Speciale: 2/2018

INTELLIGENZA ARTIFICIALE Speciale: 2/2018

notiziario tecnico anno 27  2/2018 5

ditoriale

Il Notiziario Tecnico è un social webzine, in cui è possibile discutere in realtime con gli autori i vari temi trattati negli articoli, restando in contatto su: www.telecomitalia.com/notiziariotecnico

Proprietario ed editore Gruppo Telecom Italia on orgoglio introduco questo nu- gli aspetti di monitoraggio proattivo e di A questo numero hanno collaborato E Direttore responsabile mero del Notiziario Tecnico TIM, nuove forme di marketing digitale. Ma Michela Billotti Leonardo Altamore dedicato all'Intelligenza Artificiale, gli Operatori sono anche “abilitatori” di Luigi Artusio C Comitato di direzione Stefano Brusotti a prosieguo dei precedenti articoli che ecosistemi, perché connettività, capaci- Enrico Maria Bagnasco Ettore Elio Caprella Sandro Dionisi Eugenia Castellucci quest’anno sono stati dedicati alla Digital tà di elaborazione dei dati, infrastrutture Giovanni Ferigo Giuseppe Catalano Network e agli Smart Services. per l’Internet of Things sono alla base di Daniele Franceschini Massimo Coluzzi Gabriele Elia Cecilia Corbi L’Intelligenza Artificiale (IA) è al mo- tanti progressi e utilizzi dell’IA stessa. Dalida D'Anzelmo Art Director Juan Carlos De Martin mento la tecnologia più discussa, addi- Inoltre, prospetticamente il 5G sarà la Marco Nebiolo Raffaele De Peppe rittura al centro di scontri geo-politici tra sintesi di tutto questo: una rete capace Arcangelo Di Balsamo Photo Gabriele Elia USA e Cina, in quanto sta modificando di connettere persone, ma anche mi- 123RF Archivio Fotografico Gianpiero Ensoli Archivio Fotografico TIM Maurizio Fodrini profondamente la nostra vita e quindi liardi di oggetti al mondo, che genera- Daniele Franceschini anche lo scenario economico e sociale. no dati che devono essere analizzati ed Segreteria di redazione Gianluca Francini Roberta Bonavita Marco Gazza Come sappiamo l’IA non è un concetto elaborati con nuovi metodi, e in cui ul- Arpit Joshipura Contatti Dario Lucatti nuovo, ma un’evoluzione dei computer, trabroadband ed edge computing, pro- Via Reiss Romoli, 274 Vincenzo Mocerino ipotizzata fin dagli anni ’50, e che oggi, pri del 5G, sono fortemente necessari. 10148 Torino Pier Carlo Paltro Tel. 011 2285549 Andrea Pinnola grazie alla potenza di calcolo, al cloud e Il 5G è però anche una rete così com- Fax 011 2285685 Massimo Rivelli a nuove architetture di chip, si sta “ma- plessa, che avrà bisogno di livelli di con- [email protected] Andrea Romagnoli Antonio Santangelo nifestando” in sistemi statistici basati trollo, gestione, sicurezza automatizzati Rossana Simeoni Ida Sirolli sui big data. di nuova generazione e che dovranno Antonio Vetrò Nicola Violante Come accade per molte tecnologie, an- essere governate da soluzioni di IA, una che per l’IA i Telco hanno sia la funzione tecnologia veramente “disruptive”  di “utilizzatori” che quella di “abilitatori” di filiere. Sono sempre più fortemente “utilizzatori” delle tecnologie per gli aspetti di automazione sia delle in- Elisabetta Romano, CTO di TIM frastrutture della rete e dei servizi, che dell'interazione con i clienti, nonché per 6 notiziariotecnico anno 27  2/2018 7

Massimo Coluzzi, Dalida D’Anzelmo, Vincenzo Mocerino, Rossana Simeoni AI & Customer Interaction La maturità degli strumenti di AI ed il grande investimento da parte dei maggiori Indice player in questo settore hanno creato il terreno fertile per la realizzazione di nuove modalità di relazione con i clienti di grandi aziende come TIM. A ciò si aggiunge il cambiamento culturale verso una comunicazione sempre più digitale, istantanea, Gabriele Elia testuale, basata su piattaforme di messaging che si affiancano ai social media. AI: le grandi aspettative AI (Artificial Intelligence), IA in italiano (Intelligenza Artificiale), è indubbiamente la tecnologia e la buzzword, più calda dei nostri giorni Cecilia Corbi, Andrea Pinnola Open Source & AI: Community di riferimento e applicazioni per le Telco L’articolo approfondisce lo stato di tre Comunità Open di recente avvio orientate allo sviluppo ed alla applicazione delle tecnologie di intelligenza artificiale in ambito Telco: il progetto Acumos della Deep Learning Foundation (LF), la Open Network Automa- Luigi Artusio, Nicola Violante tion Platform (ONAP) e il Gruppo AI & Machine Learning in TIP (Telecom Infra Project). Le opportunità di valorizzazione delle tecnologie di Intelligenza Artificiale La crescente applicazione dell’Intelligenza Artificiale in molteplici e variegati settori di Massimo Coluzzi, Dalida D’Anzelmo, Vincenzo Mocerino, Rossana Simeoni mercato promette significativi miglioramenti di efficienza e di qualità grazie all’incremento dell’automazione ed all’ottimizzazione dei processi operativi, nonché al poten- AI & Customer Interaction ziamento delle capacità previsionali e decisionali. Tutto ciò oggi è possibile grazie alla La maturità degli strumenti di AI ed il grande investimento da parte dei maggiori disponibilità ed alla sostenibilità economica di elevate capacità di elaborazione e di player in questo settore hanno creato il terreno fertile per la realizzazione di nuove memorizzazione, nonché alla possibilità di sfruttamento di grandi quantità di dati di- modalità di relazione con i clienti di grandi aziende come TIM. A ciò si aggiunge il gitali di qualità. Queste tecnologie diventano, quindi, un abilitatore importante anche cambiamento culturale verso una comunicazione sempre più digitale, istantanea, per la digitalizzazione delle società di telecomunicazione. testuale, basata su piattaforme di messaging che si affiancano ai social media.

Giuseppe Catalano, Maurizio Fodrini, Daniele Franceschini, Pier Carlo Paltro Smart planning: nuove tecnologie per l‘evoluzione Leonardo Altamore, Arcangelo Di Balsamo,. Dario G. Lucattii della pianificazione degli investimenti AI & Customer Interaction La rapidità di cambiamento del mondo dell’ICT - nelle tecnologie, nei servizi, e nelle abitudini dei clienti - è tale da rendere intrinsecamente superate modalità tradizionali Con la sigla IA (Intelligenza Artificiale o anche AI, dall’inglese Artificial Intelligence) ci si di pianificazione, basate su dispiegamenti omogenei, segregazione e stratificazione riferisce a sistemi che modificano i comportamenti senza essere programmati espli- delle tecnologie, progettazione basata solo sulle previsioni di traffico. Il susseguirsi citamente, ma esclusivamente in base ai dati raccolti, all’esperienza, alla correlazione incessante di fasi di investimento intensive impone l’adozione di tecnologie ad eleva- di informazioni e ad altre tecniche cognitive tipiche degli esseri umani. tissima flessibilità, come la virtualizzazione della rete, e di realizzare la pianificazione mediante nuove soluzioni automatizzate di lettura dei requisiti e della soddisfazione dei Clienti, quali i Big Data Analytics.

Brusotti Stefano, Caprella Ettore Elio, Francini Gianluca, Romagnoli Andrea Antonio Santangelo, Antonio Vetrò, Juan Carlos De Martin L’Intelligenza Artificiale e la Cyber Security L’intelligenza Artificiale tra funzionalità ed etica Lo sviluppo e l’applicazione dell’Intelligenza Artificiale sta progredendo in tutti i settori. L’avvento dell’Intelligenza Artificiale cambierà il nostro modo di usare la tecnologia: Non fa eccezione quello della sicurezza delle informazioni e in particolare della Cyber basti pensare che già oggi essa è comandabile tramite il parlato e che con il passare Security che si occupa di rendere sicuro il cosiddetto cyberspazio, o spazio cibernetico, degli anni sempre più mansioni cognitive potranno essere eseguite da un software. la quinta dimensione, dopo terra, acqua, aria e spazio in cui si sviluppano le attività e Tutto questo sta già modificando il nostro modo di vivere presto certe trasformazio- gli interessi di persone, imprese e stati. In TIM, a Torino, il Security Lab sta lavorando ni diventeranno molto diffuse. È necessario, dunque, essere consapevoli di ciò che da alcuni anni allo studio e alla sperimentazione di queste tecnologie e in particolare stiamo realizzando, per progettare collettivamente tecnologie che siano allo stesso all’applicazione pratica degli algoritmi di Machine Learning alle informazioni rilevanti tempo intelligenti ed eque. Non basta, infatti, che l’Intelligenza Artificiale sappia svol- per la sicurezza dei dati, delle reti e delle applicazioni. gere al meglio le sue funzioni: è importante che contribuisca anche a costruire una società più giusta. 2 notiziariotecnico anno 27  2/2018 3

a combustione industriale [nota 3]. Sebbene esistano molte definizioni di AI, per i ricercatori i sistemi intelligenti sono capaci di percepire il mondo esterno, apprendere, ragionare e agire come un sistema biologico, o anche meglio, quindi il termine AI che i nascenti cal- si riferisce ai sistemi che mostrano colatori avrebbero pro- un “comportamento intelligente”, gressivamente ampliato le AI: LE GRANDI in grado di analizzare l’ambiente e loro capacità fino a eguagliare di prendere decisioni con un certo e poi superare le capacità di ragio- grado di autonomia. namento, decisione e autonomia ASPETTATIVE Infatti il termine AI non è nuovo, è dell’essere umano. stato introdotto a metà degli anni In 60 anni si sono succeduti mol- Gabriele Elia cinquanta da parte di un certo nu- tissimi approcci algoritmici e mate- mero di scienziati, i quali pre- matici, carichi di promesse e susse- vedevano guenti delusioni. Già negli anni 80 o sistemi di rico- si pensi che gli stipendi medi dei tec- Google, ha detto “stiamo transitan- si sono potuti sviluppare software in noscimento e sintesi Da “mobile first” a nici che si occupano di AI negli USA do da un mondo mobile first ad uno grado p.es. di giocare a scacchi vocale, si pensi al pionie- “AI first” supera i 300.000$ [nota 1] al primo AI first”. Per non diminuire l’impor- con buone capacità, ristico MUSA -Multichan- impiego, per superare facilmente 1 tanza, l'Harvard Business Review ha nel Speaking Automation AI (Artificial Intelligence), IA in ita- milione di dollari; Google come al- previsto che l'AI influenzerà l'eco- - di CSELT nel 1975 [nota 4]. I liano (Intelligenza Artificiale), è tri ha semplicemente “rinominato” nomia e le nostre vite su una gran- progressi sono però stati lenti e indubbiamente la tecnologia e la la divisione “research” in “Google dezza simile a quella del motore a complessivamente poco soddisfa- buzzword, più calda dei nostri giorni: AI” [nota 2] e Sundai Pichar, Ceo di vapore, dell'elettricità e del motore centi, portando anche negli anni 90 4 notiziariotecnico anno 27  2/2018 5

a un certo scetticismo relativo alle Che cosa fa AI? Se è ca di una grandissima quantità di percorso in base ai modelli di reali possibilità e persino a un allon- Trajectory taking una attività che un esempi. viaggio precedenti e alle condi- tanamento dall’utilizzo del termine exponential growth Correct umano fa in meno di Ma allora che impatti può avere l’AI? zioni del traffico correnti. into account “AI”. Profonde discussioni sono nate prediction un secondo, è pattern Sostanzialmente un impatto profon- • La sostituzione di lavori che in merito alla possibilità di costruire matching che può es- do in tutti i settori della economia, sembrano “intelligenti” ma non da un lato soluzioni di “IA generale” sere realizzato da una attraverso processi di automazione lo sono poi così tanto: p.es. la o “Strong AI” e dall’altro di “narrow Present day macchina che fa “AI” anche attraverso attività di predi- scrittura di articoli giornalistici AI”, capaci di risolvere problemi spe- Trajectory based on Bad predictions zione. Facciamo alcuni esempi di sui risultati di eventi sportivi. cifici, come riconoscere una imma- past growth rate underestimating I risultati sono però impressionanti: “computer” che usano soluzioni AI: • Le auto a guida autonoma. the future gine o giocare a scacchi o a Go. un buon modo di pensare all’AI è • Gli assistenti virtuali, come Siri • In generale le “macchine” di vario

Seguendo il classico sigmoide, la Human Progress che quello che un uomo fa in tempi o l'Assistente Google, non solo tipo capaci di decisioni autono- Trajectory based on tipica curva ad S dell’innovazione, present growth rate brevissimi, diciamo in pochi secon- possono riconoscere ciò che me: non solo auto ma p.es. armi dopo una lunga gestazione ne- di può essere replicato dai sistemi diciamo in linguaggio naturale, sul campo di battaglia - esisto- gli ultimi 5-6 anni si è assistito ad AI di oggi : il riconoscimento della ma anche stabilire il contesto no fucili in cui il soldato preme il una esplosione della frequenza con Time Date in the future voce, del linguaggio, persino delle e l'intento in base al tono della grilletto ma il proiettile parte solo cui AI è presente in prodotti, servi- emozioni; il riconoscimento di im- voce e alla cronologia delle ri- quando il computer collegato al zi, processi di tutti i settori dell’e- magini o di certe caratteristiche chieste; associati, sono i tradut- mirino ha “riconosciuto” l’imma- conomia. Le discussioni teoriche 2 delle stesse, anche molto comples- tori in tempo reale. gine del (presunto) nemico. sono state superate dalla quantità Le previsioni di capacità delle soluzioni AI non devono essere fatte sui se come l’analisi un esame radio- • Gli algoritmi di raccomandazio- • L’education e la formazione: e qualità impressionante non già di progressi degli ultimi 60 anni ma sono molto più realistiche sa fatte logico; rispondere a quiz o giocare ne su Spotify o Amazon forni- tema enorme in cui lezioni ed basandosi sui risultati degli ultimi 3 o 4 anni [nota 5] meri risultati scientifici o di ricerca, a scacchi o al famoso “Go”. Tutte scono suggerimenti intelligenti apprendimento possono esse- ma di applicazioni pratiche:il rico- queste attività derivano dall’indivi- di prodotti, libri o musica. re “automatizzati” sul livello di noscimento della voce e la sintesi tra lingue diverse; il riconoscimento delle automobili o dei robot di va- duazione di pattern o modelli rica- • I software della mappa sul te- vocale, anche in conversazioni com- di immagini alla base di servizi qua- rio tipo; i sistemi di sicurezza con vati della categorizzazione statisti- lefono rende i suggerimenti del plesse; la traduzione in tempo reale li la navigazione semi-autonoma riconoscimento facciale; i sistemi di suggerimento e raccomandazione per il commercio elettronico; innu- 3 Robot “simil canide” impara ad merevoli soluzioni di protezione e aprire una porta in autonomia Sigmoide sviluppo e adozione della innovazione nel tempo e sviluppo cybersicurezza; i sistemi di previsio- del mercato ne e automazione nell’ambito della rescita, finanza. adozione, Maturit sviluppo

Epansion

Inanc

Tempo 1 Sigmoide o Curva ad S 1960 2010 2030 rappresentativo dello sviluppo delle tecnologie e innovazioni 6 notiziariotecnico anno 27  2/2018 7

partenza e il ritmo di apprendi- facendo grandi confronti e selezio- di dati, scaturiti dalla trasformazio- 11 mento dello studente. nando la soluzione “migliore” da si- ne digitale. 10 Human 10 • La Finanza: ormai le operazioni stemi big data (cioè soluzioni di pat- Si tratta di sistemi statistici in gra- 10 109 di investimento sono automa- tern matching), e non sistemi che do di produrre soluzioni apparen- Octopus 108 tizzate. “comprendono” l’ambiente. temente sorprendenti e creative 107 Frog • La robotica industriale. Il progresso così repentino ed ecla- “semplicemente” grazie all’analisi 6 10 Bee • Medicina: diagnosi (p.es. il rico- tante dell’AI negli ultimi 5-10 anni è di grandi quantità di dati con grande 105 Ant noscimento di tumori dall’ana- dovuto infatti principalmente a due velocità, che sono i fondamenti del 104 Leech lisi delle immagini, il referto di fattori: paradigma dei big data. Questi ap- 103 2 Roundworm esami radiologici etc), ma an- 1. La disponibilità di enorme po- procci, che sono basati su tecniche 10 101 che operazioni di chirurgia: p.es tenza di calcolo e memorizza- chiamate “machine learning” e in 100 Smart Tissue Autonomous Ro- zione, cioè di nuovi chip e calco- particolare “deep learning”, appa- 10-1 -2 bot (STAR [nota 6]) ha mostra- latori sempre più potenti e reti iono sorprendentemente potenti ai scale logarithmic Number of neurons 10 Sponge to che un robot-chirurgo può sempre più capaci e veloci; nostri occhi, e lo sono, ma in realtà 1950 1985 2000 2015 2056 essere autonomo e più preciso 2. la disponibilità di dati, dovuta ci troviamo di fronte a grandi solu- di un umano, provocando anche allo sviluppo, in senso lato, della zioni “pattern matching”. Una buo- meno danni ai tessuti. larga banda fissa e mobile, di in- na introduzione si può trovare p.es. 5 Robotica di servizio e industriale: ternet, degli smartphone e delle su “Downside to Deep Learning” Non pensiamo quindi sia una tecno- modo le capacità del nostro cervel- Quando AI raggiungerà l’uomo? Basteranno 40 anni? p.es. i robot “umanoidi” che fanno social network. [nota 8]. logia “magica”, che siamo vicini alla lo non sono algoritmiche ma quan- Source: Deep Learning Book by Ian jogging e robot “a quattro zampe” Paradossalmente, gli algoritmi usati cosiddetta “Artificial General Intelli- tistiche, e quindi da studiare su un Goodfellow che si muovono in casa in autono- sono in linea di massima noti dagli gence (AGI)”, che definisce macchi- piano completamente diverso an- mia anche aprendo da soli le porte anni 90. Quello che è cambiato, e 4 ne in grado di pensare, processare, che da quello statistico di pattern [nota 7]. che ha creato la AI come conoscia- Relazione tra AI, Machine Learning, predire, esaminare o imparare in matching dell’AI attuale [nota 11]. mo oggi, è la combinazione di tec- Deep Learning e Big Data; Alla maniera confrontabile a quanto fac- Pragmaticamente però questo non Silicon Valley, che sui sistemi inter- base i “big data” e le tecnologie di nologie informatiche con la progres- ciamo noi uomini. è importante perché le applicazioni connessi hanno basato tutta la loro memorizzazione ed elaborazioni siva disponibilità di enormi quantità Anche i più avanzati esperti lo di- attuali sono già così tante e profon- tecnologia e strategia: Google usa Le macchine non chiarano candidamente: Fei Fei Li de da stimolare varie riflessioni. l’intelligenza artificiale come la- pensano: ad oggi non [nota 9], guru mondiale del settore e yer per tutti i servizi. Il motore di esiste “intelligenza” Chief Scientist of Machine Learning ricerca diventerà Google Assistant, ma sistemi statistici and Artificial Intelligence di Google un assistente personale incorpora- abilitati dai big data Cloud, ha detto che “la risposta alla AI come campo di to anche nei prossimi Home (per la e dalla potenza di domanda “le macchine possono ve- battaglia strategico casa) e Allo (messaggistica); da qui calcolo ramente pensare?” è semplicemen- tra ecosistemi: USA, alle auto a guida autonoma il passo, te: “no, quanto facciamo oggi non Cina ed Europa paradossalmente, è breve! Eppure i sistemi che stiamo svi- è sufficiente a dire che le macchine L’amministrazione USA fin dal 2016 luppando non sono “intelligenti” pensano!” La trasformazione che sistemi co- ha pesantemente investito sul in base ai principi e alle definizioni Si dice che “l’intelligenza” dei com- siddetti “AI” sta generando è quin- tema, con qualche tentennamento date. puter supererà quella umana in 30- di così grande che sono al centro di da parte di quella attuale, ma gli Le soluzioni di AI che stanno pren- 40 anni [nota 10]: siamo ancora una battaglia tra macrosistemi po- investimenti militari e quelli privati dendo piede sono infatti sistemi molto lontani. litci ed economici [nota 12]. sono enormi: da IBM a Google, da statistici, capaci di ottenere solu- Per altri in realtà il percorso non Non a caso i leader di questa rivo- Microsoft a Apple a Facebook ad zioni “intelligenti” semplicemente sarà questo perché in qualche luzione sono le tech company della Amazon, tutti hanno come priorità 8 notiziariotecnico anno 27  2/2018 9

lo sviluppo della tecnologia HW e che se il confronto è solo simbolico, Le telecomunicazioni aggiornamento. I dati semi-grezzi Dal punto di vista dell’utilizzo in Da un lato infatti le caratteristi- SW (Google progetta persino chip equivale alla potenza di un milione al centro: abilitatori e raccolti dalle auto Tesla sono con- azienda, con propri clienti e per il che di grande capacità di traffico, per AI!) e di soluzioni applicative ba- di PC da ufficio “normali”! utenti di AI e il futuro tinuamente trasferiti per ulteriore proprio funzionamento, una buona “ultrabroadband”, e di capacità di sate su AI. La risposta cinese è stata La Commissione Europea ha desti- con il 5G elaborazione in server in cloud, per classificazione è quella in Figura 8. espandere ulteriormente l’Internet il piano di investimenti di 20B$ fino nato il 25% del budget di ricerca poi “ritarare” l’algoritmo a bordo di of Things, il mondo degli oggetti, al 2030, compresa la costruzione di 2020-2028, circa 20B€, ai temi AI; Gli esempi riportati si basano spes- ogni auto. Da questo esempio si ca- permetteranno di aumentare anco- un parco di ricerca specifico a Pechi- a questi fondi si sono aggiunti stan- so su interazioni con sistemi di ri- pisce la strategicità della rete. ra di più la raccolta dati e gli algorit- no da 2B$, per avere la “leadership” ziamenti nazionali, p.es. la Francia conoscimento del linguaggio, delle Come spesso accade quindi, gli ope- Perché il 5G estenderà mi conseguenti. Dall’altro le reti 5G sul tema. ha previsto 1.5B€ specifici fino al immagini o di altri dati di sensori at- ratori di TLC sono sia “utilizzatori” le applicazioni di AI e saranno molto più complesse per Google negli ultimi due anni ha ad- 2022. In UK è stato stanziato un traverso l’applicazione, nel cloud, di di una tecnologia che “abilitatori” perché il 5G ha biso- poter offrire le prestazioni richieste: dirittura sviluppato chip specifici che programma per supportare startup algoritmi di pattern matching. della sua diffusione. P.es. secondo gno di AI p.es. il numero di celle aumenterà ha chiamato TPU, per i suoi data e avere almeno 1000 studenti di Una buona metafora è pensare che CapGemini [nota 13], gli operatori sicuramente, si avranno soluzioni di center per applicare gli algoritmi di dottorato all’anno sul tema AI. è come avere una API – Application di TLC sono il segmento di mercato Il 5G, il prossimo standard delle co- virtualizzazione e dinamicità della Machine Learning e Deep Learning, Vladimir Putin ha dichiarato, rife- Programming Interface – sempre con i progetti di più grande scala di municazioni mobili, sarà ulterior- rete che elaborano processi troppo con cui intende raggiungere capa- rendosi a chi avrà la supremazia su attiva sul mondo. applicazione di AI, come indicato in mente decisivo in questo percorso complessi per essere gestiti in ma- cità di calcolo di 100 Petaflops: an- AI: “he rules the world.” Pensiamo p.es. la funzione Auto- Figura 7 di sinergia. niera efficace e rapida da operazioni pilot di Tesla: essa è tra l’altro resa manuali, e che richiederanno invece possibile dall’analisi dei dati cattu- nuovi sistemi AI-based. 6 rati in oltre 160 milioni di chilome- tri percorsi, in continuo aumento e Chip specifico per applicazioni AI nel 7 Cloud sviluppato da Google (Fonte: YouTube screenshot) Organizzazioni e impiego di progetti AI di vasta scala 10 notiziariotecnico anno 27  2/2018 11

