2.6.4 Fabbisogni formativi e competenze

demand’. • Integrazione di piattaforme logistiche: applicazioni per integrare i diversi attori della filiera. • Servizi on line per raccogliere domanda di trasporto e offrire servizi di logistica adeguata. • Servizi di customer care con il cliente e gestione dei problemi (resi, danni, ...). • Logistics app: postino intelligente, calcolo dell’ETA (extended time of arrival) in real time, integrazione con

IoT e chat tra driver e back office.

7 - AI e Machine Learning per industria 4.0 Tecnologie abilitanti dell’Artificial Intelligence (AI), sia di tipo tradizionale, sia basati su apprendimento automatico (ML Machine Learning) ed ancor più specificatamente sulle reti neurali profonde (DL Deep Learning) hanno rivoluzionato la gestione, comprensione ed ottimizzazione dei processi produttivi nell’industria. Agli strumenti di analisi di dati elaborati, provenienti da logs di strumenti e di macchinari, da sensori in IoT, impiegati in modelli di predictive analytics, si associano gli strumenti sofisticati di estrazione di conoscenza da immagini e da video, da audio e dal parlato umano, abbracciando tecnologie che spesso vengono chiamate di “Cognitive Computing”. Con queste tecnologie possono essere realizzati servizi intelligenti quali: • servizi di AI, machine learning e deep learning per il predictive analytics e l’ottimizzazione della produzione • servizi di deep learning, computer vision e neuro-morphing computing per target recognition, analisi dei prodotti • servizi intelligenti per l’industria in supporto ad applicazioni mobili • servizi di analisi, ed interpretazioni di dati sensoriali multimediali e multimodali • servizi per supporto alla produzione, al magazzino alla vendita e al riconoscimento per il retail.

8 - Piattaforme abilitanti di servizi intelligenti per le aziende ICT Le aziende dell’Information and Communication Technology stanno assumendo un ruolo rilevante nell’economia regionale; stanno crescendo in numero sia come startup e spin-off sia come aziende di media dimensione; cresce il numero dei loro addetti e la richiesta di capitale umano di alta competenza per realizzare knowledge-intensive services. I prodotti di tali aziende, intrinsecamente software, basati su piattaforme e tools, app e servizi da vendersi sul web ed in cloud, si devono adeguare velocemente sia al mercato finale sia alle nuove tecnologie. In questo caso l’adeguamento tecnologico è molto richiesto in molti ambiti di punta dell’informatica, con nuovi modelli che uniscono i più avanzati paradigmi cloud e di ingegneria del software alle nuove tecnologie di cognitive computing, che spaziano nell’ambito dell’artificial Intelligence (AI) e del machine learning (ML), alla analisi e comprensione di dati eterogenei e multimodali, alle interfacce immersive ed aumentate. L’obiettivo strategico è quello di sviluppare in Emilia-Romagna piattaforme abilitanti ed aperte per la realizzazione di servizi intelligenti a supporto dello sviluppo di applicazioni, software e servizi per le imprese ICT.

9 - Utilizzi cross-industry della tecnologia blockchain La soluzione più nota e di successo di utilizzo della tecnologia blockchain è rappresentata dalle crypto-valute come Bitcoin, ma il suo impiego per altre applicazioni che condividono requisiti di tracciabilità e distribuzione sicura delle informazioni è attualmente oggetto di grande interesse di ricerca accademica e sperimentazione industriale e può avere ricadute di forte impatto in molti dei settori chiave della Strategia di Specializzazione S3. I numerosi aspetti innovativi scientifici richiedono la stretta collaborazione fra accademia ed industria al fine di comprendere al meglio i reali contributi della tecnologia e massimizzare la sua efficacia nella progettazione e fornitura di servizi innovativi in ambito regionale e nel supporto sicuro delle interazioni che avvengono in una supply chain complessa, con l’obiettivo di ridurre notevolmente i costi dovuti a prestazioni scadenti ed errori degli attuali processi di gestione, spesso affidati parzialmente a operatori umani. Fra gli ambiti promettenti, il monitoraggio e la tracciabilità di complesse filiere di produzione alimentare e sanitaria, la creazione di sistemi anti-contraffazione nel campo della moda, e la stipula di accordi commerciali con aziende internazionali sono di grande interesse per l’attuale scenario industriale regionale.

