Webera Digital Consulting

Spesso mi capita per deformazione professionale di utilizzare termini "tecnici" nell’ambito di Impresa 4.0
Di seguito, ho raccolto e condivido una serie di concetti per facilitare la loto comprensione.

Il lavoro non vuole essere esaustivo, sicuramente può essere migliorato e rappresenta solamente un punto di partenza per chi affronta questi argomenti per la prima volta.
Non esitate a contattarmi e inviarmi e vostri commenti.

Additive Manufacturing

Una serie di processi di fabbricazione che consentono di realizzare oggetti tridimensionali a partire da un modello digitale, depositando progressivamente materiale strato su strato. Si contrappone alle tradizionali tecniche di produzione sottrattiva e rappresenta una vera e propria integrazione tra mondo reale e mondo virtuale. L’ Additive manufacturing è anche definito 3D Printing ed è spesso utilizzato per la prototipazione oltre che per la produzione vera e propria di tirature limitate di prodotti. L’Additive Manufacturing non richiede la produzione di stampi e permette produzioni ad elevatissima personalizzazione.

Advanced HMI

(Advanced Human Machine Interface) - grazie a wearable e alle nuove interfacce uomo/macchina e alle interfacce conversazionali che permettono l’acquisizione e/o la veicolazione di informazioni in formato vocale, visuale e tattile la Human Machine Interface arriva a uno stadio avanzato che include sistemi consolidati, come i display touch, gli scanner 3D per la lettura gestuale o come i visori per la realtà aumentata con visione sovrapposta e periferica. L’Advanced HMI permette lo sviluppo di Performance Support System o di Manuali tecnici interattivi, nella forma di soluzioni che supportano le attività operative e la formazione degli operatori.

AR - Augmented Reality

Soluzione tecnologica che permette di arricchire la visione degli ambienti reali con l’inserimento di oggetti virtuali. La persona coinvolta resta a contatto con la realtà fisica, che viene però integrata con informazioni e input aggiuntivi. Con questa soluzione si migliora la interazione con l’ambiente e con i sistemi di produzione. L’Augmented Reality è utilizzata per fornire agli operatori tutte le istruzioni per intervenire direttamente sulle apparecchiature.

Beacon

E’ una tecnologia basata sul Bluetooth. I beacon, tramite il Bluetooth, trasmettono e ricevono piccoli messaggi entro distanze limitate.

Big Data And Smart Data

Una raccolta incredibilmente estesa in termini di volume, velocità e varietà, che comprende dati strutturati e non, la cui estrazione richiede metodi analitici e tecnologie sempre più sofisticate. . I dati possono provenire dagli oggetti (Internet of Things), dai social network, dai computer, dai device personali (wearable device), ecc. La sfida attuale consiste nel trasformare i big data in smart data: informazioni intelligenti, nuove e utili, che diano vantaggio competitivo e siano perfettamente fruibili per il cliente.

BLE

Bluetooth Low Energy (BLE) è una funzionalità del Bluetooth, progettata per applicazioni a basso consumo per dispositivi wireless entro un raggio d’azione che arriva fino a 50 metri. È una versione potenziata del Bluetooth, implementata per IoT.

Bluetooth

E’ il protocollo per la connessione e la comunicazione senza fili tra dispositivi, che si scambiano dati e informazioni tramite onde radio.

Chatbot

Programma di intelligenza artificiale (AI) che simula conversazioni umane in modo interattivo, utilizzando frasi preimpostate. Viene utilizzato di frequente per servizi di assistenza (customer care) e per strategie di marketing, soprattutto attraverso i social network e i sistemi di messaggi istantanei.

Cloud Computing

Erogazione di risorse informatiche come l'archiviazione, l'elaborazione o la trasmissione di dati, caratterizzato dalla disponibilità on demand attraverso Internet a partire da un insieme di risorse preesistenti e configurabili. Questa tecnologia offre innovazione rapida, risorse flessibili ed economie di scala attraverso la distribuzione di servizi di calcolo computazionali (es. server, storage, database, rete, software, analisi, business intelligence) tramite Internet (“il cloud”). È una forma di terziarizzazione tecnologica avanzata in cui l’utente non compra il prodotto, ma la possibilità di utilizzare quel prodotto a distanza, senza disporne fisicamente.

Cloud Manufacturing

Metodo che abilita, grazie alla rete, l’accesso delle risorse dedicate alla manifattura e alla produzione. Il Cloud Manufacturing prevede la erogazione di servizi e prevede il passaggio verso una nuova interpretazione della manifattura come MaaS o Manufacturing as a Service. Il Cloud Manufacturing si declina in diverse forme di produzione come il Collaborative Manufacturing, come il Virtual Manufacturing. La struttura logica del Cloud Manufacturing prevede la gestione di risorse produttive all’interno di servizi Cloud e il Cloud manufacturing permette inoltre di erogare risorse di produzione in modalità ‘on demand’.

Coding

Programmazione di sistemi informatici a mezzo di opportuni linguaggi codificati.

Cognitive Computing

Capacità di alcune soluzioni software di affrontare situazioni complesse che sono caratterizzate da una grande quantità di dati non strutturati, ambigui, incerti, contrastanti e soggetti a cambiamenti frequenti e rapidi; l’obiettivo, passando da un approccio programmatico (deterministica) ad un approccio probabilistico, è quello di aggregare e organizzare i dati per permettere alle persone e alle macchine di lavorare insieme in modalità semplici e intuitive trasformando i dati in informazioni utili a prendere decisioni consapevoli. Lo sviluppo di soluzioni di Cognitive Computing è strettamente collegato con gli sviluppi in alcuni ambiti associati all’Intelligenza artificiale come ad esempio il machine learming, natural language processing, machine perception, computer vision, speech recognition.

Cognitive Manufacturing

Sistemi di produzione e di automazione basati su apparati sviluppati per raccogliere dati, elaborarli a livello locale, trasformarli in conoscenza e applicarla in azioni destinate alla produzione. Si tratta di soluzioni automatizzate che seguono regole di produzione legate alla produzione stessa e al contesto (Context-Driven).

Collaborative Manufacturing

Forma di produzione basata su principi collaborativi in cui operatori, sistemi di produzione, organizzazioni, fornitori e partner, reti di vendita dirette e indirette collaborano, grazie e piattaforme di produzione comuni, al raggiungimento di obiettivi comuni per semplificare o eliminare i passaggi intermedi e creare una produzione in forma end-to-end. La Fully Integrated Supply Chain consente a più gruppi di operare assieme aumentando la reattività, l’agilità e la centralità del prodotto o del servizio in relazione al cliente.

Context-Driven Testing

Metodologia per velocizzare il testing dei prodotti e il rilascio sul mercato di nuovi prodotti. Con questa impostazione il testing non è più un momento di verifica delle specifiche fissati a priori ma diventa una parte integrante del processo progettuale e produttivo.

CRM - Customer Relationship Management

Sistema informativo che raccoglie tutte le strategie di gestione del rapporto con il cliente. È un asset intangibile ma straordinario per l’impresa attraverso cui individuare la giusta strategia di ingaggio dei clienti, capire le loro esigenze, rispondere in modo adeguato ai loro bisogni e mantenere una relazione solida e duratura nel tempo.

Customization

Realizzare o modificare un prodotto sulla base di specificazioni personali di un utente. Le tecnologie IoT renderanno disponibili in tempo reale una grande mole di informazioni sui clienti, per esempio in merito alle modalità di utilizzo/fruizione di prodotti e servizi, dati biometrici, stili di vita, ecc. Sarà quindi possibile definire i bisogni dei clienti eseguendo un targeting spinto dal mercato.