Fl b ire societ La dittatura dei dati, Analsis Automation Society which requires continuous artiﬁcial la neutralità dei dati, intervention for normal operation l’accesso ai dati Margin analsis Multi-domain service design - cant be run without aid of computers Business - too complex to be controlled by humans in real-time Demand orecasting Capacit optimization I sistemi AI ad oggi come detto sono in realtà principalmente siste- Fly by wire Fault predition models Polic-based route design We are here today mi statistici, “addestrati” da grandi Root cause analsis quantità di dati grazie alla disponi- Netork ost-case ailures bilità loro e di capacità elaborativa Capacit predictions Robotic process automation enorme. Anomalu detection Sel-healing netorks Input Il possesso dei dati quindi crea una esternalità positiva incredibile, una Margin analsis Chat-bots Human ontrolled Machine ontrolled barriera alla concorrenza esponen- Customer Demand orecasting Proactive marketing ziale, che è ben superiore alla semplice economia di scala: gli utenti Business Natural Big data Mechanization Simulation che usano il servizio addestrano con modelling language Time processing i loro dati gli algortimi di AI, miglio- 9 Fly By Wire delle nostre società

8 Applicazioni dell’AI nelle telecomunicazioni [nota 14] 10 Il controllo della machine – da 2001 Odissea nello spazio (Image copyright ALAMY)

del mondo della scienza e dell’industria hanno mostrato preoccupazio- Il controllo delle La distopia del control- ne in tal senso. Tra questi Stephen macchine e la “fly lo delle macchine: la Hawkings ha posto l’accento sulla by wire” society; la società Fly-by-Wire necessità che l’evoluzione tecnolo- tirannia del dato; l’o- gica dell’AI abbia come punto fer- scurità dell’algoritmo; I sistemi che ci circondano, dalle cit- mo il totale controllo delle macchi- la fine del lavoro: ti- tà alle reti, sono troppo complessi ne da partedell’uomo; Elon Musk e mori per i rischi e le per essere controllati “da Umani”: Bill Gates condividono il pensiero di implicazioni dalla AI dovranno essere computer e AI a Stephen Hawkings e sono firmatari farlo: è la cosiddetta società “ fly by di una petizione per le Nazioni Unite Ma attenzione: si tratta di uno wire” [nota 16]. che vieti l’utilizzo di AI in campo bel- strumento , ma che ha una valen- Cosa accadrebbe se un giorno l’AI lico, per scongiurare la Terza Guer- za “strategica” per il potere che da rimpiazzasse l’essere umano co- ra Mondiale che temono verrebbe a chi lo possiede. In Italia molte stringendolo ad una lotta per la so- scatenata dalle macchine. Infatti riflessioni al riguardo sono sul libro pravivenza? Abbiamo perso il conto secondo Elon Musk “Se l’AI ha un bianco Italia e Intelligenza Artificia- dei film e dei romanzi che ci presen- obiettivo e l’umanità sembra essere le [nota 15] . Ne citiamo alcune di tano simili scenari apocalittici. In di ostacolo, distruggerà l’umanità seguito: effetti però alcuni grandi esponenti senza nemmeno pensarci”. 12 notiziariotecnico anno 27  2/2018 13

La paura per la trasfor- L’ottimismo il valore della gratuità app e in- mazione del mondo tecnologico e formazioni. Tuttavia, in base alle del lavoro l’ottimismo realistico: tendenze attuali, la taglia non un pensiero positivo sarà distribuita in modo unifor- Appare sempre più evidente che anche per il mondo me e molti posti di lavoro saran- mentre le prime macchine fin del lavoro no spostati. Per evitare effetti dall’800 hanno sostituito la forza negativi sul reddito e sull'occu- delle braccia dell’uomo, in agricoltu- Possiamo riassumere gli orienta- pazione, sarà necessario inve- ra come in industria, i sistemi AI-ba- menti in due posizioni: stire in istruzione e formazione sed sostituiranno e modificheranno Gli ottimisti della tecnologia parallelamente agli investimenti lavori che ci sembrano “nobili”: lavo- Posizione: una raffica di pro- in tecnologia. ri impiegatizi, medici, giornalisti, av- duttività è già iniziata ma non I realisti ottimisti vocati, analisti finanziari, impiegati viene catturata nei dati ufficiali Posizione: la digitalizzazione e amministrativi, commessi o addetti perché le aziende stanno ancora le macchine intelligenti posso- alla relazione con il pubblico. imparando come le tecnologie no stimolare guadagni di pro- Questo percorso è molto complesso intelligenti possono cambiare il duttività che corrispondono alle e inevitabile e anche doloroso. Le ri- loro modo di operare. Quando precedenti ondate tecnologiche. sposte sono molteplici, come vedre- le aziende sfruttano appieno le La produttività avanzerà rapida- mo in seguito [nota 18]. tecnologie intelligenti, un salto mente in determinati settori e di produttività produrrà una ge- per le aziende ad alte prestazio- nerosità digitale - creando sia ni. Verranno creati nuovi posti di crescita economica che miglio- lavoro, ma le tecnologie intelli- ramenti degli standard di vita genti potrebbero esacerbare le 11 non contati nel PIL, come il sur- tendenze del recente passato, in Riconoscimento facciale di massa plus del consumatore (da pro- cui la domanda è aumentata sia da videocamere a Pechino. 12 dotti migliori e più economici) e per i lavoratori con competenze Fonte: NYTimes Stitch e AI. Fonte: Twitter L’oscurità dell’algoritmo meno semplicemente identificabili da noi umani. Inoltre c’è un rischio I sistemi di ML e DL “imparano” dai molto forte che un “bias” nei big dati o meglio dai big data con cui data di ingresso, p.es. un set di dati sono addestrati, e le conclusioni e non corretto, alteri il risultato in ma- randolo inevitabilmente... chi ha più azioni che producono non sono “al- niera difficile per noi da capire: p.es. utenti ha più dati taggati meglio e goritmiche” come siamo abituati è stato scoperto che sistemi di rico- maggiori possibilità di incremento dal software: invece che comandi noscimento dei volti non riconosco- delle prestazioni e della qualità of- diretti quali “se c’è segnale rosso no altrettanto bene caucasici e afro- ferta ai clienti…. ferma l’auto”, l’AI costruisce un si- americani, essendo stati addestrati In questo senso si capisce il vantag- stema di valutazione statistica che con molti più volti “bianchi”. gio competitivo dei big data e come dice “adesso frena”. Pensiamo alle implicazioni simili su una nuova coscienza di questo pro- Nei casi sempre più diffusi e com- un sistemi medico di analisi diagno- blema stia nascendo anche negli plessi di applicazione, le motivazio- stica, per esempio di riconoscimen- enti regolatori [nota 17]. ni per i risultati appaiono sempre to di tumori. 14 notiziariotecnico anno 27  2/2018 15

elevate che per quelle basse, i Come esempio di queste due posi- sono mettere a nudo le sfumature cui posti di lavoro potrebbero es- zioni, si cita spesso la casa di moda dell'acquisto e dell'uso dei vestiti. sere facilmente automatizzati, Stitch. In pochi anni Stitch si è quotata in mentre la domanda di lavoratori Le elaborazioni del modello Stitch borsa ed ha raggiunto $1 miliardo di con competenze intermedie di- Fix si basano su una combinazio- entrate nel 2017, un fatturato para- minuisce. Senza soluzioni sem- ne di scienza dei dati – ML, DL, in- gonabile alle grandi maison italiane plici, sono necessarie ulteriori telligenza artificiale e elaborazione come D&G o Valentino, ma ottenuto ricerche sulla vera relazione tra del linguaggio naturale - e stilisti in soli 7 anni  produttività, occupazione e sa- umani; oltre ai profili di clienti com- lari per scoprire risposte efficaci. plessi creati dai dati, gli stilisti pos-

Note

1. https://www.nytimes.com/2018/04/19/technology/artifi- 11. Si veda p.es. http://m.ilgiornale.it/news/2018/05/15/lintel- cial-intelligence-salaries-openai.html ligenza-artificiale-e-tutto-fuorche-intelligente/1527055/ 2. https://techcrunch.com/2018/05/08/google-goes-all-in- e https://motherboard.vice.com/it/article/wj78x9/intervi- Gabriele Elia [email protected] on-artificial-intelligence-renames-research-division-goo- sta-ex-presidente-associazione-italiana-intelligenza-arti- Ingegnere elettronico e Dottore di Ricerca al Politecnico di Torino, in Azienda dal 1994. gle-ai/ ficiale-aixia Lavora presso la divisione Technology Innovation di TIM, guida il gruppo Technological Scouting, Trend 3. https://hbr.org/cover-story/2017/07/the-business-of-arti- 12. Per una sintesi, si veda p.es. https://enterpriseiotinsights. Analysis & Future Center dove si portano in evidenza i trend di medio termine di reti e softwarizzazione; vita digitale; digitalizzazione delle industrie; bigdata, robotica e AI; trend provenienti dal mondo scientifico e di ficial-intelligence com/20180510/channels/news/white-house-convenes- processi di innovazione. 4. Storia delle telecomunicazioni, Volume 1 - a cura di V. ai-summit-tag40 e https://qz.com/1264673/ai-is-the- Si è sempre occupato di innovazione nei settori tecnologici sui temi servizi IP, media, applicazioni del broadband fisso e mobile, sia più recentemente di iniziative di Open Innovation, startup acceleration e costruzione di Cantoni, Gabriele Falciasecca, Giuseppe Pelosi Firen- new-space-race-heres-what-the-biggest-countries-are- collaborazioni innovative di ricerca, formazione e imprenditorialità con il tessuto universitario. ze University Press - pag. 393 https://books.google.it/ doing/ Ha iniziato il suo lavoro negli anni ‘90 nel primo gruppo di progetto sui temi Internet in Telecom Italia, che sviluppò le fasi iniziali di Interbusiness, TOL - Telecom On Line e poi TIN.IT, occupandosi dell’architettura della books?id=YpQdfylmkWgC&pg=PA393 13. CapGemini, Turning AI into concrete value: the successful rete di accesso e del centro servizi. 5. https://boingboing.net/2015/01/23/the-road-to-superin- implementers’ toolkit, 2017 Autore di vari brevetti, è Ingegnere elettronico e Dottore di Ricerca al Politecnico di Torino, è stato assunto in CSELT, il Centro Studi e Ricerche di Telecom Italia a Torino nel novembre 1994  telligen.html 14. https://www.lightreading.com/automation/machine-lear- 6. https://spectrum.ieee.org/the-human-os/biomedical/de- ning-and-ai-take-aim-at-network-complexity-customer- vices/in-fleshcutting-task-autonomous-robot-surgeon- experience-/a/d-id/743016 beats-human-surgeons 15. Sintesi su http://libro-bianco-ia.readthedocs.io/it/latest/ 7. https://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/robotics- 16. https://timeguide.wordpress.com/2018/05/10/futurist- hardware/video-friday-atlas-jogging-driveai-launch-oca- memories-the-leisure-society-and-the-black-box-eco- do-robotic-warehouse nomy/ 8. https://www.wired.com/story/greedy-brittle-opaque-and- 17. Si veda p.es. Nicita su Il Sole 24 Ore, http://telecomi- shallow-the-downsides-to-deep-learning/ talia.rassegnestampa.it/intranet/PDF/2018/2018-05- 9. https://thenextweb.com/artificial-intelligen- 15/2018051539046479.pdf ce/2018/05/09/googles-top-ai-scientists-were-entering- 18. Una analisi sintetica ma articolata si trova p.es. su https:// phase-two/ hbr.org/2018/01/how-will-ai-change-work-here-are- 10. https://medium.com/zeg-ai/future-of-ai-how-long-befo- 5-schools-of-thought re-ai-overtakes-humans-12ad88196a01 2 notiziariotecnico anno 27  2/2018 3

La crescente applicazione dell’Intelligenza alla sostenibilità economica di elevate capacità Artificiale in molteplici e variegati settori di di elaborazione e di memorizzazione, nonché LE OPPORTUNITÀ DI mercato promette significativi miglioramenti alla possibilità di sfruttamento di grandi di efficienza e di qualità grazie all’incremento quantità di dati digitali di qualità. Queste VALORIZZAZIONE DELLE dell’automazione ed all’ottimizzazione dei tecnologie diventano, quindi, un abilitatore processi operativi, nonché al potenziamento importante anche per la digitalizzazione delle delle capacità previsionali e decisionali. Tutto società di telecomunicazione. TECNOLOGIE DI ciò oggi è possibile grazie alla disponibilità ed

INTELLIGENZA Introduzione Vision, Natural Language Proces- partire dagli anni '60: i pochi casi ap- sing (NLP), ecc. plicativi, che hanno attirato l'atten- ARTIFICIALE L'Intelligenza Artificiale (IA, nel se- Fino a pochi anni fa IA era una pazione del mercato e dei media, han- guito) è un termine generico che si rola che i ricercatori volontariamen- no trovato scarso utilizzo nel mondo Luigi Artusio, Nicola Violante riferisce a tecniche di elaborazione te omettevano dai loro curricula a pratico. dell’informazione ispirate ai sistemi causa del suo passato segnato da Tuttavia, nel 2012 un algoritmo di biologici e comprende molteplici troppe promesse disattese. Il ciclo di Deep Learning ha vinto una com- tecnologie tra le quali Machine Le- entusiasmo e disillusione (“spring” petizione di riconoscimento dell'im- arning, Deep Learning, Computer e “winter”) si è ripetuto più volte a magine con risultati sorprendenti 4 notiziariotecnico anno 27  2/2018 5

1 100,000 L’applicazione dell’IA nei settori di ne, sul sistema economico e, infine, all’analisi finanziaria, alla valutazio- Fatturato mondiale del software mercato promette miglioramenti ed sui valori e gli aspetti etici. ne della solvibilità dei prestiti. 90,000 di IA 2016 – 2025 opportunità in termini di incremen- Le tecniche e gli algoritmi di Natu- (Fonte: Tractica) 80,000 to dell’automazione e di ottimiz- ral Language Processing (NLP) sono 70,000 zazione dei processi operativi, così impiegate in ambito forense per au- a tal punto da generare una nuova come il miglioramento delle capaci- tomatizzare e velocizzare la ricerca 60,000 I campi applicativi “spring” dell’IA: secondo la società tà previsionali e decisionali. dell’intelligenza di testi, scritture, leggi etc. di intelligence di mercato Tracti- 50,000 L’altra faccia della medaglia, tut- artificiale Le stesse tecnologie sono già uti- ca, la crescente adozione dell'IA in tavia, pone alcune problematiche lizzate per la generazione di testi $ Millions 40,000 più settori determinerà la crescita e sfide a partire dal cambiamento I campi applicativi dell’IA sono in come, ad esempio, gli articoli gior- 30,000 del fatturato annuo mondiale del culturale e dalla scarsità delle com- continua espansione ed abbracciano nalistici sportivi. Google e Skype uti- software di IA dai $ 3,2 miliardi nel 20,000 petenze e dei talenti, per arrivare ai i settori di mercato più disparati (Fi- lizzano modelli ed algoritmi di Deep 2016 ai $ 90 miliardi entro il 2025 10,000 timori per l’impatto sull’occupazio- gura 3) [FCR1]. Learning per l’interpretazione e la (Figura 1) [Tractica]. 0 Nel settore dei servizi si assiste alla traduzione dei linguaggi. L'impatto globale dell'IA sull'econo- 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 proliferazione di casi applicativi. Le applicazioni di Virtual Personal mia sarà molto più alto: uno studio Ad esempio, in ambito finanziario Assistant rappresentano, forse, il condotto da Analysis Group stima 3 le applicazioni dell’IA spaziano dal caso applicativo dell’IA più dirom- che gli impatti globali associati all'u- identifica circa 2200, con una raccol- lità attuali dell’IA, ha affermato “If Applicazione dell’IA nei settori di trading (High-Frequency Trading), pente. Esse interagiscono con l’u- mercato (Fonte: TIM, FCR1) so, allo sviluppo e all'adozione dell'IA ta di finanziamenti complessivi che you can guess it in under a second, nei prossimi dieci anni saranno com- supera i $ 35 miliardi (numeri in con- probably AI can do it!”. Quasi tutti i presi in un intervallo tra $ 1,49 trilioni tinua crescita) [Venture Scanner]. recenti progressi dell'IA sono relativi e $ 2,95 trilioni [Analysis Group]. Tuttavia, al di là della “hype” media- ad una tipologia in cui alcuni dati di Un altro punto di vista economico tica, è bene ricordare che l’IA non è input (A) vengono utilizzati per gene- interessante riguarda le start-up di magia; l’esperto mondiale Andrew rare rapidamente una risposta sem- IA: al momento Venture Scanner ne Ng, interrogato sulle reali potenzia- plice (B) (Figura 2) [Andrew Ng 2016].

hat Machine Learning Can Do A simple wa to think aboiut supervised learning INPUT A RESPONSE B APPLICATION Picture Are there human ace? (0 or 1 Photo tagging

Loan application ill the repa the loan? (0 or 1 Loan approvals

Ad plus user inormation ill user click on ad? (0 or 1 Targeted online ads

Audio clip Transcript o audio clip Speech recognition

English sentence French sentence Language translation

Sensors rom hard disk, plane engine, etc. Is it about to ail? Preventive maintenance

Car camera and other sensors Position o other cars Sel-driving cars

2 Le potenzialità del “supervised learning” – Andrew Ng - (Fonte: HBR) 6 APPROFONDIMENTO notiziariotecnico anno 27  2/2018 APPROFONDIMENTO 7

essere il principale centro di innovazione al mondo per l'IA e diventare una potenza economica fondata sullo sfruttamento dell’IA. In questa competizione globale la Cina ha tre vantaggi: una grande numerosità di ingegneri per lo sviluppo di algoritmi e la realizzazione del software, un bacino di oltre 750 milioni di utilizzatori di Internet in grado di testare ed istruire le applicazioni e, soprattutto, il forte sostegno governativo che favorisce anche l’utilizzo dei dati personali della popolazione. Il mercato cinese dell'IA si sta muovendo velocemente anche perché la popolazione è disposta a correre LA BATTAGLIA rischi e ad adottare nuove tecnologie rapidamente in un'economia in forte crescita. L'IA ha bisogno di gran- MONDIALE di quantità di dati e, grazie all’intervento delle autorità di regolamentazione cinesi, i tecnici ed i ricercatori ne possono disporre ampiamente per testare ed adde- PER L’EGEMONIA strare all’apprendimento gli algoritmi sviluppati [China SULL'INTELLIGENZA Tech evolution – Artusio, Giugno 2018]  ARTIFICIALE

Mark Cuban, uno degli imprenditori più ricchi al mon- contrapposti due continenti: da un lato l’America dove, do, intervistato sulle potenzialità dell’IA e sui relativi in particolare, primeggiano le aziende high tech degli impatti economici ha affermato: “Whatever you are Stati Uniti GAFAM (Google, Apple, Facebook, Ama- studying right now if you are not getting up to speed on zon, Microsoft), e non solo (es. IBM, Salesforce, Twitter, deep learning, neural networks, etc., you lose”. Questa etc.), dall’altro, l’Asia con Cina (es. Baidu, Alibaba, Ten- sintetica affermazione è confermata da due evidenze cent - BAT), Corea (es. Samsung) e Giappone (es. Sony, determinanti: la prima è la dimensione degli investi- Nintendo) in prima linea (Figura A). menti operati dalle aziende ICT high tech e la seconda Il governo cinese nel luglio 2017 ha ufficializzato il è l’attenzione dei governi allo sviluppo di tecnologia ed piano “A Next Generation Artificial Intelligence Deve- applicazioni di IA abilitanti l’economia del futuro. lopment Plan” che definisce un progetto nazionale per È in corso una forte competizione per il raggiungimento lo sviluppo della tecnologia e delle applicazioni di IA e A dell’egemonia mondiale sull’IA che vede chiaramente fissa gli obiettivi fino al 2030, data in cui la Cina intende La battaglia mondiale per l’egemonia sull’IA (Fonte: TIM) 8 notiziariotecnico anno 27  2/2018 9

