Ricerca: cosa vuoi sapere?
Registrazione
Iscriviti
Iscriviti
Registrazione
Ricerca: cosa vuoi sapere?
principale del blog 4

Web 3.0 e Finance: come DEFI si evolverà nel 2025

Ishani Mohanty
-
0
Web 3.0 e Finance: come DEFI si evolverà nel 2025

Con il Web 3.0 e la finanza decentralizzata (DEFI) in prima linea in questo cambiamento, l'ambiente finanziario sta cambiando radicalmente. Fornendo soluzioni all'avanguardia che ripensano l'accesso finanziario, la sicurezza ed efficienza, DeFI continua a ribaltare le istituzioni bancarie e di investimento stabilite mentre entriamo nel 2025. Le tendenze principali che influenzeranno il futuro di DIFI nel prossimo anno sono esaminate in questo blog.

1. Inteoperabilità e scalabilità migliorate

Elevate commissioni di transazione e congestione della rete, in particolare su Ethereum, è stato il problema principale di DEFI. Ma entro il 2025, le soluzioni di livello 2 come rollup, frammenti e ponti a catena incrociata avranno avanzato significativamente, con conseguenti transazioni più veloci e più convenienti. La liquidità complessiva dell'ecosistema DeFI aumenterà e i trasferimenti di attività liscia saranno resi possibili dall'interoperabilità blockchain migliorata.

2. Tokenizzazione delle attività nel mondo reale

Con la crescente popolarità della delle risorse del mondo reale (RWA), DEFI va oltre le risorse digitali. Tokenizzando beni tangibili sulla blockchain, comprese le materie prime, il settore immobiliare e la proprietà intellettuale, migliora la liquidità e amplia le opzioni di investimento. L'uso diffuso di DIFI sarà notevolmente aiutato da piattaforme che consentono l'integrazione di RWA.

3. Miglioramenti all'identità e alla sicurezza decentralizzate

Le preoccupazioni per la sicurezza e le frode stanno crescendo insieme a DEFI. Soluzioni di identificazione decentralizzate come Zero Knowledge Proof (ZKPS) e Self Sovereign Identity (SSI) miglioreranno la sicurezza e proteggeranno la privacy degli utenti entro il 2025. Questi sviluppi ridurranno la probabilità di frode e aumenteranno la fiducia tra i regolatori e i nuovi clienti.

4. Lo sviluppo di modelli di resa sostenibile e DEFI 2.0

La mania dell'agricoltura del rendimento DIFI ha prodotto sistemi di incentivi insostenibili. DEFI 2.0 verranno introdotti più modelli di generazione di resa sostenibili grazie a nuovi metodi di picchettamento e liquidità di proprietà del protocollo. Si dovrebbero prevedere ulteriori iniziative che danno la priorità alla stabilità a lungo termine al di sopra dei profitti immediati.

5. Finanza ibrida (HYFI) e adozione istituzionale

Gli investitori istituzionali stanno diventando più interessati a Defi e nel 2025, Hybrid Finance (HYFI), che combina DEFI e il finanziamento tradizionale (TRADFI), diventerà più popolare. I protocolli DIFI saranno progressivamente inclusi dai principali istituti finanziari per migliorare le loro procedure di prestito, regolamento e liquidità. Il divario tra la finanza tradizionale e decentralizzata sarà chiusa da collaborazioni tra piattaforme DIFI e istituti finanziari stabiliti.

Conclusione

Entro il 2025, Web 3.0 e DeFI avranno completamente cambiato il settore finanziario, rendendolo più resiliente, efficiente e inclusivo. DeFI sta passando dalla sua fase sperimentale all'accettazione diffusa grazie agli sviluppi di scalabilità, conformità, sicurezza e applicazioni pratiche. La navigazione della fase successiva di finanziamenti decentralizzati richiederà una grande attenzione a questi schemi, che tu sia un appassionato, sviluppatore o investitore.

Come le certificazioni di networking IT possono aumentare la tua carriera

Vaisnavi KV
-
0
Come le certificazioni di networking IT possono aumentare la tua carriera

Nell'industria tecnologica frenetica di oggi, stare davanti alla curva è cruciale. Con le aziende sempre più affidate a reti complesse, i professionisti con forti capacità di networking sono molto richiesti. Ma come puoi distinguerti in un mercato del lavoro competitivo? Le certificazioni di networking IT possono essere il cambio di gioco di cui hai bisogno.

Che tu sia un aspirante ingegnere di rete, uno specialista della sicurezza informatica o un professionista IT che cerca di aumentare, guadagnare certificazioni possono aprire porte a migliori opportunità di lavoro, salari più alti e progressi di carriera. Esploriamo come queste certificazioni possono alimentare la crescita della tua carriera.

Leggi anche: come la rete quantistica ridefinisce l'infrastruttura di comunicazione globale

1. I certificazioni di networking convalidano le tue competenze

Le certificazioni fungono da prova della tua competenza tecnica. I datori di lavoro si fidano delle certificazioni riconosciute dal settore perché dimostrano che possiedi conoscenze di networking nel mondo reale e puoi gestire le ultime tecnologie.

