Dalla ‘scatola magica’ dell’Artificial intelligence è possibile pescare svariate opportunità per ogni settore, dalla Sanità alla Finanza al Commercio. Anche nel manifatturiero potenzialità e sviluppi sono molteplici, e uno dei più promettenti riguarda un aspetto molto preciso e concreto: migliorare la qualità dei prodotti e dei servizi offerti.
È una delle prospettive e tendenze in atto emerse nel corso dell’AI360Summit, incontro e dibattito online organizzato dal Network Digital360 (che edita anche questo giornale), con la partecipazione di esperti, ricercatori, policy maker, technology provider e aziende utilizzatrici. Una delle sessioni è stata proprio dedicata all’impatto dell’AI sulla manifattura.
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L’AI per migliorare la qualità
Molte aziende nostrane si distinguono tradizionalmente proprio per la qualità di ciò che fanno e propongono, anche per differenziarsi dalla produzione standardizzata e a minore tasso qualitativo più tipica di Paesi asiatici e del colosso cinese.
“Oggi è ancora complesso fare un elenco di quali e quante applicazioni di intelligenza artificiale potrebbero e potranno essere più utili nel mondo della manifattura”, sottolinea Giovanni Miragliotta, direttore dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, ma “senza dubbio una di queste riguarda il miglioramento della qualità di prodotti e servizi. L’AI può essere una tecnologia abilitante e un motore per eccellere in qualità”.
Ma il direttore dell’Osservatorio sull’AI del Politecnico di Milano fa anche notare: bisogna fare attenzione quando si parla di progetti e sviluppo dell’AI, perché, prima ancora di puntare a migliorare la produzione e i suoi risultati, “occorre puntare sulla qualità della stessa Intelligenza artificiale, e anche sulla certificazione delle sue fonti”, per evitare che il circolo vizioso che a volte si genera con l’uso dell’IA abbia effetti e conseguenze nefasti, ad esempio quando si diffondono e propagano informazioni sbagliate e scorrette, notizie gonfiate e non riportare correttamente, che possono riguardare anche il mondo delle imprese, della manifattura e dei suoi prodotti.
In questo quadro, la certificazione delle fonti da cui attinge l’AI è uno dei punti delicati e da maneggiare con cura: “perché la qualità delle fonti genera e porta alla qualità dei risultati finali”, rileva Miragliotta.
Intelligenza artificiale e manifattura è oggi un connubio che comprende un mix di fattori e attività diverse: non solo sviluppo qualitativo, ma anche analisi predittiva, digital twin, big data e deep learning.
Una tecnologia ‘democratica’ ma ancora poco amata
“Già da tempo puntiamo a fare innanzitutto informazione e divulgazione sull’AI tra le aziende, gli imprenditori e i manager”, rimarca Lorenzo Greco, vice presidente Anitec Assinform con deleghe a Innovazione digitale e sviluppo delle tecnologie: “l’adozione di sistemi di intelligenza artificiale nelle PMI è ancora bassa in Italia, e ciò nonostante sia una tecnologia molto ‘democratica’ in termini di dimensioni aziendali, in quanto le prime applicazioni di base non risultano particolarmente impegnative dal punto di vista finanziario”.
Eppure, secondo una recente indagine Ipsos, il 54% degli intervistati ai vertici delle aziende vorrebbe fermare lo sviluppo dell’AI. “Questo è un orientamento molto preoccupante e immotivato”, fa notare Greco, “significa conoscere ancora molto poco queste tecnologie, significa voler bloccare l’innovazione e ciò che di positivo può portare”.
La soluzione non è fermare l’evoluzione tecnologica, ma gestirla al meglio, in modo adeguato e vantaggioso, come stanno cercando di fare anche i vari provvedimenti normativi, sia quelli già esistenti, sia quelli allo studio e in corso di definizione ai vari livelli politici e istituzionali, in ambito nazionale e internazionale. Anche se i partecipanti all’AI360Summit non mancano di far notare la lentezza e la scarsa attenzione con cui queste tematiche e necessità vengono attualmente affrontate dalla politica italiana.
