È possibile pensare a una economia circolare senza il supporto delle nuove tecnologie digitali? La risposta è ovviamente no, ma per meglio definirla dobbiamo fare un passo indietro nel tempo. Se guardiamo alla incredibile accelerazione che i processi industriali e produttivi hanno avuto dalla prima rivoluzione industriale, notiamo che solo recentemente il genere umano ha iniziato a fronteggiare l’idea che le risorse del nostro pianeta non sono infinite.
Purtroppo questa presa di coscienza è avvenuta attraverso il presentarsi di crisi energetiche, di aumento dell’inquinamento e carenza di beni primari. Si è iniziato a cercare di porvi un rimedio adottando l’approccio alla sostenibilità e applicando il paradigma della economia circolare, ovvero il riutilizzo di prodotti e materiali e l’adozione di processi produttivi che portano al minor consumo energetico possibile.
L’information technology e l’economia circolare
Partiamo dal punto che l’information technology dal suo sviluppo negli anni Cinquanta, è stata immediatamente adottata come supporto ai processi produttivi, ma il suo utilizzo era inizialmente focalizzato sulla riduzione dei tempi di sviluppo, produzione e di distribuzione, e quindi all’aumento della efficienza produttiva. Questa era una visione centrata sulla riduzione dei costi e all’aumento dell’efficienza, con l’unico scopo di creare maggior utile economico, quindi il risparmio energetico e la riduzione degli “sprechi” era una conseguenza non lo scopo primario. Verso gli anni 90 possiamo indicare la nascita del concetto della Circular Economy (David W. Pearce e R. Kerry Turner “In Economics of Natural Resources and the Environment” 1989), ed è in questo periodo che avviene la presa di coscienza dei governi dei paesi industrializzati sulle devastanti problematiche e sull’impatto delle politiche industriali su scala globale conseguenti a una economia lineare (take, make, waste).
Da questo momento temporale l’applicazione delle nuove tecnologie digitali cambia, da strumento per la massimizzazione dell’utile a strumento per ridurre l’impatto ambientale.
Kristoffersen, Eivind; Blomsma, Fenna; Mikalef, Patrick; Li, Jingyue (November 2020). “The smart circular economy: A digital-enabled circular strategies framework for manufacturing companies”. Journal of Business Research. 120: 241–261.
Le nuove tecnologie digitali
Possiamo classificare le nuove tecnologie digitali in alcuni macro gruppi.
Supporto alla fase di creazione dei prodotti
In questo gruppo possiamo inserire le nuove tecnologie digitali quali i sistemi di design, simulazione e ausili alla R&D, come ad esempio le soluzioni di CAD/CAM/CAE, Digital Twins, AI/ML etc. Queste tecnologie consentono di “creare” un prodotto in modo virtuale prima di realizzarlo nel suo prototipo fisico partendo da simulazioni e analisi matematiche ed “imponendo” già in questa fase caratteristiche di riutilizzo di materiali esistenti, constrain in termini di impatto ambientale, durabilità etc etc
E’ interessante notare che in questa fase incidono positivamente anche i numerosissimi sforzi da parte di enti internazionali e governativi che impongono standard atti sia a creare prodotti compatibili, e quindi ridurre sprechi, e a fornire obblighi qualitativi che includono anche la riduzione dell’impatto ambientale come ad esempio le classificazioni di classe energetica.
Supporto alla realizzazione dei prodotti
In questo gruppo possiamo includere le nuove tecnologie digitali appartenenti alla cosiddetta Industry 4.0/5.0 quali gli IoT, i sistemi di analisi predittiva, le fabbriche intelligenti. Tutte le tecnologie che consentono una produzione estremamente efficiente in termini di utilizzo/riutilizzo della energia e ridotto impatto ambientale.
In questa categoria possiamo anche inserire tutte le nuove tecnologie digitali inerenti alla manifattura additiva se vengono adottate per produrre prodotti on-demand e quindi azzerando le scorte di magazzino che possiamo considerare un inutile spreco di risorse naturali.
Non bisogna dimenticare che parte fondamentale della circular economy è anche l’agricoltura, se consideriamo la produzione di beni alimentari come dei prodotti manifatturieri, si applicano analoghe considerazioni fatte per la Industry 4.0/5.0 ovvero l’agricoltura di precisione e il riutilizzo di risorse agricole si può ottenere solo con nuove tecnologie digitali quali i modelli matematici di analisi basati sulla AI che consentono l’interpretazione di dati provenienti da fonti non esistenti nel passato come immagini satellitari e da droni.