2. Potenziale salariale più elevato e sicurezza del lavoro

I professionisti della rete certificati spesso guadagnano stipendi più alti rispetto ai loro coetanei non certificati. Secondo i rapporti del settore, i professionisti con certificazioni di networking IT possono guadagnare il 20-30% in più rispetto a quelli senza.

Inoltre, le certificazioni offrono sicurezza del lavoro in tempi incerti. I datori di lavoro preferiscono i candidati con competenze validate, garantendo di rimanere richiesto anche durante le recessioni economiche.

3. Crescita e promozioni della carriera rapida

Le certificazioni non ti aiutano solo a ottenere un lavoro: ti aiutano a salire più velocemente la scala. Molte aziende danno la priorità ai dipendenti con credenziali di networking specializzate quando si considerano le promozioni.

4. Resta aggiornato con le ultime tecnologie

Il campo di networking si evolve rapidamente, con il cloud computing, il networking guidato dall'IA e le minacce alla sicurezza informatica che modellano l'industria. Le certificazioni di guadagno ti assicura di rimanere aggiornato con gli ultimi progressi.

5. Più opportunità di lavoro e riconoscimento globale

Le certificazioni aumentano la tua occupabilità rendendoti un candidato preferito per i ruoli nelle migliori società. Molte organizzazioni globali come Google, Amazon, Cisco e Microsoft preferiscono assumere professionisti certificati.

Considerazioni finali

Investire nelle certificazioni di networking IT è uno dei modi migliori per far avanzare la tua carriera, aumentare il potenziale di guadagno e rimanere rilevanti nel settore. Che tu stia appena iniziando o cerchi di salire di livello, la certificazione giusta può aiutarti a distinguerti e raggiungere i tuoi obiettivi professionali.

Sostenibilità per il 2025: come la tecnologia emergente influisce ESG

Siddhraj Thaker
-
0
Sostenibilità per il 2025: come la tecnologia emergente influisce ESG

La sostenibilità è diventata una priorità globale critica e le tecnologie emergenti stanno svolgendo un ruolo fondamentale nel guidare la transizione verso un futuro più verde. Dalle innovazioni delle energie rinnovabili al 5G e all'IoT, questi progressi stanno rimodellando le industrie minimizzando all'impatto ambientale.

La maggior parte delle imprese - 76 percento - pensa che le nuove tecnologie possano ridurre significativamente le impronte di carbonio della loro azienda. Nei investimenti 5G e IoT, ESG è destinato a essere un fattore chiave e le aziende che fanno già questi investimenti godono di una serie di vantaggi. In futuro, le priorità migliori delle aziende per i fornitori di tecnologia saranno certificazioni e capacità di sostenibilità.

Scoppi di energia rinnovabile

Tecnologie come pannelli solari, turbine eoliche e stoccaggio avanzato della batteria stanno rivoluzionando il settore energetico. Ad esempio, la tecnologia solare sta diventando sempre più efficiente, con i pannelli moderni che convertono fino al 22% della luce solare in elettricità. Innovazioni come le aziende solari galleggianti e le turbine eoliche verticali stanno espandendo il potenziale di energia rinnovabile anche nelle aree urbane o limitate allo spazio.

Quando si effettuano investimenti nelle tecnologie future, in particolare il 5G, ESG è un fattore cruciale.

Quando si tratta di tutte le tecnologie emergenti, il 35% dei recenti partecipanti al sondaggio ha dichiarato che ESG è un fattore chiave da prendere in considerazione quando si sceglie gli investimenti e il 41% ritiene significativo. È molto probabile che ESG sia un componente chiave della spesa 5G, con IoT in arrivo al secondo posto.

D'altra parte, è meno probabile che ESG venga preso in considerazione quando si prende decisioni di investimento nella realtà aumentata, blockchain e calcolo quantistico. Ad esempio, il 25% degli intervistati afferma che ESG è un piccolo fattore da tenere in considerazione quando effettua investimenti blockchain. Il riallineamento della priorità futura sembra probabilmente dato che le autorità e i politici, compresa la Commissione europea, stanno prestando molta attenzione alle questioni ESG in relazione a Bitcoin e altre criptovalute a base di blockchain.

I piani di sostenibilità aziendale stanno già beneficiando di 5G e IoT.

Le aziende in genere forniscono all'ESG implicazioni di 5G e IoT più considerazioni quando prendono decisioni di investimento rispetto alle altre tecnologie di sviluppo. Le aziende che investono in entrambi hanno maggiori probabilità di sperimentare vantaggi quando viene chiesto sulla sostenibilità di queste tecnologie, rispetto al più ampio campione di aziende interrogate sul potenziale rialzo delle nuove invenzioni in generale.

Perché l'intelligenza artificiale non ha bisogno del machine learning, ma il machine learning non può sopravvivere senza l'intelligenza artificiale

Jijo George
-
0
Perché l'intelligenza artificiale non ha bisogno del machine learning, ma il machine learning non può sopravvivere senza l'intelligenza artificiale

Sebbene l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale siano stati argomenti popolari per un po ', le persone non sono consapevoli di come si relazionano tra loro. Molti pensano di essere intercambiabili, ma ecco un fatto sorprendente: l'intelligenza artificiale può funzionare indipendentemente dall'apprendimento automatico per svolgere lavori con precisione. Ma senza il quadro fondamentale di AI, Machine Learning (ML), il motore dell'apprendimento guidato dai dati, non può prosperare.

