Blockchain per le PMI: trasparenza, sicurezza e tracciabilità

La possibilità di registrare il percorso effettuato, ad esempio, dai prodotti del settore alimentare è un espediente che può garantire la tutela del Made in Italy.
Non solo il settore alimentare, ma anche il manufatturiero, il bancario e lo sportivo, solo per citarne alcuni, possono trarre vantaggio dalle caratteristiche della blockchain, garantendo la trasparenza durante le fasi produttive, la sicurezza del rispetto delle norme e la tracciabilità del ciclo di vita dei prodotti trattati e commercializzati.

L’Italia è un Paese leader mondiale nel settore della moda. I capi Made in Italy hanno un valore aggiunto legato all’alta qualità della sartoria italiana. Garantire, attraverso la blockchain, che le varie fasi della realizzazione dei capi sono avvenute nel rispetto delle normative e sul territorio italiano, senza delocalizzazione della produzione, è certamente per i consumatori un segno di trasparenza in più.
La filiera produttiva e distributiva può sfruttare la tecnologia blockchain per evidenziare e difendere la migliore qualità dei prodotti. 

Le PMI innovative italiane stanno concentrandosi sul testare  soluzioni DLT da mettere a disposizione dei diversi settori a fini commerciali. Con lo sviluppo delle tecnologie, si moltiplicano anche i campi di applicazione nei diversi rami dell’industria.
Anche nel settore finanziario, assicurativo e dei servizi di pubblica utilità, si comincia ad intravedere la decisione da parte dei governi di investire in nuove tecnologie.

Lo studio di ricerca dell’OSCE

L’Italia è stato il primo paese europeo a finanziare uno studio di ricerca condotto dall’OSCE (Organizzazione per la Sicurezza e la Cooperazione in Europa) che aveva il compito di indagare le implicazioni che la blockchain avrebbe avuto sull’ecosistema delle PMI e delle startup. 

Le principali difficoltà riscontrate dalle imprese, che hanno partecipato allo studio, sono state relative alla complessità, indecifrabilità e fumosità della normativa in materia: 

• Le opportunità di finanziamento pubblico a livello locale e nazionale non sono ben definite;
• La mancanza di una giurisdizione completa impedisce alle imprese di sfruttare appieno il potenziale di innovazione; 
• La mancanza di chiare indicazioni sui finanziamenti e su come ottenerli aumenta la sfiducia nei confronti della tecnologia.

Dal punto di vista sovranazionale e internazionale, la cooperazione è cruciale per accelerare il processo di diffusione tecnologica attraverso la condivisione di standard definiti.

L’utilizzo della blockchain per le PMI agricole

In particolare, per quanto riguarda le aziende agricole, l’utilizzo della blockchain può apportare enormi vantaggi.
Già nella fase di digitalizzazione dei fascicoli cartacei per la registrazione delle colture, si possono correggere e rimuovere le imprecisioni, in tempi brevi e con meccanismi intuitivi.
In seguito, tutti gli attori della catena di approvvigionamento vengono coinvolti nell’inserimento di informazioni riguardanti le materie prime.

I dati vengono raccolti sia attraverso la registrazione manuale che con l’utilizzo di sensori IoT. Le condizioni atmosferiche, le risorse idriche e i trattamenti chimici utilizzati per misurare la qualità dei prodotti e il loro impatto ambientale sono informazioni che è bene comunicare al consumatore.

Sfruttando i registri distribuiti, sia le industrie intermediarie che i consumatori possono essere informati correttamente e venire a conoscenza di tutti i processi di produzione, comunicando così in modo esauriente la qualità e le caratteristiche del prodotto.

Il vantaggio per i produttori, invece, risiede nell’avere una panoramica più chiara dei reali e potenziali acquirenti e nella possibilità di mappare in modo contestuale le varie catene distributive.
Poter offrire ai consumatori una certificazione di autenticità e di qualità che specifichi e tracci le varie fasi della catena di produzione dall’origine fino alla grande distribuzione conferisce al prodotto un enorme valore in più. 

A latere di questi numerosi potenziali vantaggi, andrà sicuramente seguito con grande attenzione lo sviluppo normativo, che dovrà adeguarsi alle numerose novità che saranno apportate dall’uso della blockchain.

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L’AI è un ramo dell’informatica che studia la progettazione di sistemi hardware e software in grado di far eseguire alle macchine azioni coordinate con le percezioni audiovisive, spazio-temporali e decisionali tipiche degli esseri umani.
Un sistema intelligente, quindi, non è dotato solo della capacità di svolgere operazioni di calcolo o di archiviare i dati, ma è in possesso di variegate capacità di interazione sociale o spaziale.
Le macchine possono riprodurre alcuni dei comportamenti abituali degli esseri umani; ciò denota una particolare, innovativa forma di intelligenza in dotazione al sistema.

