Crescita per linee esterne (la recente acquisizione della californiana Splunk verrà portata a termine entro l’estate del 2024). Investimenti in ricerca e sviluppo (il 13% del fatturato). L’individuazione di precise tecnologie su cui lavorare (connettività, intelligenza artificiale, quantum computing, cybersecurity), da applicare in ambiti su cui si ritiene che si concentreranno i prossimi investimenti: in primis, la sostenibilità, ma non solo. Guardando all’industria, ci spiega il Ceo di Cisco Italia, Gianmatteo Manghi, «applicazioni che aiutano la riduzione dei consumi energetici», e anche «l’ottimizzazione della configurazione degli impianti, la riduzione dei consumi di materie prime e componenti, riducendo la difettosità nel processo produttivo». E la manutenzione predittiva. Si potrebbe riassumere così la strategia di innovazione di Cisco, ovvero di un colosso della tecnologia che come tale ha nel Dna una tensione verso la continua evoluzione. Ma che deve anche competere in un panorama internazionale caratterizzato da un elemento con con tutti devono fare i conti: l’innovazione è velocissima. Il 2023 ha visto un’improvvisa accelerazione sul fronte dell’intelligenza artificiale, e nel frattempo si stanno sperimentando ulteriori frontiere, per esempio sul quantum computing.
Che potrebbe ulteriormente cambiare una serie di paradigmi (per esempio in materia di analisi dei dati, sicurezza, organizzazione delle reti). E qui siamo al punto: fare scelte mirate in materia di adozione delle tecnologie è cruciale, per non rischiare di dover continuamente ripensare organizzazione e persino modelli di business. Le aziende italiane a questo salto sono sensibilizzate: secondo il report AI readiness di Cisco, il 31% ha un focus sulla necessità di definire una strategia in materia di IA, un dato migliore rispetto al 29% di aziende considerate pacesetters a livello globale. Ma accusano invece ritardi, nel confronto internazionale, su aspetti prettamente tecnologici (infrastrutture adeguate, dati), sulle competenze, e sul fronte di governance e cultura aziendale (pochi i piani di change management). Vedremo poi i dati precisi, il succo è che all’alto livello di consapevolezza accompagnato da un corretto approccio (strategico) non corrispondono ancora a un’adeguata infrastruttura, e preparazione tecnologica e organizzativa.
Approfondiamo i dati salienti che emergono da questa survey sul livello di preparazione delle imprese italiana in materia di IA e la vision e la concreta strategia di una multinazionale tecnologica, Cisco appunto, attraverso le parole del Ceo Italia, Gianmatteo Manghi, e alcuni progetti concreti di ricerca e sviluppo o di applicazioni industriali. Sottolineandone uno particolarmente suggestivo: la partnership con il Politecnico di Milano nella 1000 Miglia Autonomous Drive. Una Maserati MC Cielo a guida autonoma ha percorso alcuni tratti dell’edizione 2023 della celebre corsa automobilistica. E nell’edizione 2024 sarà una Maserati Folgore, non solo a guida autonoma ma anche elettrica, a partecipare alla corsa più bella del mondo, consentendo quindi ai team di ricerca di continuare a testare e perfezionare le innovazioni. Cisco fornisce, fra le altre cose, tecnologie di connettività 4G e 5G per il collegamento tra la Maserati e i due veicoli di supporto. Che hanno già altre applicazioni industriali. Ma andiamo con ordine.