Questa rivelazione solleva domande intriganti: come funziona l'IA senza ML? Perché ML dipende completamente dall'intelligenza artificiale? In che modo le aziende possono sfruttare questa relazione per guidare l'innovazione ed efficienza? Esploriamo l'affascinante interazione tra queste due tecnologie trasformative e scopriamo come influenzano il nostro futuro.

Cos'è AI senza ML?

L'intelligenza artificiale è il più ampio concetto di macchine che simulano l'intelligenza umana per svolgere compiti come il processo decisionale, la risoluzione dei problemi e la comprensione del linguaggio naturale. Non richiede necessariamente ML per funzionare. I sistemi AI basati sulle regole si basano su regole e logica predefinite piuttosto che imparare dai dati. I primi chatbot, come quelli basati sugli alberi decisionali, esemplificano l'IA senza ML: eseguono compiti specifici ma non possono migliorare autonomamente.

L'intelligenza artificiale senza ML è limitata alle istruzioni predefinite e manca della capacità di adattarsi o apprendere dai dati.

Perché ML non può esistere senza AI

L'apprendimento automatico, un sottoinsieme di intelligenza artificiale, coinvolge sistemi che apprendono dai dati per migliorare le prestazioni nel tempo senza una programmazione esplicita. ML si basa sui principi dell'IA per interpretare, analizzare e agire sui dati. Gli algoritmi ML usano i quadri di base dell'IA per elaborare il linguaggio, riconoscere le immagini o prevedere le tendenze.

Senza AI, ML mancherà l'architettura per simulare l'intelligenza. L'IA fornisce il "framework di pensiero", mentre ML offre il "meccanismo di apprendimento". Questa relazione simbiotica garantisce che i sistemi guidati da ML, come l'analisi predittiva o i motori di raccomandazione, possano funzionare in modo efficace.

Come le aziende sfruttano AI senza ML

Molte industrie fanno ancora affidamento su sistemi di intelligenza artificiale che non incorporano ML. Questi sistemi sono economici ed efficienti per le attività che richiedono una minima adattabilità.

Esempi di AI senza ML

  • Automazione basata sulle regole : nel servizio clienti, i sistemi IVR (risposta vocale interattiva) AI-BRIVED utilizzano regole fisse per instradare le chiamate.
  • Sistemi di esperti : utilizzati nell'assistenza sanitaria, i sistemi esperti analizzano i sintomi del paziente basati su conoscenze mediche predefinite per fornire raccomandazioni.
  • Simple chatbot : i primi chatbot che seguono la logica dell'albero decisionale eseguono interazioni di base senza approfondimenti guidati da ML.

Tali sistemi sono ideali per scenari in cui i dati sono scarsi o l'apprendimento in tempo reale non è necessario.

L'interdipendenza in applicazioni avanzate

Le moderne applicazioni di intelligenza artificiale spesso integrano ML per gestire ambienti dinamici e ricchi di dati. Per esempio:

  • Rilevamento delle frodi nel settore bancario : l'IA stabilisce il quadro per rilevare modelli insoliti, mentre gli algoritmi ML apprendono e si adattano a nuovi comportamenti fraudolenti nel tempo.
  • Marketing personalizzato : AI fornisce la piattaforma di interazione con il cliente, mentre ML perfeziona la personalizzazione analizzando il comportamento degli utenti.
  • Diagnostica sanitaria : l'intelligenza artificiale facilita l'elaborazione dei dati dei pazienti e ML migliora l'accuratezza diagnostica attraverso l'apprendimento continuo.

In questi esempi, l'intelligenza artificiale senza ML fornirebbe risultati statici, mentre ML aggiunge l'agilità e l'accuratezza richieste negli scenari in evoluzione.

Leggi anche: costruire un vantaggio competitivo con il profondo apprendimento

Idee sbagliate su AI e ML

Nonostante le loro differenze, molti presumono che AI ​​e ML siano intercambiabili. Questo malinteso può portare a aspettative non realistiche nelle implementazioni aziendali. Ecco i miti comuni:

  • Mito: AI coinvolge sempre ML.
    • Realtà : molti sistemi di intelligenza artificiale funzionano efficacemente senza ML.
  • Mito: ML può operare indipendentemente dall'intelligenza artificiale.
    • Realtà : ML è un sottoinsieme di intelligenza artificiale e dipende dal suo framework per simulare l'intelligenza.

Comprendere queste distinzioni aiuta le aziende a fissare obiettivi realistici e allocare le risorse in modo efficace.

Perché questo è importante per le aziende

Per le aziende che esplorano le soluzioni AI e ML, la distinzione determina come si avvicinano alla risoluzione dei problemi e agli investimenti:

  • AI senza ML : adatto a compiti con schemi prevedibili e variabilità minima.
  • AI con ML : essenziale per le industrie basate sui dati che richiedono adattabilità e scalabilità.

Identificando le esigenze specifiche delle loro operazioni, le aziende possono selezionare la giusta combinazione di tecnologie AI e ML.

