Che cos’è il Touchless World?

E’ un mondo che va avanti con un minimo di interazione fisica tra persone ed oggetti, un mondo che una volta avremmo detto distopico, ma che a causa delle emergenze sanitarie, di cui il COVID-19 fa parte, sempre più reale e senz’altro meno “umano”.
Se da una parte l’ICT e la virtualizzazione aiutano, rimane sempre il problema della presenza fisica delle persone negli ambienti o nelle loro interazioni, vediamo come l’Intelligenza Artificiale stia contribuendo alla crescita del Touchless World.
In un recente studio di Capgemini, viene delineato proprio questa evoluzione dell’A.I., specie nell’uso di assistenti vocali, chatbots, showroom virtuali e riconoscimento facciale [1].
Mentre le capacità dell’intelligenza artificiale continuano ad evolversi, la pandemia COVID-19 ha accelerato l’adozione di questi strumenti e reso le macchine intelligenti parte delle nostre vite quotidiane, per esempio emerge che il 54% dei consumatori oggi usano una qualche AI quotidianamente, mentre questa percentuale era del 21% nel 2018!

Italia 12-ma nell’uso di AI da parte dei clienti.
Interfacce contactless o touchless si allargano in numerosi settori, ed il 77% degli intervistati si aspetta un incremento nell’uso di interfacce touchless, come assistenti vocali o riconoscimento facciale, per evitare interazioni dirette con umani o touchscreen durante il COVID-19, ed il 62% dichiara che continuerà a farlo anche nella fase post-COVID.

L’A.I. in differenti settori
Per esempio, robot basati su AI sono usati per consegnare beni e medicine a persone soggette ad isolamento, oppure nel settore automobilistico, molti concessionari utilizzano showroom virtuali potenziati da Realtà Virtuale ed AI.
Nel settore pubblico, “AI è un driver che aiuta sia la salute che la sicurezza, per esempio vengono usati degli occhiali con Realtà Aumentata per controllare la temperatura di centinaia di persone in pochi minuti, o per esempio permettere accesso ai trasporti pubblici solo a chi indossi una mascherina”.
Tra le altre cose:
• La fiducia dei clienti verso interfacce AI è salita al 46% (dal 30% del 2018)
• Il settore automotive (64%) e quello pubblico (62%) sono quelli con il più alto grado di soddisfazione con l’AI, seguiti da Banche ed Assicurazioni.
• I prodotti di consumo sono quelli con il più basso livello di soddisfazione (55%)
La posizione dominante dell’automotive può essere attribuita in parte all’uso comune delle interfacce vocali in auto, e molte case automobilistiche infatti stanno sviluppando dei propri assistenti vocali basati su AI, per es: BMW, proprio per migliorare ed ottimizzare l’esperienza per gli utenti.
In questo settore per esempio ci sono già sistemi che permettono di agganciare il proprio smartphone al sistema id navigazione della macchina (Apple Car Play o Android Auto), ed anche Alexa ormai è grande e vuole uscire di casa, con Echo Auto, che mira a duplicare il successo di Alexa nella domotica in casa.
Nel settore pubblico, almeno in US, le interfacce di chat relative a Cittadinanza ed Immigrazione ricevono circa 14 milioni di richieste l’anno!
Anche in Italia la PA ha adoperato soluzioni simili, per esempio si veda [2] e [3], dove il Centro per L’Impiego della Provincia di Messina sta usando la soluzione AskmeChat di Lascaux srl, per migliorare il servizio in un momento di particolare bisogno.
In Francia, durante la pandemia COVID-19, molte città hanno usato interfacce di chat per rispondere a domande relative alle politiche del governo e capire i sintomi.
In termini di preferenze, quasi la metà del campione (45%), vuole interfacce vocali per parlare con le organizzazioni, seguiti da un 30% che preferiscono le chat e solo un 15% che preferiscono dei sistemi AI costruiti in website/app.
Inoltre, il 53% delle organizzazioni stanno impiegando le A.I. in location fisiche come negozi, filiali o centri di customer center, seguite da un 45% di chi sta impiegando A.I. nei contact center per migliorare il servizio ai clienti.
Secondo il report, la ricerca, il browsing e gli acquisti sono le aree chiave nella customer journey dove i clienti hanno significativamente aumentato la loro preferenza per interazioni basate soltanto su A.I.
Ovviamente il target per l’A.I. è giovane: circa la metà dei clienti con età tra 31 e 40 preferisce interazioni basate SOLTANTO su A.I., ed il 41% di tutti i clienti preferisce interazioni basate soltanto su A.I. per la ricerca e navigazione online, dal 25% del 2018.

Clienti ed impiegati preferiscono non toccare
“Come risultato del COVID-19, i clienti stanno guardando sempre con maggiore attenzione ad interazioni digitali, touchless con le organizzazioni, dati i limiti e le preoccupazioni circa le interazioni fisiche di questo nuovo-mondo-normale dove si pratica il distanziamento sociale”, dice il report.
“Le nostre ricerche mostrano che anche quando il lockdown viene tolto, i clienti comunque fanno un maggior uso di interfacce touchless, come interfacce vocali, riconoscimento facciale o app.”
Le interfacce touchless si stanno muovendo verso il miglioramento della CX in un mondo che sempre più è sensibile a problemi di salute e sicurezza nelle aziende. Tre quarti delle organizzazioni credono che l’appetito dei clienti per pratiche touchless continuerà anche nel mondo post-pandemico.
Questo è aiutato dal fatto che la fiducia nell’A.I. continuerà a crescere, con il 67% dei clienti che hanno fiducia nelle raccomandazioni personalizzate e consigli forniti dalle interazioni abilitate dalle A.I.

Applicazione pratiche dell’A.I. nella vita di tutti i giorni
Beh, senz’altro citerò in questa sede il mio “esperimento sociale” di dotare tutte le stanze della mia nuova casa di Amazon Alexa, che controlla luci e riscaldamento — raffreddamento, e che ha costretto i miei familiari, dopo un periodo iniziale di ostilità/curiosità ad accettare in pieno l’innovazione, seppure ancora con qualche, ehm, problema, tipo ricordarsi i nomi dei dispositivi, oppure le pronunce troppo “toscane” delle parole che la mettono in crisi.
Dopo quasi un anno direi che l’interfaccia vocale della casa ormai si è integrata perfettamente e troviamo naturale dare comandi o chiedere informazioni di varia natura, ma soprattutto, dopo aver letto che in un normale interruttore di casa ci possono essere enormi quantità di batteri e virus, direi che non occorra andare tanto lontano per dimostrare come l’A.I. ci permetta già ora di avere degli ambienti touchless con una spesa contenuta.

Segui Ing. Giovanni Tomassini su Linkedin

Collegamenti:

[1] https://www.capgemini.com/dk-en/the-art-of-customer-centric-artificial-intelligence/

[2] AskmeChat AI-based chat interface

[3] Articolo su ArezzoNotizie relativo a Centro per L’impiego della Provincia di Messina

L’A.I. ed il Touchless World was originally published in Hub dell'innovazione digitale on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Le città cinesi sono le più monitorate al mondo.

La società di sicurezza Comparitech ha steso una classifica basata sul numero di telecamere a circuito chiuso ogni 1.000 persone: la Cina detiene il primato con otto delle prime 10 città più sorvegliate al mondo e l’apice si tocca a Chongqing, grande agglomerato urbano situato nel sud-ovest del paese dove confluiscono i fiumi Azzurro e Jialing.
Nella classifica tra Stati, la Cina è seguita da Malesia e Pakistan, Usa, India, Indonesia, Filippine e Taiwan.
I paesi più virtuosi Irlanda e Portogallo. L’Italia è apparsa a metà classifica.

Le uniche due città non cinesi nella top 10 sono Londra al sesto posto e Atlanta negli Stati Uniti al n. 10 mentre tra le città cinesi, oltre a Chongqingal primo posto con quasi 2,6 milioni di telecamere, ovvero 168,03 per 1.000 persone; Shenzhen, nella provincia meridionale del Guangdong, è arrivata al secondo posto con 159,09 telecamere per 1.000 persone. Urumqi, nota capitale della regione autonoma cinese dello Xinjiang Uygur si è classificata al 14 ° posto, con 12,4 telecamere per 1.000 persone.

Il Piano cinese per costruire la più grande rete di sorveglianza interna che il mondo abbia mai visto prosegue infatti a ritmo serrato.

Una fitta rete di scanner e fotocamere ricopre la maggior parte delle città cinesi. E

“La chiave non è tanto la tecnologia quanto la mancanza di controlli sul potere della polizia.”

La complessa gamma di tecnologie di sorveglianza implementate in tutta la Cina ha suscitato un’attenzione diffusa ed una preoccupazione generale piuttosto fondata in varie parti del mondo.
Due giornalisti collaboratori del New York Times, Paul Mozur e Aaron Krolik hanno esaminato il modo in cui i vari strumenti di sorveglianza vengono combinati all’interno di un sistema integrato costantemente connesso, fatto di tecnologie miste, alcune all’avanguardia ed altre piuttosto datate.

L’articolo, pubblicato a metà dicembre, descrive con ricchezza di particolari e riscontri video come queste funzionalità siano ormai diventate largamente disponibili per le Autorità di polizia di ogni livello e come i corrispondenti dati raccolti possano essere resi accessibili ad una una vasta gamma di terze parti sia pubbliche, per scopi di intelligenze e sicurezza pubblica, che private, per scopi commerciali e di marketing. Il tutto, peraltro, attraverso pratiche di sicurezza del tutto assenti se non inadeguate.
Scanner del telefono, tecnologia di riconoscimento facciale ed enormi database di volti e impronte digitali sono tra gli strumenti utilizzati.

“I dati di ogni persona formano una traccia”, ha riferito, al media statunitense, Agnes Ouyang un’impiegata in ambito tecnologico di Shenzhen intervistata dai giornalisti “che può essere utilizzata dal Governo e può essere utilizzata dai dirigenti delle grandi aziende per mettere in atto forme di controllo e direzione. Le nostre vite valgono tanto quanto lo sporco.”
[…] Even for China’s police, who enjoy broad powers to question and detain people, this level of control is unprecedented. Tracking people so closely once required cooperation from uncooperative institutions in Beijing. The state-run phone companies, for example, are often reluctant to share sensitive or lucrative data with local authorities, said people with knowledge of the system.
[…] Data from the Shijiachi [housing] complex was parked on an unprotected server. Details included 482 residents’ identification numbers, names, ages, marital and family status, and records of their membership in the Communist Party. For those who used the facial-recognition cameras to enter and exit, it also stored a detailed account of their comings and goings.
[…] Nearby networks were similarly unprotected. They held data from 31 residences in the area, with details on 8,570 people. A car-tracking system near Shijiachi showed records for 3,456 cars and personal information about their owners. Across China, unprotected databases hold information on students and teachers in schools, on online activity in internet cafes and on hotel stays and travel records” — Tratto dal corrispondente articolo uscito a dicembre sul New York Times.

La polizia è stata autorizzata a divenire una sorta di custode indiscusso delle enormi quantità di dati personali, compresi i dati biometrici, dei suoi quasi 1,4 miliardi di persone.
I lavoratori migranti, le minoranze, le voci contrarie al regime e i tossicodipendenti, sono tutti profilati.

E i casi d’uso emersi indicano procedure piuttosto inquietanti quanto discutibili sotto molteplici profili di legittimità: dalla profilazione di donne come dedite alla prostituzione sulla base dei soli check-in effettuati in più di un hotel in una notte, alle verifiche e le perquisizioni nelle abitazioni di coloro che vivono in alloggi sovvenzionati per assicurarsi che non prestino assistenza ed ospitalità a persone contrarie al regime o dedite al crimine.

Edward Schwarck, uno studente piuttosto brillante che sta specializzandosi in sicurezza pubblica cinese presso l’Università di Oxford ha approfondito il ruolo del Ministero della Pubblica Sicurezza Cinese descrivendone lo sviluppo nel corso del tempo in chiave di intelligence. Le sue analisi hanno evidenziato come il Ministero iniziò a riformare ed aggiornare le sue strutture di intelligence all’inizio degli anni 2000 con l’intento di ristabilire il “dominio dell’informazione” su una società sempre più fluida e tecnologicamente sofisticata, e hanno dimostrato come lo stesso si sia adattato allo sviluppo tecnologico trasformando ed adeguando alle potenzialità offerte dalle nuove tecnologie le proprie procedure di raccolta, analisi e diffusione delle informazioni fino a dare forma all’attuale sistema di intelligence di pubblica sicurezza.
Schwarck giunge alla pesante considerazione per cui “definire un modello simile come sistema di polizia basato sull’intelligence o sulle analisi predittive distoglie in realtà l’attenzione dal fatto che ciò che sta accadendo nello Xinjiang non riguarda affatto la polizia, ma una forma di vera e propria ingegneria sociale “.

La sorveglianza in Cina è chiaramente molto più di una semplice telecamera. Sniffer WiFi (software utili a localizzare rapidamente un segnale WiFi attivo) e tracker di targhe sono costantemente puntati su auto e telefoni; il riconoscimento facciale si è spinto fino ai complessi abitativi e all’interno delle metropolitane.

Paul Mozur, i cui tweet meritano certamente la nostra attenzione, descrive il sistema di sorveglianza che combina una stazione BTS (che acquisisce automaticamente le informazioni del telefono) con telecamere di riconoscimento facciale. “The idea was to directly link face info to phone info as people walked by.”

E il video allegato al tweet da Mozur mostra il processo ineludibile di acquisizione delle immagini.

“The fake base station is easy to miss. Two cameras capture people coming and going. When we asked, no one, not residents and not building management, knew what it did. The police just showed up one day and put it in.”

“I localizzatori telefonici sono ovunque in Cina. Spesso passano inosservati. Sono solo piccole scatole con antenne incastonate sotto installazioni di telecamere molto più intimidatorie.” Riferisce Mozur.

Nello Xinjiang, dove la Cina ha “internato” 1 milione di Uiguri, il reporter del NYT, ha mappato i localizzatori telefonici presenti in uno dei quartieri della città vecchia di Kashga e ha trovato almeno 37 dispositivi su un’area di un chilometro quadrato in grado di registrare ogni arteria cittadina, comprese le pertinenze private delle abitazioni civili: “A Shaoxing alcuni tecnici incaricati hanno ricevuto il preciso compito di installare, nei pressi dei cancelli di ingresso, strumenti video di riconoscimento facciale.” riporta Mozur.

Il tutto con buona pace delle proteste e delle preoccupazioni rese palesi, non a caso, dai residenti coinvolti.

Sempre su Twitter, Simon Rabinovitch dell’Economist ha mostrato alcuni esempi di come i distributori delle tecnologie di sorveglianza abbiano sviluppato sofisticate tattiche di marketing nel presentano le loro merci non solo al mercato cinese bensì globale.

Ciò nonostante le preoccupazioni sull’ accuratezza e correttezza e su come tali tecnologie potrebbero essere usate dai governi per spiare le persone.

Preoccupazioni peraltro accentuate a seguito di una relazione del Financial Times che mostra come i gruppi cinesi esercitino un’influenza significativa nel definire gli standard internazionali in materia di tecnologia.

Il rapporto descrive in dettaglio come le società tra cui ZTE, Dahua e China Telecom stanno proponendo standard per il riconoscimento facciale all’International Telecommunication Union (ITU) delle Nazioni Unite, l’organismo responsabile degli standard tecnici globali nel settore delle telecomunicazioni.

E IPVM, l’autorità indipendente, leader a livello mondiale nel campo della videosorveglianza non a caso ha ammonito:

Yuan Yang con un articolo nel Finalcial Times intitolato Il ruolo dell’IA nella repressione della Cina sugli Uiguri, ha reso noto quanto emerso da una serie di documenti “riservati” interni al Partito Comunista, i “China cables”. Ne è emerso un quadro dettagliato dei piani del Governo Cinese nella regione di confine dello Xinjiang, dove sono stati arrestati circa 1,8 milioni di membri della minoranza musulmana del paese, gli Uiguri.

Altrettanto ha fatto un report del Consortium of Investigative Journalism sui sistemi di repressione e sorveglianza usate dal governo cinese contro le minoranze musulmane dello Xinjiang: “La tecnologia è in grado di guidare una violazione sistematica dei diritti su scala industriale”.

Il report investigativo del consorzio giornalistico va letto: https://www.icij.org/investigations/china-cables/exposed-chinas-operating-manuals-for-mass-internment-and-arrest-by-algorithm/

La polizia, secondo i documenti pubblicati, userebbe una piattaforma chiamata Ijop (Integrated Joint Operation Platform) per raccogliere e classificare dati personali e informazioni catturate da molteplici sensori come spyware istallati nei telefonini, Wi-Fi sniffers e videocamere TVCC dotate di riconoscimento facciale e visione notturna, installate in stazioni di servizio, nei posti di blocco, ma anche in scuole e palestre.

Tutti questi dati verrebbero quindi elaborati da sistemi di intelligenza artificiale per meglio identificare e mappare i residenti dello Xinjiang o contribuire in vario modo alla Dragnet cinese, ovvero il processo utilizzato dagli organi di polizia per rintracciare i sospetti criminali.

L’uso di questa piattaforma non è peraltro nuovo. Già nel 2016 alcuni report ne avevano descritto le caratteristiche: l’Ijop sarebbe in grado di raccogliere e classificare informazioni molto dettagliate sulle persone indagate, compresa l’aspetto, l’altezza, il gruppo sanguigno, il livello di educazione, le abitudini e la professione svolta. Senza dubbio offre una finestra senza precedenti sulla sorveglianza di massa nello Xinjiang.

Nel report si parla inoltre di un’applicazione diffusa tra i musulmani chiamata Zapya nota in cinese come Kuai Ya.

Zapya sviluppata da DewMobile Inc., consente agli utenti di smartphone di inviare video, foto e altri file direttamente da uno smartphone all’altro senza essere connessi al Web (con ciò rendendola popolare in quelle aree in cui il servizio Internet è scarso o inesistente) e apparentemente incoraggia gli utenti a scaricare il Corano e condividerne gli insegnamenti religiosi con i propri cari.

“I cinesi hanno aderito ad un modello di sorveglianza basato sulla raccolta dei dati in larga scala, e che grazie all’intelligenza artificiale sarebbe in grado di prevedere in anticipo dove potrebbero verificarsi possibili reati” — ha commentato James Mulvenon, direttore dell’Integrazione dell’intelligence presso SOS International, esaminando i documenti del governo cinese “Quindi, con questo sistema, gli organi di polizia rintracciano in maniera preventiva tutte le persone che utilizzano o scambiano dati sospetti, prima ancora che abbiano avuto la possibilità di commettere effettivamente il crimine”.

Il governo cinese ha ovviamente bollato i report e i resoconti giornalistici come “pura invenzione e fake news”.
In una nota, l’ufficio stampa del Governo cinese ha dichiarato: “Non esistono “campi di detenzione” nello Xinjiang. Sono stati istituiti centri di istruzione e formazione professionale per la prevenzione del terrorismo Una “missione” questa talmente “necessaria” da aver indotto Pechino a chiedere fondi di finanziamento alla stessa Banca Mondiale. Questo è almeno quanto emerge da un rapporto pubblicato dal sito americano Axios. Secondo i documenti visionati da Axios, i prestiti chiesti alla Banca Mondiale erano volti appunto all’acquisto della tecnologia di riconoscimento facciale da utilizzare nella regione nord-occidentale dello Xinjiang in Cina. Per l’istituto bancario mondiale tali fondi non sono mai stati erogati.

Lo Xinjiang ha una popolazione di circa 22 milioni, dieci dei quali di etnia uigura che salgono a dodici considerando le altre minoranze turco-musulmane.

Ad oggi, pur non disponendo di numeri ufficiali, sarebbero oltre un milione gli Uiguri detenuti nei “campi di rieducazione e addestramento” della regione.

