L’intelligenza artificiale generativa e le tecnologie per le energie rinnovabili sono i due trend tecnologici su cui hanno investito maggiormente le imprese nel 2023: lo rivela il Technology Trend Outlook 2024, l’ultimo rapporto di McKinsey che analizza le 15 tendenze tecnologiche più significative.
Nonostante un contesto economico difficile, in cui molte aziende hanno adottato una politica di investimento cauta e sono state costrette a tagliare il personale, l’AI generativa ha registrato un aumento di sette volte degli investimenti, guidato da progressi sostanziali nella generazione di testi, immagini e video.
L’elettrificazione e le energie rinnovabili sono l’altro trend che ha registrato una crescita positiva dei posti di lavoro, in parte dovuta al sostegno del settore pubblico alla spesa per le infrastrutture.
Il rapporto ha analizzato lo sviluppo delle 15 tendenze tecnologiche più rilevanti raggruppandole in 5 macro-aree:
- la rivoluzione dell’AI, che ha esplorato i trend relativi all’AI generativa, l’AI applicata e all’industrializzazione dell’apprendimento automatico
- le evoluzioni nell’ambiente digitale, con l’evoluzione nello sviluppo software e le tendenze relative alla cyber security
- frontiere del calcolo e della connettività, che analizza le tendenze relative la connettività avanzata, le tecnologie immersive, il Cloud e l’Edge Computing e le tecnologie quantistiche
- ingegneria all’avanguardia, con gli sviluppi nel campo della robotica, della mobilità, della bioingegneria e delle tecnologie dello spazio
- tendenze tecnologiche legate alla sostenibilità, con i trend legati all’elettrificazione e alle energie rinnovabili
Per valutare lo sviluppo di ogni tendenza tecnologica, gli esperti hanno raccolto dati su 5 parametri: query dei motori di ricerca, pubblicazioni di notizie, brevetti, pubblicazioni di ricerche e investimenti. A questa attività di analisi hanno aggiunto un sondaggio su circa 1000 aziende operanti in 50 Paesi.
Indice degli argomenti
L’evoluzione degli investimenti tecnologici nel 2023
Nel 2023, gli investimenti azionari nel settore tecnologico sono diminuiti del 30-40%, attestandosi a circa 570 miliardi di dollari, a causa dell’aumento dei costi di finanziamento e delle caute prospettive di crescita a breve termine, che spingono gli investitori a privilegiare le tecnologie con un forte potenziale di ricavi e margini.
Mentre molte tecnologie hanno mantenuto profili di investimento cauti nell’ultimo anno, la Gen AI ha visto un aumento di sette volte degli investimenti, guidato da progressi sostanziali nella generazione di testi, immagini e video.
L’ambiente lavorativo ha rispecchiato ampiamente il quadro degli investimenti nei trend tecnologici nel 2023. Il settore tecnologico ha dovuto affrontare licenziamenti significativi, in particolare tra le grandi aziende tecnologiche, e gli annunci di lavoro relativi ai trend tecnologici che abbiamo studiato sono diminuiti del 26%, un calo più marcato rispetto alla diminuzione del 17% degli annunci di lavoro globali in generale.
Il maggior calo della domanda di talenti legati ai trend tecnologici potrebbe essere stato alimentato dagli sforzi di riduzione dei costi compiuti dalle aziende tecnologiche in seguito alla diminuzione delle previsioni di crescita dei ricavi.
Nonostante questa riduzione, i trend con forti investimenti e innovazioni, come l’intelligenza artificiale, non solo hanno mantenuto, ma hanno anche aumentato gli annunci di lavoro, riflettendo una forte domanda di competenze nuove e avanzate. L’elettrificazione e le energie rinnovabili sono l’altro trend che ha registrato una crescita positiva dei posti di lavoro, in parte dovuta al sostegno del settore pubblico alla spesa per le infrastrutture.
L’evoluzione del mercato del lavoro per i 15 trend tecnologici
L’ambiente lavorativo ha rispecchiato ampiamente il quadro degli investimenti nei trend tecnologici nel 2023. Il settore tecnologico ha dovuto affrontare licenziamenti significativi, in particolare tra le grandi aziende tecnologiche, e gli annunci di lavoro relativi ai trend tecnologici che abbiamo studiato sono diminuiti del 26%, un calo più marcato rispetto alla diminuzione del 17% degli annunci di lavoro globali in generale.
