L’algoritmo che svela la velocità di cambiamento delle tecnologie: come funziona e a cosa serve

È possibile prevedere il ritmo con cui cambieranno le tecnologie? Entro quale anno una tecnologia potrebbe superare un’altra?

Essere in grado di rispondere a queste domande potrebbe fare la differenza per imprese, investitori e decisori politici. È quanto hanno provato a fare in America un gruppo di ricercatori che, utilizzando sia pool di dati precedentemente non sfruttati che nuovi metodi analitici, vale a dire algoritmi predittivi di intelligenza artificiale, hanno condotto una ricerca sull’innovazione e sono giunti a determinare quali tecnologie miglioreranno in futuro e quanto velocemente lo faranno nei prossimi anni.

Se funzionano, questi algoritmi di previsione dell’innovazione aiuteranno a prendere decisioni più informate sui settori nei quali sarà più conveniente indirizzare denaro, tempo e attenzione, a beneficio di venture capitalist, leader aziendali e pianificatori di politiche governative. Il tutto orientato a determinare obiettivi di sviluppo e di crescita economica dettati da una visione più attenta ai sui effetti in termini di benessere umano.

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Misurare il ritmo di cambiamento delle tecnologie

Per gli imprenditori orientati all’innovazione, poter conoscere cosa mettere nei portafogli d’investimento o quale linea di ricerca e sviluppo proseguire per risolvere un problema urgente, potrebbe rappresentare una opportunità per fare la differenza. È quanto sostiene Christopher Magee, professore emerito di ingegneria presso il Massachusetts Institute of Technology e uno degli autori di una ricerca di prossima pubblicazione che descrive un nuovo sistema predittivo.

Il tentativo è quello di poter rispondere, in una frazione di secondo, alla domanda su quanto velocemente sta avanzando una determinata tecnologia. Un’informazione resa pubblica, che chiunque può conoscere, digitando il nome di quella tecnologia in un motore di ricerca simile a Google creato dal team di ricerca. Lo strumento di ricerca è accessibile dal sito web del progetto, attraverso un’interfaccia user-friendly^[1], tramite la società Technext, appositamente creata, che invita a sbirciare nel futuro con più granularità.

Il risultato non è una sfera di cristallo per prevedere il futuro. In effetti, una delle conclusioni della ricerca è che il tentativo di prevedere l’esatta natura del prossimo progresso tecnologico ha grossi limiti. Ma lo studio, da migliorare e affinare, può aiutare a capire quanto velocemente le tecnologie esistenti stanno migliorando.

Su cosa si basa il cambiamento tecnologico

Il ritmo del cambiamento tecnologico è spesso discusso come causa crescente di ansia e preoccupazioni sugli impatti sociali e lavorativi. Tecnologie specifiche, come l’apprendimento automatico o la robotica, sono identificate come probabili cause di perdita di lavoro. Persino le più recenti elezioni politiche vengono sempre più spesso “condizionate” da cambiamenti tecnologici.

Finora gli studi sull’innovazione si sono concentrati su misure indirette e aggregate del tasso di cambiamento, come la produttività totale dei fattori, ponendo più enfasi sulla direzione del cambiamento piuttosto che sulla velocità del cambiamento tecnologico.

La ricerca americana consente oggi di determinare a quale velocità stanno migliorando le tecnologie (in media – moderatamente o lentamente). Il data base reso disponibile è in grado di descrivere il 97% di tutti i brevetti statunitensi dal 1976 al 2015. Partendo dalla misurazione della centralità di 5 milioni di brevetti americani^[2] è stato possibile costruire una rete di 1.757 domini tecnologici, al cui interno sono stati indentificati i principali percorsi di sviluppo tecnologico. Una rete di relazioni brevettuali (rete di nodi), basate sul numero di citazioni, in grado non solo di vedere quali sono quelli più influenti in un determinato settore, ma anche quali stanno attingendo da campi completamente disparati. Calcolando la centralità media dei brevetti in ciascuno dei domini tecnologici identificati, è stato possibile ottenere il tasso di miglioramento annuale previsto delle prestazioni per quel dominio.

I ricercatori hanno poi studiato in modo più approfondito i 50 domini più grandi, i 20 più piccoli e i 20 più veloci. Si è scoperto che oltre l’83% dei domini tecnologici sta migliorando a un tasso inferiore al 25% annuo e più di due terzi dei domini sta migliorando a un ritmo inferiore al 15% annuo.

Lo studio ha poi approfondito l’esistenza di una relazione tra la dimensione del dominio (misurata dal numero di brevetti, una proxy per l’impegno e l’investimento in ricerca e sviluppo) e il tasso di miglioramento annuo, o se il miglioramento è puramente fortuito.