Per ulteriori letture: Perché AIOps è la svolta che i team delle operazioni IT stavano aspettando

Cosa dopo

Mentre l'intelligenza artificiale può funzionare in modo indipendente, il suo potenziale è migliorato se combinato con ML e ML dipende dal framework di AI per simulare l'intelligenza e guidare l'apprendimento. Le aziende devono comprendere questa dinamica al fine di prendere decisioni ben informate e ottimizzare il rendimento degli investimenti tecnologici. Questa complessa relazione tra AI e ML è fondamentale per determinare la direzione della tecnologia in futuro.

Interactive Experience Management (IXM): il futuro delle comunicazioni con i clienti

Aishwarya Wagle
-
0
Interactive Experience Management (IXM): il futuro delle comunicazioni con i clienti

Il Customer Communications Management (CCM) è stato per anni una pietra angolare della strategia aziendale, ma con il panorama digitale in rapida evoluzione, è tempo di cambiare. Mentre ci avviciniamo al 2025, le aziende devono andare oltre il tradizionale CCM per soddisfare le crescenti aspettative dei consumatori. Entra nell'Interactive Experience Management (IXM): la prossima evoluzione nella comunicazione con i clienti. Incorporando interattività e approfondimenti basati sui dati, IXM sta ridefinendo il modo in cui le aziende interagiscono con i propri clienti. Scopriamo perché IXM sta diventando un punto di svolta per le relazioni con i clienti. 

Il passaggio da CCM a IXM 

CCM è stato per lungo tempo il punto di riferimento per la gestione e la fornitura delle comunicazioni con i clienti, ma nel frenetico mondo digitale di oggi non soddisfa più pienamente le esigenze dei consumatori moderni. IXM fa un ulteriore passo avanti concentrandosi su esperienze cliente interattive e ricche di dati che abbracciano più canali. Invece di limitarsi a inviare messaggi o e-mail, IXM incorpora elementi interattivi come video cliccabili, chatbot e interazioni sui social media, creando una relazione più dinamica e coinvolgente tra le aziende e i loro clienti. 

Coinvolgimento del cliente basato sui dati 

Nel mondo di IXM, i dati non vengono solo raccolti, ma utilizzati attivamente per comprendere e coinvolgere i clienti in tempo reale. Sfruttando le interazioni con i clienti attraverso vari punti di contatto digitali, le aziende possono ottenere informazioni più approfondite su preferenze, comportamenti e punti critici. Questi dati vengono quindi utilizzati per personalizzare la comunicazione, creando conversazioni mirate e significative che risuonano con i clienti a livello individuale. Si tratta di passare da un approccio comunicativo ampio a uno più personalizzato e preciso. 

Comunicazione omnicanale per interazioni fluide 

Uno dei principali vantaggi di IXM è il suo approccio omnicanale. In un panorama in cui i clienti interagiscono con i marchi su una varietà di piattaforme (siti Web, social media, app mobili e altro ancora), IXM garantisce che le aziende possano raccogliere dati senza problemi su tutti questi canali. Sia che un cliente stia chattando con un bot sul tuo sito web o stia inviando un messaggio diretto sui social media, i dati raccolti da ogni interazione sono unificati, creando un'esperienza più fluida e coerente. Questo approccio interconnesso consente alle aziende di rispondere ai clienti in modo più efficiente e coerente, indipendentemente da come scelgono di impegnarsi. 

Personalizzazione su larga scala 

Man mano che cresce la quantità di dati a disposizione delle aziende, aumenta anche la capacità di creare esperienze cliente personalizzate. IXM consente alle aziende non solo di raccogliere grandi quantità di dati di interazione, ma anche di utilizzarli per fornire comunicazioni altamente personalizzate. Che si tratti di un'offerta personalizzata basata sul comportamento passato o di un'e-mail che sembra adattata alle esigenze specifiche del cliente, IXM consente alle aziende di connettersi con i clienti in un modo personale, tempestivo e pertinente, senza perdere l'efficienza dell'automazione. 

Il futuro della comunicazione con il cliente: un'esperienza più intelligente 

Mentre ci avviciniamo al 2025, il futuro delle comunicazioni con i clienti non riguarda solo il miglioramento del modo in cui parliamo con i clienti: riguarda il miglioramento dell'intera esperienza interattiva. IXM è in prima linea in questo cambiamento, rendendo il coinvolgimento dei clienti più intelligente, più approfondito e più dinamico. Combinando tecnologie interattive con analisi avanzate dei dati, le aziende possono creare esperienze non solo più coinvolgenti ma anche più efficaci nel favorire la soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti.

Conclusione

La gestione interattiva dell'esperienza è la prossima evoluzione delle comunicazioni con i clienti. Man mano che le aspettative dei consumatori cambiano e le tecnologie digitali continuano ad avanzare, le aziende devono abbracciare IXM per rimanere competitive. Sfruttando strumenti interattivi e approfondimenti basati sui dati, IXM aiuta i marchi a passare dai metodi di comunicazione tradizionali a un approccio più intelligente e personalizzato. Il futuro del coinvolgimento dei clienti è interattivo e IXM è in prima linea. 

