L'intelligenza artificiale sta rivoluzionando il settore manifatturiero? In questa intervista Barbara Caputo, professoressa presso il Politecnico di Torino, ci guida alla scoperta delle opportunità offerte dall’IA per rendere i processi più efficienti e introdurre soluzioni digitali innovative, esaminando anche le sfide che le aziende devono affrontare per integrarla con successo nei loro flussi di lavoro.
Barbara Caputo
- Professoressa ordinaria presso il Politecnico di Torino, dove dirige l’Hub sull’Intelligenza Artificiale.
- Co-fondatrice del Laboratory for Learning and Intelligent Systems Society, Fellow di ELLIS e leader del programma di dottorato su IA e Industria 4.0 dal 2021 al 2022.
- Consulente del Rettore per l’IA al Politecnico.
- Ha contribuito come esperta alla stesura della Strategia Nazionale Italiana sull’IA.
- Inclusa nel 2018 tra gli “Inspiring Fifty” e tra i “100 Esperti per l’Italia” dalla Fondazione Bracco.
- Consigliere indipendente nei CdA di Ites Reale, Ites Reale España, Teoresi SpA e Infocamere.
- Co-fondatrice e presidente di FocoosAI, spin-off di Polito.
- Vincitrice del premio PNI 2023, Premio Nazionale per l’Innovazione.
L’Intelligenza Artificiale è un concetto ampio. Come lo definirebbe in relazione al mondo industriale?
Oggi, in ambito industriale, l’IA applicativa è principalmente l’automazione nell’elaborazione dei dati digitali. Tutto diventa dato: le nostre conversazioni, le immagini, i gesti, trasformati in informazioni grazie a sensori sempre più economici. Acquistare una telecamera un tempo era un investimento importante; ora è scontato che ogni dispositivo ne sia dotato. Questi dati rappresentano una fonte di valore eterno, perché non si consumano e possono essere riutilizzati all’infinito.
L’IA, automatizzando il processo di estrazione del valore, ci consente di analizzare in tempo reale una mole di dati e informazioni che la nostra capacità umana, analogica, non può gestire con la stessa velocità. Ci sono sempre più applicazioni che dimostrano il valore, da un punto di vista industriale, nell’utilizzo e nella trasformazione dei dati: per questo, l'intelligenza artificiale è e rimarrà centrale.
Quali sono oggi le principali applicazioni dell’IA nell’industria manifatturiera?
Tutte le industrie stanno già traendo grande beneficio da quella che chiamiamo AI generativa. L’IA generativa semplifica la redazione di documenti come manuali e bugiardini, permettendo di creare una prima versione su cui poi la persona può verificare le informazioni e aggiungere dettagli unici.
Nel settore manifatturiero vedo tre applicazioni distintive:
• Analisi e tracking per rilevare rapidamente e con precisione qualsiasi imperfezione o difetto nel prodotto
• Prototyping digitale, o digital twin, per testare i prodotti senza necessità di realizzarli fisicamente, riducendo scorte e invenduto
• Manutenzione predittiva, con cui è possibile ottimizzare le catene di produzione, intervenendo con piccoli aggiustamenti per evitare fermi costosi e ridurre i cali di produttività.
Quali sfide affrontano le aziende nell'integrare l’IA nei loro processi produttivi?
Da un lato, c’è un’incertezza su “a chi rivolgersi”. Le aziende hanno la sensazione che se non agiscono in fretta rischiano di rimanere indietro, restando a guardare mentre i concorrenti attraversano il Rubicone e conquistano quote di mercato. L’informazione sul tema è rumorosa e variegata, e questo rende difficile capire cosa fare.