Tale misura viene giudicata necessaria dal Consiglio di Stato, il supremo organismo amministrativo della della Repubblica Popolare cinese, per “rimuovere il tumore maligno del terrore e dell’estremismo che minaccia le vite e la sicurezza della gente, custodire il valore e la dignità delle persone, proteggere il diritto alla vita, alla salute, allo sviluppo, e per assicurare il godimento di un ambiente sociale pacifico e armonioso”.

Sul punto merita di essere evidenziato come il Parlamento Europeo con una Risoluzione approvata il 19 dicembre scorso abbia fermamente condannato le pratiche repressive e discriminatorie messe in atto dal governo di Pechino nei confronti degli uiguri e delle persone di etnia kazakha.
I deputati hanno chiesto alle autorità cinesi di garantire ai giornalisti e agli osservatori internazionali un accesso libero alla Regione autonoma uigura dello Xinjiang per valutarne la situazione.
Secondo gli europarlamentari è essenziale che l’Ue sollevi la questione della violazione dei diritti umani in Cina in ogni dialogo politico con le autorità cinesi ed hanno chiesto al Consiglio di adottare sanzioni mirate e di congelare i beni, se ritenuto opportuno ed efficace, contro i funzionari cinesi responsabili di una grave repressione dei diritti fondamentali nello Xinjiang.-

Una sorta di quindi sistema alla Minority Report

«Xue Liang», ovvero «Occhio di falco» è il nome del programma di videosorveglianza a tappeto del presidente Xi Jinping e di Pechiono. Un network di sorveglianza onnipresente, totalmente connesso che comprende progetti di videosorveglianza di massa che incorporano la tecnologia di riconoscimento facciale compreso quello emozionale; software di riconoscimento vocale in grado di identificare gli altoparlanti durante le telefonate; e un programma ampio e invadente di raccolta del DNA. Gli operatori di telefonia, in Cina hanno oggi l’obbligo di registrare le scansioni facciali di chi compra un nuovo numero di telefono o un nuovo smartphone poiché come dichiarato a settembre dal ministero cinese dell’Industria e dell’information technology una tale decisione mira “a tutelare i diritti legittimi e gli interessi dei cittadini online”.
Il Great Firewall cinese rende decine di migliaia di siti Web vietati agli utenti della Repubblica popolare cinese, oltre a fungere da strumento di sorveglianza.
Non ultimo il sistema nazionale di credito sociale (un insieme di «modelli» per verificare l’«affidabilità» delle persone associandole a un punteggio e a blacklist) inteso a valutare “e dunque prevenire” la condotta di ogni cittadino cinese in ogni ambito dall’accesso al credito alla tendenza alla commissione dei crimini.
I big data costituiscono la risorsa inestimabile per fare tali previsioni. E chiaramente i funzionari possono attingere a questa capacità di anticipare crimini, le proteste o le impennate maggiori dell’opinione pubblica online, consentendo loro di agire preventivamente e arbitrariamente per annullarne gli effetti.

Un network quindi dove la repressione del crimine va di pari passo con l’analisi di polizia predittiva e la censura con la propaganda: coloro che esprimono opinioni non ortodosse online possono diventare soggetti di attacchi personali mirati nei media statali La sorveglianza e l’intimidazione sono ulteriormente integrate da una vera e propria coercizione, tra cui visite di polizia, arresti, “confinamenti rieducativi”.

Conclusioni

L’origine dell’odierno Panopticon cinese e la sua inarrestabile evoluzione non sono altro che il risultato di un’accelerazione resa possibile dalla grande trasformazione tecnologica del paese (e con essa la nuova straordinaria capacità di raccogliere dati biometrici da parte di Pechino) e dalla sedimentazione dei ragionamenti su cui il partito comunista è impegnato da tempo. Tra questi il «sistema dei crediti sociali» rappresenta solo uno dei tanti aspetti oscuri e distopici dei piani di ingegnerizzazione sociale in Cina. Se infatti da una parte i crediti sociali mirano a creare una società basata sulla fiducia dove però cosa è virtuoso e morale lo decide il partito comunista, un’ulteriore «griglia sociale» sarà stabilita dalle smart city, a loro volta governate socialmente attraverso crediti sociali e capacità tecnologiche che consentono raccolta ed elaborazioni di dati continua.

La diffusione della sorveglianza, in particolar modo applicata all’AI, continua senza sosta. E se Il suo utilizzo da parte di regimi autoritari per progettare repressioni contro popolazioni mirate ha già suonato campanelli d’allarme, tuttavia anche in paesi con forti tradizioni di stato di diritto, l’IA fa sorgere problematiche etiche fastidiose ed urgenti. Un numero crescente di stati nel mondo oltre alla Cina sta implementando strumenti avanzati di sorveglianza dell’IA per monitorare, rintracciare e sorvegliare i cittadini per raggiungere una serie di obiettivi politici: alcuni legali, altri che violano palesemente i diritti umani e molti che cadono in una via di mezzo oscuro.

Questo è il quadro descritto da Carnegie Endowment for International Peace, uno dei più antichi e autorevoli think tank statunitensi di studi internazionali.

“La tecnologia legata alle società cinesi — in particolare Huawei, Hikvision, Dahua e ZTE — fornisce la tecnologia di sorveglianza dell’IA in 63 paesi, 36 dei quali hanno aderito alla Belt and Road Initiative cinese” afferma il Rapporto.
Oltre alle società cinesi, la giapponese NEC Corp. fornisce la tecnologia di sorveglianza dell’IA a 14 paesi e IBM Corp. degli Stati Uniti (IBM, Palntir e Cisco) lo fa in 11 paesi, secondo il rapporto Carnegie.

“Anche altre società con sede in democrazie liberali — Francia, Germania, Israele, Giappone — svolgono un ruolo importante nel proliferare di questa tecnologia”
Tutti questi paesi, evidenzia il Rapporto “non stanno però adottando misure adeguate per monitorare e controllare la diffusione di tecnologie sofisticate collegate a una serie di importanti violazioni”.

Gli esperti esprimono preoccupazione in merito ai tassi di errore del riconoscimento facciale e all’aumento dei falsi positivi per le popolazioni minoritarie. Il pubblico è sempre più consapevole dei pregiudizi algoritmici nei set di dati di addestramento di AI e del loro impatto pregiudizievole sugli algoritmi di polizia predittiva e altri strumenti analitici utilizzati dalle forze dell’ordine. Anche applicazioni IOT benigne — altoparlanti intelligenti, blocchi di accesso remoti senza chiave, display con trattino intelligente per autoveicoli — possono aprire percorsi problematici alla sorveglianza. Le tecnologie pilota che gli Stati stanno testando ai loro confini — come il sistema di riconoscimento affettivo di iBorderCtrl — si stanno espandendo nonostante le critiche che si basano su scienza difettosa e ricerca non comprovata.

Inevitabilmente sorgono le domande inquietanti sull’accuratezza, correttezza, coerenza metodologica e impatto pregiudizievole delle tecnologie di sorveglianza avanzate.

Ma non solo.

Una volta apprezzata la crescente ubiquità degli algoritmi e le loro potenzialità nel bene come nel male, e una volta compresa l’urgenza del tema, la necessità di pensare in modo critico e consapevole sui sistemi di sorveglianza e certo sugli algoritmi di AI in generale diventa evidente. Non servono, però, approcci solo teorici o peggio solo distopici. Parlando di intelligenza artificiale — ci riferiamo a qualcosa che in realtà ha zero intelligenza e zero semantica: il significato e il senso lo danno le persone. Che si parli di stato totalitario o di sorveglianza di massa piuttosto che di monopolio digitale e di capitalismo di sorveglianza, il solo discrimine e la vera ricchezza tra ciò che ci consentirà o meno di guidare consapevolmente ed efficacemente il percorso verso un progetto umano sostenibile e la necessaria riconciliazione tra l’umanità e lo sviluppo tecnologico, dipende in primis dall’uomo stesso.
“Il fine di ogni potere è il potere stesso”.

Se la strategia cinese mira al controllo totalitario della propria società e al predominio in campo scientifico entro il 2030, quella russa si concentra sulle applicazioni in materia di intelligence e d’altra parte, negli Stati Uniti, il modello liberista ha creato una biforcazione tra settore pubblico e privato, in cui i colossi tecnologici della Silicon Valley puntano alla mercificazione deregolata delle opportunità tecnologiche. E, ancora oggi, il ruolo dell’Unione Europea nell’ecosistema digitale globale è in gran parte ancora da decidere.

“E gli uomini vollero piuttosto le tenebre che la luce” come ha tradotto dal greco neotestamentario Giacomo Leopardi in epigrafe a La ginestra o il fiore del deserto.

Barbara Calderini

Lo stato di sorveglianza del presidente Xi was originally published in Hub dell'innovazione digitale on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Un pensiero comune quando si parla di Firma Elettronica è la firma apposta su tablet ormai in qualsiasi ufficio. Senz’altro corretto!

Ma cos’è e cosa c’è dietro il concetto di Firma Elettronica?

Innanzitutto è inutile dire che sono state ideate più di una tipologia di firma, con diverso valore e senz’altro più strumenti per poterla apporre. Inoltre, la così detta FEA (Firma Elettronica Avanzata) è regolamentata a livello nazionale ed europeo. La normativa italiana che regola la firma elettronica è contenuta nel CAD, Codice per l’Amministrazione Digitale, Decreto Legislativo 07 marzo 2005 N.82 del 2006. A cui si sono aggiunte nel tempo numerose precisazioni e specifiche. Il Regolamento Europeo o eIDAS — electronic IDentification Authentication and Signature regola la stessa materia per gli Stati Membri. La Firma Digitale nasce in Europa con lo scopo di far incontrare rappresentanti dei vari organismi di vigilanza nazionali, per l’armonizzazione dei principi e delle tecniche fondamentali che regolano la materia nei rispettivi Stati. Da un’indagine eseguita nel 2002 l’Italia era in testa alla classifica per numero di certificati emessi!

Dopo questo breve cenno storico torniamo al sodo!

Quando firmiamo un documento compiamo due azioni:
1. produrre un’impronta olografa, tramite il movimento, la pressione, la velocità di scrittura (ossia la firma autografa);

2. legare la seguente impronta alla nostra identità, nonché al documento che stiamo sottoscrivendo.

Nel momento in cui si firma un qualsiasi documento in presenza, tramite la vecchia e buona carta e penna, il certificatore sarà l’interlocutore di fronte a noi. Pensiamo ad esempio ad una firma apposta per l’invio di un pacco presso un Ufficio Postale, alla stessa azione compiuta per un movimento bancario o per la firma di un contratto. Come possiamo ben comprendere, in presenza non verrà mai messa in discussione la valenza legale della firma, ossia l’autenticità. Tanto meno l’integrità e il non ripudio cioè il documento non potrà essere modificato successivamente né lo stesso firmatario potrà negare di aver apposto la firma. Certo è che, a seguito di un documento firmato in presenza, si sono verificati casi dove, in qualche modo e in maniera illegale, si siano apportate modifiche al documento andando a falsare quell’atto.

La tecnologia migliora assolutamente problematiche di questo tipo, favorendo l’assoluta certezza al riguardo!

Dunque, quando apponiamo la nostra firma tramite strumenti informatici chi certificherà l’identità legata alla firma?

Lo farà un’entità chiamata Certificate Authority (CA) e quindi quel soggetto terzo di fiducia, pubblico o privato, abilitato ad emettere un certificato digitale. Sono aziende come Aruba, InfoCert, Poste Italiane, per citare le più note. Viene poi in nostro soccorso, in merito al problema introdotto sopra, sulla certezza della firma, il concetto di marca temporale. Questo servizio può essere erogato solo da una CA o meglio da una Time Stamping Authority (TSA).

La marcatura temporale di un file avviene generando l’impronta del file stesso detta Digest (o Hash) e inviandola alla TSA. Questa aggiunge al Digest la data e l’ora e firma il nuovo file creato con la propria firma digitale.

Quasi nessuno sa di utilizzare uno strumento di firma nella quotidianità. Pensate a quando digitate il PIN del bancomat o usate le vostre credenziali per accedere alla posta elettronica.

Cosa credete che state facendo?

Apponete una Firma Elettronica o Firma Semplice, nome derivato proprio dal fatto che si tratta di un dato connesso ad altro dato utilizzato per “firmare”. Come sapete, sono innumerevoli i casi di clonazioni o furti, proprio per questo la firma elettronica ha una bassa valenza, poco potere e dunque non ha valore legale.

Aumentando i gradi di potere della firma, successivamente a quella elettronica o semplice, ci sarà la Firma Elettronica Avanzata che identifica e garantisce la connessione univoca tra il firmatario e il documento e, inoltre, è creata con mezzi sui quali quest’ultimo ha un controllo esclusivo. Esiste libertà tecnologica, ma allo stesso tempo deve essere assicurata l’autenticità e l’integrità (Vi dicono qualcosa? Ve ne ho già parlato prima! Li ritroveremo sempre all’interno del concetto di Firma).

A fronte di questa libertà, il legislatore ha limitato l’efficacia giuridica della FEA ai soli rapporti intercorrenti tra il soggetto che dispone della FEA e il sottoscrittore che ne ha preventivamente accettato le condizioni di utilizzo. Vincolo, questo, che non vale per le Pubbliche Amministrazioni, le quali potranno utilizzare la FEA nell’ambito delle attività endoprocedimentali e nei rapporti con i cittadini.

Esempio di Firma Elettronica Avanzata la firma grafometrica, utilizzata sui tablet in contesti come banca, Uffici della Pubblica Amministrazione.

Avendo l’esigenza di avere ancora più sicurezza, dopo la FEA, avremo la Firma Elettronica Qualificata (FEQ), una firma che garantisce di poter risalire univocamente da un documento al suo sottoscrittore, apposta tramite un certificato qualificato e un dispositivo sicuro.

Il certificato qualificato è un documento informatico contenente un’attestazione dell’identità, proveniente da un soggetto terzo fiduciario (Certification Authority) riconosciuto a livello nazionale; per dispositivo sicuro si intende un dispositivo fisico, hardware, come un token USB che inserito nel PC permette di firmare il documento o un dispositivo ubicato presso un certificatore accreditato o il “chip” contenuto nella smartcard.

Dalla FEQ, per avere massimo potere e sicurezza, si passa alla Firma Digitale che è «una firma elettronica qualificata basata su un sistema di chiavi crittografiche, una pubblica e una privata, correlate tra loro, che consente al titolare tramite la chiave privata e al destinatario tramite la chiave pubblica, rispettivamente, di rendere manifesta e di verificare la provenienza e l’integrità di un documento informatico o di un insieme di documenti informatici». (Art.82, al numero 1(s) CAD — Codice Amministrazione Digitale)

Quindi ciascun soggetto firmatario di un documento deve disporre di:

• una chiave privata, nella disponibilità solo di colui che firma, che gli permette per l’appunto di firmare i documenti;
• una chiave pubblica, nota a tutti coloro che intendano leggere il documento e tramite la quale essi possono verificare che il documento sia stato effettivamente firmato dal soggetto in questione e non sia stato alterato nel tempo. La firma digitale apposta su un documento elettronico ne garantisce autenticità, integrità e non ripudio.

Come abbiamo visto, ogni tipologia di firma, come nell’ordine, va ad estendere l’efficacia, la sicurezza della firma stessa e va a semplificarne il processo.

Per le ultime tipologia di firma, quindi Firma Elettronica Qualificata e Firma Digitale, avremo sicuramente l’asset dunque l’hardware per apporre la firma, e sarà altrettanto importante scegliere il software di firma che ci permette di selezionare, firmare ed archiviare i documenti da firmare. Esempi sono GoSign, Aruba Sign, AskMe Sign.

Viene introdotto qui un importante concetto, quello di Libro Firma. E’ uno strumento semplice che è direttamente integrato con le diverse tipologie di firma a seconda delle esigenze di validità e sicurezza. Consente di visualizzare, convalidare e firmare i documenti in pochi click.

Per spiegarvi ancora meglio quanto sia intuitivo e facile l’utilizzo di un Libro Firma vi porto l’esempio di AskMe Sign, da PMO Area Prodotti Lascaux è davvero un piacere illustrarvi brevemente l’applicativo.

È necessario registrarsi alla piattaforma o scaricare l’app, creando così un accesso all’applicativo tramite User e Password. Una volta all’interno si potrà caricare il documento (pdf), scegliere tra Firma Digitale tramite le CA integrate, o firma grafometrica (la semplice firma autografa), o ancora un visto (il benestare), una volta compilato il documento si potrà confermare e in 1 minuto il processo sarà concluso.

Pensate al risparmio di tempo, di carta e di mail che questa tecnologia permette!

Digital Signature: addio carta e penna! was originally published in Hub dell'innovazione digitale on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

L’IoT, acronimo inglese di Internet of Things, Internet degli oggetti, è un neologismo coniato da Kevin Ashton che nel 1999 teorizzò per primo un mondo di sensori, distribuiti ovunque, direttamente collegati alla rete internet; una “dynamic global network infrastructure with self-configuring capabilities based on standards and communication protocols”; ovvero un network silente di occhi e orecchi dalle enormi potenzialità ed in grado di sviluppare molteplici relazioni.

La piattaforma Cense (Central Nervous System of the Earth), dei laboratori Hewlett Packard nel 2009 è tra i primi progetti sperimentali in tale ambito.

Le relazioni che possono svilupparsi in ambienti IoT si distinguono in:

Things as a Service (TaaS): relazioni legate al cloud
Vehicle to Vehicle, Vehicle to Person, Vehicle to Infrastructure: parlando di internet dei veicoli;
Body-area Network e Bring Your OwnWearable: relazioni che derivano dai dispositivi indossabili;
Social Web of Thing (SwoT): caratterizzanti l’ambiente socialnetwork
Crowdsensing: ovvero la raccolta di informazioni tramite i sensori in genere presenti negli smartphone localizzati in un dato ambiente
Fino ai legami Machine To Machine (IoE — Internet of Everithing)

Un’area, dunque, funzionalmente collegato alla Data Science, intesa quest’ultima come combinazione della disponibilità di “big data”, di tecniche di analisi dei dati sofisticate e di infrastrutture di calcolo scalabili e ad alte prestazioni.

Il presente articolo, partendo da una panoramica dello sviluppo dell’ecosistema IoT, intende fornire un’analisi degli aspetti legali critici collegati all’implementazione delle soluzioni che da questo scaturiscono: sicurezza e tutela dei dati. Mira anche ad evidenziare come, ancora troppo spesso, alla cognizione dei nodi critici, non si accompagni, nelle organizzazioni altrettanta consapevolezza del gran numero di dispositivi IoT che stanno già utilizzando nei loro processi aziendali e di come questi possano influenzare i rischi per la sicurezza informatica e la privacy in modo significativamente diverso rispetto ai tradizionali sistemi IT.

Una tendenza che anche lo studio congiunto di Ponemon Institute e Shared Assessments ha avuto modo di ribadire, sottolineando che solo una minima percentuale delle aziende dispone di una mappatura esauriente degli oggetti connessi e che “meno del 20% dei loro addetti saprebbe individuarli con esattezza”.

IL MERCATO IoT

Rapportandoci all’IoT, ci riferiamo ad un mercato globale che in rapporto sinergico con le tecnologie di advanced analytics derivanti big data e dalle applicazioni di Intelligenza artificiale, cresce in modo trasversale, con alcuni settori trainanti.

It e Telco in prima fila.

Segue l’ambito Smart Cities, forte della crescente disponibilità di connettività a banda larga collegata alle tecnologie LPWAN oltre che alle aspettative legate al 5G (le reti cellulari 5G, ora in fase di perfezionamento, potrebbero alla fine diventare una soluzione universale per la connettività IoT).