tente tramite interfacce vocali e collettività. In particolare, le tecni- o superiori a quelle umane. E queste richiede attività che l’IA è in grado dati e disponendo di algoritmi di clienti (es. Orange Djingo, SK Tele- supportano l’utente sia nella ricerca che di riconoscimento dell’imma- tecnologie possono, quindi, anche di ben eseguire: ci riferiamo agli ele- intelligenza artificiale, combinano com NUGU, KT GiGA Genie). di informazioni, sia nell’invio di co- gine consentono di individuare nei contribuire al processo di digitaliz- menti cognitivi tipici dell’interazione modelli e comportamenti storici, mandi ad altre applicazioni [FCR2]. filmati o fotografie digitali persone zazione delle società di telecomu- tra umani, quali, la comprensione e, in tempo reale, forniscono l'a- In alcuni casi tali applicazioni ven- potenzialmente pericolose per la nicazione e generare valore in tutti i del linguaggio, del significato del zione migliore per il singolo clien- Intelligent gono offerte, secondo un modello di società (“face / body recognition”) processi aziendali: dall'automazione parlato, dello stato d’animo e della te al momento giusto e nel giusto Process business B2B, alle società che inten- ed oggetti sospetti. della rete fino all'assistenza al clien- volontà del cliente, nonché alla ca- contesto. Automation dono utilizzarne le potenzialità per Nel campo sanitario, i dati medici te e al marketing. Alcuni operatori, pacità di analisi, diagnosi e risolu- Considerando l’importanza del creare un nuovo canale di interazio- raddoppiano ogni 5 anni ed è uma- come AT&T, Telefonica, SK Telecom, zione del problema. contatto con il cliente, l’utilizzo dei Gli strumenti di automazione robo- ne con i propri clienti finali: in que- namente impossibile valorizzare sono già profondamente impegnati I benefici sono molteplici e di gran- chatbot e dei Virtual Personal As- tizzata di processi (RPA) facilitano sto scenario dette società devono tutta questa conoscenza distribuita: nell’utilizzo dell’IA ed altri ne hanno de valore, che vanno oltre al rispar- sistant non può prescindere dalla ed automatizzano l’espletamento tenere in considerazione il rischio di l'IA può aiutare nell'analisi di grandi pianificato l’impiego. mio del costo del contatto gestito salvaguardia della relazione diret- di pratiche di front, middle e back- disintermediazione “società/clien- volumi di dati medici e nell’automa- Le opportunità che emergono pos- da persone: dalla standardizzazio- ta e della riconoscibilità del brand office e di attività manuali ripetiti- te” indotta dall’uso frequente del zione della diagnosi delle malattie. sono essere catalogate in 3 ambiti ne della qualità delle risposte con dell’operatore, in particolare nei ve. I processi e le attività basati su Personal Assistant di terze parti. Tecniche di IA vengono impiega- principali: miglioramento continuo in autoap- casi di utilizzo di soluzioni di terze operazioni standardizzate con dati Le piattaforme conversazionali sono te anche nell’ambito dei trasporti: • Customer engagement prendimento, all’efficienza della for- parti. strutturati elaborati in grandi volu- in grado di collezionare le preferen- dall’individuazione automatica de- • Intelligent Process Automation mazione, alla velocità di risoluzione Gli operatori possono seguire prin- mi possono essere buoni candidati ze, i comportamenti, le transazioni gli incidenti, alla preventiva verifica • Network transformation and au- e “first call resolution”, grazie alla cipalmente due strade: la prima si per l'RPA. e le emozioni, creando una ricca dello stato delle infrastrutture, alla tomation capacità di combinare in tempo re- fonda sulla partnership con azien- Esempi di processi automatizzabili immagine delle persone; questi identificazione dei requisiti di mobi- ale più fonti dati provenienti da rete, de tecnologiche leader di mercato in ambito caring services vanno dal- dati possono essere utilizzati per in- lità di una comunità e la conseguen- OSS (Operation Support Systems) e (es. Amazon, Google, Microsoft, la gestione dei documenti, alla au- fluenzare le opzioni e le decisioni dei te definizione delle azioni necessa- Customer engagement BSS (Business Support Systems). IBM) per utilizzarne le soluzioni tomazione dei passaggi successivi consumatori. È opinione diffusa che rie per soddisfarli. E le auto a guida Questi benefici rendono l’ambito adattandole ai propri scopi e real contatto, supporto dei processi di esse daranno origine al "terzo spa- autonoma sono la prossima frontie- L’IA abilita nuovi paradigmi di in- del customer care il ricco “Low-han- quisiti. In questo caso è fonda- attivazione, modifiche di massa agli zio" del marketing, oltre ai negozi fi- ra dell’applicazione dell’IA nel set- terazione automatica con il cliente ging-fruit” che gli operatori, in gene- mentale la cura dell’interfaccia di ordini, contratti, o tariffe di offerte sici ed ai marketplace in rete [FCR3]. tore “automotive”, ove assistiamo (chatbot e Virtual Personal Assi- re, indirizzano come prima applica- interazione affinché il cliente fi- specifiche. Nel settore manifatturiero l’impiego ad una competizione mondiale che stant), sia in risposta alle sue solle- zione dell’intelligenza artificiale. nale possa chiaramente percepire Ma molti altri ambiti aziendali sono dell’IA e delle tecnologie di big data avrà un impatto dirompente su in- citazioni (reactive engagement), sia Nel proactive engagement l’IA può ed apprezzare una customer expe- indirizzabili, come finanza e contabi- analytics abilita l’ottimizzazione dei dustria e società. per migliorare il servizio fornito o per contribuire nella personalizzazione rience distintiva del proprio opera- lità, gestione del personale in entra- processi produttivi mediante sia l’u- la vendita di nuovi servizi (proactive del marketing e della vendita, con- tore (es. l’integrazione, realizzata ta e in uscita, acquisti di fornitura e tilizzo dei robot, sia di applicazioni engagement). tribuendo all’individuazione dell’of- da Telefonica, di Aura con Google contratti, ottimizzazione dei proces- in grado di prevedere malfunziona- Nel reactive engagement l’IA sup- ferta migliore e delle opportunità Assistant). si di vendita con automazione end- menti ed anticipare azioni di manu- Le opportunità di porta l’interazione automatica uo- di “up-selling” e “cross-selling” per La seconda possibilità consiste to-end (lead-to-cash). tenzione, nonché di valutare la qua- applicazione dell’IA mo-macchina attraverso meccani- il singolo cliente. In genere, gli ope- nella progettazione e nello svi- L’IA in questo ambito estende l’ap- lità della produzione e le esigenze di per gli Operatori di smi di comunicazione tipicamente ratori di marketing hanno poche luppo autonomo dei chatbot o dei plicabilità della process automation miglioramento delle catene di pro- telecomunicazione umani, sostituendo o supportando informazioni utili per massimizzare Virtual Personal Assistant; que- a nuovi contesti indirizzando aree duzione (es. le applicazioni “digital l’operatore di customer care nella i risultati con l’effetto che, tipica- sta strada abilita una customer che prima erano inadatte all'auto- twins”). Come abbiamo detto, l’IA promette gestione della relazione con il clien- mente, le proposte commerciali ri- experience esclusiva ed originale mazione, con input non strutturati Il progresso tecnologico dell’IA, del significativi miglioramenti di effi- te esterno (final customer) o interno sultano scarsamente mirate e non ma richiede attente valutazioni in (ora trattabili con le funzionalità “data mining” e dello “storage” cienza e di qualità in molti settori di all’organizzazione. convincenti per i clienti. termini di competenze tecniche di- cognitive) o regole non facilmente abilitano anche la realizzazione di mercato, combinando funzionalità Il customer care è il naturale candi- Al contrario, i sistemi di IA, avendo sponibili, costi e tempi di sviluppo, codificabili (da apprendere con il applicazioni per la sicurezza della cognitive e di apprendimento simili dato all’applicazione di IA, in quanto accesso a una grande quantità di nonché di accoglienza da parte dei Machine Learning). 10 APPROFONDIMENTO notiziariotecnico anno 27  2/2018 APPROFONDIMENTO 11

L’EVOLUZIONE DELLE P P FPA AI N Data TECNOLOGIE HARDWARE A SUPPORTO DELL'INTELLIGENZA A Luigi Artusio Il panorama delle tecnologie ARTIFICIALE Raffaele De Peppe e dei principali produttori N (Fonte: TIM [FCR4]) entra rocein nit Global sales revenue raicrocein nit change on a ear earlier Le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale richie- 0 dono capacità computazionali molto elevate per l’esecuzione degli algoritmi (es. le reti neurali del Deep 20 Learning) e per l’utilizzo di grandi quantità di 0 dati (big data) per il testing e l’apprendimento degli stessi. B 20 2012 201 201 201 201 Le crescenti capacità di elaborazio- La crescita del mercato ne necessarie per l’esecuzione delle GPU del software e l'aumento del- (Fonte: are rice anar 1t 2012100 [Economist]) la quantità di dati in input 1000 iia sono sempre state sod- 70 disfatte dall'evoluzione 00 delle Central Proces- nte 20 sing Unit (CPU) secon- 0 do la legge di Moore; 2012 201 201 201 201 2017 tuttavia ultimamen- te la crescita della capacità computa- l’edge richiede lo sviluppo di architetture e sioni riconfigurabili che consentono ai blocchi di essere zionale delle CPU è componenti hardware specifici per le diver- "cablati insieme". rallentata e lo svilup- se piattaforme di elaborazione: data center, Gli Application Specific Integrated Circuit (ASICS) sono po dei data center, edge ed ibride. [FCR4] circuiti realizzati per massimizzare le prestazioni per del cloud computing e Le Graphical Processing Unit (GPU) sono usi specifici; tipicamente sono circuiti che uniscono alle dell’IA ha posto nuovi state create per eseguire calcoli pesanti e grandi prestazioni anche un’ottima efficienza dal pun- requisiti prestazionali che complessi e sono costituite da un'architettura to di vista energetico (Figura A). creano una discontinuità parallela composta da migliaia di core piccoli ed La crescente adozione di queste nuove architetture forte rispetto all’egemonia efficienti, progettati per la gestione simultanea di hardware ha modificato il mercato ove l’egemonia del- delle CPU con nuove architet- più operazioni. le CPU e dei relativi produttori di riferimento è meno ture hardware in forte diffusione Le architetture Field Programming Gateway Arrays forte rispetto al recente passato. Ad esempio, negli ul- sia lato server (data center) sia lato (FPGA) sono circuiti integrati progettati per essere con- timi 2 anni il mercato ha assorbito una grande quantità devices (smartphone, tablet, robot, self- figurati dopo la produzione in base agli specifici requi- di GPU e NVIDIA è diventata la società leader di questa driving car, droni, etc.). Inoltre, la crescente siti cliente. Gli FPGA contengono una serie di blocchi tecnologia come testimoniato dalla sua capitalizzazio- distribuzione delle applicazioni IA dal cloud verso logici programmabili e una gerarchia di interconnes- ne sui mercati finanziari (Figura B)  12 notiziariotecnico anno 27  2/2018 13

Network parametri. L’IA può fornire anche un di rilevazione degli attacchi e di re- considerazione ben si applica al negli ambiti del Customer engage- sfide da affrontare, ma la direzione transformation and valido aiuto nelle fasi di pianificazio- azione alle violazioni. contesto degli operatori di teleco- ment, dell’Intelligent Process Au- appare tracciata ed imprescindibile automation ne e progettazione della rete preve- A differenza dei classici sistemi di municazione che stanno sperimen- tomation e della Network transfor- per la sostenibilità del business de- dendo i futuri modelli di traffico e le Cybersecurity basati sul riconosci- tando e realizzando le prime appli- mation and automation. Il percorso gli operatori  Intelligent configuration and opera- tendenze di utilizzo dei clienti. mento di virus o di azioni concate- cazioni, con risultati incoraggianti, sarà lungo e con problematiche e tion nate noti, il Machine Learning for- Gli operatori stanno affrontando la Intelligent assurance nisce un nuovo strumento di difesa. Bibliografia trasformazione e l’ottimizzazione L’attacco o il virus non viene più ri- delle reti di telecomunicazione di E ancora l’IA può fornire un sup- conosciuto solo perché presente in 1. [Tractica] https://www.tractica.com/newsroom/press-re- 6. [FCR2] FCR 201612 - Artificial Intelligence - Grasso Moiso nuova generazione, utilizzando nuo- porto determinante nell’interpreta- un data base di minacce, ma perché leases/artificial-intelligence-software-market-to-reach- Artusio Manzalini Marchetti Sanguineti Zaffiro vi paradigmi e tecnologie quali la zione “real time” delle analytics di il sistema ha “imparato” a ricono- 89-8-billion-in-annual-worldwide-revenue-by-2025/ 7. [FCR3] FCR 201802 - Trends and predictions for 2018 - virtualizzazione delle funzionalità di rete, fornendo segnalazioni e dia- scere quel genere di attacco o quel 2. [Analysis Group] http://www.analysisgroup.com/uploa- Artusio Bargis (TECH-2018-00365) rete (Network Function Virtualiza- gnostica “real time” e preventive genere di virus. Spesso questi virus o dedfiles/content/news_and_events/news/ag_executive_ 8. [FCR4] FCR 201803 - Evolution of HW technologies for tion), la separazione dei piani di tra- relative a situazioni critiche prima le tecniche di attacco si somigliano summary_economic_impact_of_ai.pdf Artificial Intelligence - Artusio De Peppe (TECH-2018- sporto e di controllo (Software Defi- che queste si tramutino in guasti o ed Il sistema di difesa “intelligente” 3. [Venture Scanner] https://www.venturescanner.com/ 00485) ned Netwoking) e le Self Organizing blocchi di rete, o di contro, nell’e- lo riconosce e lo blocca. artificial-intelligence 9. [Economist] https://www.economist.com/business/ Network (SON). In questo contesto, scludere falsi allarmi. D'altro canto, l'intelligenza artificia- 4. [Andrew Ng 2016] https://hbr.org/2016/11/what-artifi- 2017/02/25/the-rise-of-artificial-intelligence-is-crea- l’IA è un pilastro fondamentale per E tutta la catena di assurance può le può anche aprire vulnerabilità, in cial-intelligence-can-and-cant-do-right-now ting-new-variety-in-the-chip-market-and-trouble-for- l’automazione della configurazione essere ottimizzata, a partire dal con- particolare con la involontaria cre- 5. [FCR1] FCR 201703 - Trends and scenarios for Artificial intel e dell'assegnazione dinamica e ot- tatto cliente (chatbot di accoglienza azione di opportunità di accesso. Intelligence - Artusio et al. timizzata delle risorse per il delivery e primo customer technical service), Inoltre, anche gli attaccanti stanno dei servizi. attraverso strumenti di diagnosti- iniziando ad impiegare l'IA, con hack Le reti realizzate secondo questi ca intelligente a disposizione degli automatizzati in grado di studiare e principi potranno essere controllate operatori, fino al dispacciamento conoscere i sistemi che prendono di da software di controllo ed orche- ottimizzato ai tecnici in campo. mira e di identificare le vulnerabilità Luigi Artusio [email protected] strazione che automaticamente I benefici di queste ottimizzazioni in modo immediato. laureato in Scienze dell’Informazione, in azienda dal 1989. Nei primi anni lavorativi ha approfondito gli aspetti potrà valutare le criticità ed attuare sono elevatissimi, in quanto ridu- di gestione delle reti e dei servizi di telecomunicazione, operando sia negli enti standardizzazione, sia nei progetti di ingegnerizzazione dei sistemi di gestione di Telecom Italia e di TIM. Ha sviluppato esperienze di le misure più opportune (es. asse- cono drasticamente il numero di program e vendor management, contribuendo alla messa in esercizio di soluzioni innovative sia di rete che di gnando più risorse, creando nuovi lavorazioni in campo, perché meglio gestione. Attualmente, opera nella funzione Strategy, Innovation & Customer Experience ove è incaricato di realizzare analisi degli scenari e dei trend evolutivi delle tecnologie ICT che hanno un potenziale impatto sul elementi di rete od escludendo ele- gestibili da remoto, o con interventi Conclusioni business aziendale  menti di rete sottoutilizzati). mirati e con elevati tassi di “first re- Ed il traffico potrà essere controllato solution”. In conclusione, appare evidente da un controller SDN centralizzato come l’industry stia scommettendo con funzionalità "potenziate da IA" Intelligent pesantemente sullo sfruttamento abilitanti un routing del traffico effi- Cybersecurtiy delle tecnologie dell’IA, fatto, que- Nicola Violante [email protected] ciente ed ottimizzato. sto, testimoniato dalla battaglia ingegnere elettronico, entra in azienda 1997. Dopo varie esperienze con altri operatori rientra in TIM, negli L'IA può anche essere utilizzato per Le società di telecomunicazione in corso per l’egemonia mondiale. anni ha assunto vari ruoli di responsabilità nell’ambito della contabilità industriale, analisi di investimento, ottimizzare la configurazione della hanno iniziando ad utilizzare l'IA per Si vedono già i primi promettenti delle Customer Operations e del posizionamento competitivo e strategico. Attualmente, nell’ambito di Strategy Innovation & Cust.experience, si occupa di Business Positioning su varie rete in base alle esigenze dinamiche rafforzare la sicurezza informatica ambiti di applicazione ed i relativi tematiche come l’Intelligenza Artificiale e la Cybersecurity.  della capacità di rete, alle caratteri- e offrire maggiori protezioni contro benefici, sebbene in molti settori il stiche dei volumi di traffico, al com- gli attacchi informatici. L’IA aiuta ad percorso di valorizzazione pratica portamento dell'utente e ad altri automatizzare i processi complessi sia ancora in fase iniziale. Questa 2 notiziariotecnico anno 27  2/2018 3

La rapidità di cambiamento del mondo dell’ICT - nelle tecnologie, nei servizi, e nelle abitudini dei clienti - è tale da SMART PLANNING: rendere intrinsecamente superate modalità tradizionali di pianificazione, basate su dispiegamenti omogenei, segregazione NUOVE TECNOLOGIE PER e stratificazione delle tecnologie, progettazione basata solo sulle previsioni di traffico. Il susseguirsi incessante di fasi di L‘EVOLUZIONE DELLA investimento intensive impone l’adozione di tecnologie ad elevatissima flessibilità, come la virtualizzazione della rete, PIANIFICAZIONE DEGLI e di realizzare la pianificazione mediante nuove soluzioni automatizzate di lettura dei requisiti e della soddisfazione dei INVESTIMENTI Clienti, quali i Big Data Analytics. Giuseppe Catalano, Maurizio Fodrini, Il dilemma dei CAPEX derati dagli osservatori. La squadra so massivo di statistiche nello sport Daniele Franceschini, incontrò inizialmente numerose per individuare la migliore composi- Pier Carlo Paltro Nel 2001 William Beane, manager difficoltà, tuttavia crebbe nel corso zione di una squadra, sostituendo in degli Oakland Athletics, squadra dell’anno grazie alla tenacia di Bea- parte i metodi tradizionali di osser- statunitense della MLB (Major Lea- ne nel difendere l’approccio adotta- vazione e selezione. gue di Baseball), dovette affrontare to, fino a stabilire il record di 20 vit- Oggi il mondo delle Telco affronta il seguente problema: terminata la torie consecutive, tuttora imbattuto probabilmente un problema ana- stagione con il mancato accesso ai nella MLB. L’esperimento di Beane, logo. Il livello di investimento delle playoff e l’abbondono dei giocatori raccontato in un libro [1] e in un film Telco è elevato sia in termini assoluti di maggior prestigio, ricevette dalla [2], ha rappresentato l’inizio dell’u- che relativi, quindi sicuramente non proprietà il rifiuto allo stanziamento si può parlare di riluttanza del budget necessario a rifondare allo stanziamento dei la squadra. Decise quindi di assu- budget. Tuttavia, mere come assistente un giovane la forte com- talent scout, Paul DePodesta, che aveva sviluppato un metodo di in- dicizzazione della qualità dei giocatori a partire da un numero elevato di statistiche di gioco. Applicando tale metodologia, individuarono un gruppo di giocatori di alto rendi- mento, ma con caratteristiche tali da non essere normalmente consi- 4 notiziariotecnico anno 27  2/2018 5

petizione sui servizi e sulle tecnolo- fasi di evoluzione, fino a raggiun- dello spettro, in modo concentrato 20 gie, la continua crescita del traffico gere nel 2012 la velocità di down- per quanto riguarda i mercati più dati a fronte di ARPU tipicamente in load di 42 Mb/s. Il 2012 è anche avanzati sulle evoluzioni del 4G e sui contrazione, la necessità e l’oppor- l’anno di lancio del 4G, che già nel primi dispiegamenti 5G [8]. 200 tunità di sondare nuovi mercati e 2014 evolve nel 4Gplus prima, e Questa breve carrellata porta ad servizi, e l’importanza determinante successivamente nel 4.5G [nota 2], individuare almeno tre elementi di 10 della soddisfazione dei clienti in tut- offerto commercialmente a partire complessità nel processo di piani- te le fasi di vita del servizio, fanno sì dal 2016, consentendo una presta- ficazione. Il primo è l’accelerazione che si debbano affrontare processi zione di picco fino a 700 Mb/s. Per nei tempi di arrivo delle nuove tec- 100

complessi di definizione e allocazio- ogni generazione mobile i livelli di nologie. L’analisi storica degli anni iion ae ne delle risorse disponibili. Nel 2017 copertura sono di tipo nation-wide: di lancio porta ad individuare sia 0 TIM ha investito in CAPEX a livello ad esempio, il 4G è dispiegato in ol- una riduzione dei tempi tra le diver- domestico circa 4 Miliardi di Euro, tre 7300 comuni con una copertura se Generazioni, scesa da 9 a 7 anni, o oation coerae etor definendo un rapporto CAPEX su della popolazione del 98%, il 4Gplus sia il rapido evolvere delle tecnolo- 0 fatturato domestico di circa il 25% in oltre 1400 comuni. I piani di inve- gie intermedie (ormai una ogni due 2010 2011 2012 201 201 201 201 2017 2018 201 2020 [3]. Sebbene si preveda una nor- stimento prevedono un’estensione anni). Quest’ultime, inoltre, si diver- malizzazione nel prossimo triennio ulteriore delle coperture 4G, fino sificano anche per caratteristiche: il ae coerae coerae verso valori equivalenti alla media a raggiungere i livelli pervasivi del 4G evolve verso il 5G sia in termini di globale Telco, circa il 15-20 % [4, 5], GSM, oltre ad incrementare il foot- performance di picco con il 4Gplus e 1 grazie al completamento della fase print 4Gplus e 4.5G. La corsa non è il 4.5G, sia in termini di nuovi servi- CAPEX e copertura Mobile 4G e 5G globali (Fonte: GSMA Intelligence [8]) di espansione della copertura NGAN però terminata. Da quest’anno sono zi con le tecnologie NB-IoT (Narrow (Next Generation Access Network), in corso i primi trial on field della Band-Internet of Things) ed FWA l’analisi degli investimenti delle Tel- nuova tecnologia 5G, il cui lancio è (Fixed Wireless Access). Questa ve- co a livello globale [6] mostra come previsto nel 2019-2020, che si pro- locità di rinnovamento, unita alla i device M2M, unita alla ridotta sca- Tutto questo riguarda l’accesso mo- ne, coerenza e tempismo nell’at- tali investimenti siano ancora co- pone di rendere disponibili non solo frammentazione del mercato dei labilità nell’utilizzo dello spettro del- bile. Se si aggiungono le wave di tuazione. Ma sono necessari anche stantemente elevati e tendenzial- velocità di trasmissione maggiori, device, rende complesso il decom- le tecnologie 2G e 3G, fanno sì che dispiegamento dell’accesso fisso, strumenti che le nuove tecnologie mente in crescita da diverse decadi, ma anche miglioramenti in termini missioning dei layer legacy, portan- vi siano porzioni di spettro che non l’evoluzione delle reti e dei sistemi offrono e che consentono di passare in particolare a causa del dispie- di latenza e affidabilità, abilitan- do ad una stratificazione e ad una possono essere sottoposte a refar- di gestione verso i paradigmi Cloud ad una visione evoluta della pianifi- gamento intensivo di infrastrutture do servizi del tutto nuovi rispetto a complessità gestionale elevate. Di ming e che sono utilizzate in modo e NaaS (Network as a Service), l’e- cazione. volto a rendere disponibili nuove quelli tradizionali e richiedendo una fatto, nemmeno il 2G può essere inefficiente. Il terzo elemento, infine, voluzione digitale dei sistemi BSS tecnologie e servizi secondo cicli di trasformazione di portata più am- considerato obsoleto, per via del è la realizzazione di dispiegamenti e delle piattaforme di Servizio, il innovazione e trasformazione fre- pia, con l’apertura a nuovi mercati numero elevato di dispositivi M2M omogenei sia in estensione (coper- quadro risultante per un Operato- quenti e, perdipiù, in accelerazione. e modelli di business, e quindi nuovi GSM diffusi nel mercato. Il secondo tura nazionale) sia in profondità (in- re infrastrutturato, qualunque sia Tecnologie abilitanti Un esempio è rappresentato dal stream di investimento. In Figura 1 elemento è la complessità di gestio- door coverage), andando a fornire il footprint e la visione di business, lo smart planning Mobile [7] [nota 1]. La prima tec- sono riportati i CAPEX a livello glo- ne dello spettro. Grazie al continuo uniformità non solo di accessibili- è confrontabile a quello di un ma- nologia a standard globale è il GSM bale relativi al 4G ed i corrispondenti rinnovamento dei device la clientela tà ma anche di peak performance, nager sportivo che deve rinnovare Due abilitatori essenziali di una pia- (1995), cui fanno seguito l’introdu- livelli di copertura media, e le corri- tende a spostarsi automaticamente dove solo recentemente si è seguito ogni anno la propria squadra, man- nificazione evoluta sono le tecno- zione del GPRS e dell’EDGE, rispet- spondenti previsioni per il 5G, dove verso le tecnologie di ultima gene- un approccio diverso, utilizzando il tenendola ad un livello competitivo, logie della virtualizzazione e quella tivamente nel 2001 e nel 2004, per si può osservare come tra il 2018 e il razione, tuttavia la quota residuale 4G per offrire un layer nazionale a ma secondo vincoli di budget e di dei Big Data Analytics [4, 9]. La vir- supportare i primi servizi dati. Nel 2020, gli operatori mobili investiran- di terminali di vecchia generazio- 20MHz, e rendendo invece il 4.5G composizione molto stringenti. Per tualizzazione della rete fornisce tut- 2004 TIM lancia l’UMTS e nel 2007 no 500 miliardi di dollari, al netto dei ne, oltretutto con caratteristiche di disponibile in modo più puntuale in fare questo occorrono sicuramente ta la flessibilità necessaria a dirigere l’HSDPA, che attraversa ripetute costi di acquisizione dei diritti d’uso trasmissione a basso bit rate come aree di specifico interesse. visione strategica, programmazio- le risorse dove e quando necessario, 6 notiziariotecnico anno 27  2/2018 7