Cyber Physical System

Sistema interattivo che integra e connette macchinari, beni fisici, device di comunicazione, con capacità di autoapprendimento. L'industria 4.0 è la teorizzazione di un paradigma manifatturiero basato sul concetto di Cyber Physical System (CPS), ovvero sistemi informatici in grado di interagire con i sistemi fisici in cui operano; tali sistemi sono dotati di capacità computazionale, di comunicazione e di controllo. I Cyber Physical Systems rappresentano una delle basi concettuali e logiche per lo sviluppo di smart factory.

Cyber Security

Insieme di tecnologie, processi e pratiche aventi lo scopo di proteggere gli asset informatici da possibili attacchi esterni o interni che potrebbero provocare danni diretti o indiretti di notevole impatto. E’ un fattore alla base dello sviluppo di industria 4.0 per evitare che le interazioni e i contatti sviluppati all’interno del cyber physical system possano essere oggetto di attacchi informatici. La tutela delle tecnologie legate all’Industria 4.0 richiede lo sviluppo di adeguati strumenti di sicurezza informatica.

Data Analytics

Organizzazione e analisi dei dati in modo da produrre informazioni importanti per prendere decisioni così come per definire prodotti e servizi con sempre maggiore livello di specificità.

Data Mining

Insieme di tecniche e metodologie che hanno per oggetto l'estrazione di un sapere o di una conoscenza a partire da grandi quantità di dati. Analisi matematica eseguita su grandi quantità di dati per individuare le informazioni più significative e renderle disponibili e utilizzabili nell’ambito dei processi di decison making.

Digital Enterprise

Un’azienda nella quale l’IT assume un ruolo determinante nella definizione della propria strategia di business. Tutti i processi di creazione del valore, fino anche al coinvolgimento dei fornitori, sono rappresentati e gestiti in modo digitale e strettamente interconnessi.

Digitalizzazione

Indica l’utilizzo delle tecnologie digitali per modificare un modello di business e fornire all’impresa opportunità in termini di creazione di valore. In sostanza riassume il processo di transizione verso un business digitale.

Domotica

È lo studio e l’applicazione di un insieme di tecnologie basate sull’ ingegneria informatica ed elettronica, con l’obiettivo di integrare una serie di dispositivi in grado di automatizzare e semplificare le azioni quotidiane di una casa o di un edificio. Queste tecnologie, per funzionare in maniera integrata e utilizzare quindi informazioni condivise, devono essere collegate a una rete informatica comune, che è solitamente la rete Internet.

Fog Computing O Edge Computing

E’ una forma di decentralizzazione a livello di Cloud per la elaborazione in locale di dati che devono provvedere a gestire azioni che a loro volta devono svolgersi a livello locale. Questa soluzione prevede che i dati non vengano inviati completamente al cloud ma si sfrutta la possibilità di elaborare a livello locale e comunicare di alcuni dispositivi IoT in grado di farlo. La logica classica del Cloud computing prevede che nella comunicazione tra due dispositivi, ci sia sempre un invio di dati al cloud stesso. Il Fog o Edge Computing, permette di mantenere una certa quantità di dati a livello locale per una elaborazione locale.

IIot

Industrial Internet of Things, rappresenta una definizione alternativa all’applicabilità delle tecnologie inerenti Internet of Things applicate al mondo dell’industria. Meno conosciuta e utilizzata rispetto a Internet of Things (IoT), è un’ applicazione di quest’ultima all’interno del contesto di impresa 4.0. IoT e IIoT (Industrial Internet of Things) non sono sinonimi intercambiabili, dato che il secondo termine è legato all’impresa. Un oggetto dell’Industrial Internet trova applicazione all’interno della “fabbrica”, della realtà aziendale, nel contesto della quarta rivoluzione industriale. Lo scopo è quello di ottimizzare i processi produttivi mediante la connessione tra le macchine dell’azienda, di cui viene controllato anche, in modo preventivo, lo stato di salute e il corretto funzionamento. Un oggetto IIoT consente anche di sviluppare dati da analizzare e di controllare i tempi della produzione.

Industria 4.0

È il nuovo modello di produzione e organizzazione del lavoro che porta l’automazione industriale più tradizionale verso una forma di integrazione digitale di tutte le sue componenti. La “Quarta Rivoluzione Industriale” si basa sull’adozione di alcune tecnologie definite abilitanti che connettono sistemi fisici e digitali, l’analisi delle informazioni ricavate dalla Rete e una gestione più flessibile del ciclo produttivo.

Industrial Analytics

Tool e metodiche per la gestione di Big Data provenienti da apparati Internet of Things direttamente connessi all’ambito manifatturiero o relativi alla integrazione dei dati tra i sistemi IT per la pianificazione e la sincronizzazione dei flussi produttivi e logistici. L’Industrial Analytics comprende la Business Intelligence, la Data Analytics, la Data Visualization, la Simulation, il Forecasting ovvero gli strumenti necessari per supportare decisioni rapide dai dati IoT.

Integrazione Verticale E Orizzontale

L’integrazione verticale è l’implementazione di specifici sistemi informativi e gestionali in grado di interagire e scambiare informazioni attraverso i soggetti coinvolti nella catena di produzione. L’integrazione orizzontale è l’implementazione di specifici sistemi informativi e gestionali in grado di far interagire aziende, distributori e fornitori operanti nella stessa filiera.

Intelligent IoT Smart Sensors

Sensori Internet of Things dotati di capacità ci calcolo e oltre a raccogliere e trasmettere dati dall’ambiente fisico, o dagli apparati ai quali sono associati, eseguono funzioni di calcolo. E’ un IoT in grado di restituire dati elaborati o con una sorta di “pre” elaborazione e possono già essere utilizzati per eseguire azioni sulle macchine stesse o per trasmettere informazioni più elaborate ai sistemi centrali.

Intelligenza Artificiale

Sistema che compie azioni, ragionamenti e comportamenti che normalmente richiedono l’essere umano, come ad esempio la percezione visiva, la comprensione del discorso, la traduzione in altre lingue, l’organizzazione, la gestione di oggetti e la capacità di prendere decisioni. Il CHATBOT è un esempio di intelligenza artificiale applicata al servizio di assistenza ai clienti di una piccola media impresa.

Internet Of Everything

Indica “l’Internet del tutto”, andando oltre al tema dei dispositivi interconnessi; ogni cosa, dalle persone agli oggetti, fino ai processi, sono connesse tra loro. Si parla quindi di un mondo iper-connesso, che racchiude in sé quattro categorie: le cose, i processi, i dati e le persone.

Internet Of Humans

Significa “Internet degli esseri umani” e si riferisce alle interazioni dirette o indirette tra dispositivi e persone, generando un insieme di informazioni utili a comprendere e migliorare la vita degli essere umani.

Internet Of Things

È l’insieme di componenti e dispositivi tecnologici (ad esempio sensori) che possono essere incorporati in oggetti fisici e macchinari. Con questi dispositivi è possibile creare un’interfaccia tra mondo fisico e mondo digitale, consentendo la comunicazione tra gli oggetti attraverso internet e permettendo scambio di informazioni, modifica del comportamento in base agli input ricevuti, memoria di istruzioni e, quindi, di apprendimento dall’interazione. I campi di applicabilità sono molteplici: dalle applicazioni industriali (processi produttivi), alla logistica e all’infomobilità, fino all’efficienza energetica, all’assistenza remota e alla tutela ambientale.

Interoperabilità

È la capacità di due o più sistemi, applicazioni, reti, mezzi o componenti, di scambiarsi informazioni tra loro e di essere poi in grado di utilizzarle. Oggi è applicato a settori differenti.

IT/OT Integration

L’Integrazione tra Information Technology e Operational Technology è uno dei fattori abilitanti all’Industry 4.0 nelle imprese di produzione, in particolare nelle imprese con una elevata intensità e concentrazione di asset e prevede un cambiamento radicale del tradizionale paradigma che prevede la tradizionale separazione tra IT e OT. Nell’Industry 4.0 il digitale non si ferma all’IT ma è integrato strutturalmente e logicamente con l’OT.