Ma anche l’industria automobilistica che, Gartner prevede, crescerà fino a raggiungere 5,8 miliardi di endpoint nel 2020.

Si distinguono anche Finance e, soprattutto Healthcare, peraltro mai come ora settore meritevole di attenzione: dal monitoraggio domiciliare dei pazienti agli equipment intelligenti di ultima generazione. Secondo il report Stanford Medicine 2017 Health Trends si ritiene che entro la fine del 2020, oltre 2314 exabyte (1 exabyte = 1 miliardo gigabyte) di dati saranno generati globalmente dal settore sanitario.

In particolare, secondo il McKinsey Global Institute il mercato dell’IoT, fino al 2025 registrerà una crescita del 14% annuo, arrivando a corrispondere all’11% dell’economia globale.

I QUADRI REGOLATORI IN EUROPA

L’evoluzione dell’IoT ci presenta dunque un futuro con miliardi di oggetti connessi in grado di raccogliere, analizzare e generare anche autonomamente una quantità di informazioni senza precedenti e i cui risvolti si estendono dall’ambito consumer a quello business, dove infatti l’IoT risulta essere uno dei “pillar” dell’Industry 4.0. Un patchwork in cui sensori, tag Rfid, smart code fungono da “arti” del sistema che sfruttando diversi sistemi operativi, abilitano miliardi di dispositivi alla raccolta, elaborazione e trasmissione di dati nel cloud affinchè possano essere impiegati in diversi servizi IoT.

In Europa, oltre al Regolamento Europeo 679/16 noto come GDPR e relativo alle sole informazioni personali, rilevano diversi quadri regolatori.

Certamente incide la Direttiva ePrivacy relativa ai dati nel settore delle comunicazioni elettroniche, peraltro in attesa dell’ambito Regolamento di revisione che, se approvato, costuituirebbe lex specialis ovvero complementare al GDPR prevedendo la disciplina relativa a trattamenti di dati personali afferenti alle comunicazioni elettroniche compresi metadati, cookies , identificatori online, motori di ricerca, directory ecc.

La Direttiva NIS sulla sicurezza, il Cybersecurity Act del 27 giugno 2019 con la conseguente previsione della certificazione per gli oggetti connessi.

Si aggiungono le numerose Linee Guida emesse a livello europeo. Quelle in particolare del Comitato tecnico per la cyber security (ETSI) che ha rilasciato il primo standard per la sicurezza informatica da applicare al mercato IoT, definendo 13 regole utili a garantire la sicurezza nei dispositivi connessi. Quelle di ENISA, denominate Privacy and Data Protection by Design — from policy to engineering in particolare, e anche di sicurezza IoT GSMA.

Il NIST, inoltre, ha pubblicato il documento NISTIR 8228 dal titolo “Considerations for Managing Internet of Things (IoT) Cybersecurity and Privacy Risks. E anche il Parere 8/2014 intitolato “sugli sviluppi recenti sull’Internet delle cose” adottato il 16 settembre 2014 dell’allora WP29, malgrado questo prenda in esame solo alcune delle possibili applicazioni dell’IoT (Wearable Computing, Quantified Self e domotica) e sia risalente nel tempo.

È altresì intuibilie che altri provvedimineti specificatamente destinati all’IoT, prenderanno presto parte al complesso mosaico regolatorio. E non ne sono certo esclusi i quadri normativi di pertinenza di altri ordinamenti stranieri che in vario modo possono arrivare ad incidere direttamente sulla regolamentazione dei processi di connessione: l’architettura tecnologica dell’IoT è infatti imperniata sull’uso della rete e delle TLC, per loro natura non confinabili in concetti di spazio fisico.

I NODI CRITICI DELL’IoT

Le criticità legate alle applicazioni by IoT sono fortemente amplificate, come intuibile, sia dalle caratteristiche intrinseche connaturate alle tecnologie coinvolte, sia dai molteplici dispositivi collegati.

Tutte si rivelano incidenti in termini di rischio di sicurezza e grado di confromità alle normative sulla protezione dei dati in primis e coinvolgono direttamente, sin dalla progettazione, quelle che potremo indicare come le tre procedure di base che caratterizzano le connessioni tra oggetti e l’IoT:

percezione dello spettro completo degli oggetti connessi
trasmissione affidabile
elaborazione intelligente

Il punto di arrivo che determina la giusta direzione da impartire alle soluzioni IoT implementate è dato, appunto, dalla corretta declinazione del principio di sicurezza by design che, partendo da un tipico approccio probabilistico risk based, può dirsi pienamente affermato, solo qualora si manifesti in grado di affrontare con successo le numerose sfide, sia tecniche che tecnologiche.

Protezione della privacy e sicurezza convergono dunque in un’autentica azione combinata a reciproco vantaggio e caratterizzata da rendimenti di sicurezza maggiori di quelli ottenuti dai vari elementi separati.

LE MISURE TECNICHE ED ORGANIZZATIVE DELL’APPROCCIO RISK BASED

Vediamo quindi quali aspetti legali sia tecnici che organizzativi richiedono la massima attenzione da parte degli interpreti dell’Internet of Things compresi quelli che ad oggi rimangono irrisolti, al fine di contribuire all’implementazione e sviluppo di tecnologie avanzate utili ed accattivanti quanto sicure ed affidabili.

Il Regolamento europeo per la protezione dei dati personali è intervenuto a rafforzare quanto già previsto sia dalla Direttiva 95/46/CE ora abrogata, sia dalla Direttiva 2000/58/CE art 14.3. Esattamente nell’art 25 GDPR letto in combinato disposto con il Cons.78, viene introdotto l’indispensabile principio di data protection by design.

Il settore IoT ne è quanto mai destinatario ed interprete. Ciascun titolare del trattamento è tenuto al rispetto delle normative in tutte le fasi del trattamento, compresa quella dell’ideazione.

Non più quindi una mera facoltà, come in precedenza con la Direttiva 95/46/CE, bensì presupposto necessario in base al quale stabilire il grado di conformità delle misure sia tecniche che organizzative implementate nei processi e servizi in essere e incidenti sul governo dei dati.

Il Cons.78 in particolare assume una valenza centrale, a valere a maggior ragione per ogni sistema connesso di oggetti, coniugando il rispetto del principio della sicurezza sin dalla progettazione con il basilare rispetto del presupposto dell’accountability espresso nell’art 24 del GDPR. Dove per accountability si intende la necessità che ogni gestore del trattamento dei dati debba dimostrare di essersi meritato la fiducia.

Può essere senz’altro utile riferirsi in tal caso a due particolari documenti: il primo già citato, Privacy and Data Protection by Design — from policy to engineering di Enisa e, il secondo, è l’Informazion and privacy commissioner dell’Ontario (IPCO). Ovvero un documento redatto dall’ex Commissario responsabile dell’Informazione e della Privacy dell’Ontario Ann Cavoukian, contenente sette principi fondamentali della protezione dei dati by design.

1)Proactive not Reactive- Preventative not Remedial,
2)Privacy as the Default Setting,
3)Privacy Embedded into Design,
4)Full Functionality — Positive-Sum, not Zero-Sum,
5)End-to-End Security — Full Lifecycle Protection,
6)Visibility and Transparency — Keep it Open,
7)Respect for User Privacy — Keep it User-Centric. Apprenderne i contenuti e acquisirne la concreta portata è altamente consigliato.
In ambiente IoT la visione richiesta dalle normative incidenti non cambia: il tipo di approccio come già detto rimane quello probabilistico orientato al rischio e all’autovalutazione del titolare. E dunque vi rientra a pieno titolo anche il concetto di valutazione di impatto sulla protezione dei dati cui sono tenuti i diversi protagonisti del trattamento.

Sia l’ European Data Protection Board che l’Autorità Garante per la protezione dei dati personali italiana individuando esplicitamente l’ambito dell’IoT come caso di trattamento effettuato attraverso l’uso di tecnologie innovative, ne hanno ritenuto opportuno l’inserimento nell’elenco delle tipologie di trattamenti da sottoporre a valutazione d’impatto (DPIA), come prescritto dall’art 35 del GDPR.

Il rispetto dei principi del trattamento costituisce una delle sfide maggiori in area IoT: liceità, trasparenza ed informazione, correttezza, finalità, minimizzazione, esattezza, necessità, limitata conservazione dei dati nel tempo e sicurezza; costituiscono a tutti gli effetti degli strumenti logico giuridici essenziali da implementare in modo olistico sin dalla progettazione dei processi.

L’IoT si comporta, inoltre, come un repository delle informazioni personali e dunque l’esercizio dei diritti degli interessati va sempre garantito laddove pertinente e legittimamente esercitabile come previsto dal GDPR. Facile a dirsi più difficile a farsi. I risultati attualmente esaminabili non sono per nulla soddisfacenti e le procedure implememtate dalle varie organizzazioni per presentazione della richiesta da parte degli interessati, modalità e tempi di risposta spesso si perdono nei meandri dei vari responsabili in una sorta di circolo vizioso tutt’altro che virtuoso.

La definizione dei ruoli e delle singole funzioni coinvolte nel processo di trattamento dei dati — dal titolare e responsabile, agli incaricati del trattamento, fino ai fornitori dei vari servizi e dispositivi — impone un’attenta analisi: ciò non solo per delimitarne le rispettive responsabilità — in merito alla quale, gli art.li da 26 a 29 del GDPR disciplinano in modo compiuto la posizione dei vari soggetti coinvolti nel trattaamento, prevedendone una verifica che non sia formale bensì fattuale e volta all’attribuzione delle specifiche responsabilità — ma anche, stante la natura globale dell’IoT, per attenuare e gestire, il rischio di diversi standard di tutela previsti dalle diverse legislazioni sulla protezione dei dati coinvolte. La definizione e individuazione dei ruoli richiama, quindi, sia il concetto di legittimità dei meccanismi di trasferimento dei dati e comunicazione a terze parti, sia di “proprietà” in senso lato sui dati e sui flussi informativi da parte dei fornitori dei vari servizi, che per motivi legati alla competizione potrebbero abusare del proprio controllo sull’infrastruttura.

L’Internet delle cose (IoT) incorpora mondo fisico e logico nella creazione di spazi intelligenti. Ciò comporta che gli individui siano condizionati dalle connessioni tra gli oggetti. Sono note le perduranti e ancora ineludibili problematiche di controllo, sorveglianza e manipolazione sociale. Altrettanto lo sono le limitazioni della capacità di autodeterminazione degli individui: l’ambiente SwoT è un ambito esemplare in tal senso, ma anche la domotica sta manifestando grossi elementi di criticità. Su questo fronte le misure di contrasto esistenti sono ancora molto labili e poco risolutive.
Il rischio di effettiva mancanza di controllo ed eccessiva auto-esposizione per l’individuo è onnipresente nell’IoT, dove la comunicazione tra oggetti viene attivata automaticamente (usi secondari compresi) o per impostazione predefinita, senza la necessaria consapevolezza dell’utente.

L’asimmetria informativa generata dalla condivisione di dati personali tra produttori dei dispositivi, sviluppatori di software, clouds providers e analisti, comporta per le persone, una criticità piuttosto ineludibile e difficilmente aggirabile, malgrado l’immediata messa a disposizione delle prescritte informative ancorchè redatte con diligenza e cognizione di causa. E anche nonostante il GDPR stabilisca all’art 22 che, in caso di profilazione, l’interessato abbia il diritto “di non essere sottoposto a una decisione basata unicamente sul trattamento automatizzato, compresa la profilazione, che produca effetti giuridici che lo riguardano o che incida in modo analogo significativamente sulla sua persona”.

I requisiti di sicurezza devono essere rispettati contemporaneamente da diverse tipologie di dispositivi, mezzi di comunicazione, protocolli, metodologie e pratiche. Lo “stack tecnologico” complesso fatto cloud, di software d’integrazione, di infrastrutture sarà però caratterizzato da punto di equilibrio “mobile”. Ciò che in un determinato momento è ritenuto sicuro, il giorno dopo può essere facilmente smentito da uno zero day exploit. E ciò vale anche in ottica di certificazione, specie tenuto conto dei nuovi vettori di attacco per i criminali informatici e delle sempre più sofisticate tecniche di hackeraggio. Qualcuno ricorderà come nell’ottobre 2016, un grande attacco denial-of-service (DDoS) chiamato “Mirai” riuscì, infiltrandosi nelle reti attraverso dispositivi IoT, inclusi router wireless e telecamere connesse, a colpire i server DNS sulla costa orientale degli Stati Uniti, interrompendo i servizi in tutto il mondo.

Per fronteggiare questa e le altre molteplici minacce che sfruttano le vulnerabilità dei dispositivi IoT, la nuova branca della cybesecurity denominata Internet of Things Forensics propone un modello interdiscilinare in grado di coprire diversi ambienti di IoT, basato sullo standard internazionale ISO/IEC 27043.

Ed è notizia recente che anche quattro big dell’IoT, Thales, Telstra, Microsoft e Arduino stanno lavorando su una soluzione per comunicazioni end-to-end affidabili e sicure tra dispositivo e cloud attraverso meccanismi di autenticazione reciproca istantanea e standardizzata tra un dispositivo e una piattaforma cloud nel rispetto delle specifiche di sicurezza GSMA IoT SAFE.

Malgrado dunque significativi progressi il rischio di attacchi permane oggi ancora molto alto: il nuovo documento IoT Threat Report 2020 ha analizzato 1,2 milioni di dispositivi IoT in migliaia di sedi fisiche in organizzazioni IT e sanitarie aziendali negli Stati Uniti. Solo in ambito sanitario, l’83% dei dispositivi di imaging medico sono risultati in esecuzione su sistemi operativi non supportati, esponendo in tal modo le organizzazioni ospedaliere vulnerabili a vari attacchi che, per la natura stessa dei dati, è pleonastico definire gravi. Oltre a ciò il report evidenzia che il 98% di tutto il traffico di dispositivi IoT non è ancora crittografato: ciò sta a significare che un gran numero dei dispositivi coinvolti sono permanentemente esposti ad attacchi man-in-the-middle (MitM); il 72% delle VLAN sanitarie risulta mescola risorse IoT e IT, consentendo ai potenziali malware di diffondersi dai computer degli utenti ai dispositivi IoT vulnerabili sulla stessa rete.

Direi sin troppo facili prede per criminali informatici non altrettanto sprovveduti.

Non sono migliori le risultanze di un ulteriore report pubblicato dalla società di sicurezza Zscaler che ha esaminato milioni di connessioni da dispositivi IoT presenti su reti aziendali rivelando come il 91,5% delle relative transazioni di dati eseguite dai dispositivi IoT non fosse criptato. Una delle criticità maggiori emerse nell’analisi Zscaler, riguarda il fatto che molte aziende hanno una grande quantità di dispositivi IoT consumer-grade sulle loro reti che non riescono a monitorare e controllare. Il trend registrato relativamente al pratica di lavoro nota come Byod (Bring-your-own-device) non è certo casuale.
E anche Kaspersky rivela che il 28% delle aziende che usa piattaforme IT ha subito incidenti su dispositivi IoT nell’ultimo anno, oltre al fatto che nei primi sei mesi del 2019 si sono registrati 105 milioni di attacchi verso dispositivi IoT da parte di 276 mila indirizzi Ip unici.

Il Rapporto Clusit 2020, da ultimo, pubblicato recentemente, non contraddice quanto emerso ma anzi ne attesta ulteriormente la rilevanza.

I gap in termini di sicurezza (security) facilmente possono tradursi in rischi importanti anche in termini di incolumità (safety) per gli individui e per la vita stessa. Pensiamo alle vulnerabilità che incidono su dispositivi medici o alle applicazioni nucleari.

Tanto basta per rendersi conto di quanto i requisiti di cui tener conto al fine di garantire i giusti parametri di conformità in termini di sicurezza debbano estendersi oltre la ben nota triade della sicurezza delle informazioni nota come CIR acronimo di:

Confidenzialità: solo entità identificate ed autorizzate accedono alle informazioni in lettura e scrittura,

Integrità: l’informazione non subisce modifiche non autorizzate

Disponibilità: l’informazione è disponibile quando richiesta (pensiamo ai sistemi di trasmissione dati)

per estendersi fino a ricomprendere la permanenza di altri parametri quali:

Autenticità: Il sistema informatico deve permettere di verificare l’autenticità della fonte dell’informazione.

Accountability: È un termine noto e si riferisce al rispetto dei principi in materia di protezione dei dati personali. Principio di liceità, correttezza e trasparenza. Molti dispositivi IoT richiederanno la raccolta, l’analisi e la trasmissione di dati anche particolarmente sensibili.
Tracciabilità: ovvero consentire la verifica del ciclo di trasmissione dell’informazione.

L’Open Web Application Security Project (OWASP) nel suo decalogo “OWASP IoT-Top Ten 2018”, ha sottolineato le insidie di maggior incidenza da tenere in considerazione durante la creazione, distribuzione e gestione dei sistemi IoT:

Le password non possono essere deboli, facilmente intuibili o preimpostate;
I servizi di network non possono selezionarsi tra quelli non sicuri;
Idem per le interfacce di sistema non sicure;
Così gli aggiornamenti non sicuri e non affidabili;
L’utilizzo di componenti non sicuri o obsoleti va evitato;
Massima attenzione va destinata alla concreta implementazione dei principi di data protection
Vanno evitati meccanismi di trasferimenti e conservazione di dati se non sicuri;
Uno dei pericoli maggiori è la cattiva gestione dei dispositivi e dei servizi ad essi collegati;
Le impostazioni di default non sicure agevolano le vulnerabilità informatiche;
Va colmata l’eventuale mancanza di misure di “Physical Hardening” riducendo il rischio che potenziali aggressori possano ottenere informazioni sensibili tarmite le quali dirigere un futuro attacco remoto o assumere il controllo locale del dispositivo.

LE PROSPETTIVE DI SVILUPPO

Emerge dal quadro descritto come sebbene la vastità e l’eterogeneità dei dispositivi e la loro composizione possa favorire lo sviluppo servizi e scenari innovativi di interoperabilità promettenti e vantaggiosi; tuttavia la sicurezza e la gestione dei dati rappresentano ancora oggi, malgrado timidi segnali positivi, aree critiche in gran parte ancora irrisolte.

E direi che, senza dubbio, maggiori possibilità di successo potranno verificarsi solo se l’ineludibile processo di miglioramento lato security by design sarà condotto in sinergia tra istituzioni, interpreti del diritto e delle tecnologie. Una delle basi di partenza fondamentali consisterà nella giusta comprensione delle variegate forme che può assumere il rischio sia esso logico che fisico, nei diversi scenari di confronto di un attacco informatico, che sia per cyber warfare o cybercrime.

Proprio in tale ottica sta emergendo un interessante terreno di confronto ed integrazione tra blockchain e IoT: in molti sostengono che gli algoritmi crittografici della prima possano essere l’unica tecnologia in grado di assicurare scalabilità, rispetto delle normative in materia di riservatezza delle informazioni, resilienza e dunque affidabilità. Per qualcuno i bollini del tipo “Blockchain Certified” sono già prossimi per alcuni processi di tracciamento a filiera molto lunga come il settore del lusso.

Può essere interessante evidenziare anche, la decisione del 03 marzo scorso, del Ministero dello Sviluppo economico italiano che ha dato il via alla procedura di selezione di progetti di ricerca e sperimentazione riguardanti il Programma di supporto alle tecnologie emergenti. Venticinque milioni di euro per la realizzazione di nuove Case delle Tecnologie, dopo quelle avviate a Matera e al “Gemello Digitale”del Cnr.

I progetti tutti incentrati sul trasferimento tecnologico verso le PMI con l’utilizzo di Blockchain, dell’IoT e dell’Intelligenza Artificiale e la creazione di start-up, potranno essere presentati dalle Amministrazioni comunali oggetto di sperimentazione 5G entro le ore 12 del 1° giugno 2020.