Un'altra sfida è il livello eterogeneo di digitalizzazione. In molti settori – soprattutto nelle piccole e medie imprese – la digitalizzazione è avvenuta in momenti differenti: negli anni '80 è stata introdotta una prima tecnologia, negli '90 un'altra, e così via. Il risultato sono sistemi operativi obsoleti e spesso non interoperabili; per un’azienda la cui ragione d’esistere è vendere prodotti e garantire che i ricavi superino i costi, riaggiornare e omogeneizzare i propri sistemi informatici è una sfida enorme. Ma senza una base digitale solida, l’IA generativa e il prototyping restano pre-lavorati. È come passare da un cartamodello grezzo alla sarta che realizzava il vestito su misura: l’IA, allo stato attuale, necessita di quel “pezzetto in più” per essere adattata alle specifiche esigenze di ciascuna azienda. Nei momenti di espansione, per realtà con risorse adeguate, questo investimento può valere la candela; ma per le aziende più piccole, in un periodo non espansivo, rappresenta una sfida considerevole.
Quali competenze devono sviluppare le aziende per sfruttare l’IA?
Se si vuole diventare un’IA company, serve una squadra tecnica di alto livello – persone con competenze in ingegneria informatica o materie STEM, capaci non solo di implementare, ma di creare soluzioni IA, perché in questo campo i cambiamenti avvengono ogni mese. Se invece un’azienda manifatturiera intende introdurre l’IA come parte della digitalizzazione, è fondamentale avere esperti IT interni o affidarsi a consulenti specializzati. Senza una base digitale solida però, si rischia di pagare consulenze costose senza risultati concreti.
Come valuta il rapporto tra Intelligenza Artificiale e sostenibilità?
Da un punto di vista ambientale, devo dire che ad oggi l’AI non rientra proprio nel libro dei buoni. I modelli che girano sui data center sono estremamente energivori: inoltre, il raffreddamento, spesso realizzato con sistemi piuttosto primitivi basati su liquidi – in gran parte acqua – comporta un impatto non trascurabile. Se l’AI deve diventare una tecnologia pervasiva e vantaggiosa per tutti, occorre migliorare l’efficienza dei sistemi in modo che i benefici superino davvero i costi ambientali.
Quali sviluppi prevede per l’uso dell’IA nell'industria nei prossimi 5-10 anni?
Il settore manufatturiero sta puntando sull'IA e su una migliore gestione delle automazioni e della robotica. Il paradigma open source su cui fin qui si è basato lo sviluppo dell'AI ha reso questa tecnologia molto accessibile. Ne deriverà una maggiore capacità produttiva dell'aziende che la adottano e di conseguenza un aumento dell'offerta di prodotti e servizi e un relativo abbassamento dei costi.
L’approccio open source, che ha favorito la rapida crescita dell'IA negli ultimi 3-4 anni, potrebbe però essere messo in discussione anche per le tensioni geopolitiche in atto. Il passaggio a un nuovo modello cambierà la linea evolutiva dell'IA e le modalità di accesso alla tecnologia. Parlare di 5-10 anni per l’IA oggi è quasi come chiedere fra 100 anni come sarà il mondo, perché ci si muove a una velocità incredibile!
Siamo tuttavia certi che l’IA continuerà a trasformare radicalmente l’automazione industriale, rendendola più intelligente e integrata; la sfida resta il bilanciamento tra innovazione, costi e complessità.
Cosa consiglia alle aziende che vogliono affacciarsi al potenziale dell’IA?
Il mio consiglio è semplice: iniziate dalla base. Se siete indietro con la digitalizzazione, aggiornate e omogeneizzate i vostri sistemi prima di pensare all'IA. Poi, dotatevi di esperti interni che sappiano davvero cosa significhi creare e implementare soluzioni IA. Avvicinatevi al mondo universitario e della consulenza per valutare e misurare ogni investimento, senza cedere alla pressione emotiva del momento.
Contenuto creato in collaborazione con l'IA
I testi di questa intervista sono stati inizialmente estratti ed elaborati con il supporto dell’IA, in coerenza con il tema trattato. Il risultato è stato rifinito da un redattore per garantire fedeltà, coerenza e l’indispensabile tocco umano. Abbiamo scelto questo approccio ibrido per sperimentare con la potenza dell’IA, unendola all’esperienza e alla sensibilità umana.