Il maggior calo della domanda di talenti legati ai trend tecnologici potrebbe essere stato alimentato dagli sforzi di riduzione dei costi compiuti dalle aziende tecnologiche in seguito alla diminuzione delle previsioni di crescita dei ricavi.
Nonostante questa riduzione, i trend con forti investimenti e innovazioni, come l’intelligenza artificiale, non solo hanno mantenuto, ma hanno anche aumentato gli annunci di lavoro, riflettendo una forte domanda di competenze nuove e avanzate. L’elettrificazione e le energie rinnovabili sono l’altro trend che ha registrato una crescita positiva dei posti di lavoro, in parte dovuta al sostegno del settore pubblico alla spesa per le infrastrutture.
Anche se la domanda di talenti ha subito variazioni a breve termine, l’analisi condotta da McKinsey su 4,3 milioni di annunci di lavoro nei 15 trend tecnologici ha evidenziato un ampio divario di competenze.
Rispetto alla media mondiale, meno della metà dei potenziali candidati possiede le competenze tecnologiche ad alta richiesta specificate negli annunci di lavoro. Nonostante il calo su base annua degli annunci di lavoro in molti trend tra il 2022 e il 2023, il numero di annunci di lavoro nel settore tecnologico nel 2023 rappresentava ancora un aumento dell’8% rispetto al 2021, suggerendo un potenziale di crescita a lungo termine.
La curva di adozione delle tecnologie avanzate e gli ostacoli all’utilizzo su larga scala
La traiettoria dell’adozione di una tecnologia aziendale viene spesso descritta come una curva a S: da innovazione tecnica ed esplorazione, a sperimentazione della tecnologia, ai primi esperimenti in azienda, alla diffusione dell’impatto in tutta l’azienda e infine adozione su larga scala.
Le tecnologie che si trovano nelle prime fasi di innovazione e sperimentazione della curva S sono all’avanguardia, come le tecnologie quantistiche e la robotica, oppure sono più rilevanti per un insieme specifico di settori, come la bioingegneria e lo spazio.
Tra i fattori che potrebbero influenzare l’adozione di queste tecnologie vi sono i costi elevati, le applicazioni specializzate e la necessità di bilanciare l’ampiezza degli investimenti tecnologici con la concentrazione su alcuni prodotti selezionati che possono offrire vantaggi sostanziali di prima mano.
Quando le tecnologie si affermano e vanno oltre la fase di sperimentazione, i tassi di adozione iniziano ad accelerare e le aziende investono maggiormente nella fase di sperimentazione e scalabilità. Questo cambiamento si rileva in una serie di tendenze, come lo sviluppo di software di nuova generazione e l’elettrificazione.
Il rapido avanzamento dell’intelligenza artificiale è al primo posto tra le tendenze analizzate, con circa un quarto degli intervistati che dichiarano di averne aumentato l’utilizzo. Tecnologie più mature, come il cloud computing, l’edge computing e la connettività avanzata, hanno proseguito il loro rapido ritmo di adozione, fungendo da fattori abilitanti per l’adozione di altre tecnologie emergenti.
La rivoluzione dell’AI
L’intelligenza artificiale generativa sta rivoluzionando il campo delle capacità delle macchine, superando le frontiere tradizionali. I modelli di gen AI, addestrati su vasti set di dati diversificati, trasformano dati non strutturati come testi in output unici, che spaziano da testi e codici a immagini, musica e modelli 3D.
Secondo l’ultimo sondaggio globale di McKinsey, il 65% delle organizzazioni utilizza regolarmente gen AI in almeno una funzione aziendale, rispetto a un terzo dell’anno precedente, con un potenziale di generare un valore annuale tra 2,6 e 4,4 trilioni di dollari.
Tuttavia, l’uso di questa tecnologia comporta rischi come bias, disinformazione e deepfake. Le organizzazioni stanno quindi investendo nella mitigazione dei rischi, nei modelli operativi, nei talenti e nelle capacità tecnologiche necessarie per scalare l’uso di gen AI.
Gli sviluppi recenti in questo ambito tecnologico includono:
- l’ascesa dei modelli generativi multimodali
- l’aumento dei modelli open-source
- l’espansione delle finestre di contesto nell’elaborazione del linguaggio naturale
- l’integrazione degli LLM in vari strumenti aziendali
Inoltre, l’approccio multi-agente sta guadagnando trazione, riconoscendo i benefici di utilizzare più modelli linguistici in armonia per affrontare sfide complesse.