L'impatto del ransomware sulle aziende e come prevenirlo

Vaisnavi KV
-
0
L'impatto del ransomware sulle aziende e come prevenirlo

L'impatto del ransomware sulle aziende è aumentato drammaticamente negli ultimi anni, ponendo rischi significativi per le organizzazioni di tutte le dimensioni. Ransomware, un tipo di malware che blocca o crittografa i dati fino a quando non viene pagato un riscatto, può portare a perdite finanziarie, danni alla reputazione e interruzioni operative. Comprendere il suo impatto e come impedirlo è fondamentale per la salvaguardia delle operazioni aziendali nel panorama digitale di oggi.

Leggi anche: Zero Trust Security: un approccio globale alla moderna difesa informatica

La crescente minaccia di ransomware

Gli attacchi di ransomware stanno diventando più sofisticati, con criminali informatici che mirano a settori critici come assistenza sanitaria, finanza e produzione. Secondo i rapporti del settore, si prevede che i danni a ransomware globali supereranno i 20 miliardi di dollari all'anno entro il 2025. Questi attacchi spesso sfruttano le vulnerabilità in reti, e -mail di phishing e password deboli, lasciando le aziende vulnerabili a enormi interruzioni.

Impatti finanziari e operativi

Perdite finanziarie

Il costo del ransomware si estende oltre il riscatto stesso. Le imprese devono affrontare spese di recupero, spese legali e potenziali multe per la non conformità con le normative sulla protezione dei dati.

Tempi di inattività operativi

Il ransomware spesso paralizza le operazioni commerciali per ore o addirittura settimane, con conseguente perdita produttività e entrate.

Danno reputazionale

Un attacco di ransomware può erodere la fiducia del cliente, soprattutto se i dati sensibili vengono esposti o maltrattati.

Come prevenire gli attacchi di ransomware

Mentre il ransomware è una minaccia formidabile, le aziende possono adottare misure proattive per mitigare i rischi. Ecco alcune strategie efficaci -

Implementa soluzioni di backup robuste

Esegui regolarmente i dati critici e memorizzali offline o in ambienti cloud sicuri. In caso di attacco, avere backup accessibili garantisce una interruzione minima ed evita di pagare il riscatto.

Rafforzare la sicurezza dell'endpoint

Utilizzare software antivirus avanzato e strumenti di rilevamento degli endpoint per monitorare e bloccare attività sospette. Assicurarsi che tutti i dispositivi connessi alla rete siano garantiti con le ultime patch e aggiornamenti.

Educare i dipendenti

La negligenza dei dipendenti è un punto di ingresso comune per il ransomware. Condurre sessioni di formazione regolari per aiutare il personale a riconoscere le e -mail di phishing e seguire le migliori pratiche di sicurezza informatica.

Distribuire la segmentazione della rete

Limitare la diffusione di ransomware segmentando la rete. Limitare l'accesso ai sistemi sensibili e garantire che gli utenti abbiano solo le autorizzazioni necessarie per i loro ruoli.

Adottare un modello di sicurezza zero-trust

L'approccio zero-trust presuppone che nessun utente o dispositivo sia affidabile per impostazione predefinita. Questo modello applica una rigorosa verifica dell'identità e un monitoraggio continuo per prevenire l'accesso non autorizzato.

Conclusione

L'impatto del ransomware sulle aziende è di vasta portata, ma può essere mitigato con una combinazione di misure preventive e robuste pratiche di sicurezza informatica. Investendo in tecnologia, istruzione dei dipendenti e strategia di sicurezza globale, le aziende possono proteggersi dal diventare vittime di questa crescente minaccia. Nella lotta contro il ransomware, la prevenzione è sempre meglio che curare.

Salvaguarda la tua attività oggi per garantire un domani sicuro e resiliente!

6 modi in cui l'intelligenza artificiale può aiutarti a combattere i crimini informatici

Samita Nayak
-
0
6 modi in cui l'intelligenza artificiale può aiutarti a combattere i crimini informatici

Aggiornare le soluzioni di sicurezza informatica esistenti e applicare ogni possibile livello di sicurezza applicabile non garantisce che i tuoi dati siano a prova di violazione. È necessario disporre del forte supporto di tecnologie avanzate, che possano aiutare a facilitare il compito dei professionisti della sicurezza. Pertanto, è logico utilizzare l’intelligenza artificiale per combattere i crimini informatici. Con l’adozione dell’intelligenza artificiale, molte aziende hanno ottenuto guadagni finanziari e risparmiato tempo, aumentando al contempo l’efficienza e la produttività dell’intera azienda.

Inoltre, gli analisti aziendali e tecnologici si aspettano di vedere solide applicazioni di AI e ML per combattere i crimini informatici. Ciò significa che i CISO e i professionisti della sicurezza dovranno aggiornarsi rapidamente sull’implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale per combattere i crimini informatici. 

Ecco 6 modi in cui l'intelligenza artificiale può aiutarti a combattere i crimini informatici.

1. Rilevamento automatizzato

Insieme all’apprendimento automatico, l’intelligenza artificiale può aiutarti a identificare rapidamente le minacce e trovare collegamenti tra potenziali rischi, eliminando così gli errori umani dal processo. Grazie al ML, l’intelligenza artificiale ora può adattarsi e imparare dall’esperienza e dai modelli invece che da causa ed effetto. In effetti, oggi il machine learning ha reso possibile l’apprendimento da parte delle macchine. Ciò significa che possono creare modelli per il riconoscimento di modelli invece di aspettare che siano gli esseri umani a svilupparli. L’intelligenza artificiale è addestrata a elaborare grandi quantità di dati e può facilmente attingere al ragionamento per determinare vari rischi, ad esempio indirizzi sospetti, file strani e così via, prima di avviare soluzioni adeguate.