LI-FI

Acronimo di “light fidelity”, è la tecnologia che permette una comunicazione senza fili tra dispositivi, utilizzano la luce per trasmettere i dati ad alta velocità, anziché le onde radio.

Machine Learning

L'apprendimento automatico (noto in letteratura come machine learning) rappresenta una delle aree fondamentali dell'intelligenza artificiale e si occupa della realizzazione di sistemi algoritmi che si basano su osservazioni come dati per la sintesi di nuova conoscenza. L'apprendimento può avvenire catturando caratteristiche di interesse provenienti da esempi, strutture dati o sensori, per analizzarle e valutarne le relazioni tra le variabili osservate. In particolare il Machine Learning va integrato con la Artificial Intelligence (AI) e consente alle macchine di svolgere azioni anche senza l’intervento diretto di programmatori.

Manufacturing Big Data

E’ la specializzazione delle metodologie e degli algoritmi legati ai Big Data Analytics indirizzati ad applicazioni nell’ambito manifatturiero. Il Manufacturing Big Data lavora sia con layer fisici come i sensori, sia con sistemi IT convenzionali.

Manutenzione Predittiva

E’ il risultato congiunto della connessione, della integrazione, del Real-Time Analytics e permette di monitorare e gestire lo stato di salute dei singoli componenti dei vari prodotti con la possibilità di intervenire preventivamente per evitare fermi macchina.

Materiali Intelligenti

Materiali dotati di una o più proprietà che possono essere cambiate e controllate tramite degli stimoli esterni, come lo stress meccanico, la temperatura, l'umidità, il pH, il campo elettrico o magnetico (le leghe e i polimeri a memoria di forma, materiali magnetostrittivi, fotomeccanici, cromici ecc).

Meccatronica

Interazione tra meccanica, elettronica e informatica con lo scopo di automatizzare i sistemi di produzione e/o realizzare prodotti che utilizzino le tre tecnologie per ottenere prodotti flessibili facilmente riconfigurabili.

MES - Manufacturing Execution System

Indica un sistema informatizzato che ha la principale funzione di gestire e controllare la funzione produttiva di un'azienda. La gestione coinvolge il dispaccio degli ordini, gli avanzamenti in quantità e tempo, il versamento a magazzino, nonché il collegamento diretto ai macchinari per dedurre informazioni utili ad integrare l'esecuzione della produzione come a produrre informazioni per il controllo della produzione stessa.

Mixed reality -Realtà Mista

Unisce alla realtà fisica le realtà virtuale e aumentata, sovrapponendole. Questa tecnologia rende possibile l’osservazione del mondo reale traendone informazioni utili (in AR), ma anche vedendo e interagendo con oggetti virtuali all’interno di esso (in VR).

Motion Control

È l’insieme delle tecnologie e dei dispositivi che guidano gli strumenti meccanici in movimento, un fattore chiave che influisce sulle prestazioni della macchina. Le soluzioni tecnologiche del motion control permettono di realizzare macchine in cui il coordinamento tra gli organi in movimento è ottenuto tramite sistemi elettronici, anziché tramite i tradizionali sistemi meccanici di distribuzione del moto (ad esempio cinghie o ruote dentate).

NFC - Near Field Communication

Tecnologia che permette lo scambio di dati e informazioni in modalità wireless (senza fili) tra dispositivi a strettissima vicinanza.

Predictive Behavioral Analytics

Permette di gestire Real-Time le analitiche relative al comportamento degli utenti e di sviluppare delle azioni di business o di produzione direttamente conseguenti a queste analitiche. Nell’Industry 4.0 la Predictive Behavioral Analytics serve per attuare una metodica progettuale direttamente agganciata al comportamento degli utenti. Il primissimo risultato della Predictive Behavioral Analytics è nella Predictive Maintenance che analizza il comportamento dei mezzi di produzione e dei prodotti e il comportamento degli operatori e dei consumatori nell’utilizzo dei prodotti. L’analisi comportamentale si concentra sulla comprensione del rapporto tra i consumatori e i prodotti.

Predictive Maintenance System

Si tratta di un sistema che, grazie all’impiego di un hardware specifico, a sensori e ad algoritmi predittivi e con l’impiego di tecnologie abilitanti in ambito IoT (Big data, Cloud computing, Machine Learning), consente di massimizzare l’efficacia delle attività di manutenzione dei clienti, intervenendo da remoto e riducendo fermi macchina e costi di manutenzione.

Preventive Maintenance

La manutenzione preventiva è una politica di manutenzione che si prefigge l'obiettivo di eseguire un intervento manutentivo di "revisione", "sostituzione" o "riparazione", prima che nel componente si manifesti il guasto, tipicamente basato su contatori e parametri associati ai vari strumenti industriali. Tipicamente vengono utilizzati strumenti informatici avanzati di tipo Machine Learning e Data Mining.

RFID – Radio frequency Identification

Precursore dell’IoT, rappresenta una tecnologia per la identificazione e la lettura in automatico di dati associati a determinati prodotti, L’RFID prevede la memorizzazione di dati grazie ai tag o vere e proprie etichette elettroniche (o trasponder) che dialogano a distanza con i Reader, ovvero con apparati radio che scrivono e leggono dati direttamente sulle etichette.

Robotica Collaborativa

Utilizzo di robot che possono interagire direttamente con gli esseri umani o entrare in contatto con essi in maniera sicura senza necessità di recinzioni perimetrali di sicurezza, condividendo lo stesso spazio di lavoro. Un aiutante in grado di svolgere operazioni ripetitive o pericolose e in grado di dare cadenza e sequenzialità al lavoro svolto.

Simulation

Consente di definire la geometria del prodotto e simularne il comportamento nei più svariati modi, senza bisogno di costruire e utilizzare prototipi fisici. Attraverso la realizzazione dei digital twin, o copie digitali, del prodotto un'ampia gamma di varianti possono essere confrontate, testate e valutate. Tutto in modo virtuale.

Smart Factory

Impresa manifatturiera che implementa soluzioni digitali pensate per monitorare tutti i processi produttivi, per tracciare lungo la Fully Integrated Supply Chain sia i semilavorati sia i prodotti finiti. La Smart Factory è basata sull’IoT e sulla Real-Time Analytics e permette di aumentare l’efficienza e modificare il rapporto con i clienti e i business model.

Smart Grid

Nuovo concetto di produzione e gestione dell’energia. La smart grid è una rete elettrica intelligente che grazie a sensori IoT misura l’efficienza energetica degli apparati presso gli utilizzatori e monitorizza il consumo ne “corregge” il consumo e gestisce la produzione di energia in funzione della quantità realmente necessaria.

Smart Manufacturing

E’ una nuova interpretazione della manifattura che grazie alle tecnologie digitali possono aumentare la propria competitività ed efficienza con la interconnessione digitale di tutti gli asset: macchine, risorse umane e conoscenza aziendale.

Stampa 3d

Spesso usato come sinonimo di Manifattura Additiva, è una delle tante tecniche di manifattura additiva. Ha un funzionamento simile alla stampante 2D a getto di inchiostro, in quanto l’oggetto tridimensionale è costruito, strato per strato, per getto di materiale o getto di legante. Nel linguaggio comune si riferisce alle stampanti a estrusione di filo che utilizzano la tecnologia della modellazione per deposizione di fuso.

Supply Chain 4.0

Altrimenti definitica Fully integrated supply chain si riferisce a una catena del valore totalmente integrata con una connessione completa che unisce produttori, produttori, integratori, distributori, rivenditori e clienti permettendo una visibilità su tutti i passaggi.

Time To Market

Tempo che intercorre dall'ideazione di un prodotto alla sua effettiva commercializzazione. È un termine molto utilizzato nell’industria 4.0. Infatti, per via della possibilità sempre più avanzata della prototipazione digitale e reale (tramite la stampa 3D) il tempo necessario, dalla sua idea iniziale al momento in cui viene commercializzato, si riduce.