L’evoluzione dell’AppliedAI
L’intelligenza artificiale applicata (Applied AI) continua a crescere in importanza, con tecnologie come il machine learning (ML), la computer vision e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che trasformano settori interi.
Le aziende stanno utilizzando i dati per derivare insight, automatizzare processi, trasformare le loro operazioni e prendere decisioni migliori. Secondo la ricerca di McKinsey, le applicazioni dell’AI hanno il potenziale di sbloccare un valore economico annuo compreso tra 11 e 18 trilioni di dollari.
L’entusiasmo per la Gen AI ha aumentato la consapevolezza del valore potenziale dell’AI applicata. L’adozione dell’AI applicata è guidata dalla crescente disponibilità di set di dati di alta qualità, dall’accelerazione dell’hardware specializzato come le GPU, e dall’integrazione di soluzioni AI in settori come i servizi finanziari, la sanità e il marketing digitale.
Tuttavia, la strada verso l’adozione dell’AI è costellata di sfide, legate sia alla tecnologia che al modo in cui le aziende la approcciano. Non solo, infatti, tra le sfide da superare vi sono l’acquisizione e l’organizzazione di grandi set di dati e l’interpretazione degli output dei modelli per costruire la fiducia degli utenti finali, ma è necessaria anche la trasformazione della cultura organizzativa aziendale per sviluppare un ambiente lavorativo basato sulla collaborazione, la fiducia e l’adozione di nuove modalità di lavoro che integrano queste tecnologie.
MLOps: evoluzione e sfide nell’industrializzazione del machine learning
L’industrializzazione del machine learning (MLOps) rappresenta il processo di scalare e mantenere le applicazioni di ML all’interno delle imprese. In questi mesi, sottolinea il rapporto, gli strumenti MLOps stanno rapidamente evolvendo, migliorando sia in funzionalità che in interoperabilità.
Questi strumenti facilitano la transizione dai progetti pilota a processi aziendali robusti, consentendo la scalabilità delle soluzioni analitiche e migliorando la produttività dei team.
L’industrializzazione di successo del ML può aiutare a sostenere lo sviluppo di soluzioni di AI, ridurre i tempi di produzione delle applicazioni di ML da otto a dieci volte e diminuire le risorse di sviluppo fino al 40%.
Gli sviluppi tecnologici più recenti in questo ambito includono: l’uso crescente di API e soluzioni preconfigurate; il riconoscimento dell’importanza della supervisione e dell’orchestrazione; l’integrazione di modelli di grandi dimensioni nel ciclo di vita del ML.
Tuttavia, le incertezze principali riguardano gli investimenti iniziali, la necessità di processi e responsabilità chiari, e il monitoraggio continuo per identificare e affrontare i bias indesiderati.
Gli avanzamenti nello sviluppo di software di nuova generazione
Anche il panorama dello sviluppo software sta vivendo una trasformazione significativa, trainata sia da un afflusso di tecnologie all’avanguardia, come l’intelligenza artificiale generativa e le architetture cloud-native.
Nel 2023, si è registrato un notevole aumento degli strumenti basati sull’AI, che si aggiungono ai progressi degli anni precedenti nello sviluppo software e nell’automazione DevOps, come l’integrazione continua, la consegna continua, l’infrastruttura come codice e gli ambienti di sviluppo integrati migliorati.
Queste innovazioni stanno rivoluzionando il modo in cui gli ingegneri operano durante l’intero ciclo di vita dello sviluppo software (SDLC), dalla pianificazione e test alla distribuzione e manutenzione. Tali progressi tecnologici non solo potenziano le capacità degli ingegneri, ma aprono anche le porte a professionisti meno tecnici, semplificando e accelerando compiti complessi.
Sebbene il percorso verso un’adozione su larga scala possa richiedere tempo – ostacolato da alcune sfide, come l’integrazione, la mancanza di metriche chiare per la produttività degli sviluppatori e la necessità di una riqualificazione su vasta scala di sviluppatori e ingegneri di test –, l’aumento dell’adozione di strumenti di sviluppo software basati sull’AI è promettente.
