In un’epoca contraddistinta da un continuo processo di digitalizzazione, l’intelligenza artificiale porta con sé un carico ricco di aspettative e nuove esperienze. Soprattutto nel contesto industriale, l’AI ha un grande potenziale ed è considerata un abilitatore di un aumento significativo della creazione di valore, ma – al tempo stesso – è importante ricordare come la sua implementazione presenti anche alcuni ostacoli o difficoltà.
Quando si parla di intelligenza artificiale (AI) applicata all’industria ci si riferisce specificatamente al campo del machine learning (ML), che coincide con la capacità delle macchine di apprendere dall’esperienza e sviluppare un algoritmo basato su di essa. Un aspetto che nell’industria, ad esempio, aiuta ad ottimizzare i processi, aumentare l’efficienza, la qualità e, di conseguenza, aumentare la competitività.
Anzitutto, però, si dovrebbero osservare i dati già disponibili in azienda: dati mancanti o difficilmente accessibili, infatti, potrebbero rendono difficile un utilizzo significativo dell’AI. Un’indagine condotta da reichelt elektronik durante il mese di ottobre 2021 evidenzia alcuni aspetti importanti sui valori empirici delle aziende industriali che hanno già implementato con successo l’AI (i dati sono stati raccolti dall’Istituto di ricerca OnePoll per conto di reichelt elektronik su un campione di 250 decision-maker e buyer IT del settore industriale italiano).
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L’implementazione parziale dell’AI non è sempre la scelta giusta
Secondo i risultati del sondaggio, soltanto il 19% delle aziende industriali italiane intervistate utilizza l’AI nella produzione industriale, a fronte del 38% di aziende che la utilizza in modo ancora parziale e del 28% che ha avviato progetti pilota. Un segnale che la strada da percorrere sia ancora molto lunga, ma non vi è dubbio che l’AI pervaderà sempre più l’intero processo produttivo nell’immediato futuro.
Tra gli ostacoli più diffusi, che al momento sembra mancare a molte aziende, vi è una chiara comprensione di ciò che esattamente possono fare sfruttando l’intelligenza artificiale. Per questo motivo, molte aziende stanno iniziando a usare parzialmente l’AI, oppure la stanno programmando per attività specifiche e in progetti pilota. Ricorrere a questa scelta, tuttavia, porta con sé il rischio che la pianificazione di questi progetti avvenga principalmente su piccola scala e affrontata in silos. Basarsi sulle sinergie derivanti da una strategia globale, piuttosto che avviare progetti pilota selettivi, può ovviare a questo limite, come dimostrato dal 51% dei rispondenti al sondaggio che afferma proprio di avere una strategia globale, a fronte di un 44% che sta ancora lavorando a tal fine.
Ostacoli e vantaggi: uno sguardo al passato ed uno al futuro
Abituarsi ad una nuova tecnologia richiede tempo e costi, oltre al rischio di incorrere in alcuni errori, specialmente nelle fasi iniziali. Per sostenere l’implementazione di tecnologie d’avanguardia in azienda, il primo aspetto fondamentale riguarda la capacità di affidarsi alla tecnologia stessa.
Il 48% dei rispondenti italiani al sondaggio ha affermato che alla luce delle conoscenze odierne – rispetto a quelle di 5 anni fa quando hanno avviato progetti basati sull’AI – cambierebbe alcune cose e ne lascerebbe invariate altre, mentre il 32% rifarebbe tutto in modo uguale. Al contrario, il 16% delle aziende del settore manifatturiero italiano farebbe tutto in maniera differente.
Oltre ad una migliore pianificazione e ad una strategia globale, gli intervistati affermano che, rispetto a 5 anni fa, ora coinvolgerebbero maggiormente i propri dipendenti nell’implementazione dell’AI sin dalle prime fasi, affinchè l’intera azienda sia coinvolta in questo processo e si affidi alla nuova tecnologia.
Un maggiore coinvolgimento solleverebbe i dipendenti dal timore diffuso che i robot possano sostituire del tutto i compiti umani. Al contrario, gli addetti del settore potrebbero addirittura beneficiare dell’AI: le macchine allevierebbero, ad esempio, gli operai dai compiti di natura più ripetitiva o da quelli in cui c’è una maggiore quantità di dati. L’AI può elaborare attività di questo tipo più velocemente e in modo automatico rispetto a quanto potrebbe fare un umano nella stessa quantità di tempo.
AI e sicurezza informatica
Con il progresso della digitalizzazione, ulteriormente spinta dalle misure del PNRR per la Transizione Digitale, si prevede che sempre più aziende si affideranno a soluzioni digitali. In questo contesto in forte evoluzione è necessario tenere a mente che applicazioni di AI richiedono una grande quantità di dati per fornire risultati particolarmente precisi e puntuali, e che gestire tale quantità significa avere una grande responsabilità in termini di sicurezza.
Le aziende devono assicurarsi che i dati raccolti siano protetti dal pericolo di intrusioni indesiderate e da potenziali attacchi hacker. Le aziende che hanno una catena del valore completamente digitalizzata, in particolare, dovrebbero proteggersi dalle potenziali violazioni della sicurezza.
L’AI può offrire un reale valore aggiunto quando si tratta di sicurezza dei dati, perché può elaborare i dati in maniera migliore, più accuratamente e più velocemente rispetto all’uomo. L’AI è quindi particolarmente preziosa quando si tratta di vagliare le informazioni per schemi. Nel caso del machine learning, può essere utilizzata come soluzione di sicurezza per rilevare le minacce in una fase iniziale e, nel migliore dei casi, eliminarle automaticamente.
AI: uno strumento possibile tra i tanti
L’AI gioca un ruolo essenziale per l’ottimizzazione della produttività e avrà un impatto sempre più importante in futuro. Ma è altrettanto importante che le aziende vedano l’AI come uno strumento da utilizzare in un flusso di lavoro olistico, nel contesto di una strategia globale. Molte mansioni possono ancora essere risolte più facilmente e rapidamente con altri calcoli statistici o vettoriali. A tal proposito è necessaria la valutazione degli ingegneri di sistema, al fine di affrontare il compito senza preconcetti, progettare flussi di lavoro efficienti ed efficaci nel loro insieme.
Guardare il quadro generale aiuta anche a vedere l’AI come uno strumento che non deve essere usato solo per aumentare la produttività, ma anche per aprire nuove aree di business, dove è fondamentale l’ausilio dell’uomo per tenere traccia di tutte le interrelazioni.
Le aspettative legate all’intelligenza artificiale e i conseguenti risultati nelle aziende sono ancora troppo distanti. Per un ragionevole utilizzo dell’AI, una strategia globale può aiutare.