Trasformazione Digitale

L’insieme di trasformazioni sociali, culturali e tecnologiche associate con l’utilizzo della cosiddetta tecnologia digitale.

VR - Realtà Virtuale

Soluzione tecnologica informatica che simula la realtà effettiva, sostituendola con un ambiente completamente digitale, slegato da quello esterno. L’accesso a questo ambiente è reso possibile con l’utilizzo di accessori sviluppati appositamente per interagire all’interno della realtà virtuale (guanti, auricolari, occhiali).

Wearable Technologies

Sono dispositivi e sensori indossabili. Costituiscono un esempio di IoT dal momento che sfanno parte di oggetti fisici (come orologi e braccialetti smart) o “cose” integrati con elettronica, software, sensori e connettività per consentire agli oggetti di raccogliere e scambiare quantità di dati con un produttore, un operatore o altri dispositivi collegati senza richiedere l’intervento umano. . Questo tipo di tecnologie rilevano e monitorano i segnali biologici interni ed esterni del corpo, oltre quelli emozionali.

Il neologismo serendipità ha origine dall’inglese serendipity, voce coniata nel 1754 da H. Walpole nel suo romanzo "Three Princes of Serendip" (Serendippo è la forma italiana di Sarandib, denominazione persiana dell’attuale Sri Lanka), dove narra la storia di tre giovani che hanno il dono naturale di scoprire cose di valore senza cercarle. La vicenda si incentra, oltre che sulla casualità delle scoperte, sulla sbalorditiva capacità abduttiva (quella cioè che procede a ritroso dagli effetti alle cause) di cui i tre giovani protagonisti del libro fanno mostra.

Ma cosa c'entra la serendipità con la data-driven economy, ovvero con un’economia in cui l’uso dei dati è centrale nelle strategie e nella gestione del business, nello sviluppo di nuovi prodotti e servizi, nei processi decisionali, nel rinnovamento dei modelli di business, nella creazione di innovazione e nella diffusione della conoscenza?

Per analizzare i dati occorrono modelli ed il problema con i modelli analitici è che sono accurati solo come i dati storici e le relazioni storiche su cui sono stati costruiti. Se lasciati a se stessi, l'efficacia di un modello analitico può decadere a causa di cambiamenti nelle variabili esterne come ad esempio i modelli meteorologici, le condizioni economiche, le situazioni politiche, le nuove norme della società, i progressi tecnologici, le mode, le dinamiche del mercato e altro ancora. Di conseguenza, un data scientist deve pianificare una sperimentazione continua, al fine di mantenere un modello analitico efficace.

La serendipità - l'occorrenza e lo sviluppo di eventi casuali in modo felice o benefico - è un concetto utile. Serendipity descrive la situazione umana della scoperta casuale. La serendipità può svolgere un ruolo fondamentale nel garantire che i modelli analitici non diventino irrilevanti a causa di cambiamenti incontrollabili e imprevisti nel mondo reale.

L'esempio del sistema di raccomandazioni come filtraggio collaborativo

Un modo in cui molte aziende B2C hanno affrontato il problema della serendipità è utilizzando il filtro collaborativo per fornire raccomandazioni ai clienti in base a ciò che altri clienti come loro hanno acquistato in precedenza.

Il filtraggio collaborativo è un metodo per fare previsioni automatiche (filtraggio) sugli interessi di un utente raccogliendo preferenze o informazioni sul gusto da parte di molti utenti (collaborando). L'ipotesi di base del filtro collaborativo è che se alla persona A piacciono gli stessi prodotti della persona B, allora la persona A è più propensa a condividere l'opinione di B su un prodotto diverso rispetto a una persona scelta casualmente.

Siti web come Amazon e Netflix hanno sfruttato il filtro collaborativo (sebbene abbiano creato i loro algoritmi di filtraggio collaborativo proprietari e altamente sintonizzati) per creare momenti di shopping fortuiti tramite raccomandazioni sui prodotti. E Facebook e LinkedIn usano il filtro collaborativo per suggerire nuovi amici o contatti.

I filtri collaborativi possono essere applicati in molte altre situazioni reali e questo può determinare la scoperta di nuove correlazioni tra i dati, permettendo così la modifica dei modelli analitici.

E' fondamentale quindi la registrazione di questi esperimenti al fine di quantificare l'efficacia di questi momenti di serendipità o la sperimentazione per assicurare che i modelli analitici rimangano rilevanti.

Molto interessante il nuovo bando 2019 Industria 4.0 della Regione Marche nell’ottica del “Piano Nazionale Industria 4.0“ e rivolto alle MPMI, soprattutto almeno nelle intenzioni e obiettivi di favorire la sostenibilità dei processi produttivi in termini di riduzione impatto ambientale e riduzione utilizzo risorse, quali ad esempio energia e acqua.

Il bando prevede le seguenti tipologie di di investimenti ammissibili quali Automazione industriale, Smart and Digital Factories, Sistemi produttivi flessibili ed anche lo Sviluppo di prodotti-servizi, di servizi post vendita e manutenzione del prodotto ed altri.

Trovo molto stimolante questo ultimo punto che a mio avviso potrà permettere di pensare modelli di business legati all’“utilizzo” del prodotto quali il pay-per-use, pay-per-availability ed il pay-per-per-performance.

Buon lavoro (4.0 ovviamente)!

7 pronostici per il futuro dei Voice Assistant

La battaglia tra i voice assistant (Alexa, Google Assistant e Siri) è solo agli inizi e si giocherà sul campo della smart home, delle auto connesse, dell’intelligenza artificiale e della convergenza tra hardware, software e servizi.

Molte indagini prevedono che entro il 2020 il 50% delle ricerche sarà vocale.
Infatti, mentre le interfacce utente conversazionali e gli assistenti vocali stanno diventando sempre più comuni, brand come Amazon, Google e Facebook stanno alimentando questa tendenza e competono per la quota di mercato. Le interfacce vocali stanno avanzando ad un ritmo esponenziale in tutte le industrie, dall'assistenza sanitaria alle banche, mentre le aziende corrono per far parte di questa rivoluzione.

Panoramica dei Voice Assistant

Siri di Apple, Assistant di Google, Cortana di Microsoft, Alexa di Amazon. Questi sono i modi in cui i grandi brand stanno investendo nella tecnologia vocale. Dalla casa intelligente allo smartphone, ci sono numerose applicazioni di questa tecnologia.

E secondo Adobe Analytics, il 71% dei possessori di altoparlanti intelligenti come Amazon Echo e Google Home utilizzano gli assistenti vocali almeno quotidianamente e il 44% li utilizza più volte al giorno. Oltre il 76% dei possessori di altoparlanti intelligenti ha aumentato il proprio utilizzo di assistenti vocali nell'ultimo anno.

Anche le APP abilitate alla voce stanno diventando una parte prevalente della nostra vita quotidiana, cambiando il modo in cui i brand ed i consumatori interagiscono fra di loro. In effetti, il numero di casi d'uso delle app abilitate alla voce aumenta di giorno in giorno. Ad esempio, Google ha lanciato nei mesi scorsi una nuova app per Android, Voice Access, che aiuta le persone con mobilità e problemi motori a controllare i propri dispositivi. Con questa app, gli utenti possono diventare più specifici, ad esempio utilizzare la propria voce per toccare i pulsanti o regolare i controlli e navigare all'interno delle app.

Applicazioni di questa tecnologia sono ovunque, ma dove ci porteranno nel 2019 e oltre?
Vediamo una panoramica del potenziale che la voce ha e 7 previsioni che penso possano decollare nei prossimi anni.