2.6.4 Fabbisogni formativi e competenze Obiettivi strategici e cambiamenti attesi

Il Clust-ER Innovazione nei servizi condivide alcuni obiettivi strategici a sostegno: • sia dei processi aziendali per i quali i prodotti non vengono più venduti da soli, ma erogati in combinazione con uno o più servizi (cosiddetta servitizzazione) • sia dell’ottimizzazione dei servizi pubblici per attualizzare il concetto di città intelligente

Tali obiettivi implicano dei cambiamenti così sintetizzabili:

OBIETTIVI STRATEGICI

1. Servizi Scalabili e Intelligenti per Scenari

Smart Cities

2. IOT e Cybersecurity

3. Servizi Innovativi e Big Data per Scenari

Smart Industry 4

4. Servizi IT smart per le PMI CAMBIAMENTI ATTESI

Verranno sviluppati servizi per la città che hanno bisogno di supporto tecnologico e che presuppongono un’intelligenza collettiva da monitorare, aggregare e utilizzare a supporto dei processi decisionali. Le aree di intervento sono quelle tipiche della smart city: dal trasporto intelligente, alla gestione intelligente dell’energia per l’housing, al citizenship o, più in generale, al coinvolgimento dei cittadini nelle decisioni che riguardano la città.

Tutte le tematiche della sicurezza verranno indirizzate in un ambito specifico che è quello dei cyber physical systems e dell’IoT. Quindi non solo sicurezza informatica per sé ma anche estesa a sicurezza sul lavoro con possibilità di avere supporto informatico che cerchi di garantire sicurezza in senso ampio.

La fabbrica si estenderà al di fuori della fabbrica stessa, attraverso i prodotti venduti con nuovi servizi per il consumatore che saranno profilati in funzione della sua esperienza specifica di fruizione dei prodotti stessi.

Le PMI, solitamente carenti di supporti informatici, potranno disporre una serie di tool a loro vantaggio, facili da usare per migliorare i processi aziendali e accompagnare i percorsi di digitalizzazione interni. Il focus sarà su come rendere la tecnologia facilmente utilizzabile.

5. E-commerce and last mile delivery in city center Sarà migliorata l’efficienza dell’e-commerce utilizzando le tecnologie (gps, localizzazioni indoor e outdoor) per migliorare, in specifico, l’ultimo miglio.

6. Tecnologie dirompenti per la logistica delle merci Droni, stampa 3d, robotica, tecnologie indossabili a servizio della logistica, permetteranno di costruire nuovi modelli per trasportare i prodotti da un luogo all’altro migliorando l’efficienza e la sostenibilità.

7. Advanced Intelligence per industria 4.0

8. Piattaforme abilitanti per aziende ict

9. Utilizzi cross industry della tecnologia block chain E’ la parte verticale di intelligenza artificiale per Smart Industry 4.0: lavorare sui big data per fare business intelligence e per incrementare il proprio vantaggio competitivo.

Le aziende ICT devono diventare provider di servizi per le PMI (questo obiettivo è connesso all’obiettivo 4). A questo fine saranno sviluppate tecnologie legate all’intelligenza artificiale (deep learning, machine learning, ecc.) per mettere le aziende ICT in condizione di sviluppare piattaforme a supporto di altri settori.

Attraverso la diffusione del distributed ledger (registro distribuito) sarà possibile certificare processi e vedere chi ha configurato elementi che diventano parte del processo stesso.

Figure professionali di riferimento

Per quanto riguarda il primo ambito, il trend che nel settore ICT si sta evidenziando, già da qualche tempo, rispetto alle figure professionali è la minore necessità di tecnici con specializzazioni verticali a fronte del bisogno crescente di figure capaci di governare a livello tecnico l’integrazione di sistemi e di processi. Sempre più le figure del manager e del tecnico IT si stanno avvicinando in quanto lo sviluppo delle tecnologie informatiche rende comprensibili in modo veloce anche ai manager aspetti di tipo tecnico e, viceversa, pone problematiche di integrazione di parti del sistema, semiautomatica o anche automatica, anche a livello tecnico. Ciò non vuol dire che i due ruoli di manager e di tecnico si sovrappongano ma che nelle organizzazioni ci sarà un maggiore bisogno di tecnici capaci di avere di una visione d’insieme e di fare da “collante” fra diverse parti piuttosto che di persone specializzate su un solo ambito (ad es. la personalizzazione del sistema contabile o la programmazione del sistema embedded) e che non si pongono il problema di come le diverse parti contribuiscono all’intero sistema. Entrando nel merito dei profili necessari per operare in questo scenario, si rileva l’importanza di alcune figure di tecnico non laureato, che già esistono a livello di mercato del lavoro, ma che vedono il loro profilo modificarsi rispetto ad alcuni aspetti della loro professionalità. Si fa riferimento, in particolare alle figure di:

• Programmatore di sistemi embedded: è un profilo che trova già riscontro da tempo nei programmi formativi post diploma di scuola secondaria di 2° grado. Quello che cambia è che oggi questi dispositivi diventano sempre più interconnessi con il resto del sistema IT. Se prima erano visti come dispositivi a sé stanti ora diventano parte di una catena di valore a cui partecipano anche loro. E’ lo step che permette di arrivare a industrial IOT e Industry 4.0. • Esperto DEVOPS (Development and Operations): si occupa della gestione di sistemi informatici di grosse dimensioni. Rispetto al passato oggi non si ragiona più sullo sviluppo del software in modo a sè stante rispetto alla sua distribuzione una volta pronto per la produzione ma sempre di più è necessario operare in un ciclo continuo di sviluppo/test/operation/feedback. Serve la capacità di mettere in opera il programma sviluppato, facendolo girare all’interno di un data center, scoprendo problematiche che non si potevano prevedere in fase di sviluppo e quindi modificando il programma con cicli continui per rispondere ad esigenze nuove. Si tratta di un ciclo continuo fra miglioramento e produzione, anche abilitato dalle tecnologie Cloud. • Fullstack developer: è la figura di sviluppatore che è in grado di andare su tutta la pila software. Rappresenta l’evoluzione della figura del programmatore di un singolo linguaggio. Ha competenze su IOT, Cloud, diversi linguaggi di programmazione. Lavora, cioè, su tecnologie differenziate, con un grado di approfondimento più basso del Programmatore. • Tecnico per l’architettura informatica: è una figura funzionale a un altro trend emergente, relativo all’organizzazione dei sistemi con tecnologie più leggere cosiddette a micro servizi. L’accento in questo caso è posto sulla scalabilità del servizio. Se in passato si realizzavano dei servizi con componenti molto grosse che venivano messi su macchine molto potenti, l’avvento del cloud ha portato allo spostamento su piattaforme orizzontali.

Oggi non si opera più con grandi macchine ma con tante macchine piccole che producono il risultato e che assicurano una scalabilità del sistema prima impensabile.

Questo impatta su tutta la progettazione dei componenti software in quanto ne richiede un ripensamento. E’ come se facessimo a pezzetti un monolite perché questo ci facilita nello sviluppo di nuove funzionalità e nella scalabilità. • Esperto di Cybersecurity: Il mondo del lavoro e la società richiedono nuove figure professionali altamente specializzate, flessibili, in grado di affrontare e risolvere sfide sempre più complesse di sicurezza informatica e di protezione della riservatezza dei dati. L’esperto di CyberSecurity conosce e applica le metodologie e gli strumenti più innovativi per progettare, realizzare e testare sistemi informatici sicuri, impianti industriali e prodotti industriali robusti, anche alla luce del soddisfacimento delle norme e degli standard di sicurezza vigenti. La piena operatività della nuova normativa sulla protezione dei dati (GDPR) amplierà lo spettro di competenze richiesto allo specialista.

Per quanto riguarda l’ambito Big Data il bisogno che emerge in ambito professionale è quello del Data Scientist o, ancora meglio, di avere team multifunzionali in cui diverse professionalità, con un background formativo accademico diverso, lavorino insieme integrando le conoscenze di cui ciascuno è portatore. In particolare i team richiedono la presenza di: • Informatici esperti di integrazione di sistemi e di sistemi distribuiti perché le grosse moli di dati devono essere immagazzinate, trasportate e movimentate • Statistici e/o economisti che abbiano chiaro il modello teorico che si vuole sviluppare attraverso la gestione dei dati • Designer dei servizi/architetti che intervengano nella fase finale di restituzione e reportistica operando sull’interfaccia utente attraverso modalità di visualizzazione progettate ad hoc per la tipologia di informazioni da estrarre e in modo coerente in termini di User Experience (UX) ecc.

C’è inoltre necessità di figure esperte di tecnologie di intelligenza artificiale (machine learning, deep learning) ma al servizio dei Big Data. Tipicamente si tratta di Ingegneri informatici.

Macro aree di competenze e ruolo della formazione

In coerenza con le modifiche di ruolo di alcune figure di tecnico informatico evidenziate nel paragrafo precedente si rilevano due principali implicazioni dal punto di vista formativo. In primo luogo, visto che alla formazione si richiede sempre di essere in equilibrio fra la risposta ai bisogni del presente e l’anticipazione dei bisogni futuri, va detto che, anche nei percorsi di formazione della Rete Politecnica - che appare il contenitore più idoneo alla formazione dei tecnici specializzati - questa anticipazione deve essere “giocata” prevalentemente su una classe di problemi e non su una singola tecnologia. Quindi la priorità non deve essere, ad esempio, su un linguaggio di programmazione ma su temi più ampi quali: • algoritmi,