Quando si tratta di innovazione il problema non è quasi mai la tecnologia, ma l’approccio con cui le aziende la adottano. Questa la tesi emersa con forza dai contributi di dieci protagonisti che si sono confrontati in due tavole rotonde nell’ambito della tappa napoletana dei Made Future Industry Awards: senza formare le persone, ripensare i processi e una governance chiara nessuna tecnologia genera il valore atteso.
Indice degli argomenti
Perché il 95% dei progetti AI non va in produzione
Uno studio MIT-Nanda ha stimato che il 95% dei proof of concept in ambito AI non arriva in produzione. Un dato che Antonella Belfatto, Digital Solution Expert del MADE Competence Center, non trova sorprendente: “Il problema non è economico, o perlomeno non solo. È principalmente un tema di conoscenza – la conoscenza necessaria per seguire un progetto AI, per usarla in modo sicuro, per capire cosa sa fare davvero e cosa no”. I dati dell’Osservatorio del Politecnico di Milano confermano il divario: il 71% delle grandi imprese ha già implementato almeno una soluzione AI, contro il 7% delle piccole. E circa il 40% delle applicazioni riguarda l’analisi del testo – chatbot, virtual assistant, gestione della conoscenza – mentre solo il 4% investe nell’automazione di processo, che è invece l’ambito dove l’AI esprime il valore più alto.
Nicholas Todeschini, manager di Moons, individua una causa ricorrente nei progetti che non decollano: “Le aziende che hanno un approccio technology first si innamorano della tecnologia e decidono di implementarla, probabilmente facendo lo stesso errore delle startup che falliscono, cioè seguire la soluzione senza prima pensare al problema”. La risposta di Moons è applicare alle aziende il metodo delle startup: analisi, interviste, comprensione del problema reale, e solo dopo la soluzione tecnologica. Todeschini usa una definizione che sintetizza bene il cambio di prospettiva necessario: l’AI non è una black box che sostituisce il lavoro umano, ma “un esoscheletro cognitivo” che libera le persone dalle attività a basso valore aggiunto per dedicarle a quelle che contano.
Il tema del dato come prerequisito è ben spiegato da Marino Crippa, CEO di Miraitek: “L’AI non si compra, si costruisce. E si costruisce su dati di qualità”. Crippa descrive una visita tipica alle aziende: “Vedo gli andon in produzione con scritto ‘da produrre 100, prodotti 83’, chiedo al responsabile perché ne mancano diciassette e mi risponde: non lo so. Il dato è stato raccolto in maniera approssimativa e non si riesce a portare avanti nessun progetto di sviluppo”. Due casi concreti illustrano gli estremi dello spettro. Il primo: un produttore industriale di mozzarella, lavorando sulla qualità dei dati già raccolti per ragioni normative, ha scoperto un potenziale risparmio di materia prima di mezzo milione di euro per stabilimento – senza nessun algoritmo di AI, ma semplicemente cercando valore nei dati esistenti. Il secondo: un digital twin predittivo che calcola in tempo reale la probabilità di difettosità di un lotto in funzione dei parametri macchina e delle condizioni esterne, con un algoritmo di machine learning in retroazione che modifica i parametri per minimizzare gli scarti. Risultato: riduzione degli scarti di circa 20 punti percentuali, con la possibilità di intervenire con uno o due turni di anticipo. “Questo consente di dare un livello di autonomia maggiore alla macchina e di consolidare la conoscenza aziendale, che diventa un asset strategico soprattutto in un contesto di turnover elevato”.
Anche Daniela Vinci, CEO di Masmec – costruttore di linee automatiche di assemblaggio per il settore automotive che in questa sede porta la propria testimonianza diretta come utilizzatore delle tecnologie di cui si discute – conferma che il tema della governance è diventato ineludibile: “L’AI generativa è per tutti e si fa l’errore di pensare che un utilizzo indiscriminato possa risolvere un disordine organizzativo. La restituzione di questo è un accumulo di errori e di male interpretazioni del dato”. Masmec sta procedendo per piccoli progetti, con tre criteri guida: una policy del dato che includa la cyber security, la massimizzazione della conoscenza aziendale come processo trasversale, e la creazione di ambienti collaborativi su cui più persone possano insistere e trarre beneficio.
Dall’altro lato, Riccardo Bovetti, Partner di EY, osserva che per chi si muove oggi il gap non è impossibile da colmare – proprio perché si tratta di un gap organizzativo, non tecnologico: “La tecnologia c’è, e costa sempre di meno in termini relativi. Il punto è partire da un atteggiamento che non sia AI Technology first, ma people first: lavorare sulle persone in termini di evoluzione delle competenze e di sensibilizzazione rispetto alle trasformazioni del proprio modo di lavorare”.