1. Risposte più personalizzate con comprensione contestuale

Negli ultimi anni le risposte erano relative a ciò che l'utente sta dicendo, ma ora saranno più sul perché e dove lo stanno dicendo. La comprensione contestuale è il prossimo passo affinché la voce diventi parte integrante delle vite dei consumatori.

Gli utenti vogliono sentirsi come se stessero vivendo un'esperienza personalizzata quando interagiscono con la tecnologia ed in particolare con la voce. La personalizzazione è particolarmente importante in questo settore in quanto vi sono stati in passato molti punti di attrito con la tecnologia vocale. In pratica, dovrà fornire un'esperienza su misura, che è esattamente ciò che vedremo nel 2019.

L'Assistente Google è già in anticipo in quanto la tecnologia comprende il contesto delle domande di follow-up dall'inizio dell'anno scorso. Gli utenti possono chiedere all'assistente su Google Home, "Quali sono le previsioni del tempo per domani?" e subito dopo chiedere "Nevicherà?". Google sa che la seconda domanda riguarda la tua posizione specifica. Alexa, d'altra parte, non capisce il contesto fino a questo punto. Allo stato attuale, Google Assistant è diventato più veloce in termini di personalizzazione. Alexa fa affidamento sulle "skill" di routine personalizzate, l'Assistente Google può comprendere richieste specifiche dell'utente e personalizzare la risposta.

Molti assistenti digitali sul mercato oggi mancano di conoscenza contestuale che mette Google davanti alla concorrenza, anche con Amazon che domina oltre il 70% del mercato. Le risposte personalizzate saranno sicuramente un grande focus nel prossimo anno.

2. Esperienze individualizzate

Gli assistenti vocali continueranno inoltre a offrire esperienze più individualizzate man mano che miglioreranno nel distinguere le voci. L'anno scorso, Google ha annunciato che il loro Assistant su Google Home è in grado di supportare fino a sei account utente e rilevare voci uniche, consentendo agli utenti di Google Home di personalizzare molte funzionalità. Gli utenti possono chiedere "Cosa c'è nel mio calendario oggi?" E anche "Parlami della mia giornata?" E l'assistente fornirà le informazioni sul traffico, sul tempo e sulle notizie che sono personalizzate per ciascun utente. Include anche funzioni come nickname, postazioni di lavoro, informazioni di pagamento e account collegati come Google Play, Spotify e Netflix. Amazon ha lottato per recuperare il ritardo quando la società ha annunciato un rilevamento vocale personalizzato per esperienze più personalizzate solo pochi mesi fa.

3. Oltre il telefono cellulare

Steve Rabuchin, VP di Amazon Alexa , afferma : "La nostra visione è che i clienti saranno in grado di accedere ad Alexa quando e dove vogliono. Ciò significa che i clienti possono essere in grado di parlare con le loro auto, i frigoriferi, i termostati, le lampade e tutti i tipi di dispositivi dentro e fuori le loro case".

Ora con una miriade di sistemi in competizione ogni giorno che passa, gli sviluppatori di app dovranno gestire la frammentazione e la complessità dello sviluppo di app su più piattaforme e canali.

Tuttavia, le aziende devono anche comprendere le capacità di ciascun dispositivo e se ha senso l'integrazione per il proprio marchio. Dovranno anche concentrarsi sul mantenimento di un'esperienza utente coerente nei prossimi anni, poiché la complessità diventa più preoccupante.

Un settore in cui vedremo davvero i dispositivi abilitati per le chiamate vocali prenderà il via nell'industria automobilistica e nel riconoscimento vocale in auto. Nel 2018 è diventata una caratteristica standard per molti marchi automobilistici e vedremo questo progresso nel prossimo anno. Le persone saranno in grado di fare di più in auto per lavorare. A dimostrazione di ciò, DriveSafe.ly è un ottimo esempio di app che incoraggia la guida sicura in modo che gli utenti possano tenere gli occhi lontani dai loro telefoni.

4. I comportamenti di ricerca cambieranno

La ricerca vocale è stata un argomento di discussione e sarà indubbiamente una sfida. Questo perché manca l'interfaccia visiva con gli assistenti vocali. Gli utenti non possono vedere o toccare un'interfaccia vocale a meno che non sia collegata all'App Alexa o all'app Assistant di Google. I comportamenti di ricerca, a loro volta, vedranno un grande cambiamento. Infatti, se le previsioni di Juniper si rivelassero corrette, le entrate pubblicitarie basate sulla voce potrebbero raggiungere i 19 miliardi di dollari entro il 2022, grazie in gran parte alla crescita delle app di ricerca vocale sui dispositivi mobili.

Oggi i brand stanno vivendo un cambiamento nel quale i touchpoint si stanno trasformando in punti di ascolto e la ricerca organica sarà il modo principale in cui i brand hanno visibilità. I dati di comScore rivelano addirittura che il 50% di tutte le ricerche avverranno tramite tecnologia vocale entro il 2020.

Con l' aumentare della popolarità della ricerca vocale, le agenzie pubblicitarie e gli esperti di marketing si aspettano che Google e Amazon apriranno le loro piattaforme a forme aggiuntive di messaggi a pagamento.

5. Notifiche vocali

In termini di marketing di app per dispositivi mobili, la voce è una nuova sfida: coinvolgimento e fidelizzazione degli utenti. Gli sviluppatori dovranno trovare i modi per catturare e mantenere l'attenzione dei propri utenti dando loro una spinta per continuare a utilizzare l'app. A settembre, Amazon ha aggiunto una funzionalità di notifica all'API di Amazon Voice Services . La funzione Notifiche consente ad Alexa di indicare in modo proattivo che ci sono nuovi contenuti sulle funzionalità di base, come gli aggiornamenti Shopping e le competenze di Alexa.

"Le notifiche vocali di oggi potrebbero essere piuttosto semplici, ma proprio come le notifiche delle app si sono evolute in ricche esperienze interattive, anche le notifiche vocali si evolveranno mentre le interfacce vocali diventano più importanti nelle nostre vite."

6. Interazione

CES 2018 ha dimostrato che la voce e il display si fondono in un'unica esperienza senza soluzione di continuità. Google ha mostrato il proprio assistente con il display dello schermodi Lenovo. In effetti, l'installazione di CES 2018 di Google ospitava centinaia di altri dispositivi che mostravano l'Assistant Google, molti dei quali erano schermi per consentire agli utenti di interagire ulteriormente con l'assistente.

7. La sicurezza sarà un punto focale

Quest'anno, i pagamenti vocali diventeranno più sicuri e convenienti. Gli utenti saranno sono sempre più consapevoli d al tempo stesso preoccupati dei loro dispositivi nella casa intelligente. Con così tanti dispositivi nello spazio della nostra casa, sarà sempre più importante che mai mantenere le informazioni private. La privacy e la sicurezza devono essere al centro dell'attenzione mentre la voce si fa strada, entrando nelle case di milioni di persone. I pagamenti vocali, in particolare, diventeranno più sicuri e convenienti per gli utenti che effettuano acquisti. La verifica degli altoparlanti e l'ID diventeranno fondamentali come parte dell'esperienza di assistente vocale, con una maggiore sicurezza attorno all'utente.

Ma cosa spinge questo passaggio alla voce?

Il principale driver di questo spostamento verso le interfacce utente voce sono le mutevoli richieste degli utenti. C'è una maggiore consapevolezza generale e un maggiore livello di comfort dimostrato specificamente dai consumatori millennials.

L'adozione di massa dell'intelligenza artificiale nella vita quotidiana degli utenti sta inoltre alimentando il passaggio alla voce. Il numero di dispositivi IoT come i termostati e gli altoparlanti intelligenti sta dando agli assistenti vocali più utilità nella vita degli utenti connessi. Gli altoparlanti intelligenti sono il modo in cui vediamo la voce in uso. Tuttavia, è solo l'inizio. Molti esperti del settore prevedono addirittura che quasi tutte le applicazioni integreranno la tecnologia vocale in qualche modo nei prossimi 5 anni.