La strategia di innovazione di Cisco
Cisco tradizionalmente porta avanti una politica dell’innovazione basata sulle acquisizioni: più di 200 in 30 anni, nel settembre scorso la più importante di sempre per valore, la californiana Splunk (28 miliardi di dollari). L’operazione «verrà completata nei prossimi mesi, entro l’estate del 2024» sottolinea Manghi, e oltre ad essere imponente per dimensione è strategica «per due motivi sinergici: potenzia le tecnologie di osservabilità delle applicazioni, e garantisce valore aggiunto in termini di cybersecurity». Quest’ultimo è uno dei segmenti fondamentali di sviluppo tecnologico per Cisco. Ma continuiamo con la strategia. Linee esterne, quindi acquisizioni, e ricerca e sviluppo: 7,5 miliardi di dollari investiti nel 2023 a livello global, il 13% del fatturato. E’ un’attività che viene sviluppata insieme ai partner e grazie alla collaborazione con startup e università. Emblematico il progetto sulla guida autonoma, che vedremo più nel dettaglio. In Italia, Cisco ha un centro di ricerca e sviluppo a Vimercate e sta per aprire una nuova sede a Milano, in piazza Gae Aulenti. Infine, focus sulla formazione« «abbiamo 350 academy, di cui sette nelle carceri. Andiamo anche nelle scuole, con un team di 100 volontari», che sono dipendenti di Cisco. Qui Manghi, in linea con un trend ormai prioritario in tutto il settore tecnologico, insiste sulla necessità di fare sistema: «il digitale dovrebbe diventare una materia obbligatoria nelle scuole e nelle università, anche nei corsi di laurea umanistici».
E siamo alle aree fondamentali su cui Cisco punta in termini generali di innovazione. Partiamo dall’intelligenza artificiale, il cui ruolo è definito «fondamentale» dal top management della multinazionale californiana. Anche perché, sottolinea Enrico Mercadante, responsabile Innovazione, Architetture e Digital Transformation di Cisco Italia, «nell’ultimo anno siamo passati dalla fase 1 alla fase 4, in cui l’IA è nelle mani degli utenti finali. Quindi, adesso la consumerizzazione dell’intelligenza artificiale entra nelle aziende». Il risultato è un’urgenza di investire, in base al report AI Readiness il 95% dei manager evidenzia un’accelerazione negli ultimi sei mesi, con due aree di applicazione prioritarie: infrastruttura IT e cybersecurity.
Intelligenza artificiale, dalla scelta etica alle applicazioni
La prima scelta operata sul fronte dell’IA, segnala Manghi, è quella di utilizzarla in modo etico, anche in relazione all’IA generativa. Dal punto di vita operativo, «abbiamo scelto di inserire elementi di funzionalità in tutti i grandi settori tecnologici che rappresentano le priorità dei nostri clienti, nei quali operiamo e facciamo ricerca e sviluppo». Quali sono nel dettaglio: «infrastrutture di rete, che grazie all’IA sono in grado di configurarsi da sole e individuare in anticipo potenziali problemi, in base all’analisi del comportamento del traffico». Qui ci sono importanti applicazioni a livello industriale. In secondo luogo, «la collaboration. Un esempio è rappresentato dall’IA conversazionale inserita in Webex (software per le videoconferenze) in grado di relazionare una riunione a cui magari non ho potuto partecipare e anche segnalare qualche azione che mi riguarda. Oppure, per parlare ancora di Webex, l’IA ricostruisce la qualità dell’immagine quando la linea è debole». Poi, l’utilizzo sui software, per «capire quale problema che non sta facendo funzionare bene una app e prendere subito un provvedimento». Infine, gli sviluppi nella cybersecurity consentono «di individuare traffico malevolo grazie all’IA». In sintesi: «la vogliamo applicare ovunque per migliorare le performance di queste soluzioni».
Per quanto riguarda più nel dettaglio gli utilizzi nell’industria, «una cosa che vedo estremamente importante sono le applicazioni che aiutano la riduzione dei consumi energetici». Quindi «l’ottimizzazione della configurazione degli impianti, la riduzione dei consumi di materie prime e componenti, riducendo la difettosità nel processo produttivo. E la capacità di fare manutenzione predittiva. Ridurre il tempo di fermo macchina è una priorità».