CONCLUSIONI

La convergenza tra tecnologie della sicurezza, algoritmi di AI, unitamente allo stanziamento di risorse finanziarie destinate, rappresenta uno dei percorsi più promettenti in vista del prossimo sviluppo di un ambiente IoT affidabile quanto efficiente e invitante. Tuttavia ciò non è qualcosa che il mercato può risolvere autonomamente o le singole organizzazioni gestire ciascuna per suo conto.

Fondamentale sarà piuttosto il contributo che le istituzioni e i legislatori sapranno apportare in termini di definizione di ulteriori standard, controllo della conformità e implementazione di soluzioni tra aziende e reti.

E certo le decisioni migliori saranno quelle che si riveleranno espressione competente e consapevole delle tematiche di sicurezza delle informazioni, di sicurezza dei dati personali e qualità del servizio informatico.
Ognuno degli aspetti esaminati in precedenza ha le sue peculiarità che, per prima cosa vanno capite, interpretate alla luce delle normative esistenti e del contesto di rischio specifico nel quale si esplicano le tecnologie legate all’IoT e, solo in seguito, fatte “convergere” magari anche ampliandone lo spettro con ulteriori quadri regolatori ad hoc.

Barbara Calderini

IoT aspetti legali e nodi critici di sicurezza was originally published in Hub dell'innovazione digitale on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Mentre l’Unione europea si prepara per una regolamentazione complessiva delle tecnologie di riconoscimento facciale; mentre San Francisco, Oakland, Somerville il Massachusetts si schierano a favore del divieto di utilizzo delle tecnologie di riconoscimento facciale e il caso ClearwievAI fa scuola, la Lockport High School a New York (il cui logo include la seguente definizione “Pride in our Past…Faith in our Future” — orgogliosi del nostro passato…fiduciosi nel nostro futuro) dichiara l’attivazione del sistema di riconoscimento facciale per la sicurezza dei suoi otto istituti scolastici e circa 4500 studenti.

Parliamo di un sistema di sicurezza, finanziato per 1,4 milioni di dollari dei 4,2 milioni, assegnati tramite lo Smart Schools Bond Act di New York, che utilizzerà le telecamere CCTV presenti e si baserà sulla suite software Aegis creata da SN Technologies, con sede in Canada.

“Siamo in grado di assumere il ruolo di guardia di sicurezza con una precisione molto più elevata a un costo molto inferiore”, ha dichiarato a TechCrunch il co-fondatore e Chief Product Officer di Aegis, Ben Ziomek.

Curioso come, a valle della fornitura tecnologica al plesso scolastico di Lockport, si sia parimenti instaurato anche un contenzioso circa la titolarità del software di riconoscimento facciale coinvolto che vede contrapporsi BrainChip Holdings Ltd. E SN Technologies.

Lockport non è sola: un numero crescente di altre scuole nello Stato di New York pare stia mostrando lo stesso interesse ad acquistare ed installare sistemi di riconoscimento facciale utilizzando sempre i fondi del programma Smart Schools dello Stato di New York: Smart Schools è un programma approvato nel 2014 che ha lo scopo di aiutare i distretti scolastici ad aggiornare le tecnologie e le infrastrutture dell’istruzione in modo da migliorare l’apprendimento e le opportunità per gli studenti.

Tra queste, il distretto scolastico Depew Union,1.800 studenti, situato in un sobborgo esterno di Buffalo, è in attesa di approvazione per spendere i 188.000 dollari dei fondi Smart Schools per l’acquisto e l’implementazione di Aegis. E anche il Magnolia School District in Arkansas ha annunciato l’intenzione di attivare un sistema di riconoscimento facciale.

Nei campi estivi, i ragazzi americani vengono già continuamente identificati e valutati dai genitori tramite app come Bunk1.

Anche alcune scuole australiane usano la tecnologia di riconoscimento facciale.

E in altri paesi: la Cina, ovviamente, dove è già in atto l’impressionante Social Credit System; la Francia — dove “Nizza è una di quelle città in cui i leader politici hanno costruito la propria carriera incarnando la sicurezza, sviluppando la polizia cittadina e la videosorveglianza”, come ha affermato Laurent Mucchielli, sociologo e direttore della ricerca presso il Centro nazionale francese di ricerca scientifica (CNRS) — sta percorrendo a grandi passi la via del riconoscimento facciale nelle scuole. Il Liceo Les Eucalyptus di Nizza, malgrado il parere della CNIL, sembra ancora intenzionato a testare il riconoscimento facciale ed è della stessa idea anche l’Istituto Ampère di Marsiglia: l’ingresso a scuola avverrebbe attraverso il riconoscimento biometrico previo consenso degli studenti, e la tecnologia verrebbe dal colosso statunitense Cisco.

La Svezia, è noto, ha tentato di introdurre il riconoscimento facciale a scuola ma è stata interrotta dall’Autorità della protezione dei dati personali che a riscontrato gravi carenze di legittimità e sicurezza. La scuola di Skellefteå sosteneva di poter legittimamente elaborare i dati biometrici avendo il consenso degli studenti. Di contrario avviso l’European Data Protection Board (EDPB) per il quale tale consenso “non può considerarsi base giuridica valida dato il chiaro squilibrio tra l’interessato e il responsabile del trattamento”.

In Italia, a Pordenone, presso il Liceo scientifico “Grigoletti” sembrerebbe in funzione da tempo un meccanismo di riconoscimento facciale degli studenti, realizzato dall’azienda Spaggiari di Parma: “Saremo i primi a fare questo tipo di verifiche, distribuendo 1.500 badge “intelligenti” ai nostri liceali. Le due torrette rilevatrici hanno un raggio d’azione a 20 metri. Saranno posizionate agli ingressi. Verrà inserita nella banca dati remota la foto di ogni studente dotato di badge. Non si dovrà nemmeno strisciare il tesserino. Avremo più sicurezza e servirà meno tempo per registrare in automatico presenze e assenze”. Così riferiva Walter Manzon, dirigente dell’istituto superiore guidato da Ornella Varin come riportato dal Messaggero Veneto.

Come funziona il sistema di riconsocimento facciale Aegis a Lockport?

In breve la tecnologia trasforma le telecamere di sicurezza esistenti in monitor “intelligenti” antintrusione e di rilevamento delle armi, consentendo risposte in tempo reale.

Il sistema di riconoscimento facciale, quindi, sfruttando le 417 telecamere già disposte nei dieci edifici scolastici e i server esistenti (il sistema non richiede alcun investimento iniziale in hardware o operazioni aggiuntive), si coordina con un database di immagini di persone segnalate, predefinito dall’Istituto, chiamato Hot List. In caso di corrispondenza, il software invia un avviso al personale distrettuale autorizzato comunicando il rilevamento della presenza di una persona segnalata o di armi.

“Aegis è un sistema di allerta precoce che informa il personale delle minacce, incluse pistole o individui che sono stati identificati come non consentiti nei nostri edifici”, ha dichiarato una FAQ distribuita ai genitori della scuola e ottenuta da BuzzFeed News.

Tecnicamente il riconoscimento del volto o degli oggetti avviene servendosi di codici numerici chiamati “faceprints” che identificano un determinato numero di punti chiave o “nodali” su un volto umano o su un’immagine catturandoli a sua volta da un’immagine o da un video.

Tali punti chiave o nodali, nel riconsocimento facciale, vengono quindi utilizzati per misurare le variabili del volto di una persona, come la lunghezza o la larghezza del naso, la profondità degli occhi e la forma degli zigomi. I dati risultanti vengono memorizzati come una impronta facciale e l’impronta facciale così ottenuta viene utilizzata come base per il confronto con i dati acquisiti da un’immagine presa in tempo reale.

L’intervento umano è infine coinvolto nella ratifica delle corrispondenze risultanti: in pratica uno dei soggetti autorizzati può confermare o rifiutare la determinanza algoritmica del software.

Se l’associazione viene confermata, un altro avviso viene inviato a specifici amministratori di distretto che decidono quale azione intraprendere.

Stando alla policy dell’Istituto scolastico (disponibile al link indicato) “le telecamere di sicurezza sono collocate solo in aree pubbliche o comuni, come ingressi di edifici, vano scale, corridoi, mense, parcheggi, auditorium, palestre o campi da gioco e non in aree private come spogliatoi, bagni o altre aree simili in cui il Distretto riconosce che le persone hanno una ragionevole aspettativa di privacy o aule”.

L’accesso ai sistemi hardware pare sia presidiato da specifiche misure tecniche tra cui la crittografia dei dati ed anche organizzative: solo particolari figure appositamente incaricate avrebbero accesso ai dati del sistema e alle collocazioni fisiche dei dispositivi hardware. Nessuno dispone dell’autorità di aggiungere o rimuovere le immagini dal database senza una specifica autorizzazione del Sovrintendente delle scuole. I dati, si legge, saranno conservati per almeno 60 giorni salvo particolari deroghe esplicitamente indicate nella policy.

Un sistema, quindi, altamente invasivo poiché non limitato all’ingresso dell’istituto, ma, classi escluse, attivo in tutto l’edificio ed in grado di “riconoscere i volti degli individui a cui è proibito l’accesso alle scuole di Lockport, i molestatori sessuali, gli studenti sospesi, i membri dello staff e chiunque sia ritenuto pericoloso, così da allertare le autorità se scoperti all’interno delle strutture scolastiche. Il sistema è anche in grado di riconoscere le armi.”
In Cina sono andati oltre: “Aegis” si è esteso fino in classe dove contribuisce addirittura ad analizzare l’attenzione degli studenti durante le lezioni.

Riporta il Telegraph: “Ogni movimento degli studenti del Liceo Numero 11 di Hangzhou nella Cina orientale è osservato da tre videocamere posizionate sopra la lavagna”. Il “sistema di gestione intelligente del comportamento in classe”, o “occhio intelligente”, prosegue l’articolo, “è stato sperimentato prima in una classe, e poi in tutto l’istituto. Il software mira a identificare le emozioni espresse dai volti dei ragazzi, darle in pasto a un computer e poi fargli giudicare se sono concentrati sulla lezione in corso oppure se le loro menti vagano altrove.”

La diffusione della cultura della sorveglianza si spinge, dunque, fino agli ambienti dell’istruzione

Entro il 2021 saranno in funzione, in tutto il mondo, un miliardo di telecamere di sorveglianza. In crescita di quasi il 30 percento rispetto ai 770 milioni di oggi, secondo una previsione IHS Markit riportata dal Wall Street Journal.

Immagine tratta dal report Comparitech

L’incremento della sorveglianza in tempo reale è senza dubbio guidato dalle preoccupazioni per la sicurezza pubblica come anche dagli sviluppi legati ai progetti di città intelligenti, ma anche dalle innovazioni tecnologiche a cominciare da quelle legate al riconoscimento facciale: una tecnologia potente e pervasiva che sta suscitando notevole entusiasmo e aspettative.

Tuttavia, questa rapida permeazione dell’IA nella società non è ancora oggi accompagnata da un’indagine approfondita delle questioni sociopolitiche ad essa correlata e che rischiano di danneggiare gli individui piuttosto che avvantaggiarli.

Il settore dell’istruzione è uno degli ambienti pubblici in cui questa tecnologia sta iniziando a essere adottata ed implementata.

Ciò è indubbiamente favorito dalla crescente normalizzazione della sorveglianza in nome della protezione e della sicurezza dei giovani: non stupisce che proprio negli Stati Uniti, gli episodi di sparatorie nelle scuole abbiano spinto le autorità scolastiche a spendere annualmente diversi miliardi di dollari in prodotti e servizi di sicurezza nel campus. Oltre ad Aegis, il sistema di riconoscimento facciale SAFR per le scuole K-12 negli Stati Uniti e in Canada ne è un chiaro esempio.

E dall’ esigenza di sicurezza e monitoraggio delle presenze, attraverso un processo di automazione “a cascata”, alle applicazioni in contesti di autenticazione, “apprendimento virtuale” e rilevamento delle emozioni o “indicatore del coinvolgimento”, il passo è veramente breve.

In Cina, una scuola superiore di Hangzhou, scansiona ogni 30 secondi i volti degli studenti, registra i presenti, legge le loro azioni e pretende di comprenderne gli stati d’animo.

Diverse pubblicazioni tra cui quelle The Washington Post e Slate menzionano le scuole Lockport in in associazione con termini come “teatro della sicurezza” e “zone di sorveglianza”. Anche due giornali locali — il Lockport Union-Sun & Journal e The Buffalo News — hanno pubblicato editoriali piuttosto critici.

Mentre i membri del consiglio educativo di Lockport, si ostinano a ribadire che il progetto rappresenta solo un’estensione dei continui sforzi per rendere le scuole più sicure.
“Abbiamo lavorato molto per rendere sicuri gli ingressi e utilizzare i badge”, ha dichiarato il membro del consiglio Edward Sandell. Sempre il Washington Post, riporta che nelle 221 sparatorie evvenute nelle scuole dal 1999, la maggior parte degli autori erano studenti iscritti.


Le reazioni ostili al progetto di riconscimento facciale a Lockport
Nel suo articolo pubblicato sul NYT “Facial Recognition Moves Into a New Front: Schools” Davey Alba, una reporter che si occupa di tecnologia scrive:

“Jim Shultz ha fatto di tutto per impedire alla tecnologia di riconoscimento facciale di entrare nelle scuole pubbliche di Lockport, una piccola città a 20 miglia a est delle Cascate del Niagara. Ha pubblicato sul problema in un gruppo di Facebook chiamato Lockportians. Ha scritto un Op-Ed nel New York Times . Ha presentato una petizione al sovrintendente del distretto, dove sua figlia è al liceo.

Ma poche settimane fa, ha perso. Il distretto scolastico della città di Lockport ha attivato la tecnologia per monitorare chi è nella proprietà nelle sue otto scuole, diventando il primo distretto scolastico pubblico noto a New York ad adottare il riconoscimento facciale e uno dei primi nella nazione.”

“Il distretto — ha affermato Shultz — ha trasformato i nostri bambini in topi da laboratorio in un esperimento ad alta tecnologia nell’invasione della privacy”.

Jim Shultz, genitore di una studentessa del distretto, oltre che fondatore e direttore esecutivo del Democracy Center e la New York Civil Liberties Union, sono tra i più attivi promotori della consapevolezza circa la crescente evidenza di pregiudizi razziali nei sistemi di riconoscimento facciale e dei conseguenti rischi in termini di sicurezza e rispetto dei diritti fondamentali.

Stefanie Coyle, vicedirettore dell’Education Policy Center per la New York Civil Liberties Union, ha inviato una lettera al New York State Education Department’s chiedendo spiegazioni in merito all’avvio del progetto scolastico denunciando a chiare lettere come “reminding people of their greatest fears is a disappointing tactic, meant to distract from the fact that this product is discriminatory, unethical and not secure.”

Così Stefanie Coyle:

“È preoccupante il fatto che il distretto scolastico di Lockport insista nel proseguire con l’implementazione di un’intrusiva tecnologia di riconoscimento facciale che spesso fa errori nell’identificare persone di colore, donne e giovani. L’indicazione del distretto che intende utilizzare questa tecnologia su studenti sospesi rivela che gli importa poco della privacy e delle libertà civili dei suoi studenti. Gli studenti di colore, che hanno maggiori probabilità di ricevere una sospensione, sopporteranno il peso di questa tecnologia e potrebbero finire per essere sottoposti a un esame ancora più approfondito. Il legislatore sarebbe saggio a approvare la legge sulla moratoria nella prossima sessione per garantire che più distretti in tutto lo stato non seguano le orme di Lockport.”


E dunque, in molti si chiedono, tutto ciò contribuirà ad aumentare la sicurezza degli Istituti Scolastici?

Robert LiPuma, direttore della tecnologia del distretto scolastico di Lockport City School, ne è convinto e anzi non ha mancato di ricordareche se la tecnologia fosse stata in atto alla Marjory Stoneman Douglas High School di Parkland, in Florida, l’attacco mortale del 2018 non sarebbe mai potuto accadere.

Di fatto, la prospettiva del riconoscimento facciale nelle scuole segna per ora una alea di approvazione sociale ampia rispetto a quella delle contestazioni (più blande se paragonate con quelle riconducibili ad altre aree della società). E ciò contribuisce a rendere il settore dell’istruzione un “contesto relativamente favorevole” per l’introduzione delle tecnologie di riconoscimento facciale in chiave di consolidamento della cultura di sorveglianza e monitoraggio scolastico a fini di sicurezza e pedagogici.


Il disegno di legge americano della rappresentante in Assemblea Monica Wallace

Le speranze degli oppositori sono ad oggi riposte nel disegno di legge nel frattempo presentato da Monica Wallace, membro eletto nel 2016, che se approvato, potrebbe costringerebbe Lockport e gli altri Istituti scolastici nelle stesse condizioni ad interrompere l’uso del riconoscimento facciale per almeno un anno.

La proposta, che ha superato in modo schiacciante il voto in Assemblea, non è stata ancora votata al Senato.

“Il riconoscimento facciale è una tecnologia nuova e non testata, soprattutto nelle scuole”, ha affermato Wallace. “Ci sono domande reali sulla sua affidabilità e sulla capacità di una scuola di proteggere i dati biometrici sensibili degli studenti. Prima di andare avanti con l’implementazione, credo sia prudente che il Dipartimento della Pubblica Istruzione studi la questione e proponga regolamenti. Questo disegno di legge ci chiede semplicemente di dare un’occhiata più da vicino a questa tecnologia prima di andare avanti.”

Negli Stati Uniti, i dati biometrici di studenti di qualsiasi sono disciplinati specificatamente nel Family Educational Rights and Privacy Act (FERPA), tuttavia qualora il sistema di sorveglianza fosse controllato direttamente dalle Forze dell’Ordine e non dalla scuola, FERPA non si applicherebbe.

Gli impatti del riconoscimento facciale: quali sono i rischi di questa tecnologia?

1) Intanto i rischi legati alle implicazioni dell’uso delle tecnologie di riconoscimento facciale sulla tutela dei diritti fondamentali, tra cui il diritto fondamentale alla protezione dei propri dati personali.

A differenza di qualsiasi altro dato personale, i dati biometrici coinvolti nelle applicazioni di riconoscimento facciale ci appartengono “immutabilmente”. Va da sé che qualsiasi uso o abuso degli stessi non sarà mai innocuo, producendo effetti giuridici di varia natura e comportando allo stesso tempo rischi sostanziali.

È evidente, pertanto, che la domandala sicurezza dei dati biometrici debba essere considerata essenziale ed una priorità urgente nella concezione di qualsiasi progetto di questa natura.

Non è una novità che l’Unione Europea si stia preparando, all’interno di un più vasto programma di governance del digitale, per una regolamentazione complessiva delle tecnologie di riconoscimento facciale. Lo farà partendo dalla corretta interpretazione ed integrazione dei quadri regolatori in essere, GDPR in primis. Si dovrebbe arrivare a breve alla pubblicazione di un Libro Bianco.

E anche il Congresso americano sta tenendo audizioni sul divieto e sulla regolamentazione della tecnologia.

Per quanto riguarda l’utilizzazione dei dati biometrici nell’ambito del GDPR, è noto che essi sono ricompresi nell’art. 9, comma 4, del Regolamento, il quale prevede che per i trattamenti relativi ai dati biometrici e genetici sia sempre necessario il consenso, salvo che la legge nazionale, per motivi di rilevante interesse pubblico, sanitari o di ricerca scientifica, storica, archivistica o statistica, non disponga altrimenti.

Ma il consenso è una base di legittimità delicata: può essere revocato in qualsiasi momento ed è appropriato solo in circostanze limitate.