Le aziende che sono avanti in questo percorso, infatti, stanno già sperimentando aumenti di produttività, preparando il terreno per un’adozione più diffusa nel prossimo futuro.
Nei prossimi mesi, sottolineano gli analisti di McKinsey, possiamo aspettarci novità ancora più rivoluzionarie con la convergenza di tecnologie mature come le piattaforme low-code user-friendly, gli assistenti AI lungo l’intero SDLC, l’integrazione con strumenti di gestione dei prodotti abilitati alla gen AI e le architetture cloud scalabili. I benefici, sottolinea il rapporto, riguarderanno la democratizzazione dello sviluppo software, l’iper-efficienza delle soluzioni sviluppate e una maggiore adattabilità.
Il panorama dei talenti sta subendo cambiamenti, con le tecnologie avanzate come la gen AI che consentono agli ingegneri del software di riallocare il loro tempo da compiti come la generazione di codice puro a compiti come la progettazione dell’architettura e la risoluzione dei problemi.
Questo cambiamento sta influenzando il modo in cui le aziende affrontano la selezione dei talenti, la riqualificazione e l’inserimento, con un focus non più solo sulle competenze di codifica ma anche sulla capacità di utilizzare e adattarsi a questi strumenti avanzati.
Infine, il focus verso la conformità e la fiducia sta aumentando, con una crescente attenzione agli strumenti focalizzati sulla conformità, che offrono funzionalità come il tagging del codice, l’etichettatura e il rilevamento per migliorare la trasparenza e la responsabilità. Scegliendo strumenti con garanzie di indennità, gli sviluppatori possono mitigare i potenziali rischi legali associati al codice generato o analizzato dallo strumento, migliorando la qualità e l’affidabilità del software e riducendo i rischi legali e di sicurezza.
Cyber security e fiducia digitale
L’evoluzione dei trend tecnologici fin qui analizzati sta spingendo le aziende ad accentuare il focus sulla fiducia digitale e la cyber security, sempre più cruciali per le organizzazioni che cercano di proteggere i loro asset e migliorare le relazioni con i clienti in un panorama tecnologico in rapida evoluzione. E per farlo, le aziende stanno investendo maggiormente nell’adozione di strumenti e tecnologie digitali che migliorano la fiducia (come l’identità digitale e le tecnologie per la privacy), capacità di cyber security (come la gestione delle identità e degli accessi) e Web3 (come la blockchain).
Tuttavia, l’adozione di questi strumenti a supporto della fiducia digitale e della cyber security è influenzata da vari fattori, tra cui sfide di integrazione, silos organizzativi, carenze di talenti e la considerazione limitata come componente critica delle proposte di valore. Catturare il pieno beneficio della fiducia digitale e della cybersecurity richiederà leadership dall’alto e cambiamenti deliberati in molteplici ambiti, dalla strategia alla tecnologia, fino alle capacità aziendali.
Gli sviluppi recenti nell’ambiro di questo trend tecnologico includono la gestione dei rischi e della prontezza della generative AI, diventata un punto focale. La crescita della gen AI ha stimolato l’innovazione in vari settori, ma ha anche aumentato l’attenzione sulla gestione dei rischi associati.
Anche il panorama della cyber security è in continua evoluzione. Gli attacchi informatici sfruttano nuove vulnerabilità, come ransomware intricati che paralizzano le reti energetiche, e mirano a massimizzare i danni, ad esempio prendendo di mira i sistemi di controllo industriale. Purtroppo, i sistemi di sicurezza attuali e la preparazione delle aziende spesso non sono all’altezza per affrontare questi crescenti rischi di cybersecurity.
Anche la responsabilità della cybersecurity sta evolvendo, espandendosi oltre l’ufficio del Chief Information Security Officer (CISO), con la spesa per la cybersecurity che proviene sempre più da funzioni aziendali non legate alla sicurezza, come prodotto e ingegneria. Di conseguenza, i fornitori di cybersecurity devono adattare le loro strategie a casi d’uso con una vasta gamma di stakeholder, inclusi e oltre l’ufficio del CISO.
Connettività avanzata, l’incertezza sulla redditività frena gli investimenti
Il rapporto di McKinsey evidenzia come le tecnologie di connettività avanzata possano trasformare radicalmente l’esperienza di consumatori e industrie come la mobilità, la manifattura e l’agricoltura.
