Tecnologia: 20 anni di investimenti. Dove siamo, dove andremo

Gloria Grigolon
Gloria Grigolon
16.12.2019
Tempo di lettura: 3'
Rispetto ai top player degli anni '90, i più grandi colossi dell'innovazione hanno oggi dimensioni dieci volte superiori al passato. Una crescita ascrivibile, anzitutto, al maggior numero di tecnologie utilizzate sia a livello lavorativo che quotidiano, che hanno velocizzato processi produttivi, burocrazia e ritmi di vita
Dal telefonino allo smartphone; dal rivenditore al dettaglio allo store online; dalle prime visioni assolute allo streaming dei contenuti: nel corso dell'ultimo ventennio, la tecnologia ha compiuto veloci passi avanti, dematerializzando i propri servizi ed affidandosi a dispositivi sempre più piccoli, rapidi e a costo accessibile.

La gestione dei dati è divenuta una delle questioni centrali, e come modalità di archiviazione, e come strumento di interpretazione delle preferenze di acquisto e consumo dei singoli utenti. Al cloud computing si è affiancata l'intelligenza artificiale e, in generale, l'internet delle cose, che asserisce alla gamma di oggetti dotati di sensori in grado di elaborare informazioni e comunicare tra loro attraverso connessioni wi-fi. Come investire in questo nuovo contesto?

Investire in tecnologia: opportunità per il futuro


A vent'anni dal lancio del fondo FF Global Technology, gli esperti di Fidelity International sono tornati sulla materia, individuando quali implicazioni avranno sul mercato e sugli investimenti futuri le tendenze che si sono fatte largo.

“Prevedere il futuro comporta grandi difficoltà” hanno commentato. “Gli esseri umani tendono a sottovalutare l'impatto delle nuove tecnologie sulle loro attività di lavoro e di svago. Tuttavia” hanno aggiunto “è possibile distinguere già oggi alcuni potenziali temi e le relative opportunità d'investimento”.

Machine learning


Tecnologia, big data, 5G e machine learning: l'acquisizione di conoscenze e abilità da parte di un computer tenderà a sostituire l'uomo in alcune mansioni, agevolando il lavoro e rendendolo più efficiente.

“Lo sviluppo degli algoritmi di machine learning sta comportando l'automazione di molte funzioni e processi informatici. Gli algoritmi applicano l'intelligenza artificiale ai big data. Nel settore bancario, ad esempio, le società utilizzano sempre più spesso il machine learning nelle soluzioni antiriciclaggio, anziché avvalersi di modelli di analisi statistica tradizionali. Le imprese del settore dei beni di consumo usano il machine learning per migliorare la gestione degli ordini dei clienti sul front-end e risolvere problemi operativi sul back-end”.

Intelligenza artificiale


L'intelligenza artificiale può essere definita come la capacità di una macchina o di un computer di acquisire conoscenze e simulare l'intelligenza naturale per risolvere problemi complessi.



“L'IA sta diventando un fronte sempre più importante per lo sviluppo tecnologico e degli investimenti. All'interno di questo tema, lo sviluppo del rilevamento di immagini abbinato all'IA consentirà ai computer di leggere, interpretare e agire sulla base delle immagini in maniera sempre più sofisticata, modificando il modo in cui interagiamo con queste macchine nonché migliorando sensibilmente le capacità video e fotografiche degli smartphone”.

Computer di nuova generazione


Lo sviluppo di computer di nuova generazione, più facili da usare grazie ad una maggiore sensibilità al tocco, all'inclinazione, alla posizione e alla voce, agevoleranno la diffusione di tecnologia tra i consumatori. Oltre alla velocità, i devices di nuova generazione agevoleranno l'utilizzo di immagini come input, che si sostituiranno a testo e numeri.

Tecnologia senza attrito


Grazie alla standardizzazione della componentistica e allo sviluppo di sensori sempre più precisi, il comparto della tecnologia cosiddetta “frictionless”, “senza attrito” ha continuato a crescere nel campo degli altoparlanti (sistemi a comando vocale) e dell'abbigliamento (vestiti sensibili al tocco, occhiali da vista collegati alle app), grazie anche al contributo del machine learning.

Commercio al dettaglio


Nonostante la rapida diffusione registrata dal comparto e-commerce, l'ammontare complessivo di acquisti online pesa attualmente attorno al 10% della spesa al dettaglio complessiva negli Stati Uniti, percentuale passibile di ampi spazi di crescita.

“Vi sono ancora ampi margini per un'ulteriore penetrazione in settori come il retail fisico, ad esempio, integrando le funzioni di IA nello shopping online di modo che gli acquirenti possano comprare più facilmente abbigliamento e altri articoli che sono ancora più propensi ad acquistare in negozio, l'uso di commessi virtuali e chat bot per il servizio al cliente, lo shopping tramite realtà virtuale e altro ancora”.

Veicoli elettrici e autonomi


Il passaggio da veicoli tradizionali a veicoli elettrici sta favorendo l'ingresso dirompente di nuovi concorrenti nel mercato dell'auto, spingendo le aziende storicamente presenti sul mercato a modificare profondamente le proprie priorità strategiche.



“Questa transizione produrrà effetti diretti significativi sulle case automobilistiche e accrescerà ulteriormente l'importanza dei componenti elettronici, dei semiconduttori e delle batterie per lo sviluppo dei veicoli. Vi saranno anche effetti indiretti sulla proprietà e sull'uso delle vetture, sulla pianificazione urbana e sulle abitudini di lavoro e di svago”.

Smart city


I veicoli a guida autonoma sono solo una piccola parte del cambiamento tecnologico che condurrà verso le smart city, città “intelligenti” del futuro che “incorporeranno una varietà di tecnologie emergenti che dovrebbero migliorare notevolmente la qualità della vita”.

 

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