Lo scambio di dati, la comunicazione è immancabile nei dispositivi IoT, in particolare le connessioni wireless consentono apparati non vincolati da un filo quindi utilizzabili per moltissimi scopi.
Vista l’eterogeneità dei dispositivi, le necessità di comunicazione variano in funzione dello specifico utilizzo. In prima analisi le esigenze si possono classificare in base alle esigenze di consumo energetico, di latenza, di area da coprire, della affidabilità e della quantità di dati da trasmettere. Questi aspetti si riflettono sulla tipologia ed organizzazione delle reti di interconnessione e sulla loro Interoperabilità. Un sistema Bluetooth non parla con il Wi-Fi, per questo le architetture di rete normalmente prevedono dispositivi, denominati gateway, in grado di ricevere la particolare architettura di rete, per poi rilanciare il dato verso una differente rete, preferibilmente Internet.

I dispositivi IoT producono dati in enormi quantità dando un forte contributo alla crescita dei Big Data. Trarre profitto di tutte queste informazioni non strutturate, eterogenee, disgregate e provenienti da fonti diverse non è cosa semplice. Fra le varie metodologie di analisi, l’intelligenza artificiale ha ed avrà un ruolo particolarmente importante. Un problema che emerge, oltre al come, è dove elaborare i dati e come fornirli di una descrizione facilmente interpretabile. Sembra sempre più difficile e non conveniente una elaborazione completamente centralizzata. Il dispositivo IoT, poco si presta alla elaborazione del dato raccolto perché è sovente un dispositivo di costo ridotto (requisito indispensabile ad un mercato consumer), con potenza di elaborazione dedicata quasi esclusivamente allo specifico scopo e con una disponibilità energetica spesso limitata. Si pensi ad apparti alimentati a pile. Da queste considerazioni, nasce la necessità di elaborazioni periferiche, prossime ai dispositivi. Si parla, perciò, di edge, fog e cloud computing. 

Si tratta di una suddivisione gerarchica della comunicazione e della elaborazione del dato fino alla raccolta della parte più significativa e scremata dai dati non significativi. Una descrizione standardizzata del dato (ma anche gli standard si stanno moltiplicando) favorisce il suo utilizzo attraverso meccanismi che consento di capire il tipo di informazione raccolta.

Non meno importanti sono le problematiche di sicurezza. Proviamo ad immaginare un frigorifero smart, che riordina automaticamente prodotti senza lattosio. Chi raccoglie i dati può facilmente intuire la intolleranza al lattosio dell’utente e cominciare a proporre nuovi prodotti (pubblicità) o addirittura farmaci. Cosa pensare? Una opportunità da cogliere o una invasione della propria sfera personale?
Come già accennato il dispositivo IoT, per varie necessità, ha capacità limitate, al più si può dedicare alla crittografia del dato, resta comunque da garantire la riservatezza nei meccanismi di raccolta ed elaborazione dei dati presso centri terzi (rispetto al proprietario del dato) a partire da meccanismi di autenticazione per garantire che chi accede al dato sia titolato a farlo. https://www.pubnub.com/blog/10-challenges-securing-iot-communications-iot-security/

La sicurezza stessa del dispositivo e non solo del dato, va presa in considerazione per evitare manipolazioni fraudolente della macchina. Un esempio, per manutenere il dispositivo si ricorre all’aggiornamento del software (firmware), come in qualunque altro sistema computerizzato. Nei sistemi IoT, per comodità, si ricorre aggiornamenti via wireless (FUOTA Firmware Update Over The Air). Si provi a pensare se un qualunque attaccante possa accedere al dispositivo e aggiornarlo a proprio piacere.

In conclusione, il mondo IoT propone molte occasioni di sviluppo e di tecnologia, ma anche molti problemi da risolvere e perfezionare, anche problemi di ordine sociale e di sicurezza, Meglio essere pronti ad affrontali.