Le organizzazioni hanno già adottato tecnologie consolidate per migliorare la propria infrastruttura di connettività, ma sono più riluttanti a investire nelle tecnologie più recenti a causa di un ritorno sull’investimento non chiaro. Tuttavia, con l’avanzare rapido di tecnologie all’avanguardia come la connettività satellitare di ultima generazione, le reti 5G private e, in futuro, il 6G, le aziende devono prepararsi a sfruttare appieno questi progressi.
Il rapporto sottolinea che il settore delle telecomunicazioni continua a lottare con la pressione di investire nel 5G nonostante i guadagni limitati, mentre l’adozione di reti private 5G sta crescendo in settori come la manifattura e l’energia. Proseguono anche gli sviluppi nel 6G, sebbene rimangano incertezze su monetizzazione e adozione.
Inoltre, la tecnologia xRAN sta emergendo per migliorare la flessibilità e l’interoperabilità delle reti wireless, e le costellazioni di satelliti in orbita bassa (LEO) stanno avanzando per fornire copertura in aree remote e supportare applicazioni critiche.
La connettività avanzata è tra le tendenze più adottate a livello globale, guidata dalla crescita dell’Internet delle Cose (IoT). Tuttavia, rimangono incertezze significative riguardo alla redditività delle telecomunicazioni, alla maturità degli ecosistemi e al ruolo dei governi nella regolamentazione e nel finanziamento delle infrastrutture digitali di nuova generazione.
Le tecnologie di realtà immersiva trasformano l’esperienza di utenti, consumatori e aziende
Tra i 15 trend tecnologici del 2024 il rapporto di McKinsey inserisce le tecnologie di realtà immersiva, vale a dire Realtà Aumentata (AR), Realtà Virtuale (VR), Realtà Mista (MR), computazione spaziale, sensori indossabili e non, feedback aptico e software di mappatura della posizione.
Nonostante un calo degli investimenti e della domanda dei consumatori nel 2023, con una riduzione del 50% dei finanziamenti alle start-up e del 40% delle vendite di visori VR rispetto al 2022, negli scorsi mesi ci sono stati sviluppi significativi anche per quanto riguarda le tecnologie immersive.
Il mercato dei visori ha visto crescite selettive con l’uscita di Quest 3 di Meta e Vision Pro di Apple, mentre altre aziende hanno posticipato il lancio dei loro dispositivi.
L’adozione aziendale delle tecnologie immersive procede, sebbene a un ritmo più lento del previsto, con un’attenzione particolare ai gemelli digitali.
Per accelerare l’adozione, sottolinea il rapporto, sono necessari progressi in diverse aree come la riduzione delle dimensioni delle batterie, l’aumento del campo visivo ottico e il miglioramento della potenza di calcolo.
Tuttavia, permangono incertezze che potranno influenzare l’adozione. In particolare, occorrerà risolvere le sfide riguardo i miglioramenti hardware e software, la riduzione dei costi, la crescita della domanda degli utenti, le preoccupazioni sulla sicurezza e sulla privacy e la proliferazione dei fattori di forma.
Cloud computing
Le aziende stiano passando da una gestione tradizionale dell’archiviazione in loco a una distribuzione dei dati su più punti di infrastruttura, che vanno dai data center remoti hyperscale ai server locali al bordo dell’azienda.
Il cloud pubblico consente alle imprese di ospitare carichi di lavoro da remoto e scalare il consumo di risorse di calcolo e archiviazione su richiesta, migliorando le economie di scala, la flessibilità e la velocità di implementazione delle applicazioni.
L’edge computing permette di elaborare i dati più vicino al luogo di origine, offrendo una latenza inferiore, costi di trasferimento dati ridotti e una maggiore privacy dei dati.
Cloud ed edge computing hanno potenziato le capacità dell’AI, sia per l’addestramento che per l’inferenza sui modelli fondamentali, e continueranno a essere un driver principale per l’adozione di queste tecnologie.
Anche per questo, negli ultimi mesi si è assistito a una crescita esponenziale dell’utilizzo di cloud ed edge computing, legata all’aumento della domanda di AI. Una crescita destinata a proseguire, con le previsioni che parlando di un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 30,9% previsto per il mercato dell’AI nel cloud tra il 2023 e il 2030.