Come si porta l’AI in fabbrica: l’esperienza di Leonardo a Pomigliano
Lo stabilimento di Pomigliano d’Arco di Leonardo rappresenta uno dei casi più articolati di trasformazione industriale discussi. Danilo Cannoletta, SVP Digital Transformation & Sustainability di Leonardo Aeronautics, descrive un percorso verso Industria 4.0 costruito intorno a due assi: la centralità delle persone in termini di crescita di capacità e competenze e la sostenibilità, intesa sia come riduzione dei consumi energetici sia come circolarità nell’uso delle materie prime – alluminio e titanio in primo luogo come materiali critici.
“Le tecnologie sono implementate assumendo la centralità delle persone con cui si integrano”, afferma Cannoletta. “Abbiamo previsto un piano di sostegno al cambiamento che articola la comunicazione e la formazione in modo trasversale all’azienda”. Sul piano tecnologico lo stabilimento ha adottato il digital twin – sia di prodotto che di processo – per simulare i carichi produttivi e garantire flessibilità, il PLM per la gestione della configurazione in regime collaborativo con i fornitori, e sistemi di acquisizione dati dagli asset produttivi funzionali alla manutenzione predittiva. L’AI è stata sperimentata per per un impiego etico e responsabile ai fini del knowledge management – estrarre informazioni dalla documentazione tecnica – e come assistente alle istruzioni operative, con una precisazione che Cannoletta considera irrinunciabile: “L’aspetto certificativo è fondamentale. Parliamo sempre di ausilio, dove le persone hanno la centralità e la responsabilità delle decisioni”.
Particolarmente significativa l’esperienza nella formazione: realtà immersive e gamification hanno attratto le generazioni più giovani, ma hanno anche valorizzato le seniority, sfatando il luogo comune che il digitale sia appannaggio esclusivo dei nativi digitali. “Abbiamo organizzato tavoli di confronto a tutti i livelli affinché si innestasse una partecipazione collettiva e tutti si sentissero attori del cambiamento – persino ambasciatori per un’azione pervasiva in tutte le aree organizzative”.
Cannoletta indica nell’aeronautica un banco di prova con requisiti particolarmente stringenti – sicurezza del volo, certificazione, sicurezza delle informazioni e cyber security – che apre però a una possibile fertilizzazione verso altri settori industriali e verso le relative filiere: “È un percorso di crescita culturale su tutta la catena del valore e sui territori”.
Il Sud tra opportunità e gap da colmare
Il PIL pro capite del Mezzogiorno si attesta nel 2025 a 68 su una base nazionale di 100. Un dato che Roberto Bellavista, Head of Territorial Development Sud di UniCredit, non considera soddisfacente nonostante la crescita recente – più rapida che al Centro-Nord in termini di PIL e investimenti – proprio perché “la base di partenza è bassa e c’è ancora molta strada da fare”.
Il ruolo di una banca, secondo Bellavista, non si esaurisce nell’erogazione del credito. UniCredit adotta quello che lui definisce un approccio coesivo: interagire con le associazioni di categoria, le imprese, l’ecosistema dell’innovazione e il mondo accademico, e comprendere le strategie che le imprese intendono adottare per migliorare il proprio posizionamento su innovazione e sostenibilità. Il punto di partenza, sul versante del credito, è capire quali investimenti consentono all’impresa di generare i flussi necessari a sostenere il rimborso: “Operiamo in regime di circolarità della materia prima – i soldi che prestiamo sono i risparmi dei nostri clienti”. Sul versante dell’ecosistema innovazione il riferimento è ai Competence Center, al sistema dell’incubazione e alle call for application per stimolare startup con potenziale di crescita internazionale. Bellavista cita a questo proposito Start Lab, iniziativa che accompagna aspiranti imprenditori verso opportunità di scala europea. Il terzo pilastro è il raccordo con il sistema formativo, a tutti i livelli: “C’è un tema di competenze e di mismatch sul quale bisogna lavorare”.
Francesco Castagna, imprenditore e docente di ingegneria economica-gestionale, individua tre leve su cui il Sud può puntare: il capitale umano, le infrastrutture materiali e digitali, e il trasferimento tecnologico dal mondo della ricerca alle imprese. Il nodo della fuga di cervelli – quantificata in 8 miliardi di euro annui di danno al PIL del Mezzogiorno – rimane aperto, ma Castagna segnala un’inversione parziale di tendenza: “Grazie alle tecnologie e allo smart working molti giovani sono rimasti qui pur lavorando con società del Nord e dell’Europa”. Il problema principale resta nelle PMI: “Devono uscire da una logica difensiva e abbracciare il cambiamento con un approccio più strategico. Gli incentivi ci sono stati, sono stati importanti, ma non vengono sfruttati appieno perché le competenze per farlo sono ancora scarse”.