Il Joiint Lab dell’Istituto Italiano di Tecnologia
Il Joiint Lab è un centro di ricerca per lo sviluppo dell’innovazione e delle applicazioni concrete dell’Artificial intelligence promosso dall’Istituto Italiano di Tecnologia e da Intellimech, che ha innanzitutto tre obiettivi prioritari: rendere la robotica semplice e più aperta a tutti; espandere i servizi di AI accessibili alle PMI, che spesso fanno più fatica delle grandi imprese a seguire e cavalcare l’onda dell’innovazione; “e anche migliorare la qualità e la sicurezza del lavoro”, sottolinea Manuel Catalano, ricercatore del Gruppo Soft Robotics for Human Cooperation and Rehabilitation dell’Istituto Italiano di Tecnologia.
Che osserva: “intelligenza artificiale, robotica, realtà virtuale si fondono e si completano sempre più, ad esempio con robot pilotabili a distanza – anche a grande distanza –, come un avatar, e attraverso le funzionalità di AI e virtual reality”. In questo modo si va verso una fabbrica del futuro “totalmente interconnessa e gestita da remoto in tutti i suoi aspetti”.
In pratica, mentre i grandi stabilimenti produttivi hanno sempre convogliato al proprio interno e nei capannoni sciami infiniti di operai e maestranze, in questa visione ancora futuribile, in fabbrica non ci andrà più nessuno, o quasi, “usando computer e dispositivi da remoto per far funzionare macchinari, robot e intere linee di produzione”.
Far crescere l’intelligenza artificiale nella manifattura
Dal 2017, ancora agli albori del Piano Nazionale Industria 4.0 che ha mosso i suoi primi passi proprio in quel periodo, “in azienda abbiamo sviluppato IMA Digital”, rileva Riccardo Trevisan, Research and innovation on data and AI di IMA Group, “con l’obiettivo di integrare tutte le nuove tecnologie digitali con il tessuto manifatturiero dei territori”. Ne sono scaturiti oltre 30 progetti di innovazione, in 7 diverse macro-aree di attività e applicazione, tutte con un denominatore comune: “lo sviluppo e l’adozione di tecnologie e sistemi legati al mondo dell’intelligenza artificiale”, osserva Trevisan.
Nel panorama produttivo italiano ci sono quindi imprese che devono ancora avvicinarsi alle risorse e potenzialità dell’Artificial intelligence, mentre altre le stanno già sfruttando a pieno ritmo. Una di questa è ad esempio la Thema Optical, specializzata nella produzione di occhiali, sia tradizionali sia altamente personalizzati attraverso l’uso dell’IA.
Dati personalizzati sul cliente e prodotti on demand
“Realizziamo anche occhiali on demand, disegnati e prodotti utilizzando i dati biometrici del viso del cliente”, spiega Roberto Valmassoi, Ceo di Thema Optical, “e utilizziamo sistemi di intelligenza artificiale sia in ambito gestionale, sia per le attività commerciali e la produzione”.
Nel campo gestionale, da gennaio di quest’anno l’azienda utilizza un modulo per la gestione del magazzino basato su speciali algoritmi, che gli hanno già permesso di ottenere risultati significativi: nel primo quadrimestre 2023 gli ordini di fornitura e approvvigionamento sono stati ridotti del 17% rispetto a prima, perché gestiti in modo più efficace e funzionale.
In ambito commerciale, nei negozi che vendono occhiali Thema Optical attraverso un’App e la scansione del viso di ogni cliente un software usa le misure biometriche registrate per produrre soluzioni del tutto personalizzate. “In questo modo”, fa notare Valmassoi, “produciamo occhiali programmati, disegnati, realizzati sulle specifiche misure del viso di ognuno, e siamo in grado di fare tutto ciò e di consegnare al cliente il suo occhiale pronto e finito entro cinque giorni”.