Corrispondenza one to one, one to many, non cambia il fatto che, a differenza di altri dati soggetti a trattamento biometrico, i dati di riconoscimento del volto sono potenzialmente disponibili ovunque e “senza contatto” o conoscenza.

La trasparenza, certo, dovrebbe essere la pietra angolare che governa l’uso di tali tecnologie; ma non sarà, tuttavia, la panacea di un problema che è estremamente complesso. Se una da parte la trasparenza serve a raggiungere la corretta definizione delle responsabilità legate alle singole applicazioni di AI, d’altra il funzionamento specifico delle tecnologie sfida la possibilità di credere che le spiegazioni semplici siano perseguibili o solo divulgabili (anche per ragioni di segretezza industriale).

Non ultimo, il campo dell’inferenza automatizzata rimane ancora oggi un vero e proprio terreno di elezione di autoproduzione di dati privo però di adeguata regolamentazione.

2) Bias in, bias out.
La fallacia degli algoritmi, il “machine bias”, alla base dei più noti sitemi di riconoscimento facciale è un’area critica strettamente connessa alla necessaria analisi critica rivolta ai sistemi di apprendimento automatico.

Studi importanti negli ultimi cinque anni, tra cui quelli National Institute of Standards and Technology, il laboratorio federale noto come NIST che sviluppa standard per le nuove tecnologie, hanno dimostrato e confermato che la maggior parte dei sistemi commerciali di riconoscimento facciale presenti, ancora oggi, parzialità, identificando erroneamente i volti afroamericani e asiatici da 10 a 100 volte più dei volti caucasici. E altri recenti studi hanno riscontrato un tasso più elevato di corrispondenze errate tra i soggetti in giovane età.

a) Margine di errore in base all’età

Fonte Immagine: Ongoing Face Recognition Vendor Test (FRVT) Part 2: Identification di Patrick Grother e Mei Ngan Kayee Hanaoka

b) Margine di errore in base al colore della pelle

Fonte Immagine: Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification di Joy Buolamwini e Timnit Gebru

Dunque il pregiudizio algoritimico persiste. E l’identità errata è più che un inconveniente; può portare a gravi conseguenze.

E’ esemplare in tal senso Lo studio Gender Shades di joy Buolamwini e Timnit Gebru: ovvero come i sistemi di IA commerciali delle principali società tecnologiche “discriminano” in modo significativo le donne di genere e gli individui dalla pelle scura, è estremamente interessante e chiaro nella sua accuratezza espositiva.

La ricercatrice Joy Buolamwini ha deciso di avviare l’indagine sistematica alla base dello studio menzionato a seguito del risultato di un iniziale esperimento svolto direttamente sulla sua foto quale relatore TED: ha sottoposto la sua immagine all’analisi della tecnologia di riconoscimento facciale promossa da aziende leader e alcune di queste non hanno rilevato il suo viso. Altre l’hanno etichettata come maschio.

Tanto è bastato per convicere Lei ed il suo team ad estendere il campo di indagine dei test: 1270 immagini sono state scelte per creare un punto di riferimento per il test delle prestazioni della classificazione di genere. I soggetti sono stati selezionati da 3 paesi africani e 3 paesi europei. Sono stati quindi raggruppati per genere, tipo di pelle e intersezione di genere e tipo di pelle. Il genere è stato poi suddiviso in categorie femminili e maschili poiché i sistemi di riconoscimento facciale in osservazione forniscono etichette binarie per la classificazione di genere. Le tre società — IBM, Microsoft e Face ++ di Megvii, sono state scelte per questa valutazione.

I risultati:

Tutte le tre aziende hanno riportato prestazioni migliori sui maschi rispetto alle femmine con una differenza dell’8,1% — 20,6% nei tassi di errore.
Immagine tratta da http://gendershades.org/overview.html

E inoltre i risultati migliori si ottengono sempre sui soggetti più chiari piuttosto che sui soggetti con un colore della pelle più scuro. Il range di errore varia dall’11,8% al 19,2%.

Per la categoria femminale i margini di errore si ampliano.

“Da una prospettiva ottica, le facce nere riflettono la luce a lunghezze d’onda molto diverse rispetto alle facce bianche e cercare di scrivere un algoritmo, sospetto fortemente, sarà, probabilmente, una sfida fondamentale.” Così l’esperto di fama internazionale Toby Walsh, professore di Intelligenza artificiale di Scientia all’Università del Nuovo Galles del Sud e vincitore del prestigioso premio per la ricerca Humboldt a Fact Check.

Nello studio di Boulamwini, IBM e Microsoft ottengono le migliori prestazioni sui maschi più chiari. La cinese Face ++ funziona meglio sui maschi più scuri.

IBM ha inoltre rilevato il più grande divario in termini di precisione, con una differenza del 34,4% nel tasso di errore tra maschi più chiari e femmine più scure. Per Microsoft l’analisi degli errori rivela che il 93,6% dei visi a rischio falso positivo coinvolgeva i soggetti più scuri. Face++ riporatava un maggior tasso di errore sui soggetti femminili.

I risultati della ricerca sono stati inviati a tutte le aziende il 22 dicembre 2017 e pare che abbiano sin da subito spinto Microsoft e IBM a migliorare i propri sistemi.

I miglioramenti che ne derivati sono emersi in un successivo studio condotto sempre da Joy Buolamwini con Inioluwa Deborah Raji che ha incluso tra le rilevazioni anche il sistema di Amazon, Rekognition e Kairos. Per Amazon le analisi si sono rivelate controverse. Le risultanze dei test effettuati ne hanno dimostrato l’attendibilità quando è stato in grado di determinare tutte le corrispondenze riferite ai volti di uomini bianchi, ma ne hanno reso anche evidente la fallacia quando le percentuali di errore aumentavano in caso di visi femminili bianchi (7,1%) e, soprattutto, di donne con la pelle più scura: “afroamericane e ispaniche venivano individuate come uomini in un caso su tre”.

La risposta di Amazon è stata pittosto eloquente: ha definito “affermazioni erronee” quelle di Buolamwini e ha affermato che lo studio ha confuso l’analisi facciale con il riconoscimento facciale, misurando erroneamente il primo con tecniche per la valutazione del secondo.

“La risposta alle ansie per le nuove tecnologie non è quella di eseguire” test “ incompatibili con il modo in cui il servizio è progettato per essere utilizzato e di amplificare le conclusioni false e fuorvianti del test attraverso i media”, così Matt Wood, direttore generale dell’intelligenza artificiale per La divisione di cloud computing di Amazon, ha scritto in un post sul blog di gennaio.

Buolamwini, per tutta risposta, ha invitato Amazona firmare il Safe Face Pledge, un progetto che incoraggia le aziende a impegnarsi nello sviluppo etico e nell’uso della tecnologia dell’analisi facciale.

Per la ricercatrice infatti il fulcro della questione non risiede nelle distinzioni tecniche che, anzi Lei stessa reputa marginali ma nella necessità di “regolamentarne la concreta applicazione” per evitare le distorsioni derivanti dalla sorveglianza di massa.

Il vero problema coinvolge piuttosto la governance di tali tecnologie pervasive.

“Perché non sarà necessario arrivare fino al punto in cui un individuo è già stato classificato (attraverso il riconoscimento facciale), per poter “violare le libertà civili”; sarà sufficiente averne valutato un attributo come il genere o la classificazione etnica (tramite analisi algoritmica facciale) . Se la tecnologia scambia una persona per un’altra, è possibile che “un innocente venga indicato come criminale sottoposto a controlli ingiustificati. E questo non è più uno scenario ipotetico.” come spiegano nelle conclusioni dello studio le ricercatrici.

L’ultimo lavoro di Joy Buolamwini, l film documentario diretto da Shalini Kantayy, “Coded Bias” è da vedere. È stato presentato in anteprima al Sundance Film Festival alla fine di gennaio e intreccia il viaggio di Buolamwini nella creazione della Algorithmic Justice League: un’organizzazione in difesa dei diritti umani legati all’abuso di sistemi dei riconoscimento facciale distribuiti in tutto il mondo — dalle strade di Londra, ai progetti abitativi a Brooklyn e in generale in tutta la Cina.

CONCLUSIONI

Il riconoscimento facciale, nelle scuole come altrove, e tutte le tecnologie digitali “influenzano e formattano” la nostra comprensione del mondo e la nostra relazione con esso.

Opportunità ma anche enormi sfide si stanno già rivelando urgenti. La questione non è solo tecnologica o di diritto; è prima di tutto sociale.

Pensare in modo statico alle istanze legate allo sviluppo tecnologico, nella società attuale è inutile: il bilanciamento tra diritti in tale contesto è ineliminabile ed il solo in grado di consentire la valorizzazione di quella che viene definita “scienza dei dati” orientata alla costruzione di un progetto umano sostenibile.

Siamo disposti a sostenere la sorveglianza pervasiva dei nostri spazi pubblici e privati in nome di una maggiore sicurezza? I medoti di apprendimento automatico si portano dietro inevitabilmente pregiudizi e discriminazioni e, dunque, quando, l’uso della tecnologia è veramente utile e necessario, legittimo e consensuale, piuttosto che solo “accattivante”?

La delega dei processi porta con sè un enorme potenziale trasformativo ed abilitante che non deve condurre alla deriva della delega delle decisioni.

In passato da Tucidide a Platone, tutti hanno esaltato le doti del pilota esperto che è il solo in grado di salvare la nave dai pericoli del mare.

È colui che vuole “prendere il desiderato porto per salutevole via”, che conosce i venti, le vele, le caratteristiche della propria imbarcazione; che deve sapere dove vuole arrivare, deve avere una direzione.

I diritti umani sono l’ago della bussola.

Sviluppare la consapevolezza avanzata delle caratteristiche della rivoluzione tecnologica in atto è non solo necessario ma improcrastinabile, per orientarne lo sviluppo. Uno sviluppo il cui futuro non è certo predeterminato e anzi, a seconda degli esiti, si potranno apprezzare enormi potenziali benefici per l’umanità e per il pianeta, oppure subirne i pesanti rischi di segregazione, sfruttamento e oppressione senza precedenti.

Le prime importanti decisioni sono già oggetto di discussione: nelle arre istituzionali, sui giornali, nelle piazze, comprese quelle digitali, nelle scuole.

Barbara Calderini

Il riconoscimento facciale è l’ultimo “gadget” tecnologico associato alla videosorveglianza e ora… was originally published in Hub dell'innovazione digitale on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

“Lo status quo non è più un’opzione praticabile. È tempo di immaginare e costruire un’alternativa positiva” — Wojciech Wiewiórowski

Justin Schuh direttore tecnico di Chrome Engineering di Google in un post sul blog, ribadito anche su Twitter, il 14 gennaio scorso, ha annunciato che il browser dell’azienda rimuoverà nel corso dei prossimi due anni il supporto ai cookie di terze parti e “congelarà” le stringhe User Agent. La prima tappa dovrebbe prevedere che, dal mese prossimo, il tracking non sicuro tra un sito e l’altro verrà limitato: i cookie che non includono un tag SameSite potranno essere solo first-party, e i cookie di terze parti dovranno obbligatoriamente usare HTTPS.

L’annuncio fa parte della nota iniziativa di Google, Privacy Sandbox palesata ad agosto 2019 e volta, secondo le intenzioni dichiarate, “a sviluppare una serie di standard aperti per migliorare in maniera incisiva la protezione dei dati personali in rete, con l’obiettivo di rendere il Web più sicuro e “privato” per gli utenti”.

“Gli utenti richiedono maggiore privacy, tra cui trasparenza, possibilità di scelta e controllo sull’utilizzo dei propri dati, ed è chiaro che l’ecosistema Web deve evolversi per soddisfare queste crescenti esigenze”, ha affermato Schuh che per raggiungere l’obiettivo conta anche sulla collaborazione della Comunità web, il World Wide Web Consortium, anche conosciuto come W3C, ovvero, l’organizzazione non governativa internazionale che ha come scopo quello di sviluppare tutte le potenzialità del World Wide Web:

“Dopo il dialogo iniziale con la comunità Web, siamo certi che con iterazioni e feedback continui, la tutela della privacy e meccanismi di standard aperti come Privacy Sandbox possono sostenere una rete sana e supportata da annunci pubblicitari in modo da rendere i cookie di terze parti obsoleto “. “E la nostra esperienza di collaborazione con la comunità degli standard per la creazione di alternative e l’eliminazione graduale di Flash e NPAPI ha dimostrato che possiamo unirci per risolvere sfide complesse.”

L’annuncio è recente ma l’idea non è nuova per Google che, già nel 2013, stava prendendo in considerazione un nuovo modo per aiutare gli inserzionisti a rintracciare le persone sul Web e consolidare la propria potenza nel settore. Esattamente il 17 settembre 2013 Usa Today riportava la notizia secondo cui Google stava sviluppando un identificatore anonimo per la pubblicità, o AdID, in sostituzione dei cookie di terze parti. Di che si tratta? Gli AdID, cioè gli identificatori anonimi, sono stringhe di caratteri casuali utilizzate per gli stessi scopi dei cookie, ma su piattaforme che non supportano la tecnologia dei cookie come i dispositivi mobili.

LE PRIME REAZIONI

La Community del web, malgrado le ampie aspettative di Schuh, almeno per ora, non pare avergli dedicato particolare attenzione: in un’intervista telefonica con The Register, Bennett Cyphers, un ingegnere nel team di Tech Projects di Electronic Frontier Foundation, dove lavora su Privacy Badger e HTTPS Everywhere, ha confermato che W3C non ha mostrato grande interesse alle proposte di Google.

“Quando hanno annunciato Privacy Sandbox lo scorso autunno, hanno lanciato un sacco di codice su GitHub. Quei repository non mostrano molto segno di coinvolgimento.” riferisce.

L’utente Twitter ocdtrekkie, un “appassionato di privacy” auto-dichiarato che preferisce restare anonimo ha esplicitamente contrastato la visione di Schuh di “una sana rete supportata da pubblicità”, twittando “Non è quello che vogliamo. In realtà vogliamo uccidere l’annuncio -supportato web e gli incubi adtech costruiti su di esso.”

Per molti, editori ed inserzionisti, l’annuncio di Schuh in linea con quanto già in atto su altri browser concorrenti, come Firefox, Brave, Safari, ha costituito l’ennesimo passaggio di quella che definiscono una “cookie-pocalypse”.

Per altri nel settore dei media digitali e del marketing digitale, invece, rappresenta più una nuova alba del business multimiliardario legato all’industria pubblicitaria globale ormai proiettata verso un percorso illuminato dalle infinite praterie digitali non tutte meritevoli di approvazione.

È certo per ora, gli editori, non possono che stare a guardare e attendere maggiori dettagli in merito a quali saranno le soluzioni alternative proposte, sempre sperando che le promesse di Google vengano mantenute.

Lee Tien, procuratore senior presso l’EFF, ha dichiarato in una e-mail che benchè Google possa essere influente nella community del web come in W3C, ciò non significa che otterrà necessariamente ciò che vuole. Uno dei punti deboli del piano di Google, sembrerebbe essere proprio la vaghezza che contraddistingue la fattibilità tecnica delle corrispondenti affermazioni solo tecnicamente plausibili.

John Bergmayer, avvocato del gruppo di consumatori Public Knowledge, dichiara a Motherboard che l’annuncio della società è stato stranamente leggero sui “nuovi dettagli”.
Non esiste una piattaforma o un codice reale che gli esperti di marketing possano valutare correttamente.

“Con le modifiche che Google Chrome ha annunciato all’inizio di questa settimana con Privacy Sandbox, resta da vedere come tratterà le sue soluzioni di marketing come AdWords e DV360”, ha affermato Rajeev Goel, CEO del fornitore di tecnologia pubblicitaria PubMatic. “Avranno le stesse restrizioni del resto dell’ecosistema o le soluzioni di marketing di Google avranno un accesso speciale agli utenti riservati solo a se stesso”.

Le associazioni di consumatori e gli esperti di “privacy” oscillano tra posizioni divergenti ma in prevalenza si dichiarano scettici e dubitano delle reali intenzioni di Google, ritenendolo non particolarmente adatto a guidare il processo digitale verso una maggiore attenzione per la protezione dei dati personali e con essa dei diritti e libertà degli individui.

“Stanno cercando di camminare sul filo del rasoio in modo da non essere accusati di abusi antitrust” — sostiene Dimitrios Katsifis, associato presso Geradin Partners

Effettivamente la pubblicità display online (ovvero il banner nella parte superiore della pagina di un giornale che promuove un nuovo modello di auto o un video che promuove un nuovo film di successo) rappresenta una grande fonte di entrate per gli editori online ma è un terreno caratterizzato da un alto grado di opacità e alcuni dei suoi segmenti sembrano essere dominati proprio da Google.

Google controlla i due terzi del mercato della ricerca. Gestisce di gran lunga la più grande rete pubblicitaria.

La sua unità DoubleClick è il più grande fornitore di tecnologia pubblicitaria per editori e inserzionisti. La sua barra degli strumenti è installata in molti browser. E Google Analytics sta raccogliendo informazioni da milioni di siti Web.

“Le persone non sono servite bene quando un’entità ha una roccaforte sui dati degli utenti o il dominio su una particolare piattaforma”, ha affermato Denelle Dixon, direttore operativo di Mozilla Corporation, concorrente di Google in alcuni servizi online. Tale approccio, ha continuato, rischia di influenzare le “dinamiche competitive” online.

II divieto dei cookie di terze parti” ha affermato Angela Mills Wade, direttore esecutivo del Consiglio degli editori europei consente a Google di “controllare il proprio giardino recintato super dominante”.

Non deve meravigliare perciò che diversi comportamenti di Google potrebbero produrre effetti di sfruttamento ed esclusione in violazione dell’articolo 102 TFUE (sezione B). Alcuni di questi effetti, peraltro, sono già stati notoriamente attenzionati: l’autorità francese antitrust, a fine dicembre 2019, ha inflitto a Google una multa di 150 milioni di euro per abuso della posizione dominante. Ma altrettanti potrebbero costituire facile terreno di caccia per le competenti Authority, specie alla stregua dell’attuale contesto normativo, sempre più caratterizzato da una forma di “immanenza sostanziale” delle tutele giuridiche nell’era digitale.

E, tramite Twitter, anche Alex Stamos, ex Chief Security Officer di Facebook prima di passare al mondo accademico , ha salutato in maniera piuttosto “ironica” l’aggiornamento di Schuh:

IL CONTESTUALE ANNUNCIO DELLE FALLE DI SICUREZZA IN SAFARI

Curioso, come l’annuncio del Direttore tecnico di Chrome Engineering Schuh, preceda di poco la notizia enfatizzata sempre dal medesimo Schuh, relativa alla scoperta, da parte di un gruppo di ricercatori di Google di una serie di falle nel sistema anti tracciamento utenti di Safari in grado di consentire l’identificazione dei singoli utenti sul web.

“Safari introduce problemi di privacy più grossi di quelli che dovrebbe mitigare” chiosa Schuh.

L’Intelligent Tracking Prevention di Safari, ovvero quella funzione del browser di Apple pensata proprio per prevenire il tracciamento degli utenti mentre navigano su internet, per una errata implementazione avrebbe potuto causare il tracciamento degli utenti attraverso la cronologia delle pagine web visitate.
Non solo: partendo dall’elenco di siti e da quella che viene definita “prevalent domain list”, ovvero l’elenco dei siti che secondo Safari l’utente visita più di frequente, sarebbe stato possibile creare un fingerprint dei siongoli utenti, ovvero una sorta di pseudo firme digitali, da sfruttare per seguirne i movimenti sul web.
La scoperta, in realtà, è stata anticipata dal Financial Times e ora il report di sicurezza è pubblico ed è raggiungibile a questo indirizzo, consultabile QUI
Non proprio una settimana facile per Apple, considerati anche i “problemini” con l’ Iphone X di Jeff Bezos.