 2. Rilevamento di anomalia

L’intelligenza artificiale sta migliorando significativamente il tempo necessario per identificare problemi sospetti sui siti web. Pertanto, oggi gli sviluppatori sfruttano l’intelligenza artificiale per identificare le persone con cattive intenzioni sui siti. Questo processo viene definito rilevamento di anomalie e ha diversi usi, con la sicurezza informatica in cima alla lista. A seconda delle tue tecniche di intelligenza artificiale, il programma può analizzare tonnellate di visitatori e classificarli in base al livello di minaccia e al comportamento in pochi secondi.

3. Migliore monitoraggio e analisi

L'intelligenza artificiale ti offre una maggiore visibilità all'interno del loro ambiente di sicurezza. E ti dà anche la possibilità di anticipare le minacce. Una tecnologia ben progettata basata sull’intelligenza artificiale può determinare se la tua organizzazione è sotto attacco o meno. Questi dati a loro volta ti aiuteranno a intraprendere le misure necessarie per combattere i crimini informatici prima che qualsiasi minaccia si avvicini alla tua organizzazione.

4. Autenticazione sicura

Se possiedi un sito che richiede ai visitatori di accedere, presenta moduli che richiedono input o richiede di fornire un altro livello di sicurezza sul backend del sito, l'intelligenza artificiale può migliorare il processo di autenticazione con la massima sicurezza. 

Un modo per garantire l’autenticazione sicura è tramite l’identificazione fisica, in cui l’intelligenza artificiale utilizza diversi fattori per identificare una persona. Ad esempio, uno smartphone può utilizzare scanner di impronte digitali e riconoscimento facciale per consentirti di accedere. Il processo alla base di ciò prevede che il programma analizzi i principali punti dati sul tuo viso e sulle tue dita per discernere se il login è autentico. Oltre a ciò, l’intelligenza artificiale può esaminare altri fattori per determinare se un determinato utente è autorizzato ad accedere a un dispositivo tecnologico. La tecnologia esamina il modo in cui inserisci le chiavi, la velocità di battitura e il tasso di errore durante l'ortografia di qualcosa. Non è fantastico?

5. Tempo di risposta più rapido

L’intelligenza artificiale può elaborare enormi quantità di informazioni non strutturate per fornire approfondimenti con maggiore efficienza. Cos'altro? Con il machine learning, l’intelligenza artificiale può apprendere modelli molto più rapidamente. Pertanto, accelerando i tempi di risposta, rendendo più semplice e veloce il blocco delle minacce prima che causino problemi. Alcune delle aziende leader come IBM e altre utilizzano ora le tecnologie cognitive e l’intelligenza artificiale nella sicurezza informatica per identificare rapidamente le minacce e rispondere di conseguenza. 

6. sicurezza informatica senza errori

A differenza degli esseri umani, l’intelligenza artificiale non si stanca né annoia quando esegue compiti ripetitivi/banali. Pertanto, il rischio di errore umano viene ridotto in modo significativo. Tuttavia, gli esseri umani devono lavorare con l’intelligenza artificiale per ottenere risultati migliori.

Senza dubbio, gli esseri umani offrono il buon senso e la razionalità che mancano alle macchine. Tuttavia, le applicazioni progettate dall’intelligenza artificiale sono decisori migliori in varie situazioni.

Concludendo

L’intelligenza artificiale e gli strumenti di apprendimento automatico potrebbero fare molto per aiutare a combattere i crimini informatici. Il ruolo cruciale dell’intelligenza artificiale in questo momento è quello di scaricare il lavoro dagli ingegneri umani della sicurezza informatica, per gestire la profondità e il dettaglio che gli esseri umani non possono affrontare in modo rapido o accurato. I progressi nella tecnologia ML fanno sì che le applicazioni IA possano adattarsi automaticamente ai cambiamenti delle minacce e individuare i problemi non appena si presentano. Gli esempi sopra riportati sono solo alcuni dei modi in cui l’intelligenza artificiale può aiutarti a governare e gestire la sicurezza informatica e a combattere i crimini informatici. E, poiché gli sviluppatori continuano a fornire più dati ai programmi esistenti mentre creano nuove forme di intelligenza artificiale, si può affermare con certezza che l’intelligenza artificiale aiuterà a combattere i crimini informatici in modo ancora più efficace in futuro.

Cosa tenere d'occhio per la crescita dell'IoT nel 2025: le 10 principali tendenze dell'IoT

Siddhraj Thaker
-
0
Cosa tenere d'occhio per la crescita dell'IoT nel 2025: le 10 principali tendenze dell'IoT

L’Internet delle cose (IoT) continua ad evolversi, offrendo opportunità senza precedenti sia alle aziende che ai consumatori. Mentre ci avviciniamo al 2025 , diverse tendenze chiave sono destinate a plasmare il futuro dell’IoT e a rivoluzionare le industrie in tutto il mondo. Ecco le 10 principali tendenze IoT da tenere d’occhio nel 2025.