tecnologie 4G e 5G, che cooperano pianificazione flessibile, orientata a e nei servizi da essa erogati. Per per un uso ottimale dei servizi, a servire al meglio le tecnologie più rispondere a questa domanda si fronte di una notevole frammenta- recenti e più demanding in termini possono adottare nuove strategie e zione delle caratteristiche dei devi- di risorse, senza dover rinunciare a tecniche di analisi che si sono conce. Inoltre vi saranno ancora per di- quote di clientela legata alle tecno- solidate negli ultimi anni grazie alla versi anni (almeno fino a metà della logie precedenti. possibilità di elaborare a basso co- prossima decade) quote residuali sto complessi modelli matematico- di terminali legacy che sviluppano statistici applicandoli a enormi volu- volumi limitati di traffico, in partico- Advanced Analytics e mi di dati. L’innovazione tecnologica lare quelli M2M o solo voce. Diviene Machine Learning ha infatti consolidato la sinergia tra dunque essenziale poter servire tali Big Data e AI (Artificial Intelligen- terminali senza dover svolgere atti- Così come l’obiettivo di ogni team ce) facendo nascere un filone che 2 vità complesse ed onerose di refar- della MLB è vincere il play-off, uno possiamo definire di AA (Advanced Intervalli di tempo tra ming e segregazione delle risorse, dei fattori critici di successo per le Analytics), in grado non solo di au- Generazioni del mobile e tra step virtualizzate secondo i requisiti di tivi sono perseguiti attraverso il di- quest’ultime tipicamente inefficien- TELCO è quello di sapere esatta- tomatizzare alcune mansioni tradi- intermedi di evoluzione servizi a parità di risorse hardware spiegamento di risorse statiche e ti per i limiti di scalabilità delle tec- mente dove investire nella rete zionalmente svolte in modo manua- e software. La disponibilità di una quindi, data la mobilità dei clienti, nologie legacy. Al contrario, forme rete realmente programmabile ed attraverso un sovradimensiona- di sharing dinamico dello spettro senza i vincoli derivanti dal dispie- automatizzata secondo i requisiti di mento. La possibilità di distribuire assegnato ad un operatore su diffe- 3 gamento di piattaforme verticali per un Operatore Telco (ovvero aperta, le risorse dinamicamente dove ne- renti tecnologie consentirebbe una Rete di accesso mobile target secondo i criteri servizio. Gli analytics, applicati a di- affidabile, ad elevata capacità, con cessario permette, al contrario, di di efficienza e flessibilità versi ambiti di indagine, consentono funzioni di gestione evolute, ecc.) dispiegare capacità e performance invece previsioni per azioni preventi- rappresenta di per sé uno strumen- addizionali solo in corrispondenza ve a livello sia di servizio, sia di rete. to di smart planning, consentendo di una effettiva crescita del traffi- saving a tutti i livelli: dimensionale, co. Vi sono inoltre altri potenziali di complessità di rete, energetico, di saving, in funzione della soluzione Virtualizzazione maintenance e di servizi professio- adottata, ad esempio nella dispo- nali. nibilità immediata di funzionalità Una rete virtualizzata e program- Un esempio è rappresentato dalla evolute per l’incremento delle ca- mabile fornisce idealmente la fles- virtualizzazione della RAN (vRAN pacità e delle prestazioni, evitando sibilità richiesta dai nuovi scenari – virtual Radio Access Network). La complessi coordinamenti inter-sito, di business. In uno scenario di tra- virtualizzazione e la centralizzazio- oppure nel consumo energetico nel sformazione digitale del mercato e ne del controllo radio di cluster di sito remoto. Un ulteriore forma di dei servizi, è infatti necessario po- nodi di accesso, possibilmente mul- dinamicità, attualmente disponibile ter lanciare agilmente nuovi servizi, ti-tecnologia, permette un dimen- per lo più solo allo stato prototipa- sviluppando quelli di successo e di- sionamento più efficiente, sia grazie le, è quella relativa all’uso contem- smettendo quelli di minore interes- alla migliore multiplazione delle ri- poraneo di diverse tecnologie radio se, e gestire le fluttuazioni di traffico sorse disponibili, sia per la possibili- sullo stesso layer frequenziale, se- nello spazio e nel tempo senza do- tà di distribuire agilmente le risorse condo soluzioni non segregate né ver dispiegare una sovra-capacità di rete dove necessario, seguendo a radiofrequenza, né in banda base. di rete, effettuando lo scale-in e i flussi di traffico nello spazio e nel È ragionevole attendersi che nel fu- lo scale-out delle funzioni di rete tempo. Normalmente questi obiet- turo lo spettro sia concentrato sulle 8 APPROFONDIMENTO notiziariotecnico anno 27  2/2018 APPROFONDIMENTO 9

USE CASE DI SMART PLANNING

Giampiero Ensoli, Massimo Rivelli

La rapidità con cui crescono le esigenze dei clienti, i ser- set di opportune azioni tecnologiche correttive, sempre dei nodi LTE ad esempio definendo considerando una use case descritto, in cui si riporta una mappa dei siti vizi e le loro applicazioni, unita alla disponibilità di nuove vincolate all’individuazione del miglior trade off inve- valorizzazione differenziata per classe di priorità com- radio che necessiterebbero di un upgrade capacitivo tecnologie informatiche, rendono possibile un’evoluzio- stimenti-qualità. merciale. Nella Figura A si riportano un esempio dello secondo tali criteri di prioritizzazione  ne degli strumenti e dei metodi utilizzati a supporto de- In ambito Technology, la piattaforma SOC consente gli attuali processi di pianificazione ed ottimizzazione di di attuare alcune delle analisi sopra descritte. Ovvia- rete, in modo da arricchire e velocizzare la produzione di mente già oggi la ricerca del miglior trade off investi- quadri di sintesi pensati per identificare il miglior trade menti-qualità passa attraverso il percepito cliente che A off fra investimenti e qualità tecnica erogata. non dipende solo da parametri tecnici ma anche da Ranking per classe di probabilità di churn dei siti Si pensi ad esempio all’esplosione dei dati sul mobi- parametri commerciali. Per questo insieme ai diparti- radio candidati ad upgrade capacitivo le, oppure a fenomeni di crescita di traffico legati ad menti MKT e IT si stanno studiando metodologie che eventi in specifiche aree geografiche. Gli strumenti ad consentano di indirizzare le prestazioni tecniche e gli oggi disponibili ovvero le maggiori capacità elaborati- investimenti con l’obiettivo di massimizzare i benefi- ve dei sistemi informatici consentono di implementare ci sia sui Customer needs sia sul ROI, anche in modo piattaforme tecnologiche in grado di fornire “viste” in puntuale (e.g. a livello di sito radio). In questa logica tempo reale sugli elementi di rete, ed i relativi para- uno degli use case in sviluppo prende in esame il pro- metri chiave, fornendo così delle viste ai morsetti delle cesso di capacity planning dei nodi radio LTE, consi- prestazioni di rete in funzione del reale carico ed uso derando nel modello dimensionale anche indicatori di della rete. tipo commerciale oltre quelli tecnici classici (indicatori Nel caso di investimenti rivolti all’espansione della di performance), secondo correlazioni oggi effettuate capacità, l’utilizzo di queste nuove tecnologie rende con analisi mirate e puntuali su specifici KPI. In ottica disponibile una serie di informazioni di rete quali ad evolutiva l’automazione di questi processi grazie all’En- esempio traffico di nodo, livello di carico, che sono terprise Data Lake (EDL) e consentirà a TIM di scalare utilizzabili come input per effettuare opportune ana- su modelli ancora più complessi, in cui la piattaforma lisi predittive. Con questa metodologia ad esempio è di data analytics proporrà diversi pattern di correlazio- possibile stimare quale potrebbe essere la qualità ero- ne tra i dati tecnici di rete messe a disposizione dal SOC gata dalla rete in una certa area al variare, di differenti ed i parametri commerciali. In tal modo si rende così investimenti capacitivi, nella logica di individuare un possibile una valutazione sulle priorità di ampliamento 10 notiziariotecnico anno 27  2/2018 11

le da un analista, ma addirittura di dei dati aziendali in modo efficace, competitività e l’obsolescenza delle realizzare tecniche di inferenza sta- qualitativo, riusabile, sicuro e con- tecnologie, saranno presenti anche D tistica e di elaborazione cognitiva forme alla normativa di gestione informazioni di “Customer Journey N M assimilabili a quelle svolte dal ragio- privacy. and Behavior” come, ad esempio, la namento umano. In questo senso Il Con questo obiettivo TIM ha avviato ricchezza e qualità dei sevizi erogati, ML (Machine Learning), che rappre- nel 2017 e sta attualmente finaliz- il profilo e la propensione alla spe- senta un sottoinsieme specifico dei zando un programma di Trasfor- sa, le aspettative di servizio future, P P O RM P E modelli e delle tecniche di AI, con- mazione Digitale e Organizzativa il profilo e le caratteristiche sociali sente di costruire reti neurali multi- rivolto a potenziare il suo diparti- delle comunità sparse sul territo- livello in grado di apprendere e clas- mento di Information Technology rio. In aggiunta si potrà applicare P N F sificare automaticamente i segnali costruendo rispettivamente un EDL un concetto di “Revenue Driven In- P F DDO Offer F N A A A T D N in ingresso, consentendo quindi di (Enterprise Data Lake) e un CoE vestment”, utilizzando informazioni identificare comportamenti non ri- (Centro di Eccellenza) sugli AA. commerciali e di contesto come la levabili con le tecniche classiche di L’EDL è una piattaforma abilitante competitività delle offerte TIM ri- T OTT analisi descrittiva. che applica le tecnologie del cloud e spetto a quelle degli altri operatori, D D E A In definitiva, gli AA consentono di dei microservices ai dati e agli stru- la consistenza dei clienti, la consi- A A T M sviluppare algoritmi che apprendo- menti di analisi in modo da rendere stenza dei link effettivamente atti- no automaticamente dai dati, predi- pervasivo, scalabile ed economico vati sugli elementi di commutazio- VAS proﬁling Best Tariffs cono evoluzioni future, riconoscono l’utilizzo degli Advanced Analytics. ne e permutazione di rete, i vincoli P I T M M T E D M e classificano segnali deboli e pat- Il CoE ha l’obiettivo di sviluppare un normativi e di settore in essere sul M P R tern caratteristici di comportamen- nucleo multidisciplinare costituito territorio. to e permettono quindi decisioni da risorse interne e giovani talenti Da queste premesse si potranno più efficaci in quanto basate su un specializzati in Data Science im- mirare in modo più efficace gli inve- P MMIOT T I NP M A N P T insieme di dati storici ampio, dina- pegnandoli nella messa a punto di stimenti creando nuove opportunità A P A O & Tariffs mico e a largo spettro. In questo modelli statistici e di AI/ML utiliz- per i clienti e programmando il di- senso è evidente come l’adozione zando linguaggi aperti e strumenti spiegamento di infrastrutture e of- degli AA possa avere impatti signi- Big Data, facendo crescere e conso- ferte di servizio più qualitative, per- P P ficativi sulla pianificazione della lidando una squadra di eccellenze vasive e personalizzate sul cliente e Traffic rete così come in molti altri ambiti che sviluppino i prodotti “Data Dri- sul territorio. A di business degli operatori (qualità ven” da applicare al mercato. della rete, design dei servizi, caring Attraverso questi progetti TIM sta PO P del cliente, ecc...). investendo in modo concreto e in- R P A P Tuttavia, la sfida nell’adozione degli tende rendere pervasiva e diffusa in Conclusioni AA non è esclusivamente di natura tutto il gruppo l’adozione delle tec- tecnologica ma si impernia anche niche di AA applicandole in modo La pianificazione di rete evolve per sulla reale capacità di implementa- orizzontale a tutti i settori di busi- poter affrontare la sfida dello svi- O F re e applicare in azienda un nuovo ness, come illustrato in Figura 4. luppo verso il modello Digital Telco. approccio organizzativo e sistemico Anche i modelli di pianificazione La ricchezza di nuove tecnologie R T P all’analisi dei dati. Si tratta infatti di di rete includeranno quindi le po- disponibili e lo sviluppo dei nuovi diffondere unacultura Agile e Data tenzialità dell’EDL dove, insieme servizi digitali secondo cicli di vita Driven che consenta di applicare alle classiche informazioni quali agili rendono impensabili modalità 4 queste tecniche su tutto il bacino la topologia di rete, la capacità, la di pianificazione tradizionali basate Telco Advanced Analytics Use Case MAP 12 notiziariotecnico anno 27  2/2018 13

su dispiegamenti dedicati e perva- te la rete una piattaforma program- di interpretare un numero elevato sivi di ogni specifica soluzione. La mabile, dove le diverse funzioni ed di caratteristiche e comportamenti Giuseppe Catalano [email protected] rilevanza sempre maggiore della i molteplici servizi sono attivati e dei clienti, consentendo di indiriz- Si occupa di pianificazione di rete ed architetture con particolare esperienza sui temi del mobile, sviluppato soddisfazione del cliente in ogni scalati secondo i requisiti di qualità zare gli investimenti secondo criteri come elemento ricorrente nei diversi gruppi di cui ha fatto parte, a partire dai modelli e strumenti di misura della QoE, passando per l’Innovazione dell’accesso wireless e della core mobile, fino alle Strategie e, oggi, fase del servizio ed in uno scenario e traffico senza dover ricorrere and Revenue Driven molto puntuali. Le nel Planning TIM. Ha sviluppato un’esperienza trasversale occupandosi di progetti di ricerca, enti di standard di mercato sempre più competitivo un over-building di rete, rappresen- sorgenti dei dati possono essere sia (delegato al RAN WG3 del 3GPP dal 2006 al 2016, GSMA 2013-2014), brevetti (3) e docenze sia interne al gruppo sia presso Università (Politecnico di Torino, Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa), ed allo stesso tempo spinge a ripensare la pianificazio- ta a tendere un requisito per potere esterne ma anche interne alla rete, di attività di testing on field e nei Testing Lab di Torino, di dispiegamento in rete di tecnologie innovative, di ne, utilizzando sia tecnologie che disporre della flessibilità necessaria sfruttando l’enorme mole di dati redazione di RFI/RFQ, attività svolte sia in ambito Domestico sia presso le consociate del Gruppo (TIM Brasil, TIM Hellas, Entel Chile, Telecom Personal, Amena). Ingegnere delle Telecomunicazioni (Università di Pisa), è in aumentano drasticamente la fles- ad affrontare le sfide crescenti del raccolta dalle diverse piattaforme. Telecom Italia dal 1998, vive e lavora a Torino  sibilità di rete sia tecnologie che mercato in modo sostenibile. Gli Tali indicazioni andranno ad inte- permettono di leggere meglio le Advanced Analytics, derivati dalla grarsi ad approcci di pianificazione Maurizio Fodrini [email protected] aspettative ed i comportamenti dei convergenza dei Big Data e della Ar- evoluta già oggi in atto, andando Ingegnere delle Telecomunicazioni residente nella prima cintura di Torino, attualmente si occupa, all’interno clienti. La virtualizzazione, basata su tificial Intelligence, hanno un poten- a sviluppare un framework olistico della funzione di “Planning & Architectures”, di architetture di rete mobile e della loro evoluzione verso il nuovo sistema 5G, contribuendo alla definizione del Piano Tecnologico di Gruppo. Entra a far parte del gruppo soluzioni che rendono effettivamen- ziale rilevante grazie alla capacità allo smart planning  Telecom Italia nel 2001 per contribuire allo sviluppo di piattaforme di simulazione per la valutazione delle prestazioni di sistemi WLAN, HSPA e sue evoluzioni. Dal 2003 al 2005 si occupa di tecnologie multimodali per la realizzazione di interfacce evolute uomo-macchina. Dal 2008, nell’ambito dell’innovazione dell’accesso radio, lavora all’analisi di prestazioni dei sistemi LTE/LTE-A. Si occupa inoltre di tematiche di scouting, benchmarking e sperimentazione di nuove tecnologie di accesso radio. Nel 2016 passa ad occuparsi di evoluzione architetturale nell’ambito dello sviluppo tecnologico del sistema 5G. Dal 2008 al 2016 inoltre ha Note contribuito ai lavori di definizione dell’interfaccia radio dei sistemi 3G/4G/5G in qualità di delegato 3GPP. Dal 2015 entra a far parte come SME della community di Telecom Italia " Knowledge-Convegni", poi rinominata “TIM Open Knowledge” quando nel 2017 ne assume il ruolo di Network Leader. In questi anni in Telecom 1. Come riferimento temporale si considerano le date di 2. 4Gplus e 4.5G sono i nomi commerciali associati a ver- Italia contribuisce alla realizzazione di diversi brevetti, alla redazione di RFI/RFQ, partecipa a conferenze lancio da parte di TIM sioni successive della tecnologia LTE-Advanced (LTE-A) internazionali, ad attività inerenti progetti europei e di docenza nell’ambito delle consociate del Gruppo in Sudamerica. 

Daniele Franceschini [email protected] ingegnere delle Telecomunicazioni, è in Telecom Italia dal 1998, attualmente responsabile del gruppo di Bibliografia Technology, Planning and Architecture per la pianificazione tecnico-economica pluriennale di TIM e della definizione delle architetture di riferimento per tutti i segmenti di rete. In tale ambito si occupa della definizione del Piano Tecnologico di Gruppo e del Piano di Sviluppo di Technology nonché il governo dei piani di efficienza 1. Michael Lewis - Moneyball: The Art of Winning an Unfair 6. PWC - We need to talk about Capex - Benchmarking tecnica e di ammodernamento delle reti  Game -W. W. Norton&Company, 2003 best practice in telecom capital allocation, 2012 2. https://it.wikipedia.org/wiki/L%27arte_di_vincere 7. http://www.telecomitalia.com/tit/it/about-us/ 3. FY’17 and 2018-2020 Plan – TIM Group, March 2018, history/10s-20s.html http://www.telecomitalia.com/tit/it/investors/presenta- 8. https://www.gsmaintelligence.com/research/2018/02/ tions/2018/FY2017-group-results-plan-update.html the-mobile-economy-2018/660/ Pier Carlo Paltro [email protected] 4. McKinsey&Company - A future for mobile operators – 9. McKinsey&Company - The end of bad decisions - Advan- Ingegnere elettronico, con Master in Telecomunicazioni, entra in Telecom Italia nel 1996. Lavora inizialmente The keys to successful reinvention, 2017 ced analytics and transformational leadership. A way nell’ambito di standardizzazione ITU-T per lo sviluppo tecnologico e brevettuale dei servizi multimediali, delle 5. PWC - Building big-data capabilities to optimize capital forward for network operators, 2016 architetture software distribuite, delle applicazioni e delle piattaforme back-end per la rete fissa e mobile. Successivamente contribuisce con responsabilità crescente allo sviluppo dei servizi media su Internet, alle and operating expenses, 2015 offerte premium di contenuti broadband, all’innovazione dei servizi consumer competitivi con il segmento Over The Top. Attualmente si occupa di Open Innovation Research, collaborando con partner del tessuto universitario e produttivo nazionale e internazionale. È responsabile dell’area Cloud Innovation Platform che indirizza l’evoluzione delle API, le piattaforme Cloud e Big Data, l’innovazione dei processi aziendali per lo sviluppo Agile dei servizi ICT di nuova generazione  2 notiziariotecnico anno 27  2/2018 3

L’ INTELLIGENZA ARTIFICIALE E LA CYBER SECURITY

Brusotti Stefano Caprella Ettore Elio Francini Gianluca Romagnoli Andrea

Lo sviluppo e l’applicazione dell’Intelligenza Artificiale sta progredendo in tutti i settori. Non fa eccezione quello della sicurezza delle informazioni e in particolare della Cyber Security che si occupa di rendere sicuro il cosiddetto cyberspazio, o spazio cibernetico, la quinta dimensione, dopo terra, acqua, aria e spazio in cui si sviluppano le attività e gli interessi di persone, imprese e stati. In TIM, a Torino, il Security Lab sta lavorando da alcuni anni allo studio e alla sperimentazione di queste tecnologie e in particolare all’applicazione pratica degli algoritmi di Machine Learning alle informazioni rilevanti per la sicurezza dei dati, delle reti e delle applicazioni.

Introduzione esponenziale. Ray Kurzweil, colui sperimentato 100 anni di progresso, che sarebbe poi divenuto “Director bensì 20.000. Da quel momento ab- Viviamo in un mondo in cui la tec- of Engineering” di Google, nel 2001 biamo assistito alla diffusione degli nologia sta permeando le nostre formulò la legge dei ritorni accele- Smartphones, alla nascita del Cloud, case e le nostre aziende, con una ranti [nota 1], secondo la quale nel dell’IoT, delle BlockChains, e allo rapidità di crescita ed evoluzione ventunesimo secolo non avremmo sviluppo dei Big Data solo per cita- 4 notiziariotecnico anno 27  2/2018 5

