L’intelligenza artificiale applicata ai dati di osservazione terrestre, nota come Earth Intelligence, sta rapidamente passando da dominio esclusivo delle istituzioni pubbliche a motore strategico per il settore privato, con un potenziale di crescita che si preannuncia enorme. Secondo una recente analisi di Gartner, il valore diretto di questo mercato per i fornitori di tecnologie e servizi supererà infatti i 4,2 miliardi di dollari entro il 2030, partendo dai circa 3,8 miliardi previsti nel 2025. In termini cumulativi, tra il 2025 e il 2030, si parla di un’opportunità di fatturato pari a 20 miliardi di dollari.

Queste cifre non includono tra l’altro i benefici indiretti, come l’ottimizzazione dei processi produttivi o la riduzione dei costi operativi. Il focus è sul valore diretto generato dalla fornitura di dati di osservazione della Terra, servizi di analisi e software applicativi basati su intelligenza artificiale. Un comparto in forte espansione che potrebbe diventare un pilastro strategico per moltissimi settori, dall’agricoltura alla logistica, dall’energia alla finanza.

Cosa si intende per Earth Intelligence?

Gartner definisce l’Earth Intelligence come l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per trasformare dati geospaziali grezzi in insight pratici. Si parte dalla raccolta di dati tramite satelliti, droni e sensori di terra, che vengono poi rielaborati e resi operativi attraverso modelli IA specializzati per funzioni aziendali e settori specifici. In sostanza, si tratta di “addestrare” l’IA per comprendere e interpretare l’ambiente fisico della Terra con un livello di dettaglio sempre maggiore.

Secondo Bill Ray, Distinguished VP Analyst di Gartner, la chiave per conquistare il futuro dell’Earth Intelligence sarà la capacità dei fornitori di dare senso all’immensa mole di dati disponibili. Chi saprà farlo più velocemente e in modo più preciso, dominerà un mercato ancora in fase embrionale, ma già ricco di casi d’uso concreti.

Dai binari bloccati alle raffinerie: casi reali di utilizzo

Il potenziale dell’Earth Intelligence è già evidente in numerosi contesti applicativi. Alcuni esempi citati da Gartner includono:

  • Individuare alberi caduti sui binari ferroviari dopo una tempesta, grazie all’analisi in tempo reale delle immagini satellitari
  • Monitorare la temperatura delle raffinerie metalliche per dedurre i livelli di produzione globale
  • Contare i veicoli nei parcheggi o lungo le strade per analizzare i flussi di traffico e le tendenze dei consumatori
  • Tracciare le navi cargo nei porti per valutare l’attività commerciale internazionale

Earth Intelligence

Queste applicazioni offrono un valore informativo mai visto prima e nuove possibilità emergono quasi quotidianamente con l’evolversi delle tecnologie di osservazione e di intelligenza artificiale.

Il sorpasso del settore privato entro il 2030

Storicamente, la raccolta e l’analisi dei dati di osservazione terrestre è stata prerogativa di enti pubblici e agenzie militari. Tuttavia, Gartner prevede che entro il 2030 le aziende private spenderanno più dei governi in Earth Intelligence, superando la soglia del 50% della spesa totale (rispetto a meno del 15% nel 2024). Questo ribaltamento strutturale sarà favorito dalla crescente domanda di dati, analisi e strumenti decision-support che molte imprese non possono sviluppare internamente.

I fornitori privati avranno quindi l’opportunità di vendere non solo dati grezzi, ma anche modelli predittivi, strumenti autonomi e applicazioni pronte all’uso, oppure componenti da integrare in software esistenti. Si apre così un nuovo mercato di prodotti e servizi, che spazia dalla vendita di dati satellitari personalizzati a piattaforme IA verticali per singoli settori.

Un elemento chiave nell’accelerazione di questo mercato è rappresentato dalle tecnologie di osservazione, in particolare i satelliti in orbita molto bassa (VLEO). Rispetto alle orbite tradizionali, i VLEO sono più economici da costruire e lanciare e consentono tempi di rivisitazione più rapidi e risoluzioni più elevate (fino a 10 centimetri, abbastanza per identificare persino un piccolo animale a terra).

Oltre ai satelliti, il valore dell’Earth Intelligence è amplificato dall’integrazione con sensori terrestri, telecamere e droni, che forniscono dati complementari utili ad arricchire i modelli predittivi.

L’IA come abilitatore decisivo

Ma l’elemento veramente abilitante resta l’intelligenza artificiale. Come sottolinea Ray, nel campo dell’Earth Intelligence il problema non è la scarsità di dati, bensì la loro trasformazione in informazioni utilizzabili. L’IA deve quindi essere addestrata per estrarre valore da dati multisorgente, normalizzarli e collegarli a modelli decisionali specializzati per industria o funzione aziendale.

La combinazione di questa enorme base dati con strumenti AI sempre più evoluti rappresenta un punto di svolta per il mondo dell’analisi predittiva, della sicurezza, della gestione delle risorse naturali e del monitoraggio ambientale.

Sebbene l’Earth Intelligence sia ancora poco conosciuta al grande pubblico, la sua influenza sull’economia globale è destinata a crescere rapidamente. I dati della Terra, una volta utilizzati quasi esclusivamente per scopi militari o meteorologici, diventano ora una nuova materia prima digitale, al pari di internet o del cloud, con implicazioni enormi per efficienza, sostenibilità e competitività.

(Immagine in apertura: Shutterstock)