Alcune organizzazioni stanno spostando l’attenzione verso soluzioni edge on-premises per minimizzare la latenza e i tempi di trasmissione dei dati. Inoltre, la diversificazione delle fonti di approvvigionamento di GPU sta diventando una priorità per molte aziende.
L’adozione globale di cloud ed edge computing è la più diffusa tra le tendenze tecnologiche, con una forte adozione in settori come la tecnologia, i media, le telecomunicazioni, l’energia e i servizi finanziari.
Nonostante le ottime previsioni, persistono incertezze significative riguardo alla scalabilità, alla disponibilità di talenti, alle sfide tecniche, alla visibilità del ROI e alle preoccupazioni sulla privacy.
Quantum computing
Le stime che riguardano le tecnologie quantistiche – che comprendono il calcolo quantistico, la comunicazione quantistica e la sensoristica quantistica –, sottolineano come queste tecnologie abbiano il potenziale di rivoluzionare vari settori, con un impatto economico stimato fino a circa 0,9 trilioni di dollari.
Il calcolo quantistico promette di superare le capacità dei sistemi di calcolo attuali per alcuni problemi specifici, mentre la comunicazione quantistica sarà essenziale per la sicurezza delle comunicazioni nell’era dei computer quantistici.
La sensoristica quantistica offre una maggiore sensibilità rispetto ai sensori convenzionali per applicazioni specifiche. Nonostante i vantaggi quantistici per applicazioni utili siano ancora da dimostrare, la ricerca e la sperimentazione sono in crescita nei settori chimico, farmaceutico, finanziario, automobilistico e aerospaziale.
Nel 2023, si sono registrati progressi costanti sia nell’hardware che nel software, mentre le organizzazioni si sono preparate in modo più pratico per garantire che la loro infrastruttura e sicurezza siano pronte per la tecnologia quantistica.
Gli sviluppi recenti includono importanti passi avanti nella correzione degli errori, con collaborazioni tra QuEra, MIT e NIST che hanno dimostrato algoritmi su larga scala con un tasso di errore inferiore allo 0,5%. Anche Microsoft e Quantinuum hanno fatto progressi significativi, producendo qubit affidabili con un tasso di errore inferiore allo 0,01%. Inoltre, l’integrazione del calcolo quantistico nell’infrastruttura di calcolo classica sta ricevendo maggiore attenzione, con sviluppi come il Qiskit di IBM e il Quantum Cloud di Nvidia.
Sul fronte della sicurezza delle informazioni, grandi aziende tecnologiche stanno potenziando le loro misure per ridurre il rischio di minacce emergenti derivanti dai progressi nel calcolo quantistico. Un esempio è l’adozione di algoritmi di crittografia post-quantistica per mitigare i rischi di attacchi “harvest now, decrypt later”.
L’adozione globale delle tecnologie quantistiche è ancora limitata, ma il loro potenziale futuro ha spinto molte aziende a sperimentare e pilotare diverse tecnologie quantistiche.
I settori leader nell’adozione includono finanza, farmaceutica, tecnologia, energia e materiali, e telecomunicazioni. Le dimensioni dell’adozione variano per ogni tecnologia e caso d’uso, con la prossima fase che potrebbe vedere le aziende sfruttare i computer quantistici per accelerare significativamente la soluzione di problemi computazionali di valore. Inoltre, le aziende saranno motivate a migliorare i loro metodi di crittografia per includere algoritmi di crittografia post-quantistica.
Per dare slancio all’adozione, tuttavia, occorrerà superare alcune criticità inerenti a sfide tecniche, alla convenienza economica, alla maturità degli ecosistemi e alla disponibilità di talenti.
La robotica e gli altri trend dell’ingegneria avanzata
Le tecnologie robotiche avanzate stanno rivoluzionando una vasta gamma di compiti fisici, dalla produzione industriale ai servizi per i consumatori. L’adozione crescente di questi sistemi è alimentata sia da condizioni macroeconomiche – come l‘aumento dei costi del lavoro e l’invecchiamento della popolazione –, sia da significativi progressi tecnologici, soprattutto nel campo dell’intelligenza artificiale.
Recentemente, la robotica ha visto un’espansione in settori diversificati. I robot non sono più limitati all’assemblaggio industriale, ma stanno trovando applicazioni anche nelle scienze della vita e nell’agricoltura. Inoltre, i nuovi tipi di robot, come i cobot collaborativi, stanno diventando sempre più comuni per compiti di manipolazione e assemblaggio, mentre i robot di servizio stanno crescendo nel settore commerciale.
