Nel giro di qualche anno gli oggetti connessi dell’Internet of Things produrranno l’80% di tutti i dati del mondo. Per analizzare e utilizzare una simile mole di informazioni non bastano più nemmeno i supercomputer ma occorrono sistemi informatici di nuova concezione.
L’approccio informatico tradizionale, che prevede l’elaborazione dei dati attraverso schemi e programmi predefiniti, non è applicabile all’Internet of Things: dispositivi e sensori si trovano infatti ad operare in contesti dinamici e scarsamente prevedibili e devono modificare il proprio comportamento in base all’evoluzione dell’ambiente circostante.

Un sistema informatico di concezione classica riesce a effettuare elaborazioni predefinite secondo scenari standard e questa rigidità non gli permette di sfruttare al massimo le potenzialità di dati che si evolvono di continuo e che iniziano a invecchiare nel momento stesso in cui vengono registrati.

Questi limiti vengono superati dai sistemi cognitivi, supercomputer che non sono programmati secondo sequenze di istruzioni rigide e predefinite ma che imparano dalla ripetuta interazione con l’uomo e con l’ambiente nel quale sono usati.
Rispetto alle macchine tradizionali, queste intelligenze artificiali riescono ad evolversi e tenere il passo con la complessità delle informazioni generate dall’Internet of Things.
Di fatto questi sistemi si appoggiano a una infrastruttura hardware potente e affidabile per analizzare grandi quantità di immagini, video, tweet, post su facebook e blog alla ricerca di schemi altrimenti invisibili. E per poter fare questo devono anche essere in grado di comprendere il linguaggio naturale.

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