re alcuni esempi. Purtroppo l’evolu- Intelligence. Prima condizione im- Esiste però anche un terzo pilastro di applicazione per la Cyber Security, per restare al passo con l’innovazio- ma VizSec è stata integrata nella zione tecnologica non porta solo al portante è il possesso di una grande fondamentale alla base di questa in cui si hanno a disposizione dati di ne tecnologica. soluzione di Big Data di Security ed progresso, ma anche alla crescita mole di dati strutturati che fornisca- rivoluzione: le reti neurali profon- natura molto differente, che vanno Volevamo una piattaforma che con- è stata affiancata ad ulteriori stru- di tecniche d’attacco sempre più no un’adeguata Knowledge Base, de. Nell'approccio tradizionale al dai flussi di rete, ai log dei server sentisse di accedere rapidamente menti di rappresentazione del dato. avanzate. Il caso più eclatante de- essenziale per effettuare il training Machine Learning, un esperto del fino alle informazioni più destruttu- ai dati superando le problematiche Le componenti tecnologiche alla gli ultimi anni è stato sicuramente accurato degli algoritmi di ML (Ma- dominio definisce quali sono le ca- rate come quelle relative all'intera- relative alla loro interpretazione. base della soluzione Big Data di Se- il worm-ransomware WannaCry di chine Learning). Secondo elemento ratteristiche salienti da estrarre dai zione delle persone. Le reti neurali Doveva pertanto essere in grado curity sono al momento: maggio 2017: se nel codice sorgen- rilevante è l’estrazione di informa- dati. Ad esempio, nel caso di un profonde riescono a unire insieme di indicizzare dati non strutturati yy Elasticsearch [nota 4] te non fosse stato presente un gros- zione dalla grande quantità di dati classificatore di immagini, gli ele- queste informazioni di natura ben e consentire ricerche di tipo text- yy Hadoop nella distribuzione HDP solano kill-switch, ovvero un mecca- non strutturati fruibili da Internet af- menti salienti possono essere i con- diversa, dandone una rappresen- based su centinaia di terabyte, con di Hortonworks [nota 5] nismo per bloccarne la diffusione, le fiancando, pertanto, agli strumenti torni degli oggetti o le variazioni lo- tazione omogenea e mantenendo il fine di abbattere il tempo di ricer- yy SAS Visual Analytics [nota 6] conseguenze sarebbero state ben di web crawling soluzioni di NLP cali di luminosità nella scena. Dopo gli elementi essenziali per rilevare i ca per la gestione degli incidenti La scelta di adottare tecnologie abi- più gravi [nota 2] rispetto ai cento- (Natural Language Processing) in aver definito manualmente queste comportamenti anomali o fraudo- di Cyber Security. Tuttavia era an- litanti l’utilizzo delle tecniche di ML è mila sistemi infettati in 105 diversi grado di interpretare e trasformare i caratteristiche, l'esperto stabilisce lenti. che ben chiara l’esigenza di dover stata frutto di un’attenta valutazio- Paesi [nota 3]. Il modo più efficace dati in maniera sistematica, renden- come aggregare le informazioni Come è avvenuto in molti settori, e poter lavorare su dati strutturati ne. Nel corso di questi anni abbiamo per contrastare la sempre maggio- doli fruibili a una fase successiva di estratte in modo che siano sia com- l’intelligenza artificiale rappresenta per costruire analytics utili ai nostri infatti potuto osservare come l’evo- re diffusione di tecniche d’attacco elaborazione. patte che facilmente confrontabili e un'arma fondamentale nella Cyber analisti di sicurezza: obiettivo prin- luzione tecnologica e degli algoritmi avanzate e innovative è quello di infine esegue la vera e propria fase Security, ma occorre ricordarci che cipale era, ed è tuttora, agevolare basata su logiche di ML fosse dirom- raccogliere e utilizzare un numero di Machine Learning, in cui il sistema è a disposizione anche di chi vuole gli operatori del SOC fornendo au- pente ed eravamo sicuri che prima o sempre maggiore di informazioni, apprende a eseguire una classifica- commettere atti criminali e quindi tomaticamente indicatori per l’indi- poi il fenomeno avrebbe interessato per poter analizzare e prevedere le L’evoluzione del zione sulla base delle informazioni anche gli attacchi saranno destinati viduazione di potenziali problemi di il contesto Cyber Security. Era quin- minacce ancor prima della loro dif- Machine Learning caratterizzanti l'immagine. Con le a essere sempre più sofisticati e ri- sicurezza e per rendere più semplice di necessario raccogliere la sfida fusione massiva. reti neurali profonde, queste opera- chiederanno una risposta adeguata. il processo di incident-handling. e prepararsi al futuro: avere cioè a Volendo immaginare uno scenario L'obiettivo del Machine Learning è zioni sono completamente deman- Inoltre, durante la fase di progetta- disposizione dati, capacità compu- futuribile, ma non troppo, pensiamo quello di estrarre informazioni si- date alla fase di apprendimento. zione del sistema, abbiamo ritenu- tazionale e framework software da che non siano lontani i tempi in cui i gnificative da dati grezzi e più dati L'esperto definisce un'architettura, to particolarmente importante ga- utilizzare al fine di integrare soluzio- Security Operations Center potranno abbiamo a disposizione e più sarà spesso piuttosto generica, del cer- Applicazione rantire all’analista di sicurezza una ni basate su AI e verificarne l’effica- avere a disposizione sistemi integra- sofisticato il sistema che potremo vello artificiale ed è durante la fase dell’Intelligenza semplice fruizione dell’informazione cia all’ambito Cyber Security. ti per la raccolta, l’interpretazione e costruire. È un fatto che aumentan- di addestramento, basata sull'e- Artificiale per la tramite la rappresentazione visuale Ad oggi la piattaforma di Big Data l’analisi di grandi moli dati, coadiu- do i dati processati è possibile otte- laborazione dei dati grezzi, che la Cyber Security in TIM dei dati, lasciando ad esso la scelta di Security è a regime per quel che vati da soluzioni di Artificial Intelli- nere sintetizzatori vocali sempre più rete impara automaticamente a del miglior formato in funzione del riguarda la raccolta di dati e la rap- gence in grado di identificare sem- simili alla voce umana, traduttori di estrarre e aggregare le informazioni Le fondamenta per l’applicazione contesto. presentazione di analytics, ed è in pre più autonomamente le minacce lingue più precisi e auto a guida au- più significative. Questo approccio delle tecnologie di ML e AI sono sta- A tal riguardo, un paio di anni pri- continua evoluzione anche al fine e capire come affrontarle, riducendo tonoma più affidabili. ha due vantaggi rilevanti: le carat- te gettate, nell’ambito della Cyber ma avevamo messo in campo la di integrare nuove fonti. Negli ultimi al minimo gli eventuali falsi positivi La disponibilità di una vasta mole teristiche salienti così determinate Security in TIM, più di 4 anni fa piattaforma VizSec che aveva pro- tempi abbiamo iniziato ad esplo- e permettendo una difesa sempre di dati e l'elevata capacità compu- sono migliori di quelle che potreb- quando abbiamo iniziato a proget- prio l’obiettivo di complementare rare e a provare le soluzioni di AI più efficace, proattiva e tempestiva tazionale offerta dall'hardware mo- bero essere stabilite manualmente tare e a costruire la piattaforma di l’approccio all’analisi degli eventi che venivano messe a disposizione delle risorse aziendali. derno hanno consentito di realizza- da un essere umano e i dati etero- Big Data di Security. di sicurezza introducendo la com- dai framework in nostro possesso. Per puntare a questo scenario è nere i sofisticati sistemi di intelligenza genei possono essere fusi insieme in Avevamo in mente uno strumento ponente visuale di esplorazione del In particolare abbiamo iniziato ad cessario costruire le condizioni per artificiale che fino a qualche anno fa modo efficace. che dovesse essere flessibile, scala- dato. Crediamo fortemente in que- utilizzare la nuova feature Machine rendere efficace l’applicazione delle sembravano far parte più della fan- Questo secondo aspetto è partico- bile e che ci permettesse di aggiun- sto approccio innovativo alle analisi Learning di Elasticsearch. Si tratta tecniche più avanzate di Artificial tascienza che della scienza. larmente importante negli scenari gere nel tempo nuove funzionalità di sicurezza, tanto che la piattafor- di un sistema per l’individuazione di 6 APPROFONDIMENTO notiziariotecnico anno 27  2/2018 7

anomalie all’interno di serie tempo- tinaia di milioni di righe di log in si tradurrebbe in valore assoluto in rali che utilizza tecniche di Machine breve tempo, fornendo indicazioni un numero molto significativo di Learning con apprendimento non puntuali sulle anomalie riscontra- segnalazioni [nota 7]. supervisionato. te. Tuttavia è evidente che siamo Si deve pertanto ancora lavora- Più nel dettaglio consente il ricono- solo all’inizio di un lungo percorso: re molto focalizzando l’attenzione scimento di anomalie associate alla le anomalie sono sicuramente tali sull’arricchimento dei dati, sull’indi- deviazione temporale di valori, con- dal punto di vista statistico e dal viduazione delle features più signifi- L’ESPERIENZA DAL teggi o frequenze. Permette inoltre punto di vista degli algoritmi di cative e sulla scelta degli algoritmi l’identificazione di comportamenti Machine Learning ma non è asso- da utilizzare. CAMPO anomali di un elemento all’interno lutamente detto che un’anomalia di una popolazione e infine segnala statistica sia sempre sintomo di un Il punto di vista di Marco Gazza eventi statisticamente rari. problema di sicurezza. Come spes- Abbiamo deciso di mettere alla pro- so accade nei sistemi di Machi- Conclusioni (SEC.CS SECURITY OPERATIONS CENTER DI TIM) va la soluzione utilizzando gli access ne Learning, uno degli obiettivi è log di alcuni dei portali web di TIM. quello di minimizzare il FPR (False L’aspettativa per i vantaggi che l’ap- I risultati li possiamo definire pro- Positive Rate). Avendo una piatta- plicazione dell’Intelligenza Artificia- mettenti in quanto il sistema è forma contenente miliardi di righe le potrà portare alla Cyber Security è Dal punto di vista dell’utilizzo on field, l’introduzione di di Machine Learning non supervisionato sembrano es- stato in grado di elaborare cen- di log, anche un FPR molto basso molto alta. Le prospettive sono buo- strumenti di Analytics e Machine Learning ha permesso sere la prima opzione, infatti sia il ML di Elasticsearch di gestire problematiche che richiedono analisi estre- che la soluzione Cyber di SAS sfruttano questo tipo di mamente complesse. Nell’Incident Handling le analisi approccio. Questo è piuttosto coerente rispetto alla 1 visuali permettono di velocizzare i tempi di risposta, di estrema difficoltà di definire cosa è anomalo ecosa Individuare un valutare al volo scenari alternativi, di filtrare e restrin- è normale nell’ambito security. Per dirla con le parole inusuale numero di request da parte di gere velocemente il campo di analisi fino al dettaglio di Heather Adkins (Google, Director of Information Se- un client ip di interesse. È di interesse per esempio capire il primo, curity & Privacy): “…we just don’t have a sense of what nella serie storica, degli eventi che ha dato origine ad is good and bad from a security security perspective…” un data breach, valutare che non ci siano stati acces- [https://www.youtube.com/watch?v=9y2JBsNFHcw]. si non autorizzati a risorse, oppure che non si nascon- Questo comporta però di dover gestire l’effetto colla- dano eventi malevoli nella immensa quantità di log di terale di un grande numero di falsi positivi. accesso ad un portale, quando i sistemi “classici” di di- In ambito TIM gli scenari di Machine Learning che stan- fesa del perimetro come firewall, IDS (Intrusion Detec- no funzionando meglio sono quelli dove il “campo d’a- tion System), e sonde non rilevano nulla di malevolo. zione” degli algoritmi è stato ristretto a priori: se spara- Inoltre, alcune “query” banali dal punto di vista con- re nel mucchio (tutti i log di una certa sorgente come i cettuale, tipo “quanti eventi di log ci sono con codice portali) al momento non sembra particolarmente effi- di risposta KO per questa URL?” non lo sono affatto dal cace e produce un numero eccezionalmente elevato di punto di vista pratico quando la mole di dati in gioco falsi positivi, restringere il campo a priori, ovvero tecni- rende giustizia al concetto di Big Data. In fase di Hunt- camente eseguire un campionamento estremamente ing, la predisposizione di Report con Analytics mirati ad “biased” su condizioni specifiche di comportamento aspetti di sicurezza consente di osservare l’occorrenza (ad esempio solo una porzione di sito web) è stato de- di fenomeni malevoli altrimenti difficilmente rilevabili cisamente più utile  ed inoltre ci sono grandi aspettative per il ML, che è in fase di valutazione. In questo ambito, gli algoritmi [email protected] 8 notiziariotecnico anno 27  2/2018 9

Stefano Brusotti [email protected] responsabile del Security Lab di TIM, si occupa dei processi di threat intelligence management e delle attività di presidio dell’evoluzione delle minacce cyber, dell’ideazione e dello sviluppo di piattaforme innovative per la cyber security, delle attività di scouting per l’identificazione delle nuove soluzioni di sicurezza e dell’erogazione dei servizi di security testing per le diverse esigenze interne. Laureato in Scienze dell’Informazione con master COREP in Telecomunicazioni, ha iniziato a lavorare nel Centro Ricerche del Gruppo Telecom Italia nel 1996 occupandosi da subito di sicurezza delle informazioni e delle reti. 

Ettore Elio Caprella [email protected] laureato in Ingegneria Informatica e in Economia e gestione delle imprese, ha iniziato a lavorare nel 2000 presso 2 Telecom Italia. Ha sempre lavorato nell’ambito della Sicurezza Informatica occupandosi principalmente dello Individuare IP che frequentemente accedono a uri_path rari sviluppo prototipale di soluzioni innovative di sicurezza. Nel 2013 ha conseguito la cer tificazione PMP del Projec t Management Institute. Dal 2015 si occupa di Big Data ed è responsabile della piattaforma BigData4Security (aka SODS) che raccoglie e indicizza log applicativi e di sicurezza utili alla costruzioni di analytics funzionali ai processi di Cyber Security. È co-inventore di 7 brevetti nel campo dei sistemi di autenticazione SIM-based e ne e ci si sta muovendo sempre più dovrebbero dare. Anche solo inseri- trovare il miglior compromesso tra dei metodi per il controllo non ripudiabile delle transazioni. Attualmente è responsabile del team di Security Prototyping nella funzione Security Lab.  rapidamente in una direzione che re nei tracciati informazioni utili per le esigenze di Cyber Defense e priva- apparare molto promettente. analizzare problematiche di sicu- cy, ricordando l’asimmetria che nel È tuttavia importante ricordare che rezza connesse alla AAA (Authori- mondo cyber da sempre esiste tra esistono criticità e specificità lega- zation, Authentication, Accounting) attaccanti, che tutto possono, e i di- Gianluca Francini [email protected] te al dominio della sicurezza. Ad e soprattutto generare i log in for- fensori. Le stesse tecnologie dell’In- laureato in Scienze dell'Informazione, ha iniziato al sua attività lavorativa nel campo avionico, passando nel 1996 al settore delle telecomunicazioni come ricercatore del gruppo Multimedia del Centro Studi e esempio i log applicativi, una delle mati “standard” come ad esempio telligenza Artificiale sono utilizzabili Laboratori Telecomunicazioni (CSELT). Nel gruppo Multimedia ha lavorato su temi di computer vision, in fonti primarie di dati per le analisi di il formato CSV o il formato JSON e utilizzate dagli attaccanti. Recen- particolare sulle applicazioni di teleconferenza tridimensionale, sui sistemi di ricostruzione 3D e sulla codifica video scalabile. Nel 2006 è entrato a far parte della struttura Research Project, lavorando su tecniche di sicurezza, sono tipicamente struttu- permetterebbe di fare un bel passo temente ad esempio usando algo- raccomandazione di contenuti e sulla ricerca visuale, sviluppando tecnologie che sono diventate parte dello rati in modo da fornire informazioni avanti. Altro aspetto da non trascu- ritmi di ML è stato creato un chatbot Standard Internazionale MPEG Compact Descriptors for Visual Search. È attualmente responsabile del Joint Open Lab Cognitive Computing TIM/Politecnico di Torino, laboratorio in cui si sviluppano algoritmi di analisi utili per le operations oppure per il rare è l’impatto che i vincoli norma- per phishing mirato su twitter [nota dei dati aziendali mediante l’adozione di tecniche di machine learning. È co-inventore di 19 brevetti nel campo troubleshooting ma molto meno per tivi e di privacy posso determinare 8] finalizzato al furto di informazioni dell'analisi delle immagini e del Deep Learning.  la security. Migliorare all’origine la all’applicazione di queste tecnolo- che ha avuto quasi il 100% di suc- qualità dell’informazione in ottica gie in certi domini. In questo ambito cesso!  sicurezza è un obiettivo che tutti si lo sforzo di tutti deve essere volto a Andrea Romagnoli [email protected] Laureato Magistrale in Informatica presso l'Università degli Studi di Torino, nel 2016 ha iniziato il suo percorso lavorativo in TIM. Inizialmente si è occupato di scouting e testing di soluzioni IDS/IPS open source, per poi lavorare nel campo della Log Analysis con tecnologie Big Data come ElasticSearch e Hadoop, applicate Note alla Cyber Security. Durante gli studi universitari ha potuto approfondire tematiche legate all'Intelligenza Artificiale, laureandosi nel 2015 con il massimo dei voti con la tesi "Animazione facciale non rigida basata su deformazione di mesh poligonali", frutto di un anno di lavoro presso il Centro Ricerche e Innovazione 1. http://www.kurzweilai.net/the-law-of-accelerating-returns 6. https://www.sas.com/en_us/software/visual-analytics.html Tecnologica RAI. La sua formazione in ambito tecnologico è accompagnata da una formazione prettamente artistica, coronata 2. https://www.financialexpress.com/industry/technology/ma- 7. Ad esempio su 1 miliardo di righe di log, circa 3 mesi dei nel 2012 dal conseguimento del Diploma di violino presso il Conservatorio di Musica di Trento, con il massimo jor-cyber-attacks-over-the-past-10-years/667347/ log dei portali web, e un FPR dello 0,01%, cioè molto basso, dei voti  3. http://www.repubblica.it/tecnologia/sicurezza/2017/05/12/ si avrebbero comunque 100.000 segnalazioni in 3 mesi da news/maxi_attacco_hacker_mondiale_virus_chiede_riscat- gestire e verificare. to_colpita_anche_l_italia_-165285797/ 8. https://www.blackhat.com/docs/us-16/materials/us- 4. https://www.elastic.co/ 16-Seymour-Tully-Weaponizing-Data-Science-For-Social- 5. https://hortonworks.com/products/data-platforms/hdp/ Engineering-Automated-E2E-Spear-Phishing-On-Twitter.pdf 2 notiziariotecnico anno 27  2/2018 3

AI & CUSTOMER INTERACTION

Massimo Coluzzi Dalida D’Anzelmo Vincenzo Mocerino Rossana Simeoni

La maturità degli strumenti di AI ed il grande investimento da parte dei maggiori player in questo settore hanno creato il terreno fertile per la realizzazione di nuove modalità di relazione con i clienti di grandi aziende come TIM. A ciò si aggiunge il cambiamento culturale verso una comunicazione sempre più digitale, istantanea, testuale, basata su piattaforme di messaging che si affiancano ai social media. 4 notiziariotecnico anno 27  2/2018 5

Introduzione Soluzioni di cognitive tato alla frammentazione della co- Standardizzare le procedure signi- offrono la tecnologia che permet- Attraverso algoritmi di machine computing per noscenza del nostro Cliente e ad un fica comprendere il linguaggio del te alla macchina non solo di inca- learning, basati su reti neurali, è Il nuovo cambiamento culturale dialogare con i clienti ampio diversificarsi dei modi in cui cliente, permettergli di esprimersi merare conoscenza procedurale, possibile addestrare gli assistenti vede le comunicazioni via facebook ci rivolgiamo a lui. La questione di- con le proprie parole in modo imma anche di essere addestrate per virtuali affinché comprendano la ri- o twitter, di carattere uno a molti in Oggi le funzionalità di supporto al venta vieppiù problematica in un’a- mediato senza dover cercare tra le comprendere sempre meglio come chiesta del cliente e ne indirizzino la una formula classica di condivisio- cliente sono declinate in una co- zienda quanto più le offerte proli- mille opzioni in diversi canali ovvero le persone si esprimono in linguag- risoluzione. Individuata la corretta ne multipunto con amici e follower, stellazione di opportunità su portali ferano, si intrecciano e la casistica non dover conoscere “l’apriti sesa- gio naturale per comunicarci richie- richiesta, accedendo a diversi do- sempre più complementate, se non web e app, magiche finestre dove delle richieste si amplia. Il risultato mo” per vedere presentate le infor- ste in domini noti. In altre parole, i mini di conoscenza, l’assistente vir- soppiantate, da chat su piattaforme pubblicare e dare disponibilità di è che i call center risultano oberati mazioni desiderate. Cognitive System ci permettono la tuale è in grado di guidare il cliente di messaging come whatsapp, con nuove opzioni che si aggiungono ai di apparenti semplici richieste, che L’interazione è tanto più naturale realizzazione di assistenti virtuali attraverso un dialogo verso la riso- una formula conversazionale in pic- risponditori automatici (IVR), che, sono in realtà difficili da risolvere, e soddisfacente tanto meno siamo intelligenti, che abilitano una nuo- luzione, passando eventualmente il coli gruppi di interesse o prettamen- quando chiamiamo telefonicamen- perché la conoscenza non è dispo- costretti ad imparare il linguaggio va forma di interazione con i clienti, testimone ad un operatore laddove te uno a uno con i propri contatti te i call center, ci indirizzano al giu- nibile in modo strutturato ed omo- della macchina. aiutandoci a comprendere sempre necessario. personali sullo smartphone. sto operatore. Ma quale coerenza geneo. Per un’interazione più naturale, gra- meglio la richiesta e indirizzarne la Naturalmente l’addestramento degli Tutto ciò non può non impattare sul tra tutti questi punti di contatto? Il primo vero problema è quindi zie all’AI, possiamo avvalerci del risoluzione grazie allo snodarsi di un assistenti virtuali e la standardizzazio- modo in cui le aziende devono pen- L’eccesso di cross medialità legata come offrire coerenza, continuità e linguaggio naturale e testuale. I dialogo vero e proprio in linguaggio ne della conoscenza offerta in forma sare di contattare ed essere con- ai diversi canali di contatto ha por- disponibilità di procedure standard. cosiddetti Cognitive System oggi ci naturale tra il cliente e l’azienda. di dialogo deve essere fornita dall’a- tattate dai propri clienti. Ai canali zienda che dovrà quindi dotarsi de- di contatto vocali, propri dei call gli strumenti, degli skill e dei processi center, si sono da tempo aggiunti aziendali più adeguati per rendere portali web e app mobile, oltreché operativa questa nuova forma di co- canali social quali facebook e twit- municazione con i propri clienti. ter, in logica di brand. Cosa accade L’assistente virtuale sarà infatti tan- ora con l’introduzione dell’AI in un to più intelligente, quanto più l’a- contesto di cambiamento cultura- zienda sarà in grado di codificare la le di comunicazione digitale? Qua- conoscenza attraverso gli strumenti li problematiche possono essere che le piattaforme cognitive metto- risolte e quali benefici ne possono no a disposizione per la creazione derivare? ed evoluzione continua dei suddetti Innanzi tutto andiamo a vedere in virtual assistant. cosa consiste il binomio AI e Custo- mer Interaction. Per comprenderlo dobbiamo introdurre il concetto di Intelligent Virtual cognitive computing e vederlo ap- Agent per il plicato nel contesto dell’interazione miglioramento uomo macchina. In secondo luogo continuo del caring dobbiamo enucleare le problematiche che oggi assillano le funzioni Concentriamoci ora sul canale at- preposte a raccogliere le richieste traverso cui il dialogo cliente-assi- dei clienti siano esse di carattere in- stente si esprime e vediamo cos’al- formativo o di risoluzione di malfun- tro può fare per noi una piattaforma zionamenti, reali o apparenti. cognitiva basata su tecniche di AI. 6 notiziariotecnico anno 27  2/2018 7

Il canale attraverso il quale si esplici- versi canali ostacola la costruzione L’obiettivo del progetto, realizzato in si dipartimenti aziendali preposti ta il dialogo è tipicamente una chat, di una buona conoscenza dei nostri collaborazione con Microsoft e av- al controllo e della piattaforma e da cui il termine chatbot laddove il clienti e delle loro esigenze. Forse valendosi della System Integration dell’andamento dell’intelligent vir- dialogo è gestito da un automa. siamo ad una svolta: con la ricchez- di Capgemini, è duplice: tual assistant. Questo canale, sia esso di tipo vo- za informativa, la capacità di trat- Sulla piattaforma cognitiva così cale o testuale, permette la raccolta tamento del linguaggio naturale, la • la realizzazione di una piattafor- strutturata verranno realizzate le e la gestione di tutte queste intera- disponibilità in azienda di procedure ma cognitive trasversale e inte- conversazioni automatiche per il cazioni. Gli strumenti di gestione delle standardizzate al servizio del clien- grata sia con i canali di contatto ring sulla base di specifici usecase. piattaforme cognitive permettono te, attraverso un’interazione natu- con i clienti ed i relativi sistemi L’elaborazione degli usecase avra’ infatti di memorizzare e proporre rale e tracciabile con l’assistente di front-end sia con i sistemi come risultato sia la standardizza- miglioramenti nella comprensione virtuale, siamo in grado di creare più di back-end utili ad esempio zione e la codifica della conoscen- di problemi noti ed il monitoraggio efficaci modelli dei nostri clienti e a realizzare diagnosi sugli za, sia la definizione della miglior di ciò che l’azienda non è stata in mettere a valore la grande cono- elementi di rete, per acce- Customer Experience. Per questo grado di risolvere. Tutto viene trac- scenza di cui l’azienda dispone dere a informazioni su ser- motivo il progetto si avvale di meto- ciato e grazie ad adeguate forme di per gestire la complessità, che vizi e clienti, risolvere mal- dologie multidisciplinari e di Design analytics, cruscotti per la visualiz- si sviluppa nell’opportunità di funzionamenti etc. Thinking. zazione dell’andamenti dei KPI dei personalizzare o diversificare le • realizzare assistenti virtual assistant, sarà possibile fare offerte per i nostri clienti. virtuali intelligenti con par- riflessioni su quali altre procedu- Inoltre avere un’assistenza ticolare attenzione a creare automatizzare e standardizzare, commerciale al cliente in- re in TIM la messa a fattor Conclusioni piuttosto che intercettare tipologie tegrata, attraverso un ap- comune degli strumenti che di clientela e prospect da trattare in propriato linguaggio con- permettano la configurazio- La disponibilità di piattaforme co- modo nuovo. Il linguaggio naturale fidenziale e discorsivo, ne, la gestione e l’evoluzione gnitive basate su tecnologie di Intel- è uno strumento potente per capire. permette un’ottimizza- utile ad un miglioramento con- ligenza Artificiale, che permettono Ora non si tratta solo di unificare zione della gestione hu- tinuo. l’interazione conversazionale e la l’assistenza al Cliente nel mondo fis- man del contatto, con Tutto ciò ha dato già luogo alla rea- standardizzazione della conoscen- so e mobile, si tratta di integrare la migliorandone efficien- lizzazione dei primi Proof of Concept za su assistenza tecnica e servizi, è vista del nostro cliente rispetto alle za e qualità. di virtual assistant per l’assistenza oggi di rilevante importanza sia per innumerevoli quantità di offerte e tecnica sia per la clientela business semplificare la customer experien- servizi da lui sottoscritti. L’evoluzio- sia consumer. ce, sia come innovativi strumenti di ne della rete verso il 5G aprirà alla A fronte dell’esperienza con il pro- gestione della conoscenza da met- creazione di sempre nuovi servizi Cognitive Solution totipo sviluppato, la scelta è stata di tere a disposizione dei propri clienti. e sempre di più avremo bisogno di for Intelligent Caring realizzare una piattaforma con ar- Intelligent Virtual Assistant, Intel- avere una vista olistica del nostro di TIM chitettura ibrida ovvero che utilizza i ligent Personal Assistant, Digital Cliente. Ne consegue che solo con servizi core cognitive in cloud Azure Assistant, etc. sono ormai all’ordine un’interazione intelligente ed una La risposta concreta in TIM per di Microsoft mantenendo però nella del giorno e lo testimoniano inizia- gestione smart della conoscenza sui raccogliere quanto sopra descritto Cloud di TIM il modulo di integrazio- tive intraprese da altre aziende in domini di servizi potremo pensare di è un progetto che fa parte del pia- ne con i sistemi OSS e BSS aziendali. ambito Telco e non solo; tra le ini- dare un buon servizio di caring. no piu’ ampio di Digital Transfor- Tale piattaforma offrirà strumento ziative rese pubbliche di recente, Da tempo si parla di AI a supporto mation complessiva, denominato di configurazione e manuten- si evidenziano a titolo di esempio: del customer profiling, ma la fram- “Cognitive Solution for Intelligent zione dei dialoghi e della co- Telefonica con lo sviluppo di AURA, mentazione dell’interazione su di- Caring”. noscenza ad uso dei diver- Orange con Djingo, Vodafone con 8 notiziariotecnico anno 27  2/2018 9

