Con la rapida diffusione dell’Intelligenza Artificiale, molte aziende si trovano oggi di fronte a una scomoda realtà: la capacità di innovare si scontra con decenni di crescente complessità che hanno caratterizzato i sistemi IT. Non è la volontà a mancare, quanto piuttosto le fondamenta tecnologiche su cui costruire l’innovazione.
Dati dispersi, frammentati in silos, informazioni di prodotto non allineate: prima ancora di pensare ad automazione e Intelligenza Artificiale, occorre affrontare una priorità strutturale, ovvero ristabilire una continuità digitale affidabile lungo l’intero ciclo di vita del prodotto. Ma come riuscirci?
Secondo uno studio Frost & Sullivan dedicato al Connected Product Lifecycle, il 93% delle imprese manifatturiere dichiara di operare ancora in presenza di silos di dati, con informazioni frammentate tra sistemi IT che faticano a comunicare tra loro.
Un dato che mette in luce un evidente paradosso: mentre le imprese intendono accelerare l’adozione dell’AI, le loro infrastrutture tecnologiche faticano ancora a gestire efficacemente le informazioni. I dati ci sono, spesso anche in grandissime quantità, ma rimangono frammentati, difficili da utilizzare e, in alcuni casi, sono scarsamente affidabili affidabili.
Una situazione che inevitabilmente genera frustrazione e limita il ritorno degli investimenti in innovazione. L’esperienza mostra però che le strategie più efficaci non passano necessariamente dalle trasformazioni radicali, quanto piuttosto da un percorso progressivo. Così, prima di moltiplicare i POC (Proof of Concept) o aggiungere nuovi strumenti basati sull’AI, le aziende devono concentrarsi su quello che è il primo obiettivo fondamentale: quello di disporre di dati affidabili, contestualizzati e costantemente aggiornati.
In altre parole, occorre costruire quella continuità digitale che, in molti contesti industriali, ancora oggi manca.
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Da dove nasce il debito tecnologico?
Il debito tecnologico accumulato dalle aziende industriali è il risultato di diversi fenomeni che si sono sovrapposti nel tempo.
Il primo riguarda la rapida evoluzione che, soprattutto negli ultimi anni, hanno registrato macchine, impianti e dispositivi. I sistemi industriali integrano oggi elettronica, software, automazione e servizi digitali. A questa maggiore complessità corrisponde una vera e propria esplosione di dati, che spesso confluiscono in ambienti eterogenei, sviluppati ad hoc in momenti diversi e perciò privi di una reale coerenza complessiva.
Un secondo elemento è di natura strutturale ed è rappresentato dal fatto che le organizzazioni sono ancora troppo compartimentate. La collaborazione tra progettazione, produzione, logistica e altre funzioni aziendali è certamente aumentata, ma non sempre è supportata da processi e sistemi sufficientemente integrati. Il risultato può essere, ad esempio, un disallineamento tra le distinte base ingegneristiche e ciò che accade realmente in produzione.
Spesso, infatti, i reparti produttivi continuano a utilizzare sistemi proprietari, con la conseguenza di rendere più difficile restituire feedback strutturati dal campo e di rallentare l’allineamento tra i diversi reparti aziendali quando viene apportata una modifica al prodotto o al processo.
A tutto questo si aggiunge un terzo fattore: l’eccessiva personalizzazione dei sistemi informativi. È qui che emerge con particolare evidenza il debito technologico accumulato dalle aziende a livello di architettura IT.
Nel corso degli anni molte organizzazioni hanno costruito e quindi sviluppato i propri sistemi informativi per stratificazioni successive: applicazioni dipartimentali, strumenti locali, repository paralleli, personalizzazioni dell’ERP e soluzioni sviluppate per rispondere a esigenze molto specifiche. Scelte spesso perfettamente giustificate nel breve periodo, perché consentivano di risolvere rapidamente un problema operativo, ma che nel tempo hanno finito per appesantire e irrigidire l’architettura complessiva.