LE SCELTE DEI BROWSER CONCORRENTI IN FATTO DI PROFILAZIONE E ADVERTISING ON LINE

Firefox, Safari, e anche il nuovo Edge di Microsoft, hanno nel tempo avviato operazioni del medesimo tenore, bloccando la raccolta di cookie di terze parti.

Con la versione 69.0, Firefox ha stabilito come modalità predefinita il blocco di tutti i cookie di terze parti e di tutte le eventuali attività di cryptomining. La funzione si chiama “enhanced tracking protection” ed è praticamente invisibile all’utente, che si accorge del suo funzionamento solo quando visita un sito e vede l’icona di uno scudo nella barra degli indirizzi accanto all’URL, insieme a una piccola icona ‘i’ a dimostrazione che Firefox “sta bloccando l’accesso di migliaia di società alle sue attività online”.

Safari ha limitato il monitoraggio dei cookie dal 2017 con il lancio di Safari 11. L’Intelligent Tracking Prevention (ITP) dell’azienda (lo stesso oggetto delle vulnerabilità rilevate dai tecnici Google) utilizza algoritmi di apprendimento automatico per identificare i comportamenti di tracciamento, come i cookie persistenti provenienti da reti pubblicitarie di terze parti.

Edge, nella sua nuova versione, prevede tre profili preimpostati in base ai permessi concessi: “Di base”, “Bilanciato” e “Rigido”. Profili non modificabili, ma che è possibile visualizzare e personalizzare creando delle eccezioni. Le autorizzazioni concesse ai siti, come le notifiche ma anche i cookie di terze parti, sono incluse in una scheda delle impostazioni dedicata, che comprende anche il controllo del microfono e della fotocamera, e la possibilità di essere avvisati se un sito desidera accedere al testo e alle immagini copiati negli appunti.

LA “PRIVACY SANDBOX” DI GOOGLE

Chrome arriva per ultimo tra i browser ma la sua quota di mercato globale è più di tre volte superiore a circa il 64%, secondo la società di monitoraggio Statcounter, ed il suo approccio non va esattamente nella direzione del blocco repentino dei cookie, ritenuto anzi controproducente poiché abilitatore di tecniche opache come l’impronta digitale cd fingerprint, ma in quella del loro “rinnovamento”.

“Alcuni browser hanno reagito a queste preoccupazioni [sulla privacy] bloccando i cookie di terze parti, ma riteniamo che ciò abbia conseguenze indesiderate che possono avere un impatto negativo sia sugli utenti che sull’ecosistema web”, ha scritto Schuh.

L’idea è quella di inglobare gradualmente la gestione dei cookie all’interno della di una “Privacy Sandbox”, una nuova area all’interno della quale ogni singolo utente potrà gestire la condivisione dei suoi dati personali online.

Gli analisti finanziari prevedono un effetto minimo sull’attività pubblicitaria propria di Google che, infatti, raccoglie dati sugli utenti in molti altri modi. Al contrario, le azioni di alcune società di software pubblicitarie rivali sono scese martedì, tra cui Criteo SA dell’8% e Trade Desk Inc dell’1,4%.

Il progetto sandbox di Google, utilizzerà l’apprendimento automatico basato su browser e altre tecnologie per pubblicare annunci mirati senza il tracciamento dettagliato dell’utente tramite cookie.

La stringa User-Agent, non verrà rimossa drasticamente ma dovrebbe essere sostituita gradualmente con una molto generica che rivela poche informazioni.

Un’operazione dunque a più fasi che durerà probabilmente diversi mesi. Dal blog aziendale è possibile apprendere il Piano di implementazione delle mitigazioni annunciate:

Marzo 2020 : Chrome Web Store smetterà di accettare nuove app di Chrome. Gli sviluppatori saranno in grado di aggiornare le app di Chrome esistenti fino a giugno 2022.

Giugno 2020 : interruzione del supporto per le app di Chrome su Windows, Mac e Linux. I clienti che hanno Chrome Enterprise e Chrome Education Upgrade avranno accesso ad un’informativa per estendere il supporto fino a dicembre 2020.

Dicembre 2020 : interruzione del supporto per le app di Chrome su Windows, Mac e Linux.

Giugno 2021: fine del supporto per le API NaCl, PNaCl e PPAPI.

Giugno 2021 : interruzione del supporto per le app di Chrome su Chrome OS. I clienti che hanno Chrome Enterprise e Chrome Education Upgrade avranno accesso a un’informativa per estendere il supporto fino a giugno 2022.

Giugno 2022 : termina il supporto per le app di Chrome su Chrome OS per tutti i clienti.

Più nel dettaglio:

Chrome 81(marzo 2020): non sarà più sviluppato l’accesso a navigator.userAgent

Chrome 83 (giugno 2020): la versione del browser sarà congelata e le versioni dell’OS saranno unificate

Chrome 85 (settembre 2020): la stringa dell’OS desktop sarà unificata come valore comune per i browser desktop. Lo stesso varrà per mobile (con una possibile distinzione per le dimensioni dello schermo del dispositivo).

La necessità di adattare i contenuti di una pagina a un determinato browser/sistema operativo continuerà a rimanere presente, ma al posto della stringa User-Agent, come già detto, si impiegherà un tool più evoluto, chiamato UA-CH (User Agent Client Hints). Tra i vantaggi principali, UA-CH segnalati: fornisce informazioni solo quando vengono richieste dal server, e solo attraverso connessioni sicure. In questo modo, le eventuali attività di fingerprinting potrebbero essere facilmente individuate.

Fornisce solo le informazioni specifiche che il server richiede, quando le richiede.
siccome ogni informazione è in campi dedicati, è più difficile che vengano mal interpretate dal server — riducendo quindi il rischio di problemi di compatibilità.
c’è l’occasione di fare pulizia di molti degli User-Agent classici ormai obsoleti, come “Mozilla/5.0” o “like Gecko”, che ad oggi creano solo confusione.

In termini semplici, queste proposte “sfrutteranno” una sandbox del browser, non accessibile all’inserzionista, per archiviare segnali come clic o conversioni e misurare rigorosamente tali segnali in modo da rendere anonimo l’utente. Il segnale diretto dal browser dell’utente al cloud di tecnologia pubblicitaria / di marketing verrà interrotto mentre il browser eseguirà alcune misure di limitazione, offuscamento e anonimizzazione prima che i dati vengano restituiti.

Ad esempio: i clic vengono registrati dagli annunci e associati a un’ inserzionista; gli eventi di conversione vengono generati dal browser, ma in entrambi i casi senza cookie. L’attribuzione della conversione viene quindi effettuata dalla sandbox del browser e segnalata all’inserzionista in un batch, in modo tale che il singolo utente sia difficile o impossibile da isolare, con metadati limitati sull’origine dei clic.

IL QUADRO REGOLATORIO ATTUALE

La legislazione europea regolamenta i cookie in maniera specifica, anche se non solo, con la direttiva comunitaria 2009/136/CE (E-privacy). E, negli ultimi tre anni, le violazioni dei dati e le nuove leggi sulla privacy in California e in Europa, GDPR in primis, hanno comportato diversi cambiamenti nelle attività di Internet. La stessa Direttiva ePrivacy è destinata ad essere ulteriormente modificata a mezzo di un Regolamento (quindi immediatamente applicabile nei paesi membri) che per ora però stenta a prendere forma.

Contemporaneamente all’avvio della riforma della privacy europea, anche negli Usa è partito un discorso di riorganizzazione della regolamentazione dei cookie e in generale della privacy e questo, in gran parte e salvo eccezioni, si sta muovendo nella direzione di una spinta all’autoregolamentazione da parte delle aziende private, piuttosto che di un’organica normativa di stampo federale. La realizzazione di uno standard comune denominato Do not track (DNT), cioè la previsione di un segnale che l’utente avrebbe potuto impostare sul browser così indicando al sito di non tracciarlo (e quindi di non depositare cookie) si è rivelata però una mission destinata a naufragare.

Di fatto, dalla metà degli anni ’90, il cookie è stato utilizzato per tracciare il comportamento online: i siti Web hanno utilizzato i propri cookie proprietari per migliorare l’esperienza di visita del sito, ad esempio memorizzando i dati di accesso o salvando gli articoli nel carrello. Mentre i cookie di terze parti “hanno servito” tutto il settore per scopi, non sempre legittimi, di tracciamento e microtargeting specie attraverso i social web. Il settore pubblicitario è diventato fortemente dipendente dai cookie per attivare e valutare campagne promozionali online.

Le campagne politiche, non solo negli Stati Uniti, hanno utilizzato tecnologie digitali per più di un decennio, sviluppando strumenti e tecniche sempre più sofisticati durante ogni ciclo elettorale e le cosiddette “politiche computazionali” sono diventate procedure operative standard. Le elezioni più recenti hanno addirittura segnato una svolta cruciale, poiché i candidati, i comitati di azione politica e altri gruppi di interesse sono stati in grado di trarre vantaggio da importanti scoperte nelle tecniche di marketing basate sui dati, come il targeting cross-device.

È certo, oltre ai profili di tenuta del principio di libera concorrenza, e repressione dell’abuso di posizione dominante, proprio l’invasività dei cookie, specie per le applicazioni tecnologiche da essi derivanti, pone, in ottica di sostanziale immanenza delle tutele, anche un serio problema di rispetto dei diritti e delle libertà fondamentali, sul quale molti regolatori e autorità si stanno dando molto da fare. In particolare attraverso lo “strumento” offerto dagli standard globali di protezione dei dati personali: dall’introduzione del GDPR, alla revisione della Direttiva ePrivacy (un parto difficile a quanto pare), all’entrata in vigore del CCPA californiano, fino alle recenti leggi di protezione dei dati introdotte in molti Paesi a occidente come ad oriente, Corea del Sud e India che, nella primavera di quest’anno, potrebbe adottare una corposa legge sulla privacy.

Il 14 gennaio 2020, l’autorità francese per la protezione dei dati (CNIL) ha avviato una consultazione pubblica sui suoi progetti di raccomandazioni per la raccolta del consenso nel contesto dei cookie e di altre tecnologie di tracciamento. La consultazione durerà fino al 25 febbraio 2020, dopodiché una versione aggiornata del progetto di Raccomandazioni sarà presentata ai membri del CNIL per l’adozione definitiva

CONCLUSIONI

La tecnologia continuerà a definire il settore dei media nel 2020, creando opportunità ma anche nuove sfide per i legislatori come per gli operatori del settore e per i marketer.

Questi ultimi in particolare, saranno coinvolti in una sorta di rinascimento dell’engagement nel mondo reale: dovranno sviluppare competenze, programmare sistemi con i quali misurare l’audience e l’efficacia di una data campagna pubblicitaria, a prescindere dall’utilizzo dei cookie, e che siano in grado di coinvolgere nel modo più efficace possibile i consumatori. Ciò in un momento di grande trasformazione del settore dei media. Sempre senza violare la fiducia e le norme sulla protezione dei dati.

Gli inserzionisti dovranno inventarsi metodi di misurazione alternativi a quelli offerti dai cookie, ormai obsoleti, esponendosi “arditamente” (e ci auguriamo coscienziosamente) alle infinite praterie dello sviluppo tecnologico per tracciare e così “monetizzare” ogni momento della giornata degli utenti.

Una sorta di paradosso del digitale: mentre i canali media emergenti creeranno nuove opportunità, la marea di touchpoint digitali renderà ancora più difficile il contatto con i consumatori.

Andy Chandler, VP di Adjust per il Regno Unito e l’Irlanda, parlando ad un panel all’evento The Drum’s Predictions 2020 a Sea Containers ha chiesto ai marchi di evolversi nel mondo post-cookie e iniziare a capire se stanno davvero aggiungendo valore a la vita dei loro clienti.

“Con Google Chrome che elimina i cookie di terze parti, i marchi devono iniziare a guardare i dati in modo diverso o rimarranno molto rapidamente indietro”, ha spiegato. “Stiamo entrando in un mondo senza cookie, in cui i consumatori interagiscono più con le app che con i browser, quindi il modo in cui misuriamo i dati deve riflettere ciò. Dobbiamo continuare a evolvere e stare al passo con le persone, assicurandoci di aggiungere un valore reale alla loro vita.”

Sebbene le modifiche di Google possano essere ben intenzionate e utili in qualche modo, è chiaro che eliminare i cookie di terze parti è solo un primo passo verso la correzione di ciò che affligge il WEB moderno. Per quanto riguarda in particolare l’impegno di Google, il diavolo, come sempre, sarà nei dettagli.

E sì, anche in Europa, non sarebbe male se portassimo a compimento il processo di revisione delle “regole” per renderle adeguate al contesto in atto. Con il parere 03/2018, l’EDPS e il compianto Giovanni Buttarelli, allora Garante europeo della protezione dei dati, ne hanno già ribadito l’importanza chiedendo maggiore collaborazione tra le autorità di protezione dei dati e altri organismi di regolamentazione, al fine di tutelare i diritti e gli interessi dei singoli nella società digitale.

Barbara Calderini

La proposta Cookie-Less di Google: “Obiettivo sicurezza per gli utenti”? was originally published in Hub dell'innovazione digitale on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

L’emergenza globale in corso ha contribuito a rendere evidente come il dominio strutturale del mercato sia una realtà dominata in gran parte da Amazon, rivelatosi l’infrastruttura principe del mercato, indispensabile, tanto per i consumatori quanto per gli stessi concorrenti.

Ciò malgrado l’obiettivo primario di ogni politica antitrust, consistente nel proteggere e promuovere un vigoroso processo competitivo tra attori economici e commerciali.

La pratica anticompetitiva nota come predatory pricing (una strategia tariffaria in cui i prezzi di beni o servizi vengono inizialmente fissati ad un prezzo molto basso con l’intento di limitare la concorrenza e creare barriere all’ingresso per poi procedere al successivo rialzo in fase di monopolio)ben nota e osteggiata dalle autorità antitrust di tutto il mondo, sembra in realtà piuttosto normale per il colosso di Seattle che anzi, complice anche la diffusa concezione nella dottrina mainstream per la quale disponibilità di dati ed economie di network non costituiscano barriere all’entrata, ne trae indisturbato notevoli vantaggi.

Tuttavia, secondo Stacy Mitchell — autrice insieme a Olivia Lavecchia del noto rapporto Amazon’s Stranglehold: How the Company’s Tightening Grip on the Economy Is Stifling Competition, Eroding Jobs, and Threatening Communities e con-direttore dell’Institute for Local Self-Reliance, oltre che “fellow” del Thurman Arnold Project di Yale e membro del consiglio del Maine Center for Economic Policy — sebbene l’obiettivo di Jeff Bezos sia da sempre “non tanto che Amazon possa dominare il mercato; quanto che diventi esso stesso il mercato” (ponendosi allo stesso tempo come concorrente ed infrastruttura), allo stesso tempo, proprio la pandemia causata dal virus Covid 19 potrebbe aver contribuito efficacemente a rendere note al grande pubblico le molteplici criticità, evidenziando i punti deboli della compagnia, specie sul fronte del trattamento dei propri dipendenti.

Fonte Immagine: https://athenaforall.org/#s3

Questi ultimi, a quanto pare, oltre che non sindacalizzati e precari, mai come ora adibiti a svolgere mansioni estenuanti e sottopagate, quando addirittura non adeguatamente equipaggiati dei necessari presidi di sicurezza fisici ed ambientali a tutela della propria salute ed incolumità o, costretti, qualora infettati, a congedi e quarantene non retribuiti.

Decine di migliaia di operatori di magazzino nei centri di distribuzione di Amazon che, in sinergia con alcuni droni, eseguono i passi “di una coreografia tanto perfetta quanto infida” in grado di esporli al rischio di infezione dovuto in gran parte all’incontrollata catena di approvvigionamento nelle aree di lavoro. Tutto per assicurare la garanzia del soddisfacimento delle immani richieste provenienti da un mondo improvvisamente confinato in casa.

Un’opportunità irrinunciabile di percettibilità e popolarità, che secondo Mitchell potrebbe, se adeguatamente gestita e valorizzata dalla stampa come dalle organizzazioni sindacali, sulla scorta delle numerose manifestazioni di protesta dei lavoratori, rivelarsi estremamente utile a lacerare quel pesante mantello di invisibilità di cui gode la compagnia statunitense . Un mantello ben delineato nel suo rapporto Amazon’s Stranglehold, la cui lettura non potrà che rivelarsi interessante specie se in abbinamento con il documentario di Frontline, rilasciato il 18 febbraio 2020 ed ora disponibile in streaming online, al quale la stessa Tracy Mitchell ha collaborato attivamente. Consigliati entrambi.

“Amazon has never been more powerful, but the consequences of its power have never been more visible,” “It’s laid bare.” dichiara Mitchell al New York Times.

Debolezze di una certa rilevanza che, tuttavia, Bezos, dimostra di saper gestire con il minimo sforzo e senza che gli investitori della compagnia possano risentire di alcuna “forma di preoccupazione o nervosismo”.

Dave Clark, vice presidente senior delle operazioni mondiali di Amazon non tarda, infatti, a smentire le voci di protesta alimentate dalle negligenze aziendali rese note dai dipendenti in sciopero e a comunicare , per tutta risposta, la decisione relativa alle 100.000 nuove assunzioni tra tempo pieno e part-time, unitamente alla ferma rassicurazione che “salute e sicurezza” rappresentino da sempre una priorità per la sua società. Dichiarazioni, peraltro, avvalorate dalla determinazione sull’investimento di quasi $ 700 milioni a livello globale finalizzato ad aumentare la retribuzione oraria dei lavoratori, negli Stati Uniti, in Canada, nel Regno Unito e in molti paesi dell’UE per quei dipendenti e partner impiegati in vari modi nelle rispettive attività.

“Health and safety are a top priority with all of our roles and sites. We continue to consult with medical and health experts, and take all recommended precautions in our buildings and stores to keep people healthy. We’ve taken measures to promote social distancing in the workplace and taken on enhanced and frequent cleaning, to name just a few.”

Sottoliena Dave Clarck, riferendosi alle numerose modifiche nel frattempo apportate ai processi aziendali nei centri operativi di tutto il mondo: dalla possibilità di ferie retribuite di massimo due settimane o assenza illimitata dal lavoro non retribuita per i dipendenti contagiosi ovvero esposti a maggior rischio, alla dotazione di mascherine protettive ai dipendenti rimasti operativi oltre al rispetto del distanziamento fisico, al controllo della temperatura corporea a scopo precauzionale, fino alla costante sanificazione degli ambienti tramite tecniche di disinfezione all’avanguardia.

Tutte informazioni che vanno comunque lette alla luce di quelle, di diversa indole, di David Zapolsky, consigliere generale di Amazon, trapelate da un incontro interno della leadership di Amazon e reso noto sulle pagine di VICE News. Il riferimento è al caso Christian Smalls, un dipendente Amazon particolarmente polemico e con un certo seguito, licenziato dopo le sue vive proteste, che rivelano le discutibili linee guida di un disegno per mettere “in cattiva luce” il dipendente e salvare l’immagine aziendale. E ugualmente per le dichiarazioni rilasciate da alcuni lavoratori alla stampa secondo le quali i vantaggi legati alle misure di congedo ed indennità sarebbero più apparenti che reali stante l’eccessiva complessità delle procedure sottese per ottenerle.

Ad ogni modo, lo stesso Jeff Bezos, nella lettera annuale degli azionisti di Amazon di metà aprile, ribadisce le dichiarazioni di Clarck e tiene a rimarcare la portata della risposta della sua società alla crisi epidemiologica, evidenziando in particolare anche l’intenzione di procedere verso la costituzione di propri laboratori interni di test COVID-19 a beneficio degli impiegati:

“We’ve begun the work of building incremental testing capacity,” scrive il CEO. “A team of Amazonians — from research scientists and program managers to procurement specialists and software engineers — moved from their normal day jobs onto a dedicated team to work on this initiative. We have begun assembling the equipment we need to build our first lab and hope to start testing small numbers of our frontline employees soon. We are not sure how far we will get in the relevant timeframe, but we think it’s worth trying, and we stand ready to share anything we learn.”