Perché adottare una strategia vocale mobile?

I telefoni cellulari sono già personalizzati, più di qualsiasi altro sito web. Inoltre, c'è molto poco spazio sullo schermo sul cellulare, rendendo più difficile agli utenti la ricerca o la navigazione. Con elenchi di prodotti più grandi e maggiori informazioni, la voce consente ai consumatori di utilizzare un linguaggio naturale per eliminare o ridurre lo sforzo manuale, rendendo molto più veloce l'esecuzione delle attività.

E' recente la ricerca vocale sui telecomandi delle PayTV per consentire di sfogliare rapidamente e trovare i programmi preferiti o gli ultimi film con determinate parole chiave, ad esempio il nome di una attrice. I brand devono concentrarsi su esperienze mobili migliori per i loro consumatori e la voce è il modo per farlo. Gli utenti sono alla ricerca di modi più rapidi ed efficienti per eseguire le attività e la voce sta rapidamente diventando il canale ideale per questo.

Che si tratti di scoprire informazioni, effettuare un acquisto o raggiungere un obiettivo, la voce è la nuova esperienza mobile. È chiaro che le aziende stanno correndo per capire la loro strategia vocale.

La Voice User Interface (VUI) continuerà ad avanzare

Quelli sopra sono solo alcuni semplici e possibili scenari ed è facile capire perché gli assistenti vocali si stiano trasformando in centri nevralgici delle nostre case collegate e in una vita sempre più connessa.

La tecnologia vocale sta diventando sempre più accessibile agli sviluppatori. Ad esempio, Amazon offre Transcribe , un servizio di riconoscimento vocale automatico (ASR) che consente agli sviluppatori di aggiungere funzionalità speech-to-text alle loro applicazioni. Una volta integrata la funzionalità vocale nell'applicazione, gli utenti possono analizzare i file audio e, in cambio, ricevere un file di testo del discorso trascritto.

Google ha fatto passi avanti nel rendere Assistant più onnipresente aprendo il kit di sviluppo del software tramite Actions, che consente agli sviluppatori di creare voce nei propri prodotti che supportano l'intelligenza artificiale. Un altro dei prodotti di riconoscimento vocale di Google è lo strumento CloudSpeech-to-Text basato su AI che consente agli sviluppatori di convertire l'audio in testo tramite algoritmi di deep neural learning.

E questo è solo l'inizio per la tecnologia vocale, poiché vedremo importanti progressi nell'interfaccia utente negli anni a venire. Con i progressi nelle VUI, le aziende devono iniziare a capire come sfruttare al meglio la voce per interagire meglio con i propri clienti.

È importante chiedersi quale sarà il valore aggiunto di aggiungere la voce, poiché non sempre è logico che ogni azienda la adotti. Come puoi fornire valore ai tuoi clienti? Come stai risolvendo i punti critici con la voce? La voce migliorerà l'esperienza dell'utente o frustrerà l'utente?

Nel 2019, le app abilitate alla voce cominceranno a capire non solo quello che stiamo dicendo, ma come lo stiamo dicendo e il contesto in cui viene effettuata la richiesta.

Tuttavia, ci sono ancora una serie di ostacoli che devono essere superati prima che la voce venga adotta in massa. I progressi tecnologici stanno rendendo gli assistenti vocali più capaci in particolare nell'IA, nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e nell'apprendimento automatico. Per costruire una solida esperienza di riconoscimento vocale, l'intelligenza artificiale che sta dietro deve diventare migliore nel gestire sfide come accenti e rumore di sottofondo. E i consumatori diventeranno sempre più fiduciosi nell'usare la voce per parlare con telefoni, automobili, dispositivi domestici intelligenti, ecc., La voce diventerà l'interfaccia principale per il mondo digitale e con essa, lo sviluppo di app per il design dell'interfaccia vocale (Voice user Interface) sarà sempre più richiesto.

Conclusioni

La voce è il futuro di come le aziende interagiranno con i loro clienti

I progressi in numerosi settori stanno aiutando gli assistenti vocali digitali a diventare più sofisticati e utili per l'uso quotidiano. La voce si è ormai affermata come l'ultima esperienza mobile. Però la mancanza di competenze e conoscenze rende particolarmente difficile per le aziende adottare una strategia vocale. Ci sono molte opportunità per esperienze molto più profonde e confidenziali con i clienti.

La domanda è: la tua azienda è disposta a sfruttare questa opportunità?

Una popolazione di 7,593 miliardi di persone con una penetrazione di Internet del 53% pari a 4,021 miliardi di persone.Un e-commerce che vale 681,9 miliardi di dollari pari al 23% di penetrazione sul totale retail. Il marketplace Alibaba dove qualcosa come 10 milioni di aziende vendono a 570 milioni di consumatori attivi. Il social network Wechat con più di 762 milioni di utilizzatori attivi e non esistono Facebook e Twitter.Ed una crescita pari al +6.9% su base annua.

Benvenuti in Cina.

Con questi numeri, le chiacchiere stanno a zero e per vendere in Cina ci vuole intelligenza, molta intelligenza. Meglio se artificiale. Perché?

Qualsiasi strategia di vendita deve essere accuratamente pianificata e basata su dati e numeri reali. Figuriamoci per vendere in Cina, dall'altra parte del mondo. I costi da sostenere sono molto alti ed un errore può essere molto oneroso. Ma il premio è altissimo e vincere la partita può essere fondamentale per un’azienda italiana.

Veniamo ai dati di analisi.

Come potete immaginare, con i numeri sopra citati, stiamo ovviamente parlando di Big data. Ma quali sono alcuni problemi con questi dati?

la veridicità del dato: il valore di un dato è direttamente proporzionale alla sua veridicità e le tecniche di analisi su una base di dati così estesa devono necessariamente prevedere verifiche e filtri;
il tempo di acquisizione e di elaborazione: la sfida è quella di fornire un'analisi predittiva e prescrittiva e dati obsoleti invalidano l'analisi.
differenze culturali e linguistiche: i cinesi pensano, parlano e si comportano diversamente da un occidentale. Creare cluster di personas su modelli occidentali di interesse è sicuramente sbagliato.

Pensare di affidare questo tipo di analisi a persone è utopistico ed esistono invece oggi aziende italiane e tecniche che sfruttano l'intelligenza artificiale e algoritmi di machine learning e deep learning per affrontare questo problema.

E questo mi sembra intelligente.

Il Garante della Privacy pubblica i provvedimenti in materia di trattamento di dati per i quali è stato chiesto un parere. In genere si tratta di situazioni particolari e per le quali il Regolamento europeo rimanda a disposizioni di carattere nazionale.

Di seguito riporto due problemi che ritengo di interesse pratico per la vostra azienda:

Utilizzo di pop up nei siti web con il consenso incorporato
Comunicazione di dati degli iscritti ai sindacati

Per qualsiasi ulteriore informazione, non esitate a scrivermi.