AI Readiness: le imprese italiane indietro su dati e infrastruttura
Le imprese su questi temi sono ricettive, anzi come sottolineato negli ultimi mesi la tensione è molto alta intorno all’intelligenza artificiale. Il report realizzato da Cisco su un campione di 8mila aziende a livello mondiale, evidenzia un dato in cui l’Italia è sopra la media internazionale: la necessità di definire una strategia in materia di IA. In questo le imprese italiane considerate pacesetters sono il 31%, un dato migliore rispetto al 29% a livello globale. Aggiungendo anche le imprese “chasers” si arriva al 73% (in linea con il dato mondiale). Il report prende in considerazione sei pillar: strategia, infrastruttura, dati, governance, talenti, cultura aziendale. Hanno pesi diversi all’interno del risultato finale. I due più importanti sono le infrastrutture e i dati, e qui l’Italia non brilla. Sull’infrastruttura abbiamo un numero di pacesetters sotto la media (11% contro 17%), mentre il 65% delle imprese sono followers o laggards. In materia di dati, il 58% delle imprese ritiene di avere strumenti di analisi adeguati per gestire set di dati complessi. Ma l’82% afferma che questi strumenti non sono completamente integrati con fonti di dati e piattaforme di intelligenza artificiale.
Qualche dato interessante sugli altri pillar. In materia di competenze, è tendenzialmente alta la ricettività del top management su questi temi, mentre c’è più strada da fare per il middle management, con un 25% poco o per niente ricettivo, e per i dipendenti, dove il 33% di persone hanno poca o nessuna disponibilità ad adottare l’IA. Su questi sentiment pesano probabilmente anche i timori legati alla perdita di significato di alcune mansioni a fronte delle nuove abilità delle intelligenze artificiali. Qui c’è un dato positivo, relativo all’attività delle aziende nel colmare il digital divide: il 94% dichiara di aver investito per riqualificare i dipendenti già attivi, anche se c’è un 27% dubbioso sull’effettiva disponibilità di sufficiente personale dotato delle conoscenze necessarie. Risultati scarsi in termini di governance, il 77% delle imprese italiane non ha una policy definita su tutti gli aspetti legati all’AI (privacy dei dati, sovranità, compliance con le normative). Infine, luci e ombre sugli aspetti culturali: solo il 7% delle aziende è pacesetter, il 13% non ha piani di change management, e coloro che li hanno, nell’85% dei casi sono ancora in progress. E’ però alta la motivazione ad agire, otto organizzazioni su dieci stanno considerando l’IA con un livello di urgenza moderato o elevato, e solo l’1% è del tutto resistente al cambiamento.
La Maserati a guida autonoma, verso la Mille Miglia 2024
In questo contesto si inseriscono i player di tecnologia per proporre soluzioni adeguate alle diverse realtà aziendali. Che a loro volta stanno continuando a sperimentare per star dietro all’evoluzione digitale. Il progetto della Maserati a guida autonoma serve per testare le tecnologie, non solo per l’automotive, ma per trasferirle ad altre applicazioni industriali. La vettura che ha percorso la Mille Miglia 2023 (solo alcune tratte) ha sensori del PoliMi e tecnologie di rete di Cisco. A bordo della Maserati ci sono uno switch industriale IE3400 che collega la strumentazione della guida autonoma (computer di bordo, Lidar, telecamere ad alta definizione, sensori radar e ambientali). Un router industriale IR1101 che serve come gateway di comunicazione esterno all’auto. E la rete Ultra-Reliable Wireless Backhaul, che ha già diverse applicazioni industriali: robot nelle linee di produzione e logistica, mezzi di scavo e trasporto nelle miniere. Ma la sperimentazione prosegue: l’anno prossimo a percorrere le strade d’Italia sarà una Maserati Folgore, e sono previsti due specifici passi avanti: correrà lungo l’intero percorso, e sarà alimentata ad energia elettrica.