Una cosa intanto è certa: ritenere che Amazon sia un mero rivenditore equivale certamente a sottovalutarne le potenzialità e a vedere solo uno dei suoi tanti tentacoli travisandone per ciò stesso la natura.

È infatti allo stesso tempo una multinazionale innovativa di servizi, una potenza dell’e-commerce che rappresenta l’avanguardia nel mondo del campo del retail, del packaging e della logistica; un primario attore nel settore del cloud, peraltro rivelatosi estremamente redditizio, attraverso la sua unità Amazon Web Services e, uno dei principali protagonisti impegnati nel promettente ambiente dei video in streaming, dove Amazon Prime Video è infatti secondo solo a Netflix.
Non ultimo, è un contribuente privilegiato, stanti i vantaggi derivanti dai benefici e sgravi fiscali di cui da tempo la società si fregia.

Solo nel 2019, dopo due anni di esoneri contributivi (grazie principalmente ai crediti d’imposta per spese in ricerca e sviluppo e agli investimenti in immobili, impianti e macchinari), Amazon ha dovuto versare un’aliquota di appena l’1,2% (contro il 14% degli americani medi) al sistema fiscale federale: parliamo di un modesto esborso di $162 milioni a fronte di un reddito di oltre $13 miliardi di profitti. Magra consolazione per le casse federali.

Lina Khan — academic fellow presso la Columbia Law School, nonchè consulente di maggioranza presso la sottocommissione per il diritto antitrust, commerciale e amministrativo del comitato giudiziario statunitense — nel suo articolo “Amazon’s Antitrust Paradox”, insignito nel 2018 dall’ Antitrust Writing Award come “Best Academic Unilateral Conduct Article”, ci offre un visione esauriente e chiara sia di quella che già nel 2017 appariva come la complessa natura di quello che lei stessa definisce “il titano del commercio del ventunesimo secolo”, sia dell’evidente inadeguatezza delle logiche sottese alle normative antitrust vigenti, ancora fortememente legate alla teoria dei prezzi e del “benessere dei consumatori” misurabile negli effetti a breve termine, del tutto disallineate rispetto alle architetture del potere di mercato dell’economia moderna. Un monito a valutare con maggiore attenzione i rischi insiti nelle pratiche di predatory pricing, troppo spesso fraintese dalle autorità di controllo.

“Con il suo zelo missionario per i consumatori, Amazon ha marciato verso il monopolio cantando la melodia dell’antitrust contemporaneo”scrive.
E’, intanto, recente la notizia per cui la Competition & Market Authority (Cma), ovvero l’Antitrust inglese, ha dato il suo provvisorio benestare, malgrado le preoccupazioni iniziali, all’acquisizione da parte di Amazon di una quota di minoranza della piattaforma Deliveroo.

Una notevole accelerata alle pre-esistenti mire espansionistiche del colosso di Seattle sul fronte del food delivery, da tempo tra le sue ambizioni, seppur sopite in attesa di tempi migliori. Tempi che ora sembrerebbero essere giunti a maturazione: Amazon potrebbe di fatto assumere un ruolo di primo piano nel risollevare le sorti claudicanti della società inglese Deliveroo, grazie all’ aumento di capitale ad essa riservato da oltre 500 milioni di dollari, pari al 16% delle quote della piattaforma di food delivery.

Se questo porterà anche al rischio concreto di “un sostanziale calo della concorrenza all’interno di uno o più mercati nel Regno Unito” (tra le originarie preoccupazioni dell’autorità antitrust inglese) sarà presto più chiaro dopo la relazione finale della Cma prevista entro l’11 giugno 2020.

I NUMERI DELLA CRISI ECONOMICA GLOBALE A FRONTE DELL’ASCESA DI AMAZON

L’economista capo del Fondo monetario internazionale, FMI, Gita Gopinath ritiene che a causa della pandemia COVID-19 il PIL globale subirà verosimilmente una contrazione nel 2020 non inferiore al 3%, al quale corrisponderà nel 2021 una crescita del 5,8%. La recessione generata dalla pandemia viene ritenuta come la peggiore dalla Grande Depressione del 1929.

“I Governi dovranno fornire un sostegno senza precedenti per rilanciare l’economia”.

Sottolinea Gita Gopinath, alludendo alle rilevanti misure fiscali, monetarie e finanziarie necessarie a mantenere i legami economici tra lavoratori e imprese e istituti di credito e mutuatari e contemporaneamente a mantenere intatte le infrastrutture economiche e finanziarie della società globale.

“As a result of the pandemic, the global economy is projected to contract sharply by –3 percent in 2020, much worse than during the 2008–09 financial crisis. In a baseline scenario, which assumes that the pandemic fades in the second half of 2020 and containment efforts can be gradually unwound, the global economy is projected to grow by 5.8 per- cent in 2021 as economic activity normalizes, helped by policy support. There is extreme uncertainty around the global growth forecast.”

Tali previsioni, corrispondenti alle stime calcolate daI FMI, sono state rese note in occasione del World Economic Outlook di aprile 2020 ed evidenziano chiaramente l’enorme complessità della crisi planetaria intensificata dall’ incertezza circa le dinamiche future dell’evoluzione, al momento non facilmente ponderabile, dell’emergenza epidemiologica come degli sviluppi medici e scientifici volti a fronteggiarne le conseguenze.

Nello scacchiere mondiale del “Grande blocco”, Amazon, si rivela immune al lockdown.

Di fatto né le indagini antitrust in corso in Usa come in Europa, tra cui in Italia, né le restrizioni sulle tipologie di prodotti riforniti e spediti, unitamente alle menzionate proteste dei dipendenti, ne inficiano l’inesorabile percorso di crescita. E neppure la recente sconfitta giudiziaria subita in Francia che lo costringerà a mantenere i suoi centri di distribuzione francesi chiusi per indagini sulle irregolarità di sicurezza dei luoghi di lavoro o la richiesta del senatore Hawley al DOJ affinchè apra un’indagine penale su Amazon per “pratiche dei dati predatorie e di esclusione per costruire e mantenere il monopolio” come anche il rischio della possibile rielezione di Trump, da sempre ostile al Direttore del Washington Post, sembrano essere per Bezos motivo di forte preoccupazione.

Altrettanto può dirsi per le pur tempestive strategie di marketing messe in campo dai vari rivenditori indipendenti tramite le offerte speciali, dalla spedizione a costo zero alla scontistica, riscontrabili nei vari siti web di shopping on line tra cui, per citarne alcuni: Apple, Dell, Samsung, Nintendo, ma anche Box.co.uk e Ethicalsupermarket.com per gli elettrodomestici e prodotti per la casa, Best Buy per l’elettronica, Wilko per la cura degli animali domestici, Sephora e Very.co.uk per la bellezza e la cosmesi in generale, fino a Big Green Bookshop e altri come lui impegnati nella vendita di libri.

Nulla che possa scalfire il colosso. Affatto.

Basti dire che Amazon è risultato anzi il misterioso donatore del fondo da oltre £ 250.000 da lui stesso promosso a sostegno delle piccole librerie inglesi messe in ginocchio dal lockdown.

Non solo Bezos è titolare del brand che vale di più al mondo, ma il titolo della sua compagnia vola incontrastato in borsa: nella seduta dello scorso 14 aprile il prezzo ad azione aveva raggiunto la cifra record di 2.283 dollari (era 2.170,22 dollari il 19 febbraio).

Stando, inoltre, ai dati provenienti da Refinitiv, la stragrande maggiornaza degli analisti interessati alle oscillazioni di borsa di Amazon si è detta certa dell’ulteriore prossimo rialzo delle azioni di borsa della compagnia. Ciò, sebbene sia abbastanza ricorrente quando si tratta di società a grande capitalizzazione, evidenzia comunque un livello di uniformità di vedute rivelatosi praticamente unanime tra gli investitori esperti che è invece piuttosto insolito quanto significativo.

Secondo quanto riporta Market Watch, Amazon è una delle poche aziende tecnologiche le cui stime finanziarie sono migliorate dall’inizio dell’anno e una delle sole 30 S&P 500 SPX a guadagnare nel primo trimestre del 2020, grazie ai vantaggi commerciali insisti nel suo complesso modello economico, effettivamente ancor più incidenti, in piena emergenza sanitaria.

IL FRONTE ESPANSIONISTICO DI AMAZON CHE INTERPRETA LE ISTANZE DELLE DINAMICHE EMERGENZIALI: LA DIAGNOSTICA E IL POSSESSO DEI DATI PER TRATTAMENTI DI RICERCA SCIENTIFICA E LA TECNOLOGIA JUST WALK OUT

Se, dunque, da una parte, Stacy Mitchell, in particolar modo attraverso Athena — una coalizione no profit aperta a tutti coloro che hanno rapporti diretti o indiretti con Amazon o semplice interesse alla causa, organizzazioni locali e nazionali che rappresentano lavoratori, piccoli imprenditori, persone di colore, immigrati, attivisti, sostenitori, esperti di politica e accademici — si prodiga fattivamente per tentare di fermare l’ascesa di Amazon e per rendere comprensibile oltre che palese e popolare come “le società miliardarie come Amazon rigettino le regole in modo che solo loro possano prosperare. Minaccino la nostra capacità di guadagnarci da vivere e vivere bene” e siano pertanto pericolose per le comunità, la democrazia e l’economia.

Dall’altra, il successo della società di Bezos prosegue inarrestabile, rivelandosi particolarmente atto a porsi in sinergia con le istanze emergenziali imposte dalla perdurante crisi sanitaria.

Amazon si fa interprete dell’emergenza offrendo i propri capitali e servizi a istituzioni, centri di ricerca medica e scientifica e operatori commerciali del settore della grande e media distribuzione.

Ne è un chiaro segnale la sua Diagnostic Development Initiative, annunciata a marzo da Amazon Web Service, per accelerare lo sviluppo della diagnostica, della ricerca e dei test per combattere COVID-19.
Venti milioni di dollari a messi a disposizione delle unità scientifiche della ricerca medica ed epidemiologica e che saranno fruibili dagli stessi attraverso una combinazione di crediti cloud e supporto tecnico per aiutare i team di ricerca.

“La AWS Diagnostic Development Initiative (DDI) fornisce supporto all’innovazione nei test rapidi e accurati sui pazienti per il nuovo coronavirus 2019 (COVID-19) del 2019 e altre soluzioni diagnostiche per mitigare i futuri focolai. Sebbene la ricerca sullo sviluppo di vaccini e trattamenti sia generalmente finanziata da fondazioni private e agenzie governative, le tecniche diagnostiche veloci e affidabili sono lente da sviluppare. Test accurati e diagnosi presso i punti di cura o le sedi regionali per i pazienti con COVID-19 sono fondamentali per un intervento e un trattamento precoci. AWS offre supporto tecnico e fornisce crediti promozionali AWS per supportare l’uso dei servizi AWS per far avanzare la ricerca diagnostica per le istituzioni e le aziende selezionate.” si legge nella pagina ufficiale di presentazione.

Inutile dire che il programma è riservato a tutti quegli istituti di ricerca accreditati e soggetti privati che utilizzano AWS o inizieranno, in virtù di tanto, a farne uso.

Questi saranno inoltre supportati da un gruppo di consulenza tecnica esterno composto da scienziati di spicco, esperti di politica sanitaria globale e leader nel campo della diagnostica delle malattie infettive. Non è stata ancora divulgata la specifica compagine del team ma si apprende dal sito web che Steve Davis, membro del Digital Health Technical Advisory Group dell’Organizzazione Mondiale della Sanità ne fa già parte.

“Il mondo ha bisogno di sempre più innovazione nel settore privato per combattere questa pandemia. Gli impegni e la partecipazione di Amazon sono molto apprezzati, soprattutto perché la mancanza di significativi strumenti diagnostici di prossima generazione rimane un grosso divario nella maggior parte dei sistemi sanitari. Una piattaforma per collegare ricerca, capacità digitali e nuovi prodotti ai clienti a livello globale è un’avventura entusiasmante. “ tiene a precisare Davis.

Di fatto, dunque, tutte le informazioni e le immagini rilevate dagli strumenti diagnostici in uso verranno archiviate e conservate nel cloud di Amazon Web Service, noto come S3, per poi essere impiegate in tecniche di machine learning per alimentare gli algoritmi di AI (che si dice sarà open source) a supporto della scienza medica.

Va da sé che il contributo allo sviluppo della diagnostica su COVID-19 per Amazon sarà solo l’inizio di quella si presenta (nel bene o nel male) una collaborazione di sicuro interesse nel campo della raccolta dei dati sanitari, genetici e biometrici per finalità di ricerca scientifica.

Ad aprile, il governo canadese ha inoltre annunciato la collaborazione con Amazon nella fornitura dei dispositivi di protezione individuale agli operatori sanitari in prima linea e anche in Italia, la compagnia di Bezos è tra i gruppi attivi a sostegno della Protezione Civile italiana attraverso cospicue donazioni dirette e l’introduzione di una skill su Alexa per agevolare le operazioni di coloro che si rivelassero intenzionati a dare il proprio contributo. Ma non solo, perché, la divisione cloud di Amazon ha anche aderito all’iniziativa di solidarietà digitale del Ministero dell’Innovazione italiano rendendo disponibili vari webinar di formazione gratuiti dedicati alle materie STEM (Scienze, Tecnologia, Elettronica e Matematica) e di informatica creativa per i docenti scuole di elementari e medie.

Anche le attività di vendita “fisiche” sono state oggetto di attenzione da parte di Amazon che, infatti, ha esteso la propria tecnologia Just Walk Out — che consente agli acquirenti di entrare semplicemente in un negozio, prendere ciò che vogliono e semplicemente uscire pagando senza necessità di casse e cassieri — anche a rivenditori non aderenti al programma Amazon Go.

Una sorta di carrello virtuale guidato da tecniche di computer vision, sensor fusion e deep learning che mai come ora potrebbe rivelarsi utile e necessario. L’acquirente, che potrebbe anche non disporre di un proprio account Amazon, dovrà tuttavia registrare la propria carta di credito per poter fruire del servizio e garantire il pagamento al venditore.
La disponibilità di ulteriori moli di dati per Amazon è garantita.

CONCLUSIONI

Stacy Mitchell e Olivia LaVecchianel 2016, nell’articolo Amazon’s Stranglehold:How the Company’s Tightening Grip IsStifling Competition, Eroding Jobs, and Threatening Communities pubblicato dall’Institute for Local Self-Reliance, che la stessa Mitchell dirige, scrivevano che “ogni due dollari che gli americani spendono online, Amazon ne guadagna uno”.

Questo, prima della crisi sanitaria mondiale.

Oggi, come sappiamo, grazie anche alla spinta ricevuta dalle necessità rese urgenti dalla crisi epidemiologica, il dominio della compagnia di Bezos è ancora più forte e la sua ascesa nel mercato mondiale in costante sviluppo.

Ciò è dovuto alla coesistenza di diversi elementi, tra cui sicuramente:
una certa deferenza da parte dei governi e delle istituzioni
la strategia aziendale intuita dallo stesso Bezos, sin dai primi anni 2000, basata sulla volontà di sostenere le perdite e di investire in modo aggressivo a spese degli utili oltre all’integrazione su più linee di business la fidelizzazione dei clienti e dei rivenditori, rivelatisi anche una formidabile fonte di opposizione alle normative che minacciano queste piattaforme nonché fattori determinati per lo sviluppo del prezioso “effetto di rete” la conseguente enorme disponibilità di dati e lo sfruttamento degli stessi per microtargeting pubblicitario e profilazioni varie non ultimo, l’inadeguatezza dei quadri regolatori vigenti in materia di antitrust e promozione della concorrenza, rispetto alle dinamiche attuali dei mercati, in particolare alla luce del ruolo assunto dalla disponibilità dei dati. Concentrare l’antitrust esclusivamente sul benessere dei consumatori si sta rivelando ora più che mai un errore gravoso.

E certo la grave emergenza in atto se da una parte può aver contribuito a far emergere le criticità ben rilevate da Stacy Mitchell, dall’altra ha sicuramente ampliato e abilitato ulteriori leve a supporto della grande azienda tecnologica di Seattle e del suo fondatore, peraltro in buona compagnia nel panorama degli attuali vincitori al tempo del coronavirus.

Basta riferirsi al Bloomberg Billionaires Index per apprendere che oltre a Jeff, altri nomi noti appaiono tra le prime file e sono in gran parte legati al mondo della tecnologia.

Senza dimenticare il settore delle videoconferenze dei video streaming e della grande distribuzione. Altra storia per le piccole medie imprese ed certo per il settore petrolifero e del turismo gravemente compromessi dalle limitazioni agli spostamenti. Alla base di tanto, un curioso paradosso.

Un’antinomia che si unisce agli elementi alla base del successo elencati precedentemente: la natura umana che con la sua fragilità promuove una maggiore necessità del digitale visto come approdo sicuro immune a “quel particolare virus” estremamente pericoloso per la società degli individui.
Le grandi aziende tecnologiche e digitali come Amazon non possono che intuirne i vantaggi e trarne beneficio. Il prezzo delle piccole ombre che si accompagna alla maggiore esposizione mediatica della potente piattaforma digitale è assolutamente sostenibile e forse altrettanto non valorizzato dalle istituzioni e dalla autorità preposte.

Il processo di digitalizzazione ed automazione della società non consente ripensamenti per il futuro: indietro non si torna. E certo è inutile arroccarsi in improbabili fortini analogici.

Mi chiedo però verso dove vogliamo indirizzare questo processo.
La definitiva trasformazione della società umana in un ambiente data driven in cui lo spazio non è fisico bensì logico rende palese come “chi controlla le domande sia in grado di dare forma alle risposte e chi controlla le risposte di dare forma alla realtà” come ci suggerisce efficacemente il prof. Luciano Floridi.

Poiché le big companies come Amazon hanno, ad oggi, l’assoluta gestione dell’accesso alle informazioni, allora forse sarebbe opportuno iniziare a pensare ad un progetto diverso, comune, solidale e coordinato di cui certamente la politica e le istituzioni dovrebbero farsi urgentemente carico assumendosene la chiara responsabilità.

La revisione dell’attuale quadro in materia di antitrust, in USA come in Europa ne è parte integrante.

In particolare è chiamato in causa l’approccio dello stesso basato ancora oggi sulla logica dell’equivalenza tra concorrenza e “benessere dei consumatori” rivelatasi, invero, inidonea a comprendere e gestire le dinamiche dell’architettura del potere di mercato nell’economia del XXI secolo e cieca all’esigenza di propendere per una maggiore attenzione verso l’analisi della struttura di un’azienda e al ruolo strutturale che essa svolge nei mercati.

E forse i potenziali danni alla concorrenza posti dal dominio di Amazon e delle grandi piattaforme digitali, potrebbero divenire effettivamente riconoscibili e adeguatamente ponderabili senza possibilità di smentita.

Barbara Calderini

La pandemia potrebbe sancire definitivamente il ruolo di Amazon quale assoluto protagonista del… was originally published in Hub dell'innovazione digitale on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

La narrazione di storie e la rappresentazione pittorica affondano le proprie radici agli albori dell’umanità. L’uomo ha un istinto innato di “raccontare” e di “rappresentare”, basti pensare alle antichissime datazioni delle prime raffigurazioni rupestri, e ha cominciato a raccontare in forma grafica i suoi percorsi e lo spazio circostante addirittura 15000 anni fa… le prime mappe geografiche.

Attraverso i millenni le tecniche di rappresentazione geografica si sono evolute in maniera prodigiosa, passando dal supporto su roccia al supporto digitale.

