Prendiamo ad esempio la proteomica, lo studio su grande scala delle proteine e in particolare delle sue strutture, funzioni e interazioni. Questa disciplina, se bene esercitata, richiede conoscenze scientifiche provenienti da fonti di dati diverse (laboratori, banche dati, pubblicazioni scientifiche) e le applica a dati sperimentali appena generati. I risultati possono letteralmente cambiare la vita. Imparando come le proteine sono codificate dai geni, saremo in grado di sviluppare farmaci efficaci per la cura del cancro, del diabete e di altre malattie.
Recentemente ho avuto modo di capire la differenza rivoluzionaria tra l’adozione di una mentalità “sistemi” invece di una mentalità “cose” partecipando a un hackathon – un evento al quale partecipano, a vario titolo, esperti di diversi settori dell’informatica. A gruppi diversi sono stati forniti gli stessi dati provenienti da sensori di una fabbrica di tensioattivi, un composto usato come detergente e agente bagnante e per altri scopi. Ai gruppi è stata lasciata libertà di analizzare i dati come meglio credevano ed è stato chiesto loro di tornare presentando opportunità di miglioramento della fabbrica. La maggior parte dei gruppi si è concentrata sul rapporto tra le metriche di temperatura e pressione e i problemi legati alle apparecchiature—nessuna sorpresa, considerando che la previsione dei guasti alle apparecchiature è il paradigma dello IoT.
Il nostro gruppo, tuttavia, provò a pensare più in profondità analizzando i dati in termini di impatto sull’intero sistema produttivo. Abbiamo quindi “interrogato” i dati per comprendere quali fossero i livelli di temperatura e umidità ottimali per l’intera durata del processo di produzione per garantire che il composto fosse prodotto con le corrette specifiche, ma con il minor consumo energetico possibile. Operando in tal modo il nostro team ha estratto un valore molto più alto dai dati provenienti dai sensori, perché li abbiamo utilizzati per ottimizzare un processo. Utilizzando gli stessi dati con una mentalità diversa, il nostro gruppo ha identificato la possibilità di un grande cambiamento in positivo, piuttosto che un beneficio incrementale.
Un approccio di Sistema
Lo sviluppo di un approccio di sistema per l’Internet of Things però non è semplice. In primo luogo, le aziende devono essere capaci di riconoscere che tutti i dati hanno valore (approccio “sistemi”), non solo i dati prodotti dall’IoT (approccio “cose”). Ma l’analisi dei dati IoT nel contesto di altre fonti di dati provenienti da tutto ciò che esiste intorno all’azienda comporta un complesso enigma matematico che richiede capacità di analisi sofisticate.
Barriere ancora più difficili da superare sono i problemi legati alla cultura e alla trasformazione aziendale. Il modo tradizionale con cui le aziende prendono decisioni e impostano i budget IT può intrinsecamente portarle a concentrarsi su casi d’uso poco lungimiranti. Ci sono poi da considerare anche i problemi legati alla privacy.
Ma vale la pena affrontare e vincere queste sfide, perché la mentalità “sistemi” può essere utilizzata per rispondere ad alcune importanti domande:
- Che cosa sta succedendo?
- è significativo?
- Perché è successo?
- Dove è successo prima? • Quale ne è stato l’impatto?
- Possiamo prevedere quando e dove accadrà di nuovo?
Una piattaforma per l’innovazione
Per iniziare il cambiamento di mentalità e arrivare ad adottarne una più radicale—e redditizia, le aziende possono imparare dall’esempio di coloro che hanno cambiato le regole di un settore, come ad esempio l’iPhone di Apple. Con questo dispositivo, Apple ha cambiato il modo in cui le aziende e le persone pensano e operano, fornendo una piattaforma che invita all’innovazione da parte degli sviluppatori di app. Gli sviluppatori non hanno bisogno di sapere come opera la piattaforma, ma solo come creare qualcosa con essa.
Allo stesso modo, le aziende possono creare una piattaforma affinché i propri collaboratori possano analizzare e sperimentare con i dati provenienti da oggetti e da altre fonti, costruire algoritmi che modellino e ottimizzino i sistemi complessi, e così creare qualcosa di nuovo. I collaboratori non devono preoccuparsi di come funziona la piattaforma, ma solo di quello che si può fare con essa per sfruttare le informazioni contenute in enormi quantità di dati.
Alcune aziende hanno assunto un ruolo guida nello sviluppo di una mentalità “sistemi” per l’Internet of Things perché hanno finanziato il proprio futuro digitale, anche a livello di consiglio di amministrazione. Hanno fatto grossi investimenti in piattaforme IoT e, cosa altrettanto importante, hanno iniziato a modificare il processo decisionale e di investimenti per tenere il passo con la velocità di implementazione che lo IoT richiede.
I vincitori nell’IoT, quindi, sono coloro che stanno sviluppando questa grande visione a livello di sistemi, che stanno basando le loro iniziative su progetti IoT in grado di ottimizzare interi sistemi, che siano una catena di fornitura o una città intelligente, oppure ancora un impianto di produzione o uno di medicina all’avanguardia. Stanno investendo in una piattaforma analitica integrata e scalabile, che apre la possibilità per i collaboratori di dare un senso ai dati generati dall’IoT. In questo modo sono realmente pronti a realizzare la vera promessa e possibilità di trasformazione dell’Internet of Things.
Note
- Manyika, James and Michael Chui. “By 2025, Internet of Things Applications Could Have $11 Trillion Impact.” McKinsey & Co. reprinted from Fortune, July 22, 2015. http://goo.gl/3g12Wd.
*Manufacturing & Energy Sector Lead, Teradata International