Tobi, e in settori non Telco troviamo taforma improntata su tecnologie modalità di accoglienza, assistenza, Bank of America con Erica. cognitive per l’interazione automa- propositività uniforme ed efficace Ora anche TIM ha avviato il proprio tica in linguaggio naturale testua- attraverso la molteplicità di canali di percorso che, grazie ad una piat- le e vocale, consoliderà la propria contatto con la propria clientela  Massimo Coluzzi [email protected] diplomato in Elettronica Industriale, ha iniziato a lavorare in Azienda nel 1988, occupandosi di Esercizio della rete. Dal 2001 al 2009 ha occupato posizioni di responsabilità in ambito rete di accesso e occupandosi di esercizio dei sistemi e monitoring degli indicatori di performance. Dal 2009 al 2013 opera in ambito dello sviluppo della rete di accesso seguendo i programmi della rete NGN per la rete fissa e LTE per la rete mobile relativi al territorio di centro. Nel 2014 assume la responsabilità Note degli economics e produzione, seguendo tali avanzamenti in Open Access sempre per l’area centro. Nel 2016 assume la responsabilità della funzione Innovative in ambito Assurance e sempre nello stesso anno anche della parte Multicanalità gestendo in questo modo la struttura unica “Multichannel & Innovation”.  1. https://www.telefonica.com/en/web/press-office/-/ 3. https://www.wired.it/internet/tlc/2018/05/25/tobi- telefonica-launches-aura-and-leads-the-integra- lintelligenza-artificiale-clienti-vodafone/?refresh_ tion-of-artifical-intelligence-in-its-networks-and- ce= Dalida D’Anzelmo [email protected] customer-care 4. https://thefinancialbrand.com/71251/chatbots- laureata in Matematica, ha iniziato a lavorare nel 1985 presso i laboratori di ricerca e sviluppo della Ing. 2. https://www.orange.com/en/Human-Inside/ banking-trends-ai-cx/ Camillo Olivetti S.p.A. Nel 1998 in Telecom Italia ha ricoperto inizialmente il ruolo di PM Marketing di servizi Shaping-tomorrow-s-world/SH2017/Djingo-your- e piattaforme ICT per la clientela Business. Dal 2000 al 2004 ha assunto la responsabilità dell’esercizio delle piattaforme di servizi ICT e della control Room IT Telecom. Dopo 2 anni di governance dei DC di TIM entra multi-service-virtual-assistant nele marketing come responsabile dell’offerta BroadBand Fisso e Mobile per la clientela business e dal 2013 è responsabile del settore Technologic Operational Planning del Caring consumer & small enterprise occupandosi di progetti infrastrutturali innovativi per il caring TIM. 

Vincenzo Mocerino [email protected] laureato in Ingegneria Elettronica, ha iniziato a lavorare in Azienda nel 1995, occupandosi di Sistemi Qualità e Sviluppo Organizzativo. Dal 1999 al 2002 diversifica la propria attività occupando posizioni di responsabilità in ambito Customer Care e Vendita Telefonica di Head Quarter, introducendo il primo contact center virtualizzato. Dal 2003 al 2004 assume la Responsabilità del Customer Care Consumer Territoriale Sud 2. In questo periodo prende parte al progetto di fusione per incorporazione di un ramo di Atesia S.p.A. in Telecontact Center per approdare poi nel corso del 2004 nella nascente Società del Gruppo ed assumendo la responsabilità oltre che dei Servizi di Caring anche dell’IT e del Facility Management, curando inoltre la piattaforma contrattuale per il Premio di Risultato come responsabile della delegazione aziendale nell’interlocuzione con le Organizzazioni Sindacali. Dal 2008 al 2012 assume crescenti posizioni di responsabilità di Aeree Territoriali, Customer Care Consumer, Business ed Assistenza Tecnica in area Sud 2, Customer Care Business in area Sud prima e Nord Est successivamente. Nel 2013 rientra in Head Quarter assumendo la responsabilità, in ambito Customer Management della Direzione Business & Top Client, degli economics delle Funzione, dei modelli e processi di caring, sales e loyalty, della customer analysis, delle piattaforme di multicanalità, delle operations sia in house che in outsourcing e curando i progetti di caring trasformation in ottica omnicanale. 

Rossana Simeoni [email protected] Laurea ta in Scienze dell’ Informazione, dal 1992 è in A zienda dove si è occupa ta di ricerca e innovazione in ambi to Service Management, Customer Relationship Management, Service Personalization, Process Engineering, Nuovi Media e Future Internet. Ha assunto ruoli di responsabilità in progetti interni e internazionali, ha guidato attività di progettazione e sviluppo di innovativi paradigmi d’interazione e attualmente si sta occupando di cognitive computing e assistenti virtuali intelligenti. I suoi interessi si focalizzano su aspetti di Interaction Design (ID), Human-Computer Interaction (HCI) e Knowledge-based Systems. Insegna HCI e ID presso l’Università degli Studi di Torino dal 2009 al 2010  2 notiziariotecnico anno 27  2/2018 3

OPEN SOURCE & AI: COMMUNITY DI RIFERIMENTO E APPLICAZIONI PER LE TELCO

Cecilia Corbi Andrea Pinnola

L’articolo approfondisce lo stato di tre Comunità Open di recente avvio orientate allo sviluppo ed alla applicazione delle tecnologie di intelligenza artificiale in ambito Telco: il progetto Acumos della Deep Learning Foundation (LF), la Open Network Automation Platform (ONAP) e il Gruppo AI & Machine Learning in TIP (Telecom Infra Project).

INTRODUZIONE chitetturali SDN (Software Defined che, mediante la partecipazione alle Networking), NFV (Network Function Open Community, possono ottimiz- Dopo anni di crescita nei Data Virtualisazion), attirando l’interesse zare il costo di sviluppo e testing dei Center e a supporto del Cloud, sia dei maggiori Operatori mondiali prodotti e concentrarsi sulle custo- l’impiego di Open Source si sta (tra cui AT&T, Orange, DT, Vodafo- mizzazioni proprietarie e l’integrazio- diffondendo anche nelle reti di ne, China Mobile) per i vantaggi sul ne in campo. Ecco quindi svilupparsi Telecomunicazioni, trainato dal- costo delle licenze e per la spinta in- anche nel settore delle Telecomuni- la diffusione di nuovi modelli ar- novativa generata, che dei fornitori, cazioni molteplici iniziative (Figura 1). 4 notiziariotecnico anno 27  2/2018 5

DEEP LEARNING artificiale applicabili all’ambito delle to nella Figura 2, che prevede la con- Foundation: il Telecomunicazioni, il cui codice ini- divisione di modelli creati mediante progetto ACUMOS ziale è stato fornito da AT&T e Tech i principali strumenti messi oggi a Mahindra. L’obiettivo è di mettere disposizione dalle diverse comunità, Il Deep Learning Foundation è un l’AI a disposizione di tutti tramite la possibilità di eseguire tali modelli programma ‘ombrello’ della Linux “un framework e una piattaforma in ambienti target e di farli evolvere Foundation che vuole supportare, comuni, per facilitare il libero scam- mediante applicazione di Data Set sostenere e coordinare l'innovazio- bio di soluzioni basate sul machine opportuni ed infine condividerli nel ne open source nella Intelligenza learning”. Marketplace messo a disposizione Artificiale (AI), in particolare nel Ma- Il progetto è destinato agli utenti fi- della piattaforma. L’obiettivo è di chine Learning e nel Deep Learning, nali e non agli esperti e, almeno in consentire ai data scientist ed agli cercando di mettere queste nuove una prima fase, dovrebbe focaliz- sviluppatori di concentrarsi sulle tecnologie a disposizione di svilup- zarsi sullo sviluppo di applicazioni e proprie competenze chiave e di ac- patori e data scientist. microservizi: sarà possibile accedere celerare l'innovazione nei contesti Come parte del lancio del Deep Le- alla piattaforma open source e pre- specifici. arning Foundation, la Linux Founda- levare strumenti o app basati sul Come succede per tutte le piatta- tion ha annunciato recentemente machine learning e creati con una forme Open Source, le due aziende 1 L’onda delle Open Communities (2018) il progetto Acumos [Nota 2] logica user-centric ed impiegarli in e la recente apertura verso l’AI una piattaforma di ‘marketplace’ applicazioni o sistemi orientati alle per lo sviluppo e la condivisione di Telecomunicazioni. Il percorso di modelli e workflow di intelligenza condivisione ed uso è quello riporta- 2 Il percorso di condivisione dei Le ragioni di tale fenomeno dirom- da parte degli OTT [Nota 1] e la vo- di recente sulla applicazione dell’In- modelli di AI in Acumos pente sono diverse, evidenziamo qui lontà di alcuni OTT (Facebook, Go- telligenza Artificiale ed il Machine le principali: ogle) di espandere la loro influenza Learning. • la softwarizzazione della Rete, anche nello sviluppo delle Reti; Per la Intelligenza Artificiale si sta ri- con la diffusione di modelli NFV/ • la spinta del mondo dei Venture scontrando una forte accelerazione SDN necessari allo sviluppo delle Capitalist, affinché’ nuove star- grazie a migliori algoritmi, aumento nuove reti e a modelli più efficien- tups siano ingaggiate nella rapi- della potenza di calcolo in rete e ca- ti di Edge Computing; da prototipazione di soluzioni di pacità di catturare e immagazzina- • la spinta di Operatori quali AT&T, interesse collettivo, con minimiz- re enormi quantità di dati. I sistemi Orange, DT, SK Telecom nella zazione del rischio finanziario; IA sono già integrati in tecnologie promozione di nuovi modelli di • la rapida ascesa di poli di aggre- quotidiane, come smartphone e sviluppo e procurement del SW di gazione, quali la Linux Founda- assistenti personali, ed ora stanno rete necessari al percorso di digi- tion, orientati allo sviluppo di facendo il loro ingresso anche nel tal transformation; nuovi prodotti “open” e l’effort mondo delle Telecomunicazioni con • la spinta verso l’adozione pervasi- imprenditoriale di alcune realtà applicazioni basate sul Machine Le- va in Rete di nuovi modelli archi- accademiche in US (es. Stanford). arning, cioè la capacità di ‘appren- tetturali mediati da tecnologie IT Ecco quindi che i nuovi Fora ed Open dere’ mediante strutture basate su e favoriti da metodologie Agile; Community sono diventati un punto reti neurali, ed il Deep Learning, cioè • il successo delle Open Communi- di riferimento per nuovi modelli di la disponibilità nell’apprendimento ties nello sviluppo dei Data Centre ricerca collaborativa sulle Reti e più di massive quantità di dati. 6 notiziariotecnico anno 27  2/2018 7

Operatori (AT&T, Bell Canada, VF, L’architettura di ONAP è molto com- luppato nel progetto Open Source Orange, China Mobile, …) tra cui TIM plessa e consiste di diversi moduli Acumos o in altre comunità Open che ha recentemente aderito come software a cui si partecipa attraver- Source afferenti alla AI ed applicabi- Silver Member. so i progetti inclusi in ogni Release; li all’ambito della gestione e super- LFN [Nota 3] è stato creato per al momento è stata rilasciata la visione delle reti. Si tratta di studi aggregare tutte le iniziative Open Release Amsterdam, ed è in fase di e sviluppi di recente avvio, ma che Source di LF coinvolte nello svilup- rilascio la Release Beijing. Entro fine ci si aspetta possano dare in tempi po di soluzioni NFV, SDN, orchestra- anno sarà disponibile una terza rele- relativamente brevi (2018) le prime zione, configurazione, provisioning, ase stabile e dispiegabile in campo. applicazioni. network analytics che complessi- Nel contesto del presente articolo gli vamente stanno sviluppando im- aspetti di interesse di ONAP riguar- plementazioni software pre-com- dano le funzionalità di Monitoring e merciali da rendere disponibili in Analytics: ONAP ha all’interno della TIP ed il Gruppo AI / ML modalità ‘open’. sua architettura un modulo dedica- La Figura 4 illustra ad alto livello il to DCAE (Data Collection Analytics TIM dal 2017 partecipa al TIP (Te- ruolo di ONAP nel contesto com- and Events) per la raccolta di dati ed lecom Infra Project), iniziativa lan- plessivo della gestione delle nuove eventi dalla rete e la gestione delle ciata da Facebook con gli Operatori reti e di reti ibride che includano an- anomalie e la Community prevede per “Accelerare il Dispiegamento di che componenti tradizionali fisiche di integrare nelle prossime release, Nuovi Servizi, Supportare la Fortis- oltre alle componenti virtualizzate. anche parzialmente, quanto svi- sima Crescita del Traffico Dati ed Evolvere verso un Modello Operati- vo a Minor Costo” tramite un nuovo 4 approccio alla progettazione Rete. 3 Il Ruolo di ONAP come piattaforma di gestione Il Marketplace Acumos ed i primi delle nuove reti modelli disponibili Nel marketplace e nel wiki di Acu- un completo lifecycle management mos sono disponibili il codice sof- (Services e Resources) per ambienti tware e la documentazione utili per virtualizzati. Si tratta della principa- acquisire ed eseguire i modelli e le iniziativa oggi presente nel con- driver della iniziativa (ATT e Tech fornire una valutazione degli stessi testo della Gestione complessiva Mahindra) hanno ‘donato’ i loro come feedback alla comunità. delle Reti di nuova generazione ed modelli (Figura 3) avviando il ci- è il risultato della unione delle due clo virtuoso della condivisione in iniziative ‘Ecomp’ (piattaforma di comunità. Da un lato sono dispo- gestione di AT&T, con 5ml di linee di nibili modelli orientati al ricono- AI in ONAP codice rilasciate in Open Source) e scimento di immagini e situazioni, OPEN-O (iniziativa di orchestrazione dall’altro sono disponibili modelli La ONAP (Open Network Automa- di China Mobile, 2.5 ml di linee di coper la analisi del comportamento tion Platform) nell’ambito della Li- dice portate in dote). dei clienti e la definizione di op- nux Foundation è un progetto che A partire dal 2018, ONAP è un grup- portunità di Cross Selling di servizi sviluppa una piattaforma di orche- po tecnico della LFN (Linux Founda- o prodotti e la segmentazione del strazione, automazione e gestione tion Networking), a cui aderiscono mercato. dei servizi di rete e che supporta un elevato numero di Vendor ed 8 APPROFONDIMENTO notiziariotecnico anno 27  2/2018 APPROFONDIMENTO 9

projects are well positioned to enable collaborative INTERVIEW TO ARPIT JOSHIPURA, development in this area, and we look forward to seeing what we anticipate to be significant growth GENERAL MANAGER, NETWORKING, in open source AI/ML/DL development in the years to come. While there are many important AI/ML/ THE LINUX FOUNDATION DL open source development efforts already under way, we are very excited by the growth opportuni- Q1 - Can you briefly explain what is LF vision of AI&ML? loop” where solutions-oriented AI/ML/DL projects ties in open source in this area. The most important The Linux Foundation supports technical commu- drive positive user experiences and results, with feedback we have received is in 2 areas. First, not nities in the artificial intelligence, machine learning users then re-investing these experiences back into everyone is a data scientist and a machine learning/ and deep learning (AI/ML/DL) spaces with the LF the same AI/ML/DL projects. The first project sup- algorithm expert. Second, for common problems Deep Learning Foundation. Our vision for the LF Deep ported by the LF Deep Learning Foundation is the that face different verticals, let us not all reinvent Learning Foundation is to provide a neutral home for Acumos AI Project, which is a framework for the de- the solution. This is the heart of LF Deep Learning’s Open Source projects in AI/ML/DL and to in turn faci- velopment and sharing of AI models and workflows. objective. litate their collaboration, harmonization and growth. With Acumos, the community (including both users and vendors) can share AI models and collaborate on Q6 - Finally, what value would you expect from the Q2 - So, from your perspective, what are the major be- the development of AI workflows. Acumos AI allows participation of Operators in LF Deep Learning nefits of making AI&ML a LF project (i.e. the LF Deep sharing of templates within each vertical (e.g., Tele- Foundation project? Learning Foundation project)? com) that integrates machine learning tools, data Like all our projects, we would hope that partici- We provide a neutral home for governance of both sharing, infrastructure and microservices. pants contribute to the development of the project individual technical AI/ML/DL projects but also sup- and share in the collaborative development of nu- port projects with common infrastructure, all while Q4 - What is the relationship between the LF Deep merous code bases. We also see the LF Deep Le- leveraging The Linux Foundation’s proven gover- Learning Foundation Project and other Foundation arning Foundation as a neutral home for fostering nance models for both community-driven technical Projects (i.e. LFN) ? new AI/ML/DL development efforts which will bene- development. From a Technical perspective, the LF Like LFN, the LF Deep Learning Foundation is a com- fit not only individual LF Deep Learning Foundation Deep Learning Foundation provides a framework to munity-driven umbrella project of The Linux Founda- participants, but an entire ecosystem of AI/ML/DL allow data scientists and domain experts to share tion. LFN supports LF projects within the networking solutions learnings and templates which help accelerate the space, while LF Deep Learning Foundation supports global adoption of AI. LF projects in the AI/ML/DL space. We expect cross- collaboration at both the umbrella project layer (LFN- Arpit Joshipura Q3 - Can you elaborate about relationship among to-LF Deep Learning Foundation) but also between Operators, Vendors and Integrators in this LF project? and among the technical projects supported by each brings over 25 years of networking expertise and vision to The Linux Founda- The Linux Foundation seeks to “democratize” artifi- umbrella project. For example, we anticipate that the tion, with technical depth and business breadth. He has instrumented and led cial intelligence, in that we want to make the tools of Acumos AI Project will support AI models relating to major industry disruptions across enterprises, carriers, and cloud architectures, artificial intelligence available to not just data scien- the networking space, and we look forward to the including IP, broadband, optical, mobile, routing, switching, L4-7, cloud, disag- tist and machine learning experts, but to a wide ran- possibility of LFN members and supported projects gregation, SDN/NFV, and open networking, and has been an early evangelist ge of end-users that can use these new technologies leveraging the Acumos marketplace. for open source. Arpit has served as CMO/VP in startups and larger enterprises, to improve decision-making and drive results. including Prevoty, Dell/Force10, Ericsson/Redback, ONI/CIENA, and BNR/Nortel, leading strategy, product We view the LF Deep Learning Foundation and its Q5 - Do you have any sign of wide adoption of AI/ML management, marketing, engineering, and technology standards functions. supported projects as a common ground for collabo- Open Source? What is the feedback? ration among both vendors and users of technology We see significant interest from our communities to [email protected] technology. We seek to enable a “positive feedback support projects in the AI/ML/DL space. Open source 10 notiziariotecnico anno 27  2/2018 11

L’idea fondante parte dall'OCP zate di Intelligenza Artificiale e Ma- caso di fault che quello di arrivare a dimostrarsi efficace nel medio pe- impiego dei risultati in campo. La legata ai modelli delle web compa- (Open Compute Project) di Face- chine Learning, fondamentali per predire e prevenire i potenziali fault riodo. sfida per gli Operatori e per Tele- nies derivati dal mondo del Cloud. In book, che nel 2011 porta in Open spingere il livello di automazione e degradi di rete anticipandoli. Occorre quindi porre un effort nella com Italia sarà quella dell’adozione questo, la partecipazione a progetti il Design delle board di computing, delle Operations di Rete e Ottimiz- partecipazione a queste comuni- non solo di una nuova tecnologia e Open Source potrà consentire a TIM storage e network dei propri data zare i servizi in base al comporta- tà per cogliere i benefici in termini di nuove soluzioni, ma anche di un di derivare utili conoscenze e risul- center con l’idea di condividere e mento dinamico dei clienti.ù di acquisizione di know how, con- adattamento degli skill e dei propri tati applicativi di rilievo  migliorare i progetti ottenendo per- Gli ambiti in cui il progetto opera Conclusioni divisione di esperienze oltre che processi di ingegnerizzazione ed formance maggiori e minori costi sono quelli della applicazione del ricaduta nella sperimentazione ed esercizio in chiave moderna e più sia capex (le board possono essere Machine Learning alla gestione, ot- Sebbene di recente nascita ed av- appaltate a fornitori ‘white label’) timizzazione e pianificazione delle vio, le comunità che stanno lavo- che opex (progettate per essere fa- Reti, alla ottimizzazione dei servizi rando con progetti e gruppi di la- Note cilmente esercibili nei Data Center). guidata dalla analisi del comporta- voro alla introduzione di software Questo modello, si ritiene, si può ap- mento dei clienti e la definizione di Open Source di AI/ML nel contesto 1. http://www.opencompute.org/ Applied Machine Learning con l’obiettivo di condividere plicare anche alla futura generazio- modelli condivisi e multivendor dei delle telecomunicazioni stanno di- 2. https://www.acumos.org/ con i partner quali requisiti tecnici, pratiche e infrastrut- ne di apparati di Telecomunicazioni. dati impiegati dagli algoritmi di ML. mostrando una forte spinta da par- 3. https://www.linuxfoundation.org/projects/networking/ ture saranno necessari per migliorare le Operation di rete TIP è quindi una iniziativa articola- La attività in corso riguardano lo te delle aziende partecipanti, sia 4. Per lo scopo del presente articolo segnaliamo il lancio av- e la Customer Experience mediante tecniche di Machine ta organizzata in progetti che indi- scambio di esperienze nell’impiego Operatori che Vendor. Gli ambiti venuto a fine 2017 del Gruppo di Artificial Intelligence & Learning. rizzano i diversi segmenti della rete in diversi segmenti e va segnala- indirizzati dalle diverse comunità ri- [Nota 04]. to che anche Facebook ha dato un guardano gli aspetti di Network Au- Il gruppo è stato costituito su inizia- contributo di esperienza nella ap- tomation, Customer Experience e tiva di DT e Telefonica con la consa- plicazione del ML alla diagnosi di Revenue Enhancement di rilevante pevolezza che per gestire le nuove rete in contesti di comunicazione di interesse per gli Operatori e la par- reti altamente dinamiche (Figura 5) tipo ‘millimeter-Wave’. L’obiettivo è tecipazione diretta allo scambio ed saranno necessarie tecniche avan- sia quello di facilitare la diagnosi in ai lavori di queste comunità potrà

Cecilia Corbi [email protected] 5 laureata in Matematica, è entrata in Azienda nel 1989 ed è Senior Project Manager nel gruppo Technology L’evoluzione verso l’Automazione e l’impiego della AI/ML Innovation Management - Standard Coordination & Industry Influencing. Si è occupata di attività di innovazione interna ed è stata responsabile di diversi progetti per lo sviluppo e messa in campo di servizi innovativi per gli Operatori Mobili delle consociate estere. E’ responsabile del coordinamento delle attività di standardizzazione e partecipazione alle Open Communities per quanto riguarda la Virtualizzazione della rete e le tematiche di Orchestrazione ed Automazione. Ha ricoperto diversi ruoli di chairmanship in diversi enti e attualmente rappresenta Telecom Italia in ETSI NFV, ETSI ZSM e Linux Foundation Networking Project. 

