Oltre l’automazione c’è l’Ai generativa che apre le porte all’era della produzione intelligente

L‘intelligenza artificiale generativa (o GenAI) sta rivoluzionando il modo in cui le aziende operano, aprendo nuovi orizzonti di innovazione e rendendosi fattore fondamentale per la loro competitività (e sopravvivenza).

In un contesto sempre più volatile e incerto, dove le aziende dell’industria devono far fronte a cambiamenti e sfide continue, l’AI generativa si pone come valido alleato per promuovere efficienza, versatilità, sostenibilità e competitività.

Questa tecnologia, che si basa su algoritmi complessi in grado di generare contenuti originali e soluzioni innovative, sta trovando applicazioni significative in diversi settori industriali, rappresentando così un’opportunità senza precedenti per migliorare l’efficienza operativa e creare un vero e proprio ponte tra il mondo fisico e quello digitale.

AI Generativa, un fattore chiave per la sopravvivenza delle aziende

L’AI generativa si propone come una risorsa fondamentale per le aziende che si trovano a operare in mercati competitivi e che hanno un ambiente di produzione sempre più interconnesso, in cui le macchine intelligenti e gli esseri umani collaborano in modo sinergico.

Inoltre, questa tecnologia permette di personalizzare massivamente i prodotti e servizi, anticipare le esigenze dei clienti e prevedere le tendenze di mercato, offrendo così un vantaggio competitivo significativo.

In una fase di transizione, che vede l’industria muoversi verso un modello 5.0 – in cui le tecnologie digitali e l’intelligenza artificiale si integrano sempre di più nel contesto produttivo – l’AI generativa rappresenta un elemento fondamentale per l’evoluzione delle imprese, consentendo loro di adattarsi ai rapidi cambiamenti del mercato e di creare nuovi modelli di business basati sull’innovazione continua e sulla massima soddisfazione del cliente.

Che cos’è l’intelligenza artificiale generativa

L’intelligenza artificiale generativa fa riferimento a un campo di ricerca e sviluppo che si occupa di creare algoritmi e modelli capaci di generare in maniera autonoma una varietà di contenuti con estrema semplicità e velocità.

Questa branca dell’intelligenza artificiale si basa su tecniche di machine learning e deep learning e reti neurali, che permettono di addestrare i modelli su grandi quantità di dati per imparare a generare testi, immagini, suoni e altro ancora.

L’obiettivo dell’intelligenza artificiale generativa è quello di superare i limiti delle precedenti forme di intelligenza artificiale, che spesso si limitavano a imparare dai dati esistenti e a riprodurre ciò che era stato appreso.

Contrariamente, l’AI generativa apre la possibilità di creare contenuti nuovi e originali, che possono essere utilizzati in vari ambiti come l’arte, la musica, la scrittura, ma anche nell’industria.

L’intelligenza artificiale generativa per l’industria

Grazie al salto di qualità che l’intelligenza artificiale generativa ha compiuto negli ultimi anni, con output sempre più precisi, questa tecnologia si sta facendo strada anche nell’industria.

I vantaggi derivanti dall’applicazione dell’intelligenza artificiale generativa nell’ambito industriale sono notevoli: essa consente non solo l’ottimizzazione dei processi produttivi – a favore di una riduzione dei costi e una maggiore sostenibilità, ma anche maggiore velocità ed efficienza –, ma anche la personalizzazione massiva dei prodotti e la previsione delle tendenze del mercato.

La possibilità di simulare scenari complessi e di anticipare i bisogni dei clienti può diventare un fattore cruciale per le imprese che vogliono rimanere competitive in uno scenario sempre più volatile e in continuo cambiamento.

Nonostante gli strumenti di GenAI abbiano fatto notevoli passi in avanti negli ultimi anni, restano alcune sfide da superare. Una di esse riguarda l’affidabilità degli output e più precisamente, il fenomeno definito come “allucinazione” del modello.

Questo fenomeno si riferisce a una situazione in cui il modello generativo produce output che non sono coerenti o realistici. In altre parole, l’allucinazione avviene quando il modello genera informazioni che non esistono o che non sono state fornite in input.

L’allucinazione può essere il risultato di diversi fattori, tra cui la mancanza di dati di addestramento rappresentativi, la complessità del task assegnato al modello o errori durante il processo di generazione.

Se si tratta di un fenomeno “rischioso” in diversi campi di applicazione – utilizzata per produrre un testo, ad esempio, potrebbe portare alla creazione di informazioni false o inesatte –, un dato errato fornito a un macchinario industriale potrebbe avere serie ripercussioni sulla produzione o la sicurezza dei macchinari.