1. Maggiore integrazione tra intelligenza artificiale e machine learning

Nel 2025, i dispositivi IoT sfrutteranno sempre più l’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico (ML) per migliorare le loro capacità. Queste tecnologie consentono ai dispositivi di apprendere dai dati e prendere decisioni più intelligenti senza l’intervento umano. La combinazione dell’IoT con l’intelligenza artificiale porterà a sistemi più autonomi ed efficienti in settori come quello sanitario, manifatturiero e delle case intelligenti.

2. Diffusione dell’IoT basato sul 5G

La tecnologia 5G trasformerà radicalmente il panorama dell’IoT. Con velocità più elevate, latenza inferiore e maggiore connettività, il 5G consentirà di connettere più dispositivi contemporaneamente. Ciò aumenterà le prestazioni delle applicazioni IoT come il monitoraggio remoto in tempo reale, i veicoli autonomi e le infrastrutture delle città intelligenti.

3. Edge computing reale per l'IoT

L’edge computing sarà essenziale per gestire l’enorme quantità di dati generati dai dispositivi IoT. Elaborando i dati più vicino alla fonte, l'edge computing riduce la latenza, risparmia larghezza di banda e migliora l'efficienza complessiva delle applicazioni IoT. Questa tendenza sarà particolarmente significativa in settori come quello sanitario e manifatturiero, dove l’elaborazione in tempo reale è fondamentale.

4. Progressi nella sicurezza dell'IoT

Con la crescita dell’adozione dell’IoT, cresce anche la necessità di misure di sicurezza più forti. Nel 2025 assisteremo a progressi significativi nella sicurezza dell’IoT, tra cui protocolli di crittografia migliorati, metodi di autenticazione più sofisticati e migliori sistemi di rilevamento delle minacce. Queste misure contribuiranno a proteggere i dati sensibili e a garantire l’integrità delle reti IoT.

5. Città intelligenti e IoT

Le città intelligenti continueranno ad espandersi nel 2025, spinte dalle tecnologie IoT. Dalla gestione del traffico e dallo smaltimento dei rifiuti al risparmio energetico, l’IoT svolgerà un ruolo fondamentale nella creazione di ambienti urbani più sostenibili ed efficienti. Integrando i dispositivi IoT, le città possono potenziare i servizi pubblici e migliorare la qualità della vita dei residenti.

6. Dispositivi indossabili e IoT sanitari più potenti e personalizzati

Il settore sanitario trarrà vantaggio dall’esplosione dei dispositivi indossabili basati sull’IoT. Nel 2025, questi dispositivi diventeranno più avanzati, in grado di monitorare continuamente i segni vitali e offrire approfondimenti sanitari personalizzati. Questa tendenza contribuirà a ridurre i costi sanitari e a migliorare i risultati dei pazienti attraverso un’assistenza proattiva.

7. Standard di interoperabilità

Con la crescita dell’ecosistema IoT, aumenterà la necessità di protocolli standardizzati per la comunicazione dei dispositivi. Entro il 2025, sempre più aziende e produttori si concentreranno sulla creazione di dispositivi interoperabili che funzionino perfettamente insieme, indipendentemente dal marchio o dalla piattaforma, facilitando un’esperienza IoT più fluida per gli utenti.

8. IoT in agricoltura

L’agricoltura trarrà notevoli benefici dall’IoT nel 2025. L’agricoltura di precisione che utilizza i sensori IoT può ottimizzare l’irrigazione, monitorare la salute del suolo e migliorare i raccolti. Questa tendenza aiuterà gli agricoltori a prendere decisioni basate sui dati, a ridurre gli sprechi e ad aumentare la sostenibilità nella produzione alimentare.

9. Blockchain e IoT

L’integrazione della blockchain con l’IoT fornirà un modo più sicuro e trasparente per gestire i dati nel 2025. La tecnologia blockchain può migliorare l’integrità dei dati, garantire la fiducia tra i dispositivi e consentire transazioni sicure, rendendola una componente essenziale per le industrie che richiedono elevati livelli di sicurezza .

10. IoT per la sostenibilità

L’IoT svolgerà un ruolo chiave nell’affrontare le sfide ambientali. Dai sistemi intelligenti di gestione dell’energia al monitoraggio dei rifiuti, i dispositivi IoT possono aiutare a ridurre il consumo energetico e l’impatto ambientale. Nel 2025, le applicazioni IoT incentrate sulla sostenibilità saranno fondamentali nella lotta al cambiamento climatico e nella creazione di industrie più verdi.

Conclusione

L’Internet delle cose è destinato a subire una rapida trasformazione nel 2025, con tendenze all’avanguardia che guidano l’innovazione in tutti i settori. L’intelligenza artificiale, il 5G e l’edge computing rivoluzioneranno l’IoT, mentre i miglioramenti in termini di sicurezza, interoperabilità e sostenibilità renderanno queste tendenze dell’IoT più accessibili e di maggiore impatto. Sia le aziende che i consumatori dovrebbero prepararsi per un futuro in cui l’IoT continuerà a rimodellare le industrie e la vita quotidiana.

Principali tendenze nell'analisi dei dati per il 2025: cosa sta plasmando il futuro?

