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L’Internet of Things (IoT) sta diventando oggi il nuovo substrato di un’intelligenza web driven che aiuta a connettere il nostro mondo. L’IoT è alimentato dai dati dei sensori, delle videocamere e di altri dispositivi e permette di monitorare, tracciare, analizzare e agire attraverso i dati che si creano nel mondo intorno a noi.

Ma cosa succede dopo? Un fattore cruciale per le organizzazioni che cercano di canalizzare l’IoT è la necessità di creare nuovi modelli di business. I nuovi framework operativi devono essere personalizzati in base alle esigenze e ai requisiti delle macchine e delle persone che popolano l’ecosistema IoT.

Abbiamo già raggiunto diversi punti di svolta. Sappiamo che i primi anni hanno visto lo sviluppo di troppi prodotti con standard di sicurezza inadeguati. Il dibattito sulla security sarà sempre acceso, ma ora la questione è anche come controllare i dati all’interno di sistemi IoT.

Le persone e gli utenti saranno sempre più al centro di questo dibattito. Il fatto che le persone utilizzeranno sempre più dispositivi wearable significa anche che sapremo molte più cose su ciascun individuo e in qualsiasi momento.

Un futuro più fruibile

Pensiamo a possibili scenari futuri. Ad esempio, potrebbe non essere più necessaria una polizza di assicurazione sanitaria standard, perché gli assicuratori avranno più informazioni sulle persone fin dall’inizio. Gli utenti pagheranno davvero solo ciò che consumano, in un futuro più fruibile.

Ma nessuno di questi progressi è possibile, a meno che non si crei un sistema che ci consenta di sfruttare le informazioni provenienti dall’Internet of Things. In altre parole, tutte le “cose” dell’IoT sono inutili, a meno che non si possano utilizzare le informazioni e gli avvisi generati dai dispositivi.

Mentre cerchiamo di utilizzare questo nuovo sistema, possiamo puntarlo verso le componenti specifiche dell’IoT a cui siamo realmente interessati. Se pensiamo a tutti i dispositivi e i dati là fuori come un gigantesco universo IoT, esiste infatti un’orbita più stretta intorno allo spazio IoT personale della propria organizzazione. Queste sono le “cose” e i dati che devono interessare. Una volta focalizzati su questi elementi, si possono mappare i risultati aziendali desiderati sfruttando l’Internet of Things, attraverso un approccio intelligente.

Definire i risultati desiderati

Se pensiamo a un wearable device per il monitoraggio dello stato di salute, un utente ha di solito una serie di risultati desiderati, come per esempio, mantenere in target il battito cardiaco, la pressione sanguigna e il peso. Qualsiasi deviazione dai risultati desiderati potrebbe indurre l’utente a modificare il proprio regime di allenamento, a modificare la propria dieta e, in definitiva, a visitare il medico.

Le auto sono un altro buon esempio. I risultati desiderati nell’utilizzo dell’automobile includono il consumo di benzina, le prestazioni e la necessità di manutenzione settimanale.

Le automobili sono sempre più intelligenti però e possono capire se siamo dei bravi guidatori in base al nostro comportamento. Se un guidatore condivide i dati della dash cam in streaming con una compagnia assicurativa che riconosce lo stile di guida del conducente, allora il conducente può essere ricompensato con un premio assicurativo più basso.

Questione di Business model

Man mano che andiamo avanti e sempre più dispositivi diventano connessi, assistiamo alle stesse sfide che si sono verificate nell’IT aziendale e che ora appaiono nel mondo dell’IoT, in particolare dell’IoT industriale.

Questa realtà è particolarmente diffusa se guardiamo a come vogliamo gestire la funzionalità dei dispositivi IoT. Dobbiamo essere in grado di capire in che modo i dispositivi si comportano l’uno rispetto all’altro, garantendo al contempo il livello richiesto di sicurezza. Non si tratta solo di gestire il break-fix dell’IoT, si tratta di analizzare i dati per ottimizzare i processi e guidare nuovi modelli di business.

L’IoT ha creato serbatoi enormi di dati e le aziende, nel momento in cui diventano veramente digitali, dovranno sapere chiaramente cosa vogliono ottenere dall’universo di dati che viene creato.

Le aziende conosceranno quali sono i risultati desiderati e quindi quali domande porre per guidare il loro “sistema di azione” attraverso un processo decisionale, aprendo la strada a un IoT veramente fruibile.