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Gennaio - Febbraio 2024 n Automazione e Strumentazione Approfondimenti 40 FOCUS di comunicazione proprietari o non basati su IP, e gateway per l’acquisizione e gestione dei dati. Ciò quindi la rende fondamentalmente diversa da un’infrastruttura IoT, in cui i dispositivi intercon- nessi comunicano attraverso protocolli di comu- nicazione basati su IP, e, pur utilizzando gateway, si servono del cloud come infrastruttura portante. Generative API, l’impatto sulle appli- cazioni M2M L’intelligenza artificiale generativa, emersa nel 2023 e ormai considerata una tecnologia dirom- pente in molti settori di business, sta producendo trasformazioni importanti anche nel mondo della programmazione, e in particolare anche nell’area delle API (application programming interface), ossia le interfacce di programmazione applicativa che consentono agli sviluppatori di semplificare il lavoro d’integrazione tra applicazioni, e di creare prodotti e servizi digitali altamente innovativi. Le API sono anche al centro della comunica- zione M2M, in quanto creano le connessioni che consentono la trasmissione e lo scambio di dati tra macchine o device. Le API, scrive Abhinav Asthana, amministratore delegato e cofondatore della startup Postman , che ha dato vita all’omo- nima piattaforma di collaborazione per lo sviluppo e l’utilizzo di API, “sono le mani e le gambe che alimentano il ‘pensiero’ dell’intelligenza artifi- ciale”. Le API connetteranno ai dati i bot che oggi funzionano essenzialmente come chatbot, per semplificare l’interazione uomo-macchina. Questi bot ‘generative AI-driven’ si integreranno profon- damente nei flussi di lavoro per svolgere compiti in maniera che potrà essere totalmente autonoma. Se finora le API sono state progettate principalmente per applicazioni utilizzate da esseri umani, “la pro- gettazione di API per macchine diventerà un’area di importanza crescente”, chiarisce Asthana. D’al- tra parte, va aggiunto che proprio il “2023 State of API Report”, prodotto dalla stessa Postman condu- cendo un sondaggio su oltre 40 mila sviluppatori e professionisti API nel mondo, e aggregando dati anonimizzati attraverso la piattaforma Postman, mette in luce alcuni ostacoli nella produzione di API: più precisamente, dopo la mancanza di tempo (43%) e la carenza di personale (37%), il terzo maggiore problema è la scarsità di competenze di progettazione sulle API (32%). “La creazione e l’implementazione di queste API richiedono spesso un’intensa attività manuale e un’integrazione specifica per ogni dispositivo o sistema”, scrive in un articolo su Linkedin Michele Russo, customer success account director in Microsoft . “Inoltre, una volta create, le API sono generalmente statiche, il che può limitare la loro capacità di adattarsi ai cambiamenti nel flusso dei dati o alle esigenze del sistema”, aggiunge Russo. La AI generativa ha però il potenziale per superare le limitazioni delle API tradizionali: “L’IA gene- rativa, avendo appreso dai dati esistenti, potrebbe creare nuove chiamate API in base a vari fattori, come i cambiamenti nei dati disponibili, le esi- genze del sistema e l’interazione con altre mac- chine”, spiega il dirigente. In sintesi, adottando la AI generativa diventa possibile semplificare in modo notevole il lavoro d’integrazione e gestione delle macchine in un sistema M2M, e aumentare l’efficienza operativa, grazie alla capacità delle API di adattarsi in modo dinamico. Al contempo è possibile ridurre i costi di programmazione e migliorare la resilienza complessiva del sistema ai cambiamenti. n Per le aziende, gli ostacoli nella progettazione e produzione di API comprendono: la mancanza di tempo, la carenza di personale e la difficoltà di reperire competenze specifiche Nelle applicazioni M2M, la AI generativa può aiutare a migliorare l’efficienza operativa e a ridurre i costi di gestione dei sistemi