La nascita di questa tecnologia si fa convenzionalmente risalire al 1956, anno di avvento del computer, perché, per la prima volta, in un convegno che riuniva esperti del campo informatico, venne utilizzato il termine “sistema intelligente”.
Ad oggi l’impiego di algoritmi, capaci di riprodurre i ragionamenti complessi dell’uomo, ha permesso di migliorare sempre di più questi sistemi.
Tali realtà sono caratterizzate da una continua crescita di numero e da un costante aggiornamento e sviluppo delle equazioni matematiche su cui sono basate. In tal modo è garantita una varietà di possibili comportamenti sempre crescente e sempre più adattabile ai diversi stimoli esterni.

Gli algoritmi sono capaci di prendere decisioni e di effettuare scelte correlate ai contesti in cui sono inseriti. Si pensi, ad esempio, alle automobili: un veicolo senza conducente, dotato di sistemi di intelligenza artificiale, in caso di rischio può decidere se sterzare o frenare in base alla circostanza.
La possibilità di scelta da parte dell’automobile denota una consapevolezza delle conseguenze dell’azione sulla base delle previsioni del rischio. La capacità predittiva dipende dalla registrazione dei dati ottenuti dai sensori, i quali raccolgono le informazioni estrapolate dalla realtà, per comunicarle al sistema che le interpreta in funzione del processo decisionale.

Intelligenza artificiale di base e allargata

L’intelligenza artificiale ha due differenti modalità: di base o allargata. Con il termine “intelligenza di base” si intende tutta la conoscenza acquisita attraverso la raccolta e l’elaborazione di dati. Con “intelligenza allargata”, invece, ci si riferisce alla possibilità di imparare dalle esperienze vissute dal sistema.
In questo ultimo caso, nel futuro dell’informatica si prospetta la possibilità di rendere la macchina capace di acquisire informazioni, caratteristica peculiare dell’essere umano.
Gli algoritmi, così, diventano sempre più precisi e consentono l’interpretazione di informazioni via via più accurate, grazie ai dati già conosciuti, che vanno a costituire parte del bagaglio del sistema. L’intelligenza artificiale può avere due principali modalità di esecuzione: i linguaggi formali e le decisioni.
Nel primo caso, per svolgere un’azione o risolvere un problema, si sceglie di utilizzare un approccio predefinito nelle stringhe: il percorso da seguire viene deciso in base al risultato che si intende conseguire.
Nel secondo caso, che invece implica il compimento di una scelta da parte della macchina; si utilizza un modello ad albero: all’algoritmo viene richiesto di valutare ogni azione o decisione possibile considerandone le conseguenze. Il secondo approccio si basa su modelli predittivi sviluppati da informazioni iniziali e dati pre-inseriti, per effettuare previsioni su tutte le possibili conseguenze in maniera accurata. 

L’apprendimento automatico permette alle macchine di svolgere un’azione anche se non è ancora stata programmata. L’archivio di esperienze della macchina diventa, come per l’uomo, fonte di continuo aggiornamento da cui è possibile imparare e sviluppare nuovi algoritmi.
Si tratta di un processo di apprendimento volto al progressivo affinamento del codice della stringa. Le macchine possono imparare dai loro errori e questo è un vantaggio enorme per lo sviluppo tecnologico. 

L’A.I. nella vita di tutti i giorni

Nella vita quotidiana l’intelligenza artificiale è estremamente diffusa. I programmi di riconoscimento vocale, presenti negli smartphone, come i sistemi di sicurezza che sfruttano algoritmi di riconoscimento facciale, sono il frutto delle conquiste dell’informatica nel campo dell’AI.
L’interazione con gli smartphone è ormai radicata nelle abitudini dei consumatori e viene continuamente integrata, attraverso i sistemi di geolocalizzazione e i sensori di movimento. Anche l’interazione fra i dispositivi è un prodotto dell’intelligenza artificiale.

I veicoli che si muovono senza conducente sono divenuti realtà, anche se per il momento vengono relegati ad alcuni settori specifici. Altri campi in cui viene fatto largo uso di AI sono il mercato azionario, la medicina e la robotica.
Nel campo medico, ad esempio, è diventata uno strumento di uso comune per alcuni tipi di analisi e in alcune diagnosi, oltre che per la realizzazione di robot adibiti all’accompagnamento di pazienti o specifiche operazioni chirurgiche.

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