L’interesse per i robot umanoidi è notevolmente aumentato grazie ai progressi nell’AI. Nuove tecniche di AI, come i modelli generativi di Covariant e i Large Behavioral Models (LBM) di Toyota, stanno addestrando i robot a reagire a situazioni impreviste e ad acquisire competenze generalizzabili, migliorando ulteriormente la loro autonomia.
A livello globale, la robotica vede alti tassi di sperimentazione ma bassi livelli di investimento, indicando un trend emergente con ampie opportunità di avanzamento. Tuttavia, le industrie avanzate stanno facendo i maggiori investimenti iniziali, sottolineando la maturità dei casi d’uso nei settori automobilistico e manifatturiero. Il prossimo livello di adozione per i robot umanoidi potrebbe includere una maggiore destrezza per manipolare oggetti a livello umano, miglioramenti nella durata della batteria per operatività senza fili e sufficiente autonomia per operare in scenari complessi senza intervento umano.
Una nuova era della mobilità
Le innovazioni tecniche, unite alle crescenti preoccupazioni per la sostenibilità, stanno inaugurando una nuova era della mobilità. Veicoli autonomi ed elettrici (AVs e EVs), mobilità aerea urbana e tecnologie ACES (guida autonoma, connettività, elettrificazione e mobilità condivisa/intelligente) stanno rivoluzionando il trasporto di persone e merci, migliorando accessibilità, sicurezza e sostenibilità.
Nel 2023, abbiamo assistito a importanti progressi verso l’adozione su larga scala di queste tecnologie, con programmi pilota commerciali di robo-taxi autonomi in grandi città e test di volo di velivoli urbani.
Nonostante le proiezioni di crescita elevata e i primi segni di successo, gli innovatori devono affrontare sfide tecnologiche, regolamentari e di percezione dei consumatori, che hanno aggiunto volatilità al settore.
Il futuro della bioingegneria: crescono i casi applicativi dell’AI
Le innovazioni nel campo della bioingegneria, alimentate dalla combinazione di progressi biologici e informatici, stanno trasformando settori come la sanità, l’agricoltura, i prodotti di consumo, la sostenibilità e l’energia.
Con un potenziale impatto economico di oltre 2 trilioni di dollari nel prossimo decennio, tecnologie come la terapia genica e la produzione di proteine alternative promettono di migliorare la salute umana e contribuire alla sostenibilità.
Recenti sviluppi includono l’approvazione da parte della FDA e della Commissione Europea della terapia genica basata su CRISPR di Vertex Pharmaceuticals per il trattamento di malattie rare del sangue e l’uso di AI per scoprire nuove applicazioni di farmaci esistenti.
Nonostante le sfide regolatorie e di percezione pubblica, l’adozione di queste tecnologie è in crescita, con esempi concreti come l’approvazione del Giappone di un vaccino autoamplificante mRNA e l’uso della tecnologia CRISPR da parte di Tropic per modificare geneticamente le banane per prolungarne la freschezza.
Le tecnologie dello spazio e l’ascesa della connettività via satellite
La riduzione dei costi tecnologici negli ultimi dieci anni ha aumentato la fattibilità e la rilevanza delle tecnologie spaziali. La diminuzione delle dimensioni, del peso e delle esigenze energetiche dei satelliti e dei veicoli di lancio ha portato a un numero crescente di lanci e applicazioni per queste tecnologie.
Abbiamo assistito all’ascesa della connettività internet via satellite su larga scala, con Starlink di SpaceX che ha già lanciato oltre 5.000 satelliti in orbita bassa (LEO). Nel 2023, le costellazioni di satelliti LEO hanno visto una rapida crescita, con Starlink che ha raggiunto oltre 2,3 milioni di abbonati in più di 60 paesi.
Inoltre, l’interesse per la connessione diretta ai dispositivi (D2D) è aumentato, con SpaceX e T-Mobile che hanno completato test di successo.
Le attività di lancio globale sono aumentate del 20% rispetto al 2022, con nuovi attori come la Francia e l’India che stanno investendo di più nell’esplorazione spaziale.