Si è scoperto che il numero di brevetti in un dato campo tecnologico sarebbe solo debolmente correlato con il suo tasso di miglioramento. Un predittore di gran lunga migliore è la misura di come una tecnologia brevettata attinga da altre tecnologie apparentemente non collegate.

È noto che le tecnologie hanno un’ampia interazione l’una con l’altra (spesso chiamata spillover), pertanto, l’innovazione può provenire da qualsiasi campo, le idee tecnologiche possono essere utilizzate per vari scopi e le idee tecnologiche e scientifiche precedenti sono alla base anche delle tecnologie più innovative. Le scoperte migliori, perciò, sono quelle guidate dall’incorporazione di tecnologie l’una nell’altra. Ecco spiegato anche il motivo per il quale nei gruppi di ricerca, specialmente quelli internazionali più di successo, la multidisciplinarietà è un valore aggiunto perseguito e sostenuto.

Le tecnologie destinate a cambiare più velocemente

Se la depilazione meccanica vede un lieve miglioramento del 2% ogni anno, se il vetro offre un tasso dell’11% e le batterie si sviluppano a un tasso di miglioramento del 13%, i semiconduttori (come i processori) migliorano del 42,6% all’anno. Come spiega Magee, uno degli autori della ricerca, i brevetti sui semiconduttori da soli non spiegano il loro miglioramento nel tempo, perché i campi di maggior successo attingono da altri argomenti di ricerca. Nel caso dei semiconduttori, i miglioramenti apportati dal laser hanno effettivamente migliorato i chip in passato e il team ritiene che la nuova ricerca sul plasma lo farà anche in futuro. Allo stesso modo, i brevetti nel settore dei software sono ora citati da tutti i tipi di brevetti di altri settori, perché gran parte del mondo è gestito digitalmente. Non è un caso che il dominio delle applicazioni di gestione della rete cliente-server è una di quelle con tassi di miglioramento massimi.

Il set di dati analizzato ha permesso di scoprire che i domini in rapido miglioramento sono concentrati in poche aree tecnologiche; sono stati individuati anche quali sono i domini che progrediscono più velocemente degli altri. Nella tabella sono rappresentati i dieci domini che migliorano più rapidamente, indicati insieme al tasso di miglioramento previsto (K previsto), riportato come variazione percentuale annua, e alla dimensione del dominio, ovvero il numero di brevetti.

Tabella: Domini con miglioramento più rapido

Si prevede che siano le tecnologie connesse a Internet e alla gestione digitale della rete aziendale (tecnologie dell’informazione e della comunicazione), quelle in più rapida crescita nei prossimi anni. Queste includono tecnologie per la gestione efficace delle reti, la sicurezza della rete, la personalizzazione e la distribuzione di contenuti su piattaforme web, la distribuzione di software sulle reti e l’automazione dei processi aziendali. Pertanto la ricerca conferma che le tecnologie che miglioreranno più rapidamente dipendono quasi tutte centralmente dal software, a riprova che i domini del software sono tra i pochi domini che migliorano più velocemente di altri domini tecnologici.

Per i ricercatori questi risultati aggiungono una dimensione importante al dibattito sull’innovazione dirompente e sui lavori del futuro. I tradizionali pilastri dell’economica, basati su settori trainanti, per esempio quello automobilistico, energetico e sanitario, finora motori dell’economia per la loro capacità di creare posti di lavoro, tendono oggi a fare affidamento su tecnologie che migliorano a ritmi molto lenti; in futuro dovranno affrontare scenari mutevoli, dovuti a nuovi entranti che si affidano a tecnologie software in rapido miglioramento.

È una questione aperta e socialmente importante se le aziende tradizionali saranno in grado di adattarsi ai nuovi paradigmi di sviluppo tecnologico e di apportare con successo il cambiamento organizzativo e comportamentale necessario per essere in grado di competere con i nuovi concorrenti. L’intreccio di tecnologie che caratterizzano il nostro tempo impongono pressanti domande di ricerca, di formazione e di adeguamento delle infrastrutture, per abilitare il nuovo corso. La capacità di rispondere a queste nuove sfide sarà la determinante per individuare traiettorie di modernità. Domande da noi ampiamente insoddisfatte, per il cui il nostro Paese, nelle classifiche in Europa, si trova nelle retrovie nel cammino verso un’economia e una società digitale.