Marketing: stop al pop up nei siti web con il consenso incorporato
Il Garante ha vietato a una società che offre servizi di comparazione sul proprio sito web (mutui, assicurazioni, luce, gas, telefonia) il trattamento, per finalità di marketing e di vendita ad altre aziende, dei dati raccolti attraverso un pop up senza il necessario consenso degli utenti [doc. web n. 8995274].
L’intervento del Garante ha fatto seguito ad alcune segnalazioni, riguardanti - a seconda dei casi - comunicazioni promozionali indesiderate ricevute dalla stessa società per telefono o per email, oppure telefonate promozionali indesiderate, su utenze fisse e mobili, effettuate per conto di società dei settori energetico e delle telecomunicazioni.
Le verifiche ispettive svolte dall’Autorità, anche con l’ausilio del Nucleo speciale privacy della Guardia di Finanza, hanno accertato che il pop up non permetteva l’accesso ai servizi offerti se l’utente non accettava, con un unico consenso, il trattamento dei dati per diverse finalità (fra le quali il marketing o la comunicazione dei dati a terzi).
In caso di compilazione delle caselle di testo, ma di mancata spunta del consenso, infatti, il sito non acquisiva i dati inseriti e non consentiva di procedere con la richiesta. Perciò, anche se l’informativa faceva riferimento alle diverse finalità di trattamento di dati, non si consentiva agli utenti di esprimere, come prevede la normativa, consensi specifici e differenziati. Se la società vorrà ancora utilizzare il pop up per raccogliere i dati a scopo promozionale (o per altre finalità) dovrà consentire all’utente di scegliere liberamente se e quali finalità autorizzare.
Nel disporre il divieto, il Garante ha ribadito che la raccolta e/o la conservazione di dati personali, effettuate in violazione dell’obbligo del consenso informato, rappresentano un illecito trattamento dei dati a prescindere dal loro ulteriore uso e ha affermato che i dati raccolti con il pop up possono essere utilizzati solo per l’esecuzione delle richieste degli utenti.
L’Autorità ha vietato anche il trattamento dei dati tratti da elenchi acquisiti da altre aziende e per i quali la società non è stata in grado di dimostrare di avere il consenso libero e specifico per il marketing né quello per la comunicazione ad altri soggetti per scopi promozionali.
Il Garante, inoltre, ha ordinato alla società di avvisare tutti i soggetti ai quali ha ceduto liste di dati personali che questi non possono essere utilizzati senza aver acquisito il necessario consenso per le proprie attività.
Per le violazioni riscontrate la società ha oblato le sanzioni amministrative già contestate dal Nucleo speciale privacy.
Per contrastare la circolazione di dati “viziati” ed ulteriori possibili trattamenti illeciti, come il telemarketing indesiderato, l’Autorità si è riservata di effettuare accertamenti anche nei confronti dei partner commerciali della società.

Lavoro, vanno protetti i dati degli iscritti ai sindacati
Il datore di lavoro non può comunicare ad una organizzazione sindacale la nuova sigla alla quale ha aderito un suo ex iscritto. Per consentire al sindacato di espletare le procedure che seguono la revoca della affiliazione sindacale e della relativa delega, il datore di lavoro avrebbe dovuto limitarsi a comunicare la sola scelta del lavoratore di non aderire più all’originaria sigla di appartenenza.
È quanto affermato dal Garante privacy a conclusione di un’istruttoria originata dai reclami di alcuni dipendenti di una Azienda socio-sanitaria territoriale che si erano rivolti all’Autorità affinché valutasse la correttezza del datore di lavoro nel trattamento dei loro dati sensibili, quale è l’appartenenza sindacale [doc. web n. 9065999].
A giustificazione del proprio comportamento l’Azienda ha affermato, tra l’altro, di aver ritenuto necessario informare la Rappresentanza sindacale della variazione per evitare il rischio che senza questa comunicazione l’organismo avrebbe continuato ad operare in una composizione non più aderente alla realtà, con inevitabili ricadute sulla validità della contrattazione aziendale.
Le informazioni sull’adesione sindacale rientrano nella categoria dei dati sensibili - ha osservato l’Autorità - ai quali la disciplina di protezione dei dati riconosce particolari forme di tutela. Il datore di lavoro può lecitamente trattarli in base alla legge per adempiere agli obblighi derivanti dal rapporto di lavoro, ad esempio per effettuare il versamento delle quote di iscrizione ad associazioni o organizzazioni sindacali su delega e per conto del dipendente.
In questo caso invece l’amministrazione non si è limitata a comunicare alla Rappresentanza sindacale la revoca dell’affiliazione di alcuni lavoratori, ma ha inviato a tutti i componenti della sigla sindacale una e-mail cui erano allegati dei documenti nei quali era espressamente indicata l’iscrizione dei lavoratori che avevano aderito ad un altro sindacato. Ciò ha determinato una illecita comunicazione di dati personali sensibili dei reclamanti.
A conclusione dell’istruttoria il Garante ha ritenuto che dalla valutazione degli elementi acquisiti la condotta dell’Azienda, pur difforme dalla disciplina applicabile, abbia esaurito i suoi effetti e non sussistono quindi i presupposti per l’adozione di un provvedimento prescrittivo o inibitorio.
L’Autorità si è riservata però di avviare un autonomo procedimento per valutare la contestazione di una eventuale violazione amministrativa per l’illecita comunicazione dei dati sindacali.

Il valore innegabile della Telemedicina non dovrebbe nascondere le difficoltà in termine di privacy, sia per la rilevanza dei principi da tutelare, sia per l’approccio degli operatori sanitari alle tematiche proprie della protezione dei dati personali.

Infatti, la Telemedicina è sia un servizio sanitario sia un servizio della società dell'informazione nella quale le nuove tecnologie non hanno solo trasformato l'economia, ma anche le relazioni sociali.

Poco è stato scritto su ciò che il GDPR, rilasciato nella prima versione nel 2012, significherà per le organizzazioni coinvolte nella Telemedicina.

La normativa sulla protezione dei dati, non può sempre tenere il passo con lo sviluppo di nuove tecnologie e spesso si confronta con il dilemma di Collingridge secondo il quale quanto più un’innovazione o cambiamento si sviluppa, tanto più si riducono i margini d’intervento per apportare eventuali modifiche e aumenta, nel tempo, l’attenzione e la potenziale frustrazione dei possibili utenti, beneficiari o semplici cittadini.

In questo scenario, il ruolo dei responsabili della protezione dei dati è particolarmente complicato e

per questo motivo, ho presentato un mio elaborato al termine del Corso di Alta Formazione "DATA PROTECTION E PRIVACY OFFICER" presso ALMA MATER STUDIORUM - Università di Bologna che avrò piacere di condividere con chi è interessato.

Per maggiori info

Spesso in calce alle mail aziendali, viene inserito un disclaimer sulla privacy con riferimenti legali di dubbia utilità.

Infatti, il nostro ordinamento giuridico prevede già espressamente norme a garanzia della corrispondenza e, più in generale, delle comunicazioni.

L'art. 15 della Costituzione sancisce che "la libertà e la segretezza della corrispondenza e di ogni altra forma di comunicazione sono inviolabili” e nel novero delle comunicazioni tutelate rientrano senza dubbio anche i messaggi di posta elettronica. Esplicita tutela è inoltre riconosciuta anche dagli articoli 616 e seguenti del Codice Penale, il cui ambito di applicazione è esteso alla corrispondenza “epistolare, telegrafica, telefonica e telematica”.

Per questo motivo, quindi, è poco significativo inserire in calce alle e-mail un disclaimer contenente errati riferimenti alla normativa di riferimento.

Nel dubbio, qualcuno inserisce disclaimer generici, tipo:

“Questa e-mail, nonché qualsiasi file allegato alla presente, è destinata esclusivamente ai destinatari indicati in indirizzo o a chi sia stato da quelli autorizzato e può contenere informazioni legalmente privilegiate e/o confidenziali. Se non siete il destinatario designato di questa e-mail, si avvisa che la diffusione, distribuzione o copia della presente e-mail, nonché di qualsiasi file qui allegato, è tassativamente vietata. Se avete ricevuto per errore questa e-mail, siete pregati di avvisarmi immediatamente al numero xxxxxxxxxx e di distruggere permanentemente l’originale e qualsiasi copia della presente nonché qualsiasi stampa di questa.”

In base al GDPR, una dichiarazione simile può essere però pericolosa. Per due motivi:

si dice che la e-mail è riservata e che può contenere “informazioni legalmente privilegiate e/o confidenziali”;
contempla la possibilità che la e-mail possa raggiungere destinatari diversi da quelli espressamente designati, i quali potranno leggere il testo ed i relativi allegati in quanto sono in chiaro e non crittografati.