Sul primo fronte, significa rafforzare parecchio la dotazione tecnologica, rendendo la macchina in grado di affrontare strade non predisposte, non smart. Non è una novità in assoluto, ci sono i robotaxi attivi in diverse città. Ma il team del progetto 1000 Mad sta affinando le capacità di guida autonoma, per esempio eseguendo test a velocità più elevate rispetto a quelle normalmente mantenute in contesti urbani ed extraurbani. Sta lavorando sulla percezione, al fine di estendere le abilità di guida autonoma (per esempio, non solo sistemi di visione a 360 gradi, ma potenziamento della sensoristica per l’individuazione di ostacoli, rilevazione della segnaletica stradale orizzontale). E sulla comunicazione in tempo reale dei dati provenienti dal veicolo, al fine di rendere stabile la connessione con esso e poter ricevere le informazioni provenienti da tutta la sensoristica. Come si vede, sviluppo degli algoritmi, analisi dei dati, infrastruttura di rete e sensoristica sono elementi strettamente collegati. E’ uno dei temi su cui il report Ai Readiness insiste maggiormente, l’importanza dell’infrastruttura e dei dati a supporto dei sistemi di IA. E, come abbiamo sottolineato, è un pillar su cui le imprese italiane sono invece ancora indietro rispetto al mercato.
Applicazioni industriale di IA
Proseguiamo con gli esempi di best practise, proposti da Gianmatteo Manghi. Un progetto per di digitalizzazione di due funivie storiche: Faloria, a Cortina d’Ampezzo, e Buisson-Chamois in Valle D’Aosta. Quest’ultimo è un impianto degli anni ’50. E’ stata utilizzata una soluzione Fluidmesh (startup italiana acquistata da Cisco nel 2000) per la trasmissione dei dati. E la Ultra-reliable Wireless Backhaul per la connessione a terra. Le cabine sono dotate di sensoristica per la manutenzione in tempo reale. I piloni di sostegno della funivia sono sfruttati per l’installazione di apparati di rete lungo-linea, alimentati a storage solare.
Altra applicazione di IA sulla rete Snam, con una rete che consente di gestire l’infrastruttura di trasporto del gas, monitorando i flussi in tempo reale e ottimizzandoli. Sensori Internet of Things (IoT) dislocati nei 1630 punti di controllo, e tecnologia Cisco Ron (Routed Optical Networking) e sarà in grado di offrire una capacità di banda pari a 400 Gigabit/secondo, consentono, fra le altre cose, di potenziare la manutenzione predittiva degli impianti, e abilitano un recupero di efficienza e una riduzione di impatto ambientale (-20% in termini di consumi di energia).
Non solo IA: le altre priorità della strategia dell’innovazione di Cisco
L’intelligenza artificiale è uno dei cinque segmenti su cui si concentra la strategia di innovazione di Cisco. Gli altri:
le app: sono strumenti sempre più utilizzati dalle imprese con vari obiettivi, dalla gestione dei rapporti con i clienti all’erogazione dei servizi a valore aggiunto (un trend che riguarda anche i produttori di beni, in ottica di servitizzazione ma non solo). Manghi segnala un dato centrale per chi produce tecnologia: «se la prima volta una app non funziona, il 60% degli utenti non la utilizzerà mai più».
tecnologie per il lavoro ibrido;
cybersecurity: anche qui Manghi fornisce un dato. E’ un settore su cui a livello di mercato le imprese nel 2024 aumenteranno gli investimenti del 10%.
Sostenibilità: qui Cisco ha l’obiettivo del net zero entro il 2040, oltre che di abilitare la trasformazione sostenibile dei clienti. Come vedremo, è una delle aree in cui l’intelligenza artificiale può giocare un ruolo.
Come dimostrano i casi sopra esposti, si tratta di elementi spesso strettamente connessi fra loro, a dimostrazione del fatto che l’adozione, e lo sviluppo, delle tecnologie vanno declinati all’interno di una precisa strategia. Il fatto che le imprese italiane siano consapevoli di quest’impostazione (l’importanza della strategia è il pillar su cui, come detto, nel report AI Readiness i risultati dell’Italia sono sopra la media internazionale) è un buon punto di partenza. Ma la strada da percorrere è ancora relativamente lunga. E, soprattutto, veloce. Con una battuta, si potrebbe dire che ci vuole una Maserati.