Prevedere i cambiamenti tecnologici per una gestione sostenibile dello sviluppo

Grazie alle tecnologie digitali e a un complesso modello di intelligenza artificiale è oggi possibile costruire previsioni attendibili su quanto velocemente le tecnologie dovrebbero migliorare nei prossimi anni. Diverse tecniche di intelligenza artificiale estraggono chiare proiezioni di innovazione da una fitta rete di relazioni brevettuali restituendo informazioni verso attività di supporto alle decisioni complesse (risultante da un approccio inferenziale che viene chiamato “multi strategico”).

Ma a cosa dovrebbe servire effettivamente conoscere il tasso di innovazione di una tecnologia?

L’obiettivo degli algoritmi dovrebbe essere quello di aiutarci a prendere decisioni più informate e a indirizzare risorse, tempo e attenzione. Ecco allora che potremmo iniziare a porci domande con enormi implicazioni per futuro dell’umanità, per esempio su quali tecnologie dovremmo scommette per produrre elettricità in modo da non rendere il nostro pianeta inabitabile.

In una recente pubblicazione dal titolo L’Intelligenza Artificiale per lo Sviluppo Sostenibile^[3] è stato esaminato come l’intelligenza artificiale possa essere impiegata a sostegno di una trasformazione socioeconomica che favorisca la crescita del benessere a livello globale, ma non solo. Il fine è anche quello di rendere i policy maker, nazionali e internazionali, consapevoli dell’IA e delle sue potenzialità (e dei rischi) nel rispondere alle sfide globali dello sviluppo sostenibile.

In un sistema di risorse scarse, diventa decisivo stabilire priorità strategiche e portafogli ottimali di investimenti in tecnologia. In tal senso, le informazioni sui tassi di miglioramento sono fondamentali per poter calcolare l’allocazione ottimale, non solo per investimenti privati (gestione del portafoglio di ricerca e sviluppo aziendale), ma anche per il targeting tecnologico da parte dei decisori politici, in particolare nei Paesi che tentano di recuperare e colmare il divario con la frontiera tecnologica avanzata.

Questo tipo di decisioni non dovrebbero essere lasciati ai “liberi mercati”, ai capitalisti di ventura, alle più potenti organizzazioni militari del mondo. Il futuro dell’umanità, destinato ad abbracciare i due veri elementi rivoluzionari (intelligenza artificiale e l’ingegneria del genoma umano), non dovrebbe perpetuare un paradigma generico dell’età industriale basato sul profitto e sulla crescita a tutti i costi, o un obsoleto imperativo tecnologico che poteva andare bene nel secolo scorso.

Conclusioni

Come ha scritto il futurista Gerd Leonhard nel suo libro Tecnologia vs umanità – Lo scontro prossimo venturo, “stiamo vivendo uno dei momenti più eccitanti nella storia del genere umano e siamo in uno snodo cruciale nell’evoluzione tecnologica. Il cambiamento diventerà esponenziale, inevitabile e irreversibile. Abbiamo l’assoluta necessità di delineare e mettere in pratica un approccio olistico alla governance della tecnologia, se vogliamo salvaguardare l’essenza stessa dell’umanità. È la nostra ultima possibilità di decidere fino a che punto permetteremo alla tecnologia di plasmare le nostre vite”.

Insomma, mentre le tecnologie evolvono rapidamente, si combinano e si integrano, per contrastare “l’ansia tecnologica”, dovremmo agire con maggiore lungimiranza e avere una capacità di gestione molto più salda e orientata al benessere.

Ben vengano quindi moderni strumenti di previsione sull’innovazione che possano aiutare a progettare politiche industriali e di sicurezza sociale, dando priorità agli investimenti in R&S o favorendo la transizione occupazionale in settori in rapida trasformazione (contrastando così gli effetti negativi della “distruzione creativa”), in altre parole a comprendere le implicazioni sociali ed economiche del cambiamento tecnologico in atto.

Note

1. Nel motore di ricerca per ogni termine inserito, vengono restituiti i primi 5 domini (settori tecnologici) più rappresentativi insieme a una previsione del tasso di miglioramento per ciascun dominio, nonché l’abstract dei 20 brevetti più centrali di quel dominio. ↑
2. È stato considerato che i dati sui brevetti statunitensi siano rappresentativi dell’attività di brevettazione in tutto il mondo, in quanto gli USA è ritenuto un leader tecnologico dalle vaste dimensioni del mercato dei consumatori che induce la maggior parte delle aziende globali a brevettare in quel Paese. ↑
3. Il libro realizzato da CISV/Ong 2.0, da AIxIA (Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale) e dal Dipartimento di Informatica dell’Università degli Studi di Bari Aldo Moro, è stato realizzato con il supporto del Ministero degli Affari Esteri e della Cooperazione Internazionale (MAECI) e con il contributo di CNR, Engineering, Exprivia, ISTC, questIT e Readytech. ↑