Infatti, il GDPR prevede che “il titolare del trattamento e il responsabile del trattamento mettono in atto misure tecniche e organizzative adeguate per garantire un livello di sicurezza adeguato al rischio” (art. 32).

La dichiarazione sopra dimostra, quindi, la consapevolezza di non aver adottato le misure di sicurezza tecniche e organizzative idonee. Ne consegue che il titolare potrà essere responsabile per aver inviato e-mail riservate o confidenziali “in chiaro” invece di crittografarle.

A mio avviso, se proprio vogliamo inserire un disclaimer, in riferimento anche alla netiquette, è sufficiente inserire un messaggio breve e semplice di questo tipo:

“Questa e-mail, nonché qualsiasi file allegato alla presente, è destinata esclusivamente ai destinatari indicati in indirizzo o a chi sia stato da quelli autorizzato. Se avete ricevuto per errore questa e-mail, vi chiedo cortesemente di avvisarmi immediatamente e di distruggere permanentemente l’originale e qualsiasi copia della presente nonché qualsiasi stampa di questa."

Spesso molte aziende mi chiedono qual è il costo del Responsabile della protezione dei dati.
Sempre rispondo prima di tutto quali sono le caratteristiche che deve avere un DPO e cosa deve fare.
Se questo viene capito dall'Azienda e se è necessario nominare un DPO, allora iniziamo a parlare cosa posso fare per loro e quindi di costi.

Il responsabile della protezione dei dati è un professionista, non un software!

Cominciamo a dire chi è il DPO, o meglio, il RDP in italiano:
PROFILO DEL RESPONSABILE DELLA PROTEZIONE DEI DATI- RDP.
Il RDP è un professionista, quindi non è un'azienda, i cui compiti sono definiti all'articolo 39-Compiti del responsabile della protezione dei dati del Regolamento (UE) n. 679/2016 e che è responsabile dell'applicazione della legislazione in materia di privacy e protezione dei dati.
Il responsabile della protezione dei dati eseguirà almeno le seguenti attività:

informare e consigliare il responsabile del trattamento o l'incaricato del trattamento e i dipendenti che trattano i dati degli obblighi loro incombenti ai sensi del regolamento e di altre disposizioni sulla protezione dei dati nell'Unione europea o negli Stati membri;
vigila sull'osservanza delle disposizioni del regolamento e di altre disposizioni sulla protezione dei dati nell'Unione europea o negli Stati membri e delle politiche del responsabile del trattamento o dell'incaricato del trattamento in relazione alla protezione dei dati personali;
sovrintende all'assegnazione delle responsabilità;
supervisiona la sensibilizzazione e la formazione del personale che partecipa alle operazioni di trattamento;
supervisiona i relativi controlli;
offre consulenza, se richiesta, in merito alle valutazioni d'impatto sulla protezione dei dati;
vigila sulla loro applicazione in conformità all'articolo 35-Valutazione d’impatto sulla protezione dei dati del Regolamento;
coopera con l'autorità di controllo;
funge da punto di contatto con l'autorità di vigilanza per le questioni relative al trattamento dei dati, compresa la consultazione preliminare di cui all'articolo 36-Consultazione preventiva, e
consulta l'autorità di controllo, a seconda dei casi, su qualsiasi questione.

Il responsabile della protezione dei dati svolgerà le proprie funzioni prestando la debita attenzione ai rischi associati alle attività di trattamento dei dati e tenendo conto della natura, della portata, del contesto, e finalità del trattamento dei dati.
Per fare ciò, deve essere in grado di:

raccogliere informazioni per identificare le attività di trattamento,
analizzare e verificare la conformità delle attività di trattamento e
informare, consigliare e formulare raccomandazioni al Titolare o al responsabile.
raccogliere informazioni per controllare il Registro delle attività di trattamento.
fornire consulenza sull'applicazione del principio della protezione dei dati fin dalla progettazione (by design) e protezione per impostazione predefinita (by default).
avvisare su:

se una valutazione d'impatto sulla protezione dei dati debba essere effettuata o meno
quale metodologia dovrebbe essere seguita quando si effettua un valutazione di impatto sulla protezione dei dati
se una valutazione di impatto sulla protezione dei dati debba essere effettuata internamente o esternalizzarla
quali garanzie (comprese le misure tecniche e organizzative) da applicare al fine di mitigare qualsiasi rischio per i diritti e la libertà degli interessati
se la valutazione dell'impatto sulla protezione dei dati sia stata eseguita correttamente o meno
se le sue conclusioni (se continuare con il trattamento o meno e quali salvaguardie dovrebbe essere applicate) sono conformi al regolamento.

dare la priorità alle loro attività e concentrare i loro sforzi su quelle questioni che rappresentano un rischio maggiore in termini di protezione dei dati.
consigliare il responsabile del trattamento dei dati su:

quale metodologia dovrebbe essere utilizzata quando si effettua una valutazione di impatto sulla protezione dei dati
quali aree dovrebbero essere soggette a un audit interno o esterno sulla protezione dei dati ,
quali attività di formazione interna dovrebbero essere fornite al personale o ai dirigenti responsabili per le attività di trattamento dei dati e a quali attività di trattamento dati dovrebbe essere dedicato più tempo e le risorse.

COMPETENZE RICHIESTE AL RESPONSABILE DELLA PROTEZIONE DEI DATI.
Il responsabile della protezione dei dati deve avere esperienza sulla conoscenza della protezione dei dati e delle pratiche. Di seguito sono identificate le conoscenze, le competenze e le abilità che il DPO deve conoscere o i compiti che deve svolgere.

Professionista con conoscenze, competenze e abilità

Queste funzioni generiche del DPO possono essere riassunte come attività di consulenza e supervisione nelle seguenti aree, tra cui:

Rispetto dei principi relativi al trattamento, come la limitazione delle finalità, la minimizzazione dei dati o l'accuratezza
Individuazione della base legale per il trattamento dei dati
Valutazione della compatibilità di finalità diverse da quelli che hanno dato origine alla raccolta iniziale dei dati
Determinare se una normativa di settore può determinare condizioni specifiche di trattamento di dati diverse da quelle stabilite dalle norme generali sulla protezione dei dati
Progettazione e attuazione di misure per fornire informazioni agli interessati
Stabilire meccanismi per ricevere e gestire le richieste per esercitare i diritti degli interessati
Valutare le richieste per esercitare i diritti degli interessati
Assunzione di responsabili, compreso il contenuto dei contratti o dei documenti legali per regolare la relazione tra titolare e responsabile
Identificare gli strumenti internazionali di trasferimento dati che sono adatti ai bisogni e caratteristiche dell'organizzazione e le ragioni che giustificano il trasferimento
Progettazione e attuazione di politiche di protezione dei dati
Audit sulla protezione dei dati
Creazione e gestione di un registro delle attività di trattamento
Analisi dei rischi delle operazioni di trattamento effettuate
Attuazione delle misure di protezione dei dati fin dalla progettazione (by design) e protezione per impostazione predefinita (by default) che sono adatte per i rischi e la natura delle attività di trattamento
Implementazione di misure di sicurezza adeguate ai rischi e alla natura delle attività di trattamento
Stabilire procedure per gestire le violazioni della sicurezza dei dati, inclusa la valutazione del rischio ai diritti e alle libertà degli interessati e delle procedure per notificare alla autorità di vigilanza competente e agli interessati
Determinazione della necessità di effettuare valutazioni d'impatto sulla protezione dei dati
Esecuzione di valutazioni d'impatto sulla protezione dei dati
Rapporti con le autorità di vigilanza
Attuazione di programmi di formazione e sensibilizzazione per il personale sulla protezione dei dati.

Ovviamente, per rispetto dei colleghi professionisti, non posso pubblicare il mio tariffario, ma sarò ben lieto di parlarne di persona.

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