Andrea Pinnola [email protected] ingegnere delle Telecomunicazioni, è Senior Project Manager nel Team di NFV Engineering. Da 28 anni in azienda, si occupa di VNF Onboarding, degli standard collegati alla virtualizzazione di rete NFV e delle Open Communities collegate. Già responsabile del Centro di Competenza sulla Qualificazione degli OSS e del laboratorio sulla Service Oriented Architecture, mantiene il ruolo di esperto di metodologie Lean e Agili con esperienze di facilitatore in workshop di miglioramento nei Data Center IT, del Service Delivery e Service Assurance e nella applicazione alle evoluzioni legate alla Virtualizzazione di Rete.  2 notiziariotecnico anno 27  2/2018 3

INTELLIGENZA ORIGINALE O ARTIFICIALE? AI IN HR – PROSPETTIVE, APPLICAZIONI E PRIME RIFLESSIONI Eugenia Castellucci Ida Sirolli

L’applicazione dell’Intelligenza Artificiale, al pari di tutte le tecnologie adottale, risponde al sogno di progresso e di sviluppo dell’umanità (basta contare i numerosi libri e film ispirati al tema), ma l’ampiezza e la profondità delle implicazioni ci impone di pensare e agire in maniera olistica alla risposta/reazione del sistema. Così le applicazioni di AI nel campo delle Risorse Umane, oggi alle prime battute, devono essere inquadrate nel più ampio processo di People Transformation e accompagnate da puntuali policy di monitoraggio e gestione. 4 notiziariotecnico anno 27  2/2018 5

INTRODUZIONE linguaggio naturale, analisi testuale tercettare in anticipo gli scostamen- Health in grado di fare prevenzio- Si sta lavorando in particolare, e linguistica computazionale), non ti e le possibili cause, prevenendo ne, diagnosi e cura delle malattie in nell’ambito della TIM Academy, la Le applicazioni di Intelligenza Artifi- solo le risposte ai questionari op- così disaffezioni ed eventuali rischi base alle caratteristiche di ciascuno. corporate university di TIM, su alcu- ciale nel campo delle risorse Uma- positamente studiati per il profilo di dimissioni. Da ultimo applicazio- Dovremo fronteggiare fenomeni progetti e sperimentazioni per l’a- ne sono ormai una realtà. Indagini ricercato, ma anche il flusso di infor- ni di AI potrebbero giocare un ruolo ni di obsolescenza così come doption e l’utilizzo dei nuovi sistemi [Fonte: Charlier, S.; Kloppenberg, mazioni pubbliche che qualificano importante anche nel campo della accelerazioni nel processo di di AI. Per esempio: 2017 S PWC paper “Artificial Intel- la Personal Social Identity del can- gestione delle performance indivi- introduzione e aggiorna- lingence in HR: a No-Brainer"] par- didato e la sua Web reputation , de- duali e di gruppo attraverso un più mento delle conoscenze, • è in corso la formazione sulle lano infatti del 40% di aziende che finendone un profilo assai più ricco puntuale monitoraggio dei kpi di nuove relazioni di lavoro, competenze digitali di tutta la hanno adottato strumenti di AI in e articolato, sulla scorta del quale perfomance e dei task assegnati. prime fra tutte la relazio- popolazione aziendale, al fine HR. Le sperimentazioni e le prime selezionare i candidati più promet- Ma se in casa HR il supporto della ne tra uomo e ambiente di avviare il percorso di cam- offerte di servizio per le Aziende si tenti. Intelligenza Artificiale sembrereb- virtuale , tra uomo e mac- biamento culturale che faci- sono concentrate in quei processi Le prime applicazioni in questo set- be una partita a somma positiva, chine dotate di AI, più ve- literà l’adoption di soluzioni HR dove è possibile ottenere il mas- tore ne confermano la validità: il lo stesso HR deve affrontare un a loci e performanti. Di sicu- tecnologiche sempre più simo dell’efficienza associata a forti processo di selezione è più veloce, livello globale e domandarsi come, ro ci dovremo interrogare su avanzate. economie di scala ovvero nel setto- più economico, più completo e a mi- in definitiva, l’introduzione della AI cosa renderà il nostro lavoro • l’adozione di nuo- re della selezione e ingresso assun- nor rischio di bias - distorsioni della impatterà sul mercato del lavoro, più qualificato e insostituibile vi format di formazione, che zionale e nella formazione. valutazione - sempre in agguato an- creando maggiori opportunità di la- e quali le competenze e abili- integrano soluzioni più tradi- A livello globale le grandi imprese, che nei selezionatori più esperti. voro di quante ne potrà distruggere. tà difficilmente replicabili da una zionali con moduli basati sulla sulla spinta della trasformazione di- Sul fronte della formazione, le appli- macchina dotata di intelligenza. realtà immersiva per simulare gitale, hanno una priorità assoluta: cazioni di AI consentono di persona- Empatia, problem solving creativo, ambienti e problematiche di far evolvere e assicurarsi le compe- lizzare e identificare le migliori op- intelligenza emotiva e relazionale apprendimento difficilmente tenze necessarie alla competizione portunità di formazione sulla scorta IMPATTI SUL saranno gli elementi distintivi dei replicabili in aula, consentendo in un momento di forte discontinu- dei bisogni, delle preferenze e degli MERCATO DEL nuovi Worker immersi in un ecosi- quindi la sperimentazione e l’al- ità culturale e tecnologica. Acquisi- stili di apprendimento. Un assisten- LAVORO stema intelligente e interconnesso. to ciò va supportato da politiche di lenamento attraverso l’utilizzo re nuove competenze in ingresso e te virtuale che suggerisce contatti, l’HR dovrà affrontare le sfida di change management e attività for- di strumenti come cardboard o sostenere l’evoluzione delle com- pianifica e organizza i contenuti e Gli analisti (cfr McKinsey Global In- costruire un sistema supportivo e mative volte a ridefinire i ruoli HR altri visori speciali. petenze del personale interno sono i tempi di formazione offrendo un stitute - A future that works: Auto- non invasivo, affrontando questioni impattatati da questi strumenti di- • nel campo della “Augmen- i due driver strategici dove appli- servizio personalizzato e altamente mation, employment, and producti- come “l’equità, la sicurezza, la tra- gitali. ted Reality” i nostri formatori cazioni di AI possono fare la diffe- profilato per ciascun dipendente. vity) concordano nel prefigurare uno sparenza e più in generale l’impatto stanno sperimentando la rea- renza, in particolare nei processi di Le applicazioni non si fermano qui. scenario in cui una cospicua fetta di sul rispetto dei diritti fondamentali, lizzazione di crittogrammi per selezione e onbording e, successiva- Campi futuri di adozione stanno lavoratori, oggi occupati, potrà es- tra cui la tutela della vita privata e accedere a pillole formative mente, nell’ingaggio e retention del già interessando i temi di gestone sere rimpiazzata dalla introduzione dei dati personali, la dignità, la pro- COSA FAREMO/ come video e audio scaricabili personale, fluidificando e accele- dell’ingaggio e della retention: sulla di AI. tezione dei consumatori e la non STIAMO FACENDO IN su smartphone rando le opportunità di formazione scorta dell’analisi delle preferenze Non solo i lavori routinari e le atti- discriminazione” (temi allo studio TIM • si sta valutando l’utilizzo dei e di sviluppo. individuali potranno essere offerti vità altamente strutturate potranno della task force europea sulla In- Beacon che potranno inviare Ecco allora che al posto di raccolta, alle persone opportunità e attività essere sostituiti facilmente dalla AI, telligenza artificiale finalizzata alla Consapevoli della trasformazione contenuti push sugli smartpho- lettura e selezione dei curricula dei giudicate di maggior ingaggio, mi- ma anche professioni ad alto con- realizzazione delle Linee guida sulla in atto, l’HR di TIM sta lavorando su ne dei discenti nelle sedi della candidati da parte delle squadre di gliorando il benessere individuale e tenuto di know-how: per esempio si etica delle macchine). diversi filoni legati ai differenti livel- TIM Academy , accogliendo il recruiter, i software di AI esamina- organizzativo. Attraverso l’identifi- parla già di medicina di precisione In ambito HR l’introduzione della li di applicazione della Intelligenza personale in formazione indi- no, sulla scorta di strumenti di Sen- cazione di pattern comportamentali intendendo con ciò la realizzazione AI cambia i processi HR sottostanti artificiale nei processi di gestione e cando loro i servizi presenti nel timent Analysis (elaborazione del si potranno inoltre monitorare e indi software e servizi di Connected e mette in discussione i ruoli e tut- sviluppo delle persone. building, il planning delle attivi- 6 notiziariotecnico anno 27  2/2018 7

tà formative previste e sugge- che richiede quella che viene definita rendo le opportunità nelle vici- una nuova cultura del lavoro. nanze. In questo le Direzioni HR sono Inoltre, si sta lavorando sull’imple- convinte di poter dare un mentazione di una HR chatbot, contributo in termini Eugenia Castellucci [email protected] per l’assistenza amministra- di accompagna- laureata In Economia e Commercio, in Azienda dal 2003. Dopo uno stage presso la Commissione della Comunità tiva alle persone sui pro- mento e governo Europea e una breve esperienza nel settore del Marketing operativo, acquisisce un’esperienza pluriennale nelle Sviluppo delle Risorse Umane presso diverse aziende (Agrisiel, Finsiel,Tim) nella progettazione di sistemi cessi HR. Questo siste- della trasforma- professionali e mappatura del Know How e nei sistemi di valutazione delle performance e del potenziale. ma permetterà di dare zione nel rispetto Attualmente impegnata nelle attività di consolidamento delle aree del modello di Knowledge Management quali la gestione e il supporto delle communities interne finalizzate alla individuazione e diffusione del Know risposte su giustifica- dei i principi etici How con particolare riferimento allo scouting delle nuove competenze e dei trend di innovazione anche  tivi di assenza, pre- e della persona attraverso gli strumenti e la piattaforme di social collaboration. stazioni, indirizzare in tutte le sue verso normative o aprire, laddove la chatbot non

Ida Sirolli [email protected] responsabile Formazione in TIM, da oltre 20 anni lavora in ambito HR ricoprendo diversi ruoli manageriali per l’employer branding, selezione, formazione, sviluppo, knowledge management, rapporti con le università e comunicazione interna. Attualmente gestisce le attività della TIM Academy che ha progettato, lanciato nel 2016 insieme a molti altri colleghi TIM. È inoltre psicologa, coach certificata e Presidente di SCP Italy, associazione di cui è anche co-fondatore. 

fosse in grado di rispondere, un ticket indirizzando le richieste verso “esperti di settore. Invece, nel filone della cosiddetta “Augmented Intelligence”, abbia- Conclusioni sfaccettature, garantendo una mo avviato un progetto di applica- competizione non lesiva delle pro- zione di Big Data Analytics nel set- Le direzioni HR sono chiamate a prie persone e, al tempo stesso, in tore HR, finalizzato alla creazione di giocare un ruolo attivo e innovati- grado di accompagnare l’organiz- un data set in grado di fornire una vo nel processo di trasformazione zazione nell’era degli “algoritmi e lettura sistemica dei fenomeni (ad in atto, consapevoli che la digital della deep learning” assicurando esempio analisi dell’invecchiamen- tranformation non si esaurisce nella un ambiente a misura d’uomo nel to per driver regionali, per filoni di mera adozione di nuove tecnologie e rispetto della sua singolarità e va- competenze, etc.) e previsionali. nell’innesto di nuove professioni, ma lore di ciascun individuo  2 notiziariotecnico anno 27  2/2018 3

AI & CUSTOMER INTERACTION Leonardo Altamore Arcangelo Di Balsamo Dario G. Lucatti

Con la sigla IA (Intelligenza Artificiale o anche AI, dall’inglese Artificial Intelligence) ci si riferisce a sistemi che modificano i comportamenti senza essere programmati esplicitamente, ma esclusivamente in base ai dati raccolti, all’esperienza, alla correlazione di informazioni e ad altre tecniche cognitive tipiche degli esseri umani. Gli esseri umani nella loro esistenza sulla terra hanno fatto innumerevoli scoperte per migliorare le proprie condizioni di vita, le piu’ recenti e innovative delle quali vengono chiamate Rivoluzioni Industriali. La visione portata avanti da Microsoft è quella che l’IA sia una tecnologia abilitante, come in passato lo sono stati i computers, ossia una tecnologia che influenzerà il mondo, destinata ad essere utilizzata da tutti, privati cittadini ed organizzazioni commerciali. Gran parte del merito di questo percorso di “Democratizzazione dell’Intelligenza Artificiale e’ dovuto alla incredibile espansione del paradigma del Cloud, che mette a disposizione una enorme potenza di calcolo e una capacità di immagazzinare dati pressoché infinita, a costi molto contenuti. Oggi, inoltre, abbiamo a disposizione una grandissima quantità di dati e informazioni provenienti da dispositivi mobili e da oggetti interconnessi. Questo articolo fornisce una panoramica di come questa “nuova rivoluzione industriale” impatterà le nostre vite e dell’importante ruolo che ha Microsoft in questa trasformazione. 4 notiziariotecnico anno 27  2/2018 5

Intelligenza In questo scenario, Microsoft è per- “L'IA percepisce, elabora e gesti- le parole in una conversazione degli schemi rigidi di navigazione motori computazionali esposti Artificiale: il futuro è cepita come il player che ha la "vi- sce le informazioni, apprendendo telefonica con una accuretezza dei paradigmi precedenti. su una infrastruttura evoluta già presente sione più chiara nella competizione e adattandosi nel tempo. Ritenia- che eguaglia i trascrittori umani che offre sicurezza e affidabilità per l’IA" e secondo Wired Microsoft mo che, quando progettata intorno professionisti [nota 6]. a livello enterprise. I potenziali benefici dell'IA sono va- ha a disposizione "le risorse, i dati, all'uomo, l'intelligenza artificiale 4. Agosto 2018 - QUESTION AN- 3. Strumenti di IA: In questa cate- sti, a cominciare dalla capacità di i talenti e, più in particolare, la vi- possa estendere le capacità umane SWERING REACHES HUMAN Intelligenza goria c’è una serie di strumen- ingerire più dati e rilevare (e preve- sione e la cultura per aprire nuove aumentando la creatività e la capa- PARITY: Microsoft ha creato Artificiale e Cognitive ti completi e frameworks per dere) i modelli in modo più accura- frontiere in ambito Intelligenza Arti- cità strategica e aiutando le perso- una tecnologia in grado di leg- Computing: come è costruire, distribuire e rendere to di quanto possano fare le stesse ficiale." nota[ 1] ne o le organizzazioni a raggiungere gere un documento e risponde- fatta operativa l'intelligenza artificia- persone. La presenza sempre più diffusa risultati superiori” [nota 3]. re a domande su di esso con un le in prodotti e servizi su larga Tuttavia, l’IA pone anche sfide che dell’IA è inevitabile e sta avanzan- In questi ultimi tre anni sono stati tasso di successo che eguaglia La definizione di Cognitive Com- scala. Si può ad esempio usare includono considerazioni etiche, le- do nel mondo del lavoro a velocità raggiunti traguardi impensabili in quello di una persona. [nota 7] puting, o calcolo cognitivo, è la l'ampio set di strumenti e am- gali e normative, tant’è che lo scetti- vertiginosa. Tractica prevede che il precedenza grazie allo sviluppo di 5. Marzo 2018 - CHINESE-ENG- capacità di simulare il processo bienti di sviluppo per implemen- cismo potrebbe essere il più grande fatturato annuale del software IA sistemi cognitivi che hanno persi- LISH NEWS TRANSLATION di pensiero umano in un modello tare servizi intelligenti istruiti problema e due temi predominanti mondiale salirà da 3,2 miliardi di $ no superato la capacità percettiva REACHES HUMAN PARITY: Mi- computerizzato. con enormi set di dati attraver- e controversi emergono circa i po- nel 2016 nel 2016 a $ 89,8 miliardi dell’essere umano. crosoft ha creato un sistema di Grazie al Cloud ed ai Big Data, il co- so metodologie di deep learning tenziali rischi: entro il 2025. [nota 2] Di seguito alcuni esempi in ordine Intelligenza Articiale che egua- gnitive computing è diventato ac- personalizzate. • la potenziale eliminazione dei po- La domanda ora non è se i manager temporale: glia le prestazioni umane nella cessibile a tutti. La disponibilità di sti di lavoro debbano valutare o meno l'adozio- 1. Dicembre 2015 - WORLD LEAD- traduzione di notizie dal cinese “infinite” risorse di calcolo e di archi- • la preoccupazione che l'intelli- ne di IA, ma su quanto velocemente ING OBJECT RECOGNITION: I all'inglese [nota 8]. viazione combinate con l'evoluzione genza artificiale superi l'intelli- debbano farlo. Allo stesso tempo, le ricercatori di Microsoft hanno Il filo conduttore di questi esempi delle analisi ne sta accelerando l'a- L’Intelligenza genza umana. organizzazioni devono essere con- annunciato un importante pas- e’ che sono sistemi intelligenti che dozione. Artificiale per TIM: Per sfatare i due punti elencati, ba- sapevoli su come applicare l'IA alle so in avanti nella tecnologia parlano con noi umani, capiscono I sistemi di calcolo cognitivo dipen- presente e futuro sta ricordare quanto accaduto con loro organizzazioni, per limitarne gli progettata per identificare gli cosa diciamo e che imparano a co- dono da vari aspetti dell'IA quali l’invenzione dell’automobile: tutti impatti nel breve periodo e coglier- oggetti in una fotografia o in un noscerci: questa e’ la base degli as- l'apprendimento automatico, l'e- La Piattaforma Cognitive di TIM, infatti pensavano che i cavalli si sa- ne tutte le opportunità nel medio video, mettendo in mostra un sistenti digitali, la cui adozione sta laborazione delle lingue naturali, il progettata per arricchire dinamica- rebbero estinti e che maniscalchi, lungo periodo. sistema la cui precisione incon- notevolmente aumentando. linguaggio ed il riconoscimento visi- mente ed in maniera adattativa le costruttori di carrozze, e allevatori L’IA è praticamente ovunque, ba- tra e talvolta supera le presta- Il nuovo paradigma è l’interfaccia vo, l'interazione umano-computer, il capacità di comprendere le esigen- sarebbero rimasti senza lavoro, ma sti pensare all’ambiente domestico zioni umane [nota 4]. conversazionale, che supera i vin- dialogo e altro ancora. ze dei clienti, si articola principal- contemporaneamente sono nati dove gli elettrodomestici ed i dispo- 2. 2016 – THE NEXT REMBRANDT: coli finora imposti dalle App, dai La piattaforma Microsoft per l’intel- mente su tre caratteristiche: nuovi lavori e nuove professionalità sitivi intelligenti si adattano ai nostri i ricercatori Microsoft hanno portali o dagli specifici device; oggi ligenza Artificiale è composta da 3 • Customer Experience: la piat- sempre più evolute. comportamenti dialogando con noi creato un sistema di Intelligen- infatti possiamo “chattare” con un aree principali: taforma è sviluppata adottando Per quanto riguarda il secondo pun- oppure sistemi che traducono le te- za Articiale che ha autonoma- assistente digitale da un qualunque 1. Servizi IA pronti all’uso: con tecniche innovative per migliorare to, una carrozza a cavallo o un uomo lefonate in tempo reale in modo che mente prodotto un nuovo dipin- canale social e poi riprendere la con- questi servizi gli sviluppatori l'empatia degli agenti digitali, an- non potranno mai andare veloci due interlocutori possano dialogare to di Rembrandt. Non una copia versazione sull’home speaker prefe- possono creare molto veloce- ticipare le scelte dei clienti - Proac- quanto un’automobile, ma questo tra loro ognuno nella propria lingua. ma un’opera originale con uno rito attraverso un canale vocale. mente applicazioni che sfrutta- tive Caring - , suggerire contenuti è tutt’altro che un problema! L’au- Questi sono solo due esempi ma stile alla Rembrandt. Potremmo Anche intuitivamente si capisce che no l’intelligenza artificiale usu- specifici personalizzati ed azioni di tomobile infatti permette all’essere la lista e’ sicuramente molto am- definirla “creatività”? nota[ 5] l’interfaccia conversazionale è un fruendo di Servizi "finiti" e pronti adattamento, come tipo di intera- umano di spostarsi senza difficol- pia, perchè l’IA sta realmente tra- 3. Agosto 2017 - SPEECH REC- paradigma completamente diver- all’uso disponibili come API. zione o dialogo più coerente con il tà e con comodità anche su lunghi sformando gli aspetti della nostra OGNITION REACHES HUMAN so che pone al centro la “customer 2. Infrastruttura IA: questa offer- principale canale di accesso. percorsi, migliorando di gran lunga vita quotidiana ed il business delle PARITY: Microsoft ha creato experience”: l’esperienza risulta es- ta include servizi e strumenti per • Omni-channel customer journey: la nostra vita. aziende. una tecnologia che riconosce sere più naturale e non vincolata a la gestione dei dati e di evoluti la piattaforma permette attra- 6 notiziariotecnico anno 27  2/2018 7

con i sistemi parlando o scrivendo in gia dell'Intelligenza Artificiale non presentativa in modo che non si modo naturale cosi’ come avviene dovrebbe solo essere trasparente, utilizzino approcci euristici errati tra gli umani. sicura, inclusiva e rispettosa, ma per discriminare Questa semplificazione comunicati- anche mantenere il più alto grado di yy Aumentare le capacità umane: va abilita segmenti di popolazione, tutela della privacy. Progettare tecnologia in grado di con una minore propensione alla Microsoft ritiene che i seguenti prin- assistere l'uomo e rispettare l'au- adozione delle moderne tecnologie, cipi etici costituiscano la base su cui tonomia umana a beneficiare di servizi avanzati, che si dovrebbe fondare la progettazio- All’apertura della conferenza an- migliorano la loro qualità della vita. ne dei moderni sistemi di Intelligen- nuale per gli sviluppatori “Build” il Vengono quindi creati nuovi servizi za Artificiale nota[ 9]: CEO Microsoft Satya Nadella ha an- impensabili fino a poco tempo fa e yy Creare in trasparenza: Utilizzare nunciato “AI for Accessibility” un un nuove opportunita’ di business per i macchine intelligibili per spiega- nuovo programma quinquennale da fornitori di servizio di ICT. re agli utenti come la tecnologia 25 milioni di dollari per accelerare lo riconosce e analizza le informa- sviluppo di soluzioni di intelligenza zioni artificiale accessibili e intelligenti a yy Progettare per la privacy: Adot- beneficio delle persone con disabilità Etica e progettazione tare soluzioni che proteggono le che sono oltre un miliardo in tutto il responsabile informazioni personali e aziendali mondo. Consigliamo a tutti di vedere incentrata sull'uomo in modo affidabile il video introduttivo [nota 10]. yy Dignità: Privilegiare la salvaguar- Grazie a questo progetto e molti Microsoft crede fortemente che la dia degli elementi culturali e il altri ci impegniamo per mantene- progettazione delle moderne piat- rafforzamento della diversità re la nostra promessa: Amplifying taforme intelligenti e l’etica debba- yy Proteggere dai pregiudizi: Ga- human ingenuity with intelligent no andare di pari passo: la tecnolo- rantire un'adeguata ricerca rap- technology 

verso i canali digital di gestire in del Call Center, come per esem- passaggio della Digital Transforma- maniera automatica e conversa- pio affiancare gli operatori uma- tion che viene nominato “Transform zionale le richieste dei clienti e ni con degli Agenti Virtuali per Your Products”. sara’ integrata con la piattaforma amplificare il valore umano e au- L’IA pone il customer al centro del in esercizio nel Contact Center di mentarne l'efficienza. “mondo” rimuovendo le barriere di TIM Grazie all’adozione di questa tec- competenza che in passato erano • Efficienza operativa: l’utilizzo nologia, TIM sarà presto in grado di necessarie per l’utilizzo della tec- dell’Intelligenza Artificale ha tra infondere Intelligenza Artificiale nei nologia (i.e. il saper programmare o i suoi obiettivi la semplificazione prodotti e nei servizi offerti alla pro- avere conoscenze di telecomunica- Source Microsoft customer e l’automazione delle operazioni pria clientela, realizzando un tipico zioni)., infatti e’ possibile interagire ready presentation 8 notiziariotecnico anno 27  2/2018 9