Su questo punto si innesta l’analisi di Davide Polotto, Business Development & Digital Transformation di MADE, che segnala una finestra di opportunità concreta per le aziende della filiera automotive in difficoltà: la riconversione – o meglio, la diversificazione – verso l’aerospace e la difesa. “È un settore in forte crescita, destinato a ricevere ingenti finanziamenti di matrice europea. Le aziende manifatturiere hanno costruito in questi anni capabilities molto adattabili, ma devono fare i conti con standard qualitativi totalmente diversi”. Un dato lo rende tangibile: la produttività per addetto nel manifatturiero è in media intorno ai 65.000 euro l’anno, nel settore aerospace e difesa supera i 100.000. MADE sta costruendo un ecosistema di supporto – percorsi di certificazione, raccordo tra domanda e offerta – e organizzerà a ottobre un grande evento dedicato a questo tema.
Twin transition: digitale e green non si governano in silos
“Azienda meno sostenibile uguale azienda meno competitiva”. La formula di Pier Francesco Orrù, professore dell’Università degli Studi di Cagliari, sintetizza un cambiamento di percezione in atto: la sostenibilità, inizialmente vissuta come vincolo normativo, è diventata una leva competitiva. La revisione da parte dell’Unione Europea di alcuni degli obblighi più stringenti – rendendoli maggiormente compatibili con le necessità delle imprese – è giudicata da Orrù necessaria, “anche se non sanerà i danni che ha creato in certi settori, come l’automotive”. Il processo rimane comunque ineludibile: i costi energetici, i problemi di approvvigionamento delle materie prime e una domanda di consumatori sempre più sensibile alla trasparenza spingono nella stessa direzione. “Lo scenario che si prefigura è quello di aziende divise in due gruppi: chi riesce a governare sostenibilità e digitale sarà più competitiva e resiliente; chi non si è ancora adeguato dovrà farlo in tempi brevi”.
Il punto critico è che digitale e green vengono ancora troppo spesso gestiti in silos separati. Un intervento nel corso della tavola ha portato cifre che inquadrano meglio il peso dell’AI stessa su questo fronte: i data center assorbono già l’1,5% del consumo globale di energia, con l’AI che contribuisce per l’1% alle emissioni globali, in crescita del 50% rispetto all’anno precedente. Quattro azioni concrete sono state indicate per uscire dalla logica dei silos: abbandonare le agende separate tra i team digitali e quelli della sostenibilità; integrare le attenzioni ambientali nel DNA dei progetti AI fin dall’inizio; definire metriche comuni tra i due domini; e scegliere i fornitori di strumenti AI anche sulla base delle garanzie offerte riguardo all’energia utilizzata per produrli.
Quattro le azioni concrete suggerite da Bovetti (EY) per uscire dalla logica dei silos: “Abbandonare le agende separate tra i team digitali e quelli della sostenibilità; integrare le attenzioni ambientali nel DNA dei progetti AI fin dall’inizio; definire metriche comuni tra i due domini; e scegliere i fornitori di strumenti AI anche sulla base delle garanzie offerte riguardo all’energia utilizzata per produrli”, dice.
Castagna rafforza il punto sul versante delle competenze: “Non basta fare il bilancio di sostenibilità o guardare il consumo energetico. Servono tre tipi di skill – tecnica-operativa, di dominio di processo e manageriale-trasversale – sia sul fronte digitale che su quello green. Chi riesce a coniugare le due transizioni trasforma questa abbinata in un vantaggio competitivo”. Orrù precisa che le competenze core devono rimanere all’interno del perimetro aziendale, perché il processo di transizione energetica non deve essere subito ma governato dall’azienda; quelle di frontiera possono invece essere ricercate all’esterno – università, startup, Competence Center.
Il dato più urgente: secondo una ricerca di Unioncamere, entro il 2030 mancheranno in Italia 2,4 milioni di figure con competenze ESG. UniCredit ha risposto con una piattaforma di formazione gratuita, liberamente accessibile online, dedicata ai temi della sostenibilità integrale: 40 ore di formazione per diventare social change manager, circa 1.000 studenti universitari già iscritti, 300 già certificati. Una goccia rispetto al fabbisogno, ma Bellavista ne indica l’ambizione: “Contiamo di avviare iniziative di connessione con il mondo imprenditoriale tramite il sistema confindustriale per dare il nostro contributo a sanare questo mismatch”.
Il MADE Competence Center ha intanto strutturato una risposta sul fronte della cosiddetta AI fluency – la “padronanza” degli strumenti AI nel lavoro quotidiano che, secondo un recente report McKinsey, è oggi ciò che le aziende cercano più delle hard skill specialistiche. Polotto: “L’AI impatta ormai il 100% del personale aziendale. Partiamo da un assessment delle competenze, cerchiamo di capire il livello di partenza e progettiamo corsi ad hoc per costruire quel substrato culturale comune che permetta a tutte le persone di usare gli strumenti AI in modo consapevole, senza mettere i dati a rischio privacy e senza stratificare tool per iniziativa individuale”.