Il risultato è un ecosistema che ora è più difficile da far evolvere, da integrare e da utilizzare come base per nuovi progetti di ottimizzazione o di Intelligenza Artificiale.
Superare il debito tecnologico: un percorso in tre fasi
Ridurre il debito tecnologico non significa necessariamente sostituire tutto ciò che esiste né avviare un programma di trasformazione su vasta scala.
Nel mondo industriale un approccio di questo tipo è decisamente poco realistico. I sistemi esistenti supportano processi critici, custodiscono anni di dati storici e incorporano regole operative essenziali per l’operatività aziendale. L’obiettivo non è quindi voltare pagina in un sol colpo, ma recuperare progressivamente il controllo su tre elementi fondamentali: dati, processi e persone.
Il primo passo consiste nell’individuare le componenti del debito tecnologico che impattano maggiormente sulle prestazioni aziendali, perché non tutte hanno lo stesso peso.
Una distinta base non allineata tra progettazione, produzione e acquisti, ad esempio, può generare una sequenza di errori, ritardi e costi aggiuntivi. Sono proprio queste aree, nelle quali la frammentazione delle informazioni impatta concretamente sull’operatività, a dover essere affrontate per prime.
La seconda fase riguarda la governance dell’informazione. Molte aziende dispongono di enormi quantità di dati, ma solo una parte di essi è realmente affidabile, contestualizzata e immediatamente utilizzabile.
Diventa quindi fondamentale stabilire con chiarezza quali siano le fonti della verità: chi è responsabile dell’informazione di prodotto? Chi approva una modifica? In che modo gli aggiornamenti vengono propagati alle altre funzioni aziendali?
Senza regole chiare, l’impresa rischia di rimanere intrappolata in un circolo vizioso fatto di reinserimenti manuali dei dati, discrepanze tra sistemi e decisioni assunte sulla base di informazioni parziali o non aggiornate.
La terza fase è, per molti aspetti, più organizzativa che tecnologica. Significa riconnettere progettazione, industrializzazione, produzione, acquisti, qualità, manutenzione e logistica attorno a una stessa catena informativa.
È proprio questo il significato della continuità digitale: fare in modo che informazioni affidabili, aggiornate e accessibili possano circolare senza interruzioni lungo tutte le fasi del ciclo di vita del prodotto.
In questo modo, i feedback provenienti dalla produzione e dal campo possono contribuire all’evoluzione del prodotto, mentre requisiti normativi, esigenze operative e modifiche progettuali possono essere propagati più rapidamente e in modo coerente all’interno dei diversi workflow aziendali.
La scorciatoia illusoria dell’Intelligenza Artificiale
Di fronte a tanta complessità da affrontare, alcune aziende potrebbero essere tentate di vedere nell’Intelligenza Artificiale una scorciatoia capace di compensare, o addirittura azzerare, il debito tecnologico accumulato nel tempo.
È una prospettiva decisamente rischiosa.
L’AI può certamente contribuire a rilevare incoerenze, correlare informazioni provenienti da fonti diverse e automatizzare attività quali, ad esempio, la ricerca documentale. Ma se gli algoritmi vengono alimentati con dati frammentati, incoerenti o errati, difficilmente potranno produrre risultati realmente affidabili. Al contrario, il rischio è che finiscano per replicare, se non addirittura amplificare, le inefficienze già presenti nei sistemi aziendali.
Il punto, quindi, non è fare dell’AI una priorità se in azienda esistono infrastrutture che continuano a operare su silos di dati.
Senza una reale continuità digitale, le organizzazioni rischiano di moltiplicare le iniziative tecnologiche senza riuscire a mettere pienamente a frutto il loro valore. Prima di rendere i sistemi più intelligenti, occorre fare in modo che siano in grado di produrre, condividere e rendere disponibili dati affidabili.
È questa la condizione necessaria affinché l’AI possa trasformarsi da semplice promessa tecnologica in uno strumento capace di generare reale valore per l’impresa.