Elettrificazione ed energie rinnovabili, aumentano gli investimenti in risposta alle sfide globali
L’elettrificazione e le energie rinnovabili sono state l’altra tendenza che ha contrastato i venti contrari dell’economia, registrando i punteggi più alti in termini di investimenti e interesse tra tutti i trend analizzati. In questo ambito rientrano le tecnologie legate a fonti rinnovabili (come l’energia solare ed eolica), fonti di energia pulita come il nucleare e l’idrogeno, combustibili sostenibili e bioenergia, e soluzioni di stoccaggio dell’energia e distribuzione, come i sistemi di batterie a lunga durata e le reti intelligenti
Anche gli annunci di lavoro per questo settore hanno registrato un aumento. La loro popolarità è alimentata dall’aumento della capacità rinnovabile globale, dal loro ruolo cruciale negli sforzi di decarbonizzazione globale e dalle accresciute esigenze di sicurezza energetica in presenza di tensioni geopolitiche e crisi energetiche.
Con la diffusione di queste tecnologie, sarà fondamentale colmare il divario di competenze: secondo le stime di McKinsey, le catene del valore delle tecnologie climatiche richiederanno circa 200 milioni di lavoratori qualificati a livello globale entro il 2050.
Nel 2023, la capacità di generazione rinnovabile è cresciuta nonostante le sfide, con un aumento del 50% rispetto al 2022, aggiungendo 507 gigawatt a livello globale.
Tuttavia, la realizzazione degli obiettivi di triplicare la capacità delle energie rinnovabili e raddoppiare l’efficienza energetica entro il 2030 richiederà ulteriori innovazioni, supporto governativo e finanziamenti, specialmente per le economie emergenti.
L’adozione dell’idrogeno verde è in aumento grazie a incentivi pubblici come il Clean Hydrogen Production Tax Credit degli Stati Uniti e l’EU Important Projects of Common European Interest, ma l’adozione nel settore privato rimane limitata.
La capacità globale di stoccaggio delle batterie sta crescendo rapidamente, con i prezzi dei pacchi batteria agli ioni di litio in calo del 14% nel 2023 e una domanda in aumento del 50% anno su anno.
L’adozione diffusa dei veicoli elettrici dipenderà dall’espansione delle infrastrutture di ricarica e dai miglioramenti in autonomia e prestazioni. Infine, i sussidi esistenti per l’installazione di pompe di calore nell’Unione Europea e i nuovi crediti d’imposta negli Stati Uniti potrebbero rivitalizzare la domanda di queste tecnologie.
L’evoluzione delle altre tecnologie legate al clima
Le tecnologie per la sostenibilità al di là dell’elettrificazione e delle energie rinnovabili coprono ambiti come la circolarità delle risorse e la cattura e rimozione del carbonio.
La produzione di beni e servizi sostenibili può aiutare le aziende a conformarsi alle normative emergenti, creare opportunità di crescita e attrarre talenti.
Sebbene molte tecnologie per mitigare l’impatto ambientale del consumo siano tecnicamente fattibili, poche sono diventate abbastanza economiche o hanno superato altri ostacoli, come l’upskilling del lavoro e il finanziamento, per raggiungere una scala di massa.
La sfida è senza precedenti: secondo alcune stime, entro il 2030 sarà necessaria una capacità di rimozione aggiuntiva di 0,8-2,9 gigatonnellate metriche di CO2 all’anno per essere sulla strada verso le zero emissioni nette entro il 2050. Tuttavia, le opportunità per gli innovatori di catturare valore attraverso la scala sono evidenti, poiché un mercato della rimozione del carbonio capace di abilitare rimozioni a scala gigatonnellata potrebbe valere fino a 1,2 trilioni di dollari entro il 2050.
Nel 2023, le aziende hanno espanso i loro impegni climatici, con circa l’80% delle aziende nella Fortune Global 500 che hanno fissato obiettivi di riduzione del carbonio. L’adozione di soluzioni di agricoltura tecnologica (agtech) per l’agricoltura sostenibile è in crescita, sebbene la penetrazione sia ancora relativamente bassa.
Il mercato globale della cattura, utilizzo e stoccaggio del carbonio (CCUS) ha visto un aumento significativo dell’interesse, con la capacità attuale che potrebbe aumentare di 12 volte entro il 2030 se tutti i progetti annunciati saranno realizzati. Tuttavia, molti di questi progetti necessitano ancora di finanziamenti confermati e decisioni finali sull’esecuzione.
