Rivoluzione digitale: l’analisi di Vittorio Massone sui fattori che contribuiscono al fenomeno della disruption

Iperconnettività, proliferazione dei dati, salto quantico nella velocità computazione e machine learning sono alcuni degli elementi analizzati da Vittorio Massone, esperto di management e strategie digitali, nel suo ultimo contributo che affronta il tema della rivoluzione digitale e, nello specifico, i fattori che contribuiscono alla disruption dei modelli di business tradizionale.
Secondo quanto sostiene l’attuale Vice Presidente del Consiglio di Amministrazione di Alkemy, società italiana specializzata nell’evoluzione dei modelli di business, grazie al fenomeno del tutto nuovo dell’iperconnettività, aziende, persone e “macchine” che utilizziamo sono e saranno sempre più connesse ad internet in molteplici modi: entro il 2025, infatti, 75 miliardi di oggetti saranno connessi e le reti di telecomunicazione mobili 5G fungeranno da ulteriore acceleratore.
Secondariamente, prosegue Vittorio Massone, l’altro elemento rappresentato dalla proliferazione dei dati, generato da ciascuna persona od oggetto, conduce alla produzione di una quantità enorme di informazioni. Da ciò emerge che chi ha accesso a questi dati conosce molto del soggetto che li genera e può analizzare informazioni storiche in modo scientifico ed oggettivo.
L’approfondimento dell’esperto di management e strategie digitali prosegue analizzando un ulteriore fattore che contribuisce al fenomeno della disruption: l’aumento nella capacità e velocità computazionale. A tal riguardo, sostiene il manager, gli ultimi cinquant’anni hanno segnato un vero e proprio salto quantico che ha prodotto una riduzione dei costi di elaborazione e storage, con una performance che è aumentata di un trilione di volte ed è tuttora in incremento. La creazione dei cloud, inoltre, ha accelerato il fenomeno tramite un’elaborazione dei dati in modo infinitamente più grande rispetto a quella che le singole aziende possono avere.
Infine, conclude Vittorio Massone evidenziando il fattore del machine learning, che ha permesso alle macchine di analizzare dati che a volte sono prodotti dalle macchine stesse. Tramite questo fenomeno, scrive l’esperto, le macchine possono “imparare” ad analizzare i dati, supportando decisioni di vario tipo.