Nelle ultime settimane, organizzando un webinar per il Polo Universitario Aretino sulle tematiche GIS (“GIS Telling, il GIS in una StoryMap”), ho avuto modo di sperimentare una delle tecniche di divulgazione geografica più innovative del web, ovvero le Story Maps.

Già disponibile da una decina di anni, è però solo negli ultimi tempi che questa tecnologia ha preso piede e il suo utilizzo si sta diffondendo a macchia d’olio in più campi di applicazione. Ma cos’è una Story Map? E qual è il motivo di questa grande diffusione?

In sostanza si tratta di un’applicazione web che consente di raccontare una storia attraverso l’uso di mappe interattive combinate con testo ed altri elementi multimediali (immagini, video), il tutto condito con un design molto accattivante e contemporaneo. Questo mix rende il messaggio trasmesso molto più efficace rispetto ai metodi tradizionali, perché unisce l’innato potere comunicativo delle mappe con l’azione vincente dell’interattività.

In più le Story Map sono pensate per essere facilmente consultabili anche da dispositivi mobili, il che, in un’epoca dominata da tablet e smartphone, le rende ancora più performanti.

La Story Map si costruisce alla stregua di una presentazione, ma dietro al front-end si cela in realtà tutto quel mondo vasto e variopinto che costituisce il GIS. In altre parole la Story Map rappresenta l’ultimo atto del processo lungo e articolato che compone un Sistema Informativo Territoriale. Questo significa avere a disposizione nelle mappe interattive tutte le funzioni tipiche di un GIS (navigazione geografica, sovrapposizione di layers tematici, interrogazione degli attributi alfanumerici, ecc..) ma in un formato molto più user-friendly rispetto alle classiche applicazioni webgis.

L’azienda in cui lavoro (Ar-tel s.p.a.) è attiva nel campo dei Sistemi Informativi Territoriali da oltre vent’anni e sta investendo molte risorse in questo settore tecnologico, cercando di sfruttare appieno le possibilità messe a disposizione dai vari strumenti presenti sul mercato, ma tenendo sott’occhio anche le possibili alternative.

Nel panorama del mondo web esistono infatti diverse soluzioni in materia di Story Maps, sia in ambito commerciale che in quello open-source, da StoryMap JS (nato con un’impronta giornalistica) a TimeMapper (più focalizzato sulla componente temporale della mappa), ma sono le Story Maps Esri quelle che a mio avviso raggiungono i massimi livelli di qualità e personalizzazione, potendo scegliere fra svariati templates in base alla specifica storia che si vuole raccontare.

Inoltre, pur essendo un marchio Esri, sono anch’esse open-source, in quanto il codice di ciascun template può essere scaricato da GitHub, personalizzato e pubblicato sui propri server.

Vediamo alcuni esempi di racconto:

Con la Story Map Tour si può presentare un set di foto o video con didascalia collegato ad una mappa interattiva, soluzione ideale per proporre un itinerario escursionistico che il lettore può seguire passo passo, visualizzando la propria posizione sulla mappa e consultando le suggestive foto collegate a ciascuna tappa dell’itinerario.

Il modello Story Map Journal permette di creare una sorta di “diario di viaggio” in cui si può navigare sulla mappa scorrendo contemporaneamente il contenuto interattivo associato a ciascuna sezione (immagini, video, scene 3D) . Il testo e le immagini possono essere visualizzati in pannelli scorrevoli sopra la sezione principale.

Con la Story Map Cascade si offre al lettore una esperienza visuale avvincente, combinando i vari elementi narrativi e multimediali in sezioni che riempiono completamente lo spazio visivo e includono effetti di animazione e di transizione. Ho usato questo specifico modello per “raccontare” il GIS agli studenti del Polo Universitario Aretino e devo dire che il risultato è stato molto apprezzato. Vivamente consigliato quindi l’utilizzo delle Story Map per la didattica nelle scuole, soprattutto per le primarie e secondarie di primo grado. Fra parentesi, in questo periodo di clausura forzata in cui gli insegnati, pur di non fare cadere i nostri bambini nell’oblio, propongono una moltitudine di app “istruttive” sui più disparati argomenti, credo che una Story Map ben congegnata per insegnare la geografia sarebbe un’opportunità educativa nuova e creativa.

Le Story Map Series presentano una serie di mappe interattive che il lettore può facilmente consultare sfogliando tabs, punti elenco o menù espandibili. A ciascuna mappa possono essere associati testi descrittivi, immagini, video o addirittura altre applicazioni web o Story Maps inglobate nel sistema stesso. Trovo questo modello molto valido per la pubblicazione delle mappe tematiche contenute in un qualsiasi piano territoriale, come ad esempio un Piano Strutturale, un Regolamento Urbanistico o quant’altro, per favorire la divulgazione delle strategie decisionali e rendere trasparenti i processi di definizione di normative che vanno ad impattare sulla vita quotidiana di ogni cittadino.

Con una Story Map Shortlist si possono rappresentare su una mappa i punti di interesse presenti sul territorio, organizzati in tabs suddivise per tematiche diverse (cibo, hotel, attrazioni, ecc.). Navigando sulla mappa le tabs si aggiornano mostrando solo quello che è visibile nell’estensione corrente e i punti di interesse possono essere interrogati fornendo utili informazioni. Nel territorio della Provincia di Arezzo, dove vivo e lavoro, il turismo e la valorizzazione dei luoghi possono essere ancora molto potenziati e questo processo potrebbe senza dubbio accelerare con l’utilizzo di strumenti innovativi come questo, che puntano sulla facilità di consultazione e l’interattività dei contenuti.

Insomma, come abbiamo visto le possibilità di utilizzo sono davvero infinite, si tratta solo di sbizzarrire la fantasia e scegliere la propria storia, in fondo…

…“Le avventure accadono a chi le sa raccontare.” (Jerome Seymour Brune).

Story Map: la geografia contemporanea was originally published in Hub dell'innovazione digitale on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Imeccanismi dotati di tecnologia all’avanguardia, costituiscono un elemento importante nella nostra quotidianità. Le principali funzioni di innovazione nel settore informatico, permettono alle persone di usufruire di vantaggi nello svolgimento di particolari attività.

Alcuni esempi possono essere: agevolazione nella raccolta dati per ricerche o analisi, velocità nella selezione di materiale telematico e altre azioni/transizioni quotidiane realizzate con un semplice click.

Si parla sempre più di Intelligenza Artificiale, in acronimo IA.

“L’intelligenza artificiale è una disciplina recente che negli anni ha fornito un importante contributo al progresso dell’intera informatica. Essa è stata inoltre influenzata da numerose discipline fra le quali la filosofia, la matematica, la psicologia, la cibernetica, le scienze cognitive. L’intelligenza artificiale studia i fondamenti teorici, le metodologie e le tecniche che consentono di progettare sistemi hardware e sistemi di programmi software atti a fornire all’elaboratore elettronico prestazioni che, a un osservatore comune, sembrerebbero essere di pertinenza esclusiva dell’intelligenza umana.”

La creazione di macchine tecnologicamente avanzate comporta un percorso complesso di progettazione e programmazione.

Durante le fasi di realizzazione, il sistema acquista le prime competenze d’avanguardia:

• risolvere operazioni e problemi matematici
• esaminare ed elencare dati
• fare statistiche ed elaborare strategie
• riprodurre informazioni vocali, immagini e video.

Azioni concretizzate attraverso il supporto di modelli di apprendimento autonomo. Modelli che permettono alla macchina di imparare attraverso la pratica, l’esercitazione e il riconoscimento dell’errore. Una vera e propria istruzione al sistema, la quale sviluppa una logica artificiale basata sulla ripetizione. Il risultato finale è la capacità di emulare operazioni, che in natura, nascono dalla rete neurale del cervello umano.

Modelli di apprendimento autonomo: Machine Learning e Deep Learning.

• Machine Learning: apprendimento automatico che permette a una macchina intelligente di migliorare le proprie capacità e prestazioni nel tempo. La macchina, quindi, sarà in grado di imparare a svolgere determinati compiti migliorando, tramite l’esperienza, le proprie capacità, le proprie risposte e funzioni.
• Deep Learning: apprendimento approfondito, sottocategoria del Machine Learning, il quale crea modelli di apprendimento su più livelli. Le informazioni vengono esposte per essere apprese e rielaborate in un secondo momento. Funzione che permette di lavorare insieme le due informazioni, astraendole sempre di più. L’apprendimento così realizzato ha la forma di una piramide: i concetti più alti sono appresi a partire dai livelli più bassi. Il modello d’apprendimento riproduce il funzionamento del cervello umano e il suo modo di interpretare le immagini, il linguaggio, concependo un senso decisionale.

I modelli d’apprendimento riportano una similitudine con l’intelligenza umana. I sistemi di intelligenza artificiale riproducono attraverso una macchina processi comunemente umani.

Lo sviluppo umano si fonda su percorsi evolutivi che derivano dall’attività cognitiva di ogni individuo.

Il processo cognitivo è l’andamento mediante i quale un organismo acquisisce informazioni sull’ambiente e le elabora a livello di conoscenza in funzione del proprio comportamento (percezione, immaginazione, simbolizzazione, formazione di concetti, soluzione di problemi).

Realizzare un meccanismo innovativo determina uno sviluppo nella collaborazione tra essere umano e macchina.

L’articolo della rivista scientifica “Le Scienze”: “In cerca di nuovi farmaci con l’IA”, riporta il contributo nato dall’unione dell’intelligenza umana con l’intelligenza artificiale.

L’elaborato analizza la scelta delle aziende farmaceutiche, di investire maggiormente nell’utilizzo di macchinari o sistemi tecnologici muniti di IA.

I proprietari delle case farmaceutiche, insieme a ricercatori, scienziati e medici decidono di acquistare sistemi di tecnologia avanzata.

I nuovi macchinari affiancano l’uomo nella sua ricerca sullo sviluppo di nuovi farmaci per contrastare malattie difficilmente curabili.

L’uomo programma il sistema software o hardware provvisto di intelligenza artificiale.

Un fattore di supporto alla ricerca, nel campo farmaceutico, può essere il riconoscimento di una molecola anomala durante i test su farmaci in sperimentazione.

La macchina acquista le dovute informazioni e inizia ad elaborarle. L’impiego costante di sistemi all’avanguardia aiuta a velocizzare la lavorazione e la selezione durante le fasi di ricerca, riducendo notevolmente tempi ed eventuali costi. Nel procedimento d’analisi riconosciamo sistemi di IA, in grado di selezionare dati utili per lo svolgimento e per la possibile creazione di nuovi farmaci.

Dei primi risultati positivi si riscontrano, anche se non ancora accertati e approvati scientificamente.

Nell’esempio notiamo la collaborazione tra essere umano e meccanismi tecnologici. Un’alleanza che potrebbe determinare piccoli passi verso nuove scoperte, sia nel campo farmaceutico sia nella storia dell’uomo.

I sistemi di intelligenza artificiale rappresentano un momento storico importante nello sviluppo dell’uomo, un passaggio culturale decisivo. Le manifestazioni culturali, di principale evidenza, riportano le fasi dell’evoluzione dell’uomo, dall’antichità all’epoca moderna. Le scoperte archeologiche hanno permesso di scoprire eventi storici di forte cambiamento e determinare la nascita e crescita dell’essere umano sulla terra. Le scoperte scientifiche, come l’invenzione del telefono o la progettazione del primo computer, hanno generato un continuo progresso evolutivo.

Oggi si intravede l’inizio di un’era innovativa: uomo e macchina, insieme, per realizzare traguardi non ancora raggiunti nella storia dell’umanità.

AI e Case Farmaceutiche was originally published in Hub dell'innovazione digitale on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

I due metodi più famosi e utilizzati di project management sono il metodo Waterfall e quello Agile.

Di seguito una breve descrizione delle due tipologie di gestione di progetto e un’analisi sintetica dei vantaggi e degli svantaggi di ognuno di essi.

Metodo Waterfall:

Il metodo Waterfall (anche noto come Liner Sequential Life Cycle Model) corrisponde a una gestione del progetto di tipo tradizionale e sequenziale; si basa su una successione a cascata di fasi distinte dello sviluppo del software (analisi dei requisiti, design, sviluppo, collaudo, deploy, eventuale manutenzione) ben documentate, ognuna delle quali generalmente termina prima che inizi la successiva. In tale metodologia il prodotto viene consegnato al cliente alla fine del processo.

Di seguito una lista dei principali vantaggi e svantaggi del modello:

Vantaggi:

• Pianificazione e progettazione più semplici: gli sviluppatori e i clienti concordano su ciò che verrà consegnato già all’inizio del ciclo di vita del processo; ciò rende possibile una consegna più rapida del progetto.

• È uno dei modelli più facili da gestire: per sua natura, ogni fase ha risultati (deliverables) specifici e un processo di revisione.

• Processo e risultati possono essere ben documentati perché noti dall’inizio.

• Metodo facilmente adattabile per lo spostamento di squadre: ogni gruppo è a conoscenza di cosa deve fare e delle tempistiche da rispettare; a seconda della fase attiva del progetto è possibile che vari membri del team siano coinvolti o continuino con altri lavori.

• Ad eccezione di revisioni, approvazioni, riunioni sullo stato, ecc., la presenza del cliente non è strettamente necessaria dopo la fase dei requisiti.

• Interfaccia con gli stakeholders coinvolti risulta semplice, grazie alla documentazione presente e alla impostazione definita di tempistiche e attività.

• Poiché la progettazione è completata nelle prime fasi del ciclo di vita dello sviluppo, questo approccio si presta a progetti in cui è necessario progettare più componenti software (a volte in parallelo) per l’integrazione con sistemi esterni.

Svantaggi:

• Poca comunicazione con il cliente perché i requisiti vengono definiti all’inizio

• Modello rigido: raramente i progetti reali seguono il flusso lineare del modello

• Non è un modello ideale per un progetto di grandi dimensioni: se c’è un ritardo, tutti i processi di conseguenza slittano fino a che il processo in questione non è terminato.

• Il processo di test inizia al termine dello sviluppo. Quindi a valle dello sviluppo si possono trovare dei bug costosi da riparare.

• Molto difficile tornare indietro per apportare modifiche nelle fasi precedenti.

• Possibilità che il cliente non sia soddisfatto del prodotto software consegnato. Dal momento che tutti i risultati finali si basano su requisiti documentati all’inizio del progetto, un cliente potrebbe non vedere ciò che verrà consegnato finchè il prodotto non sarà quasi finito. A quel punto, i cambiamenti possono essere difficili e costosi da attuare.

• Durante le fasi iniziali e finali si verificano delle situazioni di blocco dovute al fatto che alcuni membri del progetto devono aspettare che altre persone concludano le loro attività per proseguire il lavoro. Queste fasi di inoperatività causano così uno spreco di risorse e tempi.

• A volte la soluzione tecnica implementata si rivela ben presto tecnologicamente vetusta.

Metodo Agile:

Il metodo Agile fa riferimento ad un tipo di gestione innovativo e iterativo in quanto comprende gli stessi step del metodo Waterfall, ma in chiave iterativa: si lavora su pezzi di requisiti (e non su tutto in un’unica soluzione) rendendo così possibile eseguire simultaneamente le attività di sviluppo e test e di effettuare più deploy durante l’intera vita del progetto:

A differenza del metodo a cascata, in cui la pianificazione delle attività è definita all’inizio, nel metodo Agile il tempo è suddiviso in fasi di durata definita (di solito settimane) chiamate ‘sprint’; all’inizio di ogni sprint viene pianificato e definito, con il cliente, un elenco di prodotti finali da consegnare entro la durata del relativo sprint. Se non è possibile completare tutto il lavoro pianificato, il lavoro viene ridistribuito e le informazioni vengono utilizzate per la pianificazione del successivo sprint. Una volta completato, il lavoro può essere rivisto e valutato dal team di progetto e dal cliente, attraverso build giornaliere e dimostrazioni di fine sprint.

Anche il metodo Agile ha i suoi vantaggi e svantaggi. Vediamoli insieme.

Vantaggi del modello Agile:

• È un processo client focalizzato: il cliente è costantemente coinvolto in ogni fase del progetto in quanto collabora ampiamente e direttamente con il team di progetto durante tutta la durata del progetto

• Obiettivi periodici: grazie al fatto che i requisiti sono incrementali il cliente ha frequenti opportunità di vedere il lavoro consegnato e di prendere decisioni e cambiamenti in itinere.

• I team agili sono auto-organizzati e multidisciplinari: ognuno è responsabile di una serie di task concatenate tra loro in modo che, ottimizzando il tempo e le risorse umane, possano produrre il valore e i risultati concordati con il cliente, guidati da un project manager che organizza il lavoro e si interfaccia con essi.

• Qualità dello sviluppo: è possibile consegnare al cliente un’applicazione in componenti funzionali completi e non in un’unica soluzione alla fine.

• La tecnologia utilizzata non può essere considerata vetusta perché gli sviluppi si ripetono costantemente.

Contro del Metodo Agile:

Il lavoro risulta meno strutturato ed i flussi di lavoro meno chiari

• Il coinvolgimento dei clienti spesso porta ad aggiungere funzionalità non definite nell’architettura e nel design iniziali con conseguente aumento di tempi e i costi di implementazione.

• Poiché il metodo si concentra sulla consegna in time-box e sulla frequente riprioritizzazione, è possibile che alcune attività non vengano completate entro il lasso di tempo assegnato. Potrebbero essere necessari sprint aggiuntivi oltre a quelli inizialmente previsti, aumentando il costo del progetto.

• Funziona al meglio quando i membri del team di sviluppo sono completamente dedicati al progetto e per progetti di sviluppo ampi.

• Il progetto può facilmente andare fuori strada se al project manager non è chiaro quale risultato il cliente desidera

• Le strette relazioni di lavoro in un progetto Agile sono più facili da gestire quando i membri del team si trovano nello stesso spazio fisico, il che non è sempre possibile. Tuttavia, esistono diversi modi per gestire questo problema, come webcam, strumenti di collaborazione, ecc.

Volendo riassumere quanto detto, le differenze chiave tra il modello Waterfall e Agile sono le seguenti:

• Waterfall è un processo di progettazione sequenziale, mentre Agile segue un approccio incrementale.

• Nella metodologia Waterfall i test arrivano dopo la fase di sviluppo, mentre in quella Agile i test sono eseguiti contemporaneamente allo sviluppo del software.

• Il metodo Waterfall è da seguire per progetti con budget e tempi relativamente definiti in cui gli attori coinvolti sono molti e si ha la necessità di una maggiore strutturazione delle attività; il metodo Agile è perseguibile in condizioni più flessibili, in cui il focus è prevalentemente sulle esigenze di business.

• La metodologia Waterfall non consente di modificare i requisiti una volta avviato lo sviluppo del progetto; il metodo Agile consente di apportare modifiche ai requisiti di sviluppo del progetto anche se la pianificazione iniziale è stata completata.

Non è facile rispondere alla domanda ‘quale metodo è migliore?’ poiché la vera sfida da affrontare è trovare la giusta via e il giusto modo per gestire progetti e interlocutori diversi, attingendo ai vari modelli con flessibilità e lungimiranza. Ogni supplier dovrebbe essere flessibile e tenere conto di tempistiche fisse con requisiti mutevoli (Agile) e di tempistiche mutevoli con requisiti statici (Waterfall).

Quando si lavora a un progetto di consulenza, infatti, non esistono più una serie di passaggi prefissati; tutto deve adattarsi alle esigenze individuali del cliente specifico e modificato qualora sorgano degli imprevisti, ma allo stesso tempo ci sono strutture e obiettivi, con tabelle di marcia predeterminate, da cui non ci si può allontanare.

Metodi Waterfall e Agile was originally published in Hub dell'innovazione digitale on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.