Supporto all’approvvigionamento e alla distribuzione
L’adozione di nuove tecnologie digitali quali i sistemi GPS, il monitoraggio delle flotte, i magazzini automatizzati, la gestione della catena di conservazione dei prodotti (soprattutto quelli alimentari) fanno parte di questo gruppo, gruppo che ha consentito alla creazione di una supply chain e una distribuzione dei prodotti di estrema efficienza in termini di risparmio di risorse energetiche quali i carburanti e l’energia elettrica.
Supporto alla analisi dei dati di mercato
Operando in un modello economico di tipo consumistico, e quindi orientato alla creazione/soddisfacimento di bisogni sempre nuovi, la ricerca alla base della creazione di nuovi prodotti o miglioramento di esistenti, ora dispone di una mole di dati estremamente vasta mai raggiunta prima, che spazia dai dati inerenti ai consumatori, a quelli di approvvigionamento, a quelli di produzione, a quelli di produzione ed infine a quelli di feedback sui prodotti. Solo attraverso l’utilizzo di nuove tecnologie digitali quali la AI si possono ottenere da questi dati le informazioni che sono alla base della creazione di nuovi prodotti che soddisfano esigenze mai emerse prima, prodotti che sono però già “ecocompatibili” in quanto tra i parametri analizzabili vi sono anche quelli del loro inserimento in un contesto di circular economy.
I rischi a cui sono esposte le nuove tecnologie digitali
È chiaro che mai come oggi, l’economia mondiale si sia trovata davanti a una sfida così imponente come il proprio sostentamento a lungo termine, ma grazie alle nuove tecnologie digitali di cui dispone, questa sfida risulta meno ardua e più battibile.
Gran parte di queste tecnologie si basa sulla presenza di nuovi sistemi di raccolta dati, di trasmissione di dati e di analisi di dati e della loro trasformazione in informazioni. Non esiste realtà produttiva mondiale che prescinda in ogni fase sia essa creativa sia essa produttiva dall’utilizzo della information technology come supporto decisionale. Questa estrema sofisticazione tecnologica, se da un lato consente di raggiungere traguardi di eco-sostenibilità mai raggiunti prima, dall’altro rende obbligatoria la protezione di queste nuove tecnologie digitali che sono ormai parte integrante del processo produttivo e distributivo. Sebbene nel passato ci sia sempre preoccupati della protezione dei sistemi di raccolta, trasmissione ed elaborazione dei dati, ad oggi si è arrivato a un grado di pervasività e simbiosi che li rende il vero core da proteggere.
Il caso estremo è ormai evidente e riguarda la protezione dei modelli di AI e ML, negli ultimi 5 anni la AI è diventata lo strumento indispensabile a cui gran parte delle aziende e organizzazioni mondiali si affida per il proprio business per interpretare dati e prendere decisioni, ma il suo ciclo di vita estremamente ampio e articolato, la espone a una vasta superficie di attacco.
From: “Artificial Intelligence: Protection and Licensing” of WIBU-SYSTEMS AG
Possiamo considerare come rischi di cybersecurity sia quelli intenzionali e malevoli perpetrati da malintenzionati con vari scopi: danneggiamento, ricatto, sottrazione di proprietà intellettuale, spionaggio industriale, etc. sia quelli casuali e involontari operati da eventi o attori interni ed esterni quali: utilizzo di fonti dati non certificate, errori di configurazione e parametrizzazione etc.
Il risultato, sebbene con gradi diversi di gravità, è comunque un danneggiamento, che potrebbe non essere evidente nell’immediato ma che potrebbe rivelarsi solo postumo e quindi di ancor più difficile rimedio. Difatti se interrompo in modo malevolo ad esempio una rete di comunicazione il risultato è praticamente visibile immediatamente, ma se volontariamente “inietto” dati erronei in un modello di ML i risultati ottenuti potrebbero essere sfalsati e potrei accorgermene solo molto dopo.
Conclusioni
Le nuove tecnologie digitali hanno permesso di affrontare una sfida davvero gravosa per l’umanità ovvero trasformare la propria economia lineare basata sul paradigma “take, make, waste”, in una economia circolare basata sulla sostenibilità e la eco-compatibilità a lungo termine, invertendo quindi una tendenza autodistruttiva.
Queste nuove tecnologie digitali sono diventate però indispensabili e parte imprescindibile di tutti i nostri processi di ricerca, creazione e distribuzione dei prodotti e quindi la dipendenza dalla loro esistenza è ormai totale. La protezione di queste nuove tecnologie digitali, in particolare degli strumenti di AI/ML è una necessità basilare per assicurarsi una continuità di business e una vittoria nell’ambito della eco-sostenibilità a lungo termine.