Prima vendo e poi produco, azzerando il magazzino
A livello produttivo, poi, i sistemi di intelligenza artificiale vengono utilizzati per automatizzare tutto il design necessario per ogni paio di occhiali: “sarebbe impensabile fare tutto ciò con sistemi tradizionali”, rileva il manager, “con l’AI abbiamo finora realizzato oltre 65mila disegni di modelli e poi percorsi macchina per realizzarli in modo completamente automatizzato. Solo così è possibile consegnare il prodotto finito e personalizzato in pochi giorni”.
Tutto ciò rappresenta un passaggio epocale nell’azienda: significa passare dal percorso ‘produco, immagazzino, vendo’ al percorso ‘prima vendo, e poi produco on demand, azzerando quasi il magazzino’.
Usare l’intelligenza artificiale as-a-service
Tra le imprese e nel mondo manifatturiero si sta via via diffondendo il modello ‘as-a-service’ anche per ciò che riguarda l’utilizzo e la gestione dei dati: “Oggi compriamo un bene e un prodotto la cui componente di servizi è molto ampia”, sottolinea Giulio Ancilli, Ceo e Co-founder di Prometeo, e il principale vantaggio del modello as-a-service è che consente alle imprese di attingere a tecnologie e competenze specifiche solo per il tempo necessario. In pratica, una sorta di Pay per use.
Un altro ambito di applicazioni per l’AI nelle aziende e nella manifattura è ad esempio quello delle simulazioni di scenario, anche per gestire l’incertezza che caratterizza i mercati in questi anni di forti cambiamenti geo-politici e tecnologici. “Usiamo la matematica e gli algoritmi per modellare i nuovi processi di business”, spiega Ancilli, “e per aumentare le conoscenze e la consapevolezza dei manager nel prendere decisioni strategiche e di grande rilevanza per l’azienda e le sue produzioni”.
La grandi aziende che cavalcano l’onda innovativa
In Italia, il mercato dell’AI nel 2022 ha raggiunto il valore di 500 milioni di euro, con una crescita di ben il 32% in un solo anno, di cui il 73% commissionato da imprese italiane (365 milioni di euro) e il 27% rappresentato da export di progetti (135 milioni).
Il 60% delle grandi imprese italiane ha già avviato almeno un progetto di AI, 10 punti percentuali in più rispetto a cinque anni fa. E tra queste, il 42% ne ha più di uno operativo. Tra le PMI, invece, il 15% ha almeno un progetto di AI avviato (nel 2021 era il 6%), quasi sempre uno solo, ma una su tre ha in programma di avviarne di nuovi nei prossimi due anni.
“Il 2022 è stato l’anno in cui nuovi prodotti della ricerca sull’AI hanno fatto il loro ingresso nel mercato, affascinando e sorprendendo anche le persone comuni”, fa notare il direttore dell’Osservatorio Artificial Intelligence; “con ChatGPT che ha raggiunto un milione di utenti dopo solo 2 giorni e DALL-E 2 che generato 2 milioni di immagini al giorno, si è sancita la definitiva affermazione dell’AI Generativa”.
Tutele contro rischi e implicazioni negative
Di pari passo con l’evoluzione applicativa, “è nata l’esigenza delle istituzioni internazionali di tutelare i cittadini e le imprese dalle possibili implicazioni negative derivanti dallo sviluppo e dall’utilizzo dei sistemi AI”, sottolinea Roberto Viola, direttore generale DG Connect presso la Commissione Europea.
Sono nate linee guida e regolamenti in tutto il mondo e il Consiglio Europeo ha approvato l’AI Act, un approccio di regolamentazione basato sulla classificazione delle soluzioni in base al livello di rischio che possono causare sui diritti e libertà fondamentali dei cittadini. Un percorso che avrà come risultato finale un apparato regolatorio comune tra tutti gli Stati dell’Unione. Vedremo i prossimi passi dove condurranno l’intelligenza artificiale e le sue applicazioni nella vita e nel lavoro di tutti i giorni e del futuro.