Ishani Mohanty
-
0
Principali tendenze nell'analisi dei dati per il 2025: cosa sta plasmando il futuro?

In molti settori, l’analisi dei dati è ormai una componente fondamentale del processo decisionale. Il settore è ancora in rapido sviluppo con l’avvicinarsi del 2025, spinto dai cambiamenti nelle priorità aziendali, nelle normative e nella tecnologia. Di seguito sono riportati i principali temi che influenzeranno l’analisi dei dati nel 2025:

Prospettive basate sull'intelligenza artificiale

In prima linea nell’analisi dei dati c’è l’intelligenza artificiale, che offre alle aziende la capacità di elaborare e analizzare enormi set di dati con una velocità e una precisione mai viste prima. Nel 2025, anticipa di vedere:

Processo decisionale automatizzato: i giudizi in tempo reale in ambiti quali il rilevamento delle frodi, l’ottimizzazione della catena di fornitura e il servizio clienti saranno progressivamente supportati da algoritmi di intelligenza artificiale.

Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): facilitando la creazione di query e approfondimenti in linguaggio naturale, le funzionalità avanzate di NLP aumenteranno l'accessibilità dell'analisi dei dati per i consumatori non tecnici.

Democratizzazione dei dati

Dare ai lavoratori a tutti i livelli la possibilità di accedere e valutare i dati sta diventando sempre più importante.

Analisi self-service: nel 2025 ci sarà una maggiore prevalenza di strumenti che semplificano l’analisi dei dati senza richiedere conoscenze di programmazione.

Iniziative di miglioramento delle competenze: le aziende spenderanno soldi in corsi di formazione per aumentare l’alfabetizzazione dei dati dei dipendenti.

Analisi per la sostenibilità

L’analisi sta svolgendo un ruolo chiave nella promozione di pratiche ecocompatibili poiché la sostenibilità diventa un obiettivo aziendale cruciale. Tra le tendenze ci sono:

Monitoraggio dell'impronta di carbonio: monitoraggio dell'impronta di carbonio, traccia e riduce le emissioni durante le operazioni.

Analisi dell’economia circolare: ridurre gli sprechi e ottimizzare l’utilizzo delle risorse.

Governance dei dati e privacy

Le strategie di analisi stanno cambiando a causa delle leggi più severe sulla protezione dei dati e della maggiore consapevolezza dei consumatori. Entro il 2025:

Tecnologie che preservano la privacy: metodi come l’apprendimento federato e la privacy differenziale diventeranno più popolari.

Governance dei dati migliorata: per mantenere la conformità e promuovere la fiducia, le aziende daranno la massima priorità a strutture solide.

Analisi utilizzando dati aumentati

Per migliorare l'analisi tradizionale, l'analisi aumentata integra AI, ML ed elaborazione del linguaggio naturale. Anticipare sviluppi in:

Preparazione dei dati: automazione dell'integrazione e della pulizia dei dati.

Generazione di insight: enfatizzare intuizioni pratiche senza la necessità del coinvolgimento umano.

Analisi specifiche del settore

Poiché le industrie cercano approfondimenti specializzati, le soluzioni specifiche per i settori verticali stanno diventando sempre più popolari.

Sanità: l'utilizzo dell'analisi avanzata per migliorare la cura dei pazienti e l'efficacia operativa ne è un esempio.

Vendita al dettaglio: analisi del comportamento dei consumatori e ottimizzazione delle scorte.

Cooperazione e scambio di informazioni

Con l'accento sugli insight condivisi tra le aziende, l'analisi collaborativa sta diventando sempre più popolare. Tra le novità ci sono:

Mercati di dati: i mercati di dati sono piattaforme per la condivisione sicura dei dati.

Cooperazione intersettoriale: sforzi analitici combinati per affrontare questioni globali come il cambiamento climatico.

Il ruolo di sviluppo dell'informatica quantistica

L’informatica quantistica, pur essendo ancora nelle sue fasi iniziali, ha il potenziale per trasformare completamente l’analisi dei dati. I possibili effetti includono:

Velocità: completamento di attività complesse dieci volte più velocemente rispetto al calcolo convenzionale.

Ottimizzazione: miglioramento degli algoritmi di scoperta di farmaci, finanza e logistica.

Insomma

Entro il 2026, l’analisi dei dati avrà un futuro vivace e rivoluzionario. Le organizzazioni possono preservare un vantaggio competitivo, stimolare l’innovazione e aprire nuove opportunità adottando queste tendenze. L'adozione delle tecnologie più recenti è solo uno degli aspetti per restare al passo con i tempi; un altro è coltivare una cultura del processo decisionale basato sui dati.

Leggi anche: Liberare la potenza dell'analisi dei dati nell'era moderna

1...345...21Pagina 4 di 21
Versioni tecniche

TechVersions c/o Anteriad
2 International Drive
Rye Brook, New York 10573

Soluzioni

Tecnologie

Politiche

© 2025 TechVersions c/o Anteriad. Tutti i diritti riservati.

Utilizziamo i cookie sul tuo dispositivo per offrirti la migliore esperienza utente. Utilizzando i nostri siti Web, accetti l'inserimento di questi cookie. Per saperne di più, leggi la nostra Privacy Policy . ACCETTA E CHIUDI