Leonardo Altamore [email protected] MS in Computer Science Engineering with 15 years of international experience matured across different countries, including USA where among other things he authored a patent for Human Machine Interface. He joined Microsoft in 2016 as Digital Transformation Advisor. His goal is to empower and partner with organizations to reach their digital ambitions by bringing expertise, experience and innovation to impact business models and operations 

Arcangelo Di Balsamo [email protected] MS in Electronic Engineering. I moved to Microsoft after a long experience with IBM covering different roles in SW development, Cloud and AI. Successful track record of leveraging business and technology to dramatically increase bottom line organizational performance for clients in insurance, banking, healthcare, government, and auto manufacturing. Master inventor achieving multiple patents and authoring numerous technical papers 

Our approach to AI Dario Lucatti [email protected] MS in Electronic Engineering and Master in ICT @CEFRIEL. I moved to Microsoft after a 20 years national/ international experience as Manager, Regional Sales and Sales Professional in multinational Companies (Telecom Italia, Nokia and Cisco Systems) Note In my experience I have been responsible for Sales in multiple sectors: Service Provider, Enterprise, Betting Companies, Local & Central Government, UN Agencies and The Holy State 

1. https://www.wired.com/story/inside-microsofts-ai-co- 6. https://blogs.microsoft.com/ai/historic-achievement- meback/ microsoft-researchers-reach-human-parity-conversatio- 2. https://www.tractica.com/newsroom/press-releases/ar- nal-speech-recognition/ tificial-intelligence-software-market-to-reach-89-8-bil- 7. https://blogs.microsoft.com/ai/microsoft-creates-ai-can- lion-in-annual-worldwide-revenue-by-2025/ read-document-answer-questions-well-person/ 3. https://www.microsoft.com/it-it/ai/our-approach-to-ai 8. https://blogs.microsoft.com/ai/machine-translation- 4. https://blogs.microsoft.com/ai/microsoft-researchers- news-test-set-human-parity/ win-imagenet-computer-vision-challenge/ 9. https://www.microsoft.com/it-it/ai/our-approach-to-ai 5. https://blogs.microsoft.com/ai/historic-achievement- 10. https://blogs.msdn.microsoft.com/accessibili- microsoft-researchers-reach-human-parity-conversatio- ty/2018/05/07/ai-for-accessibility/ nal-speech-recognition/ 2 notiziariotecnico anno 27  2/2018 3

L’avvento dell’Intelligenza Artificiale cambierà il nostro modo di usare la tecnologia: basti pensare che già oggi essa è comandabile tramite il parlato e che con il passare degli anni sempre più mansioni cognitive potranno essere eseguite da un software. Tutto questo sta già modificando il nostro modo di vivere presto certe trasformazioni diventeranno molto diffuse. È necessario, dunque, essere consapevoli di ciò che stiamo realizzando, per progettare collettivamente tecnologie che siano allo stesso tempo intelligenti ed eque. Non basta, infatti, che l’Intelligenza Artificiale sappia svolgere al meglio le sue funzioni: è importante che contribuisca anche a costruire una società più giusta.

L’ INTELLIGENZA ARTIFICIALE TRA FUNZIONALITÀ ED ETICA

Antonio Santangelo Antonio Vetrò Juan Carlos De Martin 4 notiziariotecnico anno 27  2/2018 5

Che tipo di misura della sua performance, sulla zionalità delle macchine, sulla loro Environment Environment Z base dei dati derivanti dalla sequen- capacità di rispondere in maniera 2 razionalità, per la La connettività abilita azioni ed tecnologia che ci za degli stessi percetti e della forma efficace agli stimoli dell’ambiente in effetti tra agenti e ambienti diversi renderà “padroni del di conoscenza inserita al suo inter- cui operano. Ma è chiaro che la par- mondo”? no» [nota 6] (p.36). te più rilevante è giocata dalla “for- Agent A Agent E La Figura 1 schematizza questa de- ma di conoscenza” con cui si decide La locuzione “Intelligenza Artificia- finizione, che costituisce il blocco di misurare le loro azioni. In que- le” va di moda e se ne comprende elementare attraverso cui si deter- sto senso, il mondo scientifico sta plice dei casi, di indagini statistiche), la ragione, visto che Vladimir Putin, minano le tassonomie [ ] che muovendo passi rilevanti [ ], che possono anche essere – anche nota 7 nota 8 Environment Agent D meno di un anno fa, ha dichiarato, guidano il design di sistemi tecno- sostenendo la necessità di mettere se non è detto che lo siano – accu- di fronte a una platea di sedicimila logici a complessità variabile (es. l’etica al centro della programma- rate, ma che rappresentano certe studenti russi, che chi svilupperà le da un “semplice” traduttore vocale zione dell’Intelligenza Artificiale, al storture della nostra società. soluzioni migliori, in questo ambito, sino a un veicolo autonomo): basti fine di non rischiare di dare origine a Si veda ad esempio la Tabella 1: «diventerà il padrone del mondo» pensare che la sola aggiunta della un mondo distopico, in cui, per l’ap- Agent B Agent C essa mostra la frequenza dei valo- [nota 1]. Una convinzione che sem- connettività allo schema base ren- punto, i padroni possano diventare i ri dell'attributo “gruppo etnico” nel bra condivisa da molti, a giudicare de molto più complesso lo scenario, possessori di algoritmi sicuramente database utilizzato dall’algoritmo dalle ingenti somme di denaro in- come mostrato in Figura 2. efficaci e molto performanti, ma allo COMPAS [nota 10] nel sistema giu- vestite da governi e grandi imprese, Questa definizione di Intelligenza stesso tempo decisamente ingiusti. diziario americano. I numeri in ta- per assicurarsi una posizione di pre- Artificiale si basa su una visione Esistono già parecchi esempi, a erogare un prestito, e che si basa- pi etnici. Oppure, ancora, si parla di bella mostrano una grossa disparità dominio nel settore [nota 2]. molto precisa, e in un certo senso questo proposito, dagli strumenti di no sull’idea che sia meglio favorire quei programmi che indirizzano of- di rappresentanza: infatti, il 33,22% Tuttavia, come spesso accade, tut- ristretta, del concetto di intelligen- Intelligenza Artificiale che aiutano i cittadini bianchi, istruiti, residenti ferte di lavoro economicamente più delle osservazioni del dataset si rife- ta questa attenzione ha generato za, molto concentrata sulla fun- gli istituti finanziari a decidere a chi in certe zone specifiche delle città, vantaggiose agli uomini anziché alle confusione, anche tra gli addetti ai a quelli con cui viene stabilito quali donne [nota 9], e così via. Evidente- lavori, che si riferiscono all’Intelli- pratiche portare avanti, per conce- mente, le “forme di conoscenza” su genza Artificiale per parlare di cose dere la libertà vigilata ai detenuti, cui si appoggiano gli algoritmi che molto diverse. Cercando di mettere 1 che ancora una volta privilegiano “animano” queste macchine sono il T1 Distribuzione dei gruppi un po’ d’ordine, per Russell e Norvig Un agente interagisce con l'ambiente individui appartenenti a certi grup- frutto di basi di dati (o, nel più sem- attraverso sensori e attuatori etnici all'interno del database [nota 3] (2010) si tratta dell’ «am- COMPAS, per livello di rischio di bito di studi in cui si progettano e recidiva E si costruiscono agenti intelligenti» [nota 4] (p.34), dove per “agente” si Ethnic group High Low Medium N/A Tot Row intende «qualunque cosa possa di- mostrare la capacità di percepire il ercent action African-American 3400 3369 3010 12 9791 proprio ambiente attraverso sensori Asian 9 50 12 0 71 e di agire su quest’ultimo attraverso degli attuatori» [nota 5] (p.34), Caucasian 943 3554 1579 1060 6086 Sensors Actuators mentre per “intelligente” si definisce Hispanic 191 945 315 0 1451 un agente “razionale”, che «per ogni possibile sequenza di percetti […] è A Native American 15 26 16 0 57 in grado di selezionare, tra le varie Data Algorithms Other 56 653 150 1 860 possibili azioni in risposta, quella che si presuppone massimizzerà la Total Column 4614 8597 5082 23 18316 6 notiziariotecnico anno 27  2/2018 7

risce ai bianchi, mentre il 53,45% ai In questi anni, si è sollevato nel- lutazione del significato di un'im- Da un punto di vista etico, poi, l’In- rende di complessa attuazione il Qualcuno, oggi, animato da una neri. Ne consegue che vi è una sola comunità scientifica nota [ 11] magine o di un concetto [nota 15]. telligenza Artificiale pone problemi consenso informato. Un consenso visione distopica dell'Intelligenza vrastima dell'attributo gruppo etni- e nella società civile [nota 12] un È necessario, in pratica, che i dati di trasparenza e di apertura, poiché che deve essere chiamato in causa Artificiale, teme che essa pren- co – principalmente contro la parte grande dibattito, a questo propo- su cui poggia l’Intelligenza Artifi- spesso non è possibile determina- anche per stabilire in quali situazio- derà il sopravvento sugli uomini, di popolazione afro-americana - che sito, man mano che l'utilizzo dei ciale non inducano quest’ultima a re né quali sono i dati su cui essa ni ognuno di noi possa rifiutarsi di deciderà per loro, ruberà loro il la- distorce la stima della probabilità di cosiddetti “big data” ha dimostrato compiere valutazioni o azioni che basa il suo funzionamento, né l’ar- essere sottoposto a “trattamento” voro, li discriminerà, ne violerà la recidiva fornita dall’algoritmo. Dal tutte le sue potenzialità in diver- varino a seconda della popolazione chitettura dei suoi algoritmi, che mediante strumenti di Intelligenza privacy, li controllerà di nascosto momento che l’algoritmo fornisce si ambiti, tra cui, appunto, quello o che possano discriminare i vari sono coperti dal segreto industria- Artificiale. e, in contesti estremi come quelli supporto alle decisioni dei giudici, dell'Intelligenza Artificiale. Come gruppi di cui la popolazione stessa le. Questo può rivelarsi pericoloso di guerra, li ucciderà. Altri, invece, questi sono a loro volta condizionati abbiamo visto in precedenza, in è costituita. in molti ambiti. Per esempio, nel più utopisti, sognano un mondo da un bias. Se si pensa che in alcuni questo campo uno dei problemi Ma i problemi etici sollevati dal mondo del lavoro, cominciano a più equo, in cui i governanti saran- ambiti i sistemi di intelligenza arti- più rilevanti è quello dei data set funzionamento dell’Intelligenza Ar- sollevarsi perplessità sull’utilizzo di Conclusioni no supportati da potenti strumenti ficiale prendono numerose decisio- sbilanciati, che «sovrastimano o tificiale vanno ben oltre la compo- strumenti di Intelligenza Artificiale di calcolo che processeranno e sa- ni in autonomia, allora il bias ha un sottostimano il peso di alcune va- sizione delle sue basi di dati. Tutti nella selezione e nella gestione del Per affrontare queste sfide poste pranno interpretare nella manie- impatto potenzialmente scalabile riabili — spesso, ancora una volta, gli esempi che abbiamo riportato personale, di cui né gli impiegati, dalla progettazione di un’Intelli- ra migliore grandi moli di dati, in all’intero insieme delle persone su di genere o legate all'appartenenza mettono infatti in evidenza il gran- né i corpi intermedi conoscono i genza Artificiale animata da una cui i lavoratori saranno sollevati cui la decisione automatica viene degli individui ad alcune minoranze de interrogativo legato all'utiliz- meccanismi. Ma si pensi anche agli solida “razionalità etica”, può es- dai compiti più gravosi e ripetitivi, presa. [n.d.a.] — nella ricostruzione del- zo di questo genere di strumenti scenari distopici dell’adozione di sere utile seguire alcuni princi- i prodotti e i servizi costeranno di Il problema, dunque, è che se questi la relazione causa–effetto neces- nell'attività decisionale, sia come macchine “opache” da parte dello pi generali, che citiamo dal libro meno, le aziende aumenteranno i bias del mondo in cui viviamo non saria per spiegare certi eventi e, assistenti degli esseri umani, sia Stato, che amministrerebbe il suo bianco Intelligenza Artificiale al profitti, gli apparati burocratici si sono identificati e vengono inseriti soprattutto, per prevederli» [nota come “soggetti” autonomi. In tutti potere senza consentire ai cittadi- servizio del cittadino (2018), che snelliranno e le pratiche si velo- all’interno degli strumenti di cui ci 13], come è avvenuto con alcu- e due i casi, queste tecnologie pro- ni di poterne controllare l’operato. due degli autori di questo articolo cizzeranno, i crimini diminuiranno serviamo, e di cui sempre più ci ser- ni algoritmi utilizzati dalla polizia ducono degli effetti sulla vita delle Per questa ragione, in Paesi come hanno contribuito a redigere, insie- e le malattie verranno studiate viremo, certe ingiustizie non potran- americana per prevenire i crimini persone, a proposito dei quali è ne- la Francia, si cerca di perseguire me all’Agenzia per l’Italia Digitale meglio, fino a debellarle. Noi, na- no che perpetuarsi e acuirsi. [nota 14]. Inoltre, vi sono casi in cui cessario potere sempre individuare una politica legata alla promozione (Agid). Tra questi, innanzitutto, va turalmente, vorremmo che tutto La domanda che ci dobbiamo por- i bias dei dati (o quelli incorporati un responsabile in carne e ossa, o degli open data e dell’open code, menzionato quello che si potrebbe ciò si realizzasse, ma proponiamo re, dunque, è: che tipo di razionali- dagli algoritmi) non sono solo un quantomeno istituzionale. Il pun- anche nel settore dell’Intelligenza definire “umanistico” o “antropo- una via critica verso l’utopia, vale tà vogliamo imporre all’Intelligenza semplice riflesso del mondo in cui to, però, è capire di chi si tratti, se Artificiale nota[ 18]. centrico”, secondo cui l'Intelligen- a dire uno studio attento delle pro- Artificiale? viviamo, ma possono essere inseriti del produttore [nota 16] o del pos- Ovviamente, il contraltare di quan- za Artificiale deve essere sempre blematiche etico-sociali nascoste durante il processo di training de- sessore [nota 17] dell'Intelligenza to appena scritto è la necessità di messa al servizio dell'uomo e non dietro ai meccanismi di design e gli agenti. Si pensi, ad esempio, che Artificiale, oppure ancora del suo tutelare la privacy degli individui, viceversa [nota 19]. Ci sono, poi, sviluppo degli agenti intelligen- nelle tecniche di supervised lear- utente finale: è giusto incolpare il un problema che induce a porre «principi di equità, come quel- ti, affinché questi ultimi vengano Per un’Intelligenza ning, al momento tra le più diffuse, Ministro di un Governo, oppure in- dei paletti oltre i quali la trasparen- lo procedurale (non arbitrarietà progettati in maniera responsabi- Artificiale come le macchine devono essere istruite, tentare una causa a uno Stato, per za non può essere perseguita. Uno delle procedure), formale (uguale le e inclusiva. Non per diventare, “agente etico” per svolgere i loro calcoli e hanno aver attuato certe politiche, sulla dei nodi tipici, nel campo dell'In- trattamento per individui o grup- come suggerisce la metafora di bisogno di dati “annotati” da esseri base del supporto di algoritmi che telligenza Artificiale e non solo è, pi uguali) e sostanziale (rimozione Vladimir Putin che abbiamo ripor- Gli esempi che abbiamo riportato, umani, che possono interpretarli in si appoggiano su dati affetti dai per esempio, quello del cosiddetto effettiva degli ostacoli di natura tato all’inizio dell’articolo, padro- ci fanno comprendere che accanto maniera scorretta, inducendole in bias di cui si è scritto? Se un robot – “effetto mosaico”, legato all'utiliz- economico-sociale)» [nota 20], il ni del mondo, ma per essere, più alla definizione di Intelligenza Ar- errore. Per esempio, si parla mol- per esempio un’auto senza condu- zo secondario di certi dati, molto soddisfacimento di alcuni bisogni semplicemente, padroni del nostro tificiale come “agente razionale”, to delle differenze di genere, o di cente, oppure un drone pilotato da frequente nelle ricerche in ambito di base universali, come il rispetto destino e, soprattutto, architetti di dovremmo portarne avanti un’altra provenienza etnica e sociale, che un computer – fa del male a qual- sanitario, che non è facile prevede- dei diritti di libertà e di rivendica- un futuro migliore, anche grazie in parallelo: quella di “agente etico”. possono produrre diversi bias di va- cuno, chi deve essere incriminato? re sin dall'inizio e che, per questo, zione di questi ultimi. all’Intelligenza Artificiale  8 notiziariotecnico anno 27  2/2018 9

Note

1. Corriere della Sera, 4 settembre 2017: https://www.cor- premise, the proposed solutions, and the open challenges, riere.it/tecnologia/economia-digitale/17_settembre_04/ Science business media, Springer, 2017. putin-sull-intelligenza-artificiale-chi-sviluppa-migliore- 12. Si veda, per esempio, Cathy O’Neil, Armi di distruzione governa-mondo-musk-rilancia-l-allarme-c2a46c9c-916f- matematica. Come i big data aumentano la disuguaglian- 11e7-8332-148b1c29464d.shtml (ultima consultazione 7 za e minacciano la democrazia (2017). luglio 2018). 13. L’Intelligenza Artificiale al servizio del cittadino (2018, p. 2. Techwire Asia, 23 marzo 2018: https://techwireasia. 36), libro bianco a cura di Agid (Agenzia per l’Italia Digi- Antonio Santangelo [email protected] com/2018/03/investments-cognitive-ai-will-reach- tale). Direttore Esecutivo del Centro Nexa su Internet e Società. É un semiologo, e insegna Semiotica e filosofia del linguaggio, Semiotica del testo e Linguaggi dei nuovi media presso l'Università eCampus e Semiotica della 19-1bn-2018/ (ultima consultazione 7 luglio 2018). 14. Bruno Lepri, Nuria Oliver, Emmanuel Letouz, Alex Pent- televisione presso l'Università di Torino. Utilizzando la semiotica come strumento analitico e creativo, studia The Guardian, 25 aprile 2018: https://www.theguardian. land, Patrick Vinck, ibidem. come dirigere le tecnologie digitali verso il miglioramento della democrazia  com/technology/2018/apr/25/european-commission-ai- 15. https://techcrunch.com/2016/09/11/a-cautionary-tale- artificial-intelligence (ultima consultazione 7 luglio 2018). about-humans-creating-biased-ai-models/ 3. Norvig è il direttore della ricerca di Google, dunque uno https://www.nytimes.com/2016/06/26/opinion/sunday/ dei soggetti più direttamente impegnati nello sviluppo di artificial-intelligences-white-guy-problem.html questo genere di tecnologie. 16. Ma, almeno secondo alcuni, ci sono reti neurali i cui algo- 4. Traduzione ad opera degli autori di questo articolo. ritmi di calcolo non sono del tutto ricostruibili nemmeno Antonio Vetrò [email protected] 5. Traduzione ad opera degli autori di questo articolo. dai loro programmatori, generando quello che viene defi- Senior Research Fellow presso il Centro Nexa su Internet e Società (in cui è stato Direttore della Ricerca nel 6. Traduzione ad opera degli autori di questo articolo. nito in gergo “effetto black box”. Si veda, su questi temi: 2015-2017) e presso il Future Urban Legacy Lab del Politecnico di Torino. Ingegnere del sof tware, è specializzato nell’uso di metodologie empiriche per migliorare la qualità del software e dei dati, con esperienze di ricerca 7. Ad esempio, un ambiente può essere reale o virtuale, de- https://arxiv.org/abs/1706.08606 internazionali nell’ambito. Attualmente studia l’utilizzo dell’ Intelligenza Artificiale nei contesti urbani  terministico o stocastico, a tempo continuo o discreto, https://www.technologyreview.com/s/604087/the-dark- competitivo o cooperativo, ecc. secret-at-the-heart-of-ai/ 8. Si pensi ad esempio all’iniziative congiunta del Berkman 17. Come avviene attualmente nel campo della robotica. Klein Center dell’Università di Harvard e del MIT Medial 18. Si veda ad esempio l’iniziativa Software “Heritage”: Lab, che sono a capo di un programma da 27Mln. $ per https://www.softwareheritage.org/ studiare etica e la governance dell’Intelligenza Artificiale 19. Per esempio, le famose leggi della robotica di Asimov van- Juan Carlos De Martin [email protected] (https://cyber.harvard.edu/research/ai) no in questa direzione: un robot non può recar danno a Professore di ruolo presso il Dipartimento di Automatica e Informatica del Politecnico di Torino, dove co-dirige il 9. https://www.cmu.edu/news/stories/archives/2015/july/ un essere umano né può permettere che, a causa del pro- Centro Nexa su Internet e Società (fondato nel 2006 insieme al Prof. Marco Ricolfi). Interviene frequentemente su testate giornalistiche nazionali e convegni internazionali sia sui temi relativi all'università, sia su quelli online-ads-research.html prio mancato intervento, un essere umano riceva danno; relativi alle tecnologie digitali e al loro impatto sulla società  10. COMPAS (Correctional Offender Management Profiling un robot deve obbedire agli ordini impartiti dagli esseri for Alternative Sanctions) è un algoritmo usato dai giu- umani, purché tali ordini non contravvengano alla Prima dici negli USA per calcolare la probabilità di recidiva entro Legge; un robot deve proteggere la propria esistenza, pur- due anni da un crimine: https://www.kaggle.com/danofer/ ché questa autodifesa non contrasti con la Prima o con la compass Seconda Legge. 11. Si veda, per esempio, Bruno Lepri, Nuria Oliver, Emmanuel 20. Intelligenza Artificiale al servizio del cittadino (2018, p. 37). Letouz, Alex Pentland, Patrick Vinck, Fair, transparent and accountable algorithmic decision-making processes. The 2 notiziariotecnico anno 27  2/2018 3

Notiziario Tecnico Anno 27 - Numero 2, Luglio 2018 www.telecomitalia.com/notiziariotecnico ISSN 2038-1921

Registrazione Periodico iscritto al n. 00322/92 del Registro della Stampa Presso il Tribunale di Roma, in data 20 maggio 1992

Gli articoli possono essere pubblicati solo se autorizzati dalla Redazione del Notiziario Tecnico. Gli autori sono responsabili del rispetto dei diritti di riproduzione relativi alle fonti utilizzate. Le foto utilizzate sul Notiziario Tecnico sono concesse solo per essere pubblicate su questo numero; nessuna foto può essere riprodotta o pubblicata senza previa autorizzazione della Redazione della rivista.

Spedizione in A.P. -45% - art.2 20B Legge 662/96 - Filiale di Roma ISSN 2038-1921