Chi utilizza questi strumenti al di fuori degli ambienti produttivi, invece, deve spesso fare i conti con l’instabilità “invisibile” dei modelli di intelligenza artificiale generativa. Modelli che cambiano, senza preavviso, e che iniziano a performare diversamente.

Questo accade principalmente a causa di una pratica chiamata “shadow deployment”, ovvero il rilascio di nuove versioni dei modelli direttamente in produzione senza un annuncio pubblico o un changelog (un elenco delle modifiche). In questo modo, gli sviluppatori possono testare gli aggiornamenti in tempo reale su una parte del traffico utente.

Tuttavia, chi si basa sulla coerenza del modello per i propri progetti si trova a gestire un’entità in continua evoluzione, dove la stabilità non è garantita e la certezza di un risultato non è più assoluta. Il nome del modello resta lo stesso, ma il suo comportamento interno, e di conseguenza le sue risposte, possono variare profondamente da un giorno all’altro.

Apprendimento automatico, tassello chiave per l’efficienza operativa

L’apprendimento automatico, o machine learning, è uno dei pilastri dell’intelligenza artificiale e rappresenta un elemento fondamentale per l’efficienza operativa delle aziende.

Attraverso l’analisi di grandi quantità di dati, gli algoritmi di apprendimento automatico sono in grado di individuare pattern e correlazioni che possono guidare le decisioni aziendali, ottimizzare i processi produttivi e prevenire problemi prima che si verifichino.

Visione e intelligenza artificiale per il controllo qualità

La visione artificiale, grazie alla sua capacità di “vedere” e interpretare le immagini come farebbe un occhio umano, si sta rivelando uno strumento prezioso per il controllo qualità nell’industria, un tema che sta diventando sempre più importante sia in ottica di riduzione dei costi derivanti dagli errori nella produzione che per ridurre gli scarti e quindi l’impatto ambientale delle operazioni.

L’AI generativa può infatti essere utilizzata per creare modelli che imparano dai dati di addestramento, come ad esempio immagini di prodotti di qualità e immagini di prodotti difettosi. Questi modelli possono essere addestrati per identificare i difetti e le anomalie in modo accurato e veloce. Possono essere utilizzati per automatizzare il processo di ispezione visiva, riducendo al minimo l’intervento umano e aumentando l’efficienza complessiva.

Grazie alla capacità dell’AI generativa di generare nuovi contenuti, è possibile creare un numero infinito di immagini di prodotti difettosi simulati, consentendo ai modelli di apprendere una vasta gamma di difetti e di adattarsi a nuove situazioni.

Questo aumenta la flessibilità e l’adattabilità del sistema di controllo di qualità, consentendo di identificare difetti che potrebbero non essere stati considerati in precedenza.

Inoltre, l’AI generativa può essere utilizzata per migliorare la precisione delle ispezioni visive. I modelli generativi possono essere addestrati per generare immagini ad alta risoluzione e dettagliate dei prodotti, consentendo di individuare difetti molto piccoli o sottili che potrebbero essere difficili da rilevare a occhio nudo. Questo migliora la sensibilità del sistema di controllo di qualità e riduce al minimo i falsi positivi o i falsi negativi.

L’AI generativa può anche essere utilizzata per implementare sistemi di controllo di qualità in tempo reale. I modelli generativi possono essere eseguiti su dispositivi embedded, consentendo di effettuare ispezioni visive direttamente sulla linea di produzione. Ciò riduce i tempi di attesa e consente di individuare e correggere i difetti immediatamente, migliorando la qualità complessiva del prodotto e riducendo gli sprechi.

Robotica Autonoma: automazione di alto livello

L’avvento dell’intelligenza artificiale generativa ha aperto nuove possibilità nel campo della robotica autonoma, grazie alla possibilità di generare contenuti, immagini, suoni o addirittura intere sequenze di azioni in modo autonomo, senza bisogno di un input umano diretto.

Ciò consente ai robot di migliorare la percezione dell’ambiente, vale a dire di recepire e adattarsi apprendere in modo più rapido ed efficace all’ambiente circostante.

Uno dei principali vantaggi dell’AI generativa nella robotica autonoma è la capacità di generare dati di addestramento artificiali. I robot autonomi necessitano di un vasto insieme di dati per imparare e migliorare le proprie abilità. L’AI generativa può generare dati sintetici che riflettono le varie situazioni che un robot potrebbe incontrare nel mondo reale.

Questo permette ai robot di esplorare scenari diversi e affrontare sfide che potrebbero non essere facilmente accessibili altrimenti. Utilizzando dati generati artificialmente, i robot possono essere addestrati in modo più efficiente e accelerare il processo di apprendimento.

Tuttavia, è importante sottolineare che l’AI generativa nella robotica autonoma presenta anche alcune sfide e limitazioni. La generazione di dati sintetici potrebbe non riflettere completamente la complessità e la variabilità del mondo reale. Inoltre, l’AI generativa potrebbe generare comportamenti imprevisti o non desiderati nei robot autonomi, il che richiede un’adeguata supervisione e controllo.

Internet of Things (IoT): fusione tra il mondo fisico e digitale

L’Internet of Things rappresenta la convergenza tra il mondo fisico e quello digitale. Attraverso la connessione di dispositivi e macchinari alla rete, è possibile raccogliere una quantità di dati senza precedenti, che possono essere analizzati per migliorare l’efficienza operativa, ottimizzare i processi produttivi e prevedere le esigenze del mercato.

In un mondo sempre più connesso, l’IoT si rivela uno strumento fondamentale per le aziende che vogliono rimanere competitive nel lungo termine.

In questo contesto, l’intelligenza artificiale generativa si sta posizionando come una tecnologia chiave per potenziare l’IoT e creare, come abbiamo analizzato, un’esperienza sempre più interattiva e personalizzata.

Grazie all’AI generativa, i dispositivi IoT possono acquisire e analizzare dati in tempo reale, interpretare le preferenze dell’utente e adattarsi di conseguenza, creando un ambiente smart in cui il mondo fisico e digitale si fondono in modo sinergico.

Agenti di intelligenza artificiale: dalla reazione all’azione

Oltre a rendere gli oggetti più intelligenti e reattivi, l’evoluzione di questa tecnologia ha portato alla creazione degli agenti di intelligenza artificiale (AI Agents, o Agenti di AI).

A differenza dei semplici assistenti virtuali che rispondono a un comando, un agente di AI è un sistema autonomo in grado di percepire l’ambiente, prendere decisioni e agire per raggiungere un obiettivo specifico.

In questo scenario, i dati raccolti dai dispositivi IoT non vengono solo analizzati, ma diventano la base per una serie di azioni proattive. Ad esempio, in una fabbrica, un agente potrebbe monitorare i sensori su un macchinario, prevedere un guasto imminente e programmare autonomamente la manutenzione prima che si verifichi un problema.

Oltre alla manutenzione predittiva, gli agenti di intelligenza artificiale stanno ottimizzando i workflow aziendali automatizzando compiti ripetitivi come la gestione della documentazione o il monitoraggio dell’inventario. Questo libera i dipendenti da attività a basso valore aggiunto, permettendo loro di concentrarsi su mansioni più strategiche.

La loro capacità di analizzare grandi quantità di dati in tempo reale e di identificare modelli complessi li rende uno strumento prezioso anche nel miglioramento dell’interazione con i clienti, dove possono fornire assistenza 24 ore su 24, analizzare le preferenze e offrire consigli personalizzati in modo molto più sofisticato rispetto ai tradizionali chatbot. In sostanza, l’adozione di questi agenti sta spingendo l’industria verso un’efficienza e un’agilità operative senza precedenti.

Questa transizione dalla semplice interazione all’autonomia sta ridefinendo il rapporto tra le persone e la tecnologia, aprendo la strada a un futuro in cui gli oggetti non solo ci assistono, ma agiscono in modo intelligente per noi.

Alcuni esempi di industrie che si affidano alla Generative AI

Il mercato dell’IA generativa raggiungerà i 21.1 miliardi di dollari nel 2025 e si prevede che raggiungerà i 97.8 miliardi di dollari nel 2030, con un CAGR del 35.9%, secondo le previsioni della società Modor Intelligence.

In Italia l’adozione della Generative AI sta trainando la crescita del mercato dell’AI, che nel 2024 ha raggiunto un valore di 1,2 miliardi di euro (+58% sul 2023).

Sono già diverse le aziende – come Siemens, B&R e Schneider Electric –  che hanno iniziato a integrare soluzioni di “Copilot”, assistenti virtuali che supportano gli operatori in diversi processi industriali.

AI Generativa: opportunità per ogni settore industriale

Dal retail al manufacturing, dal settore bancario alla sanità: ogni settore può trarre vantaggio da questa tecnologia.

Le imprese che sapranno cogliere queste opportunità potranno non solo migliorare la loro efficienza operativa ma anche creare nuovi modelli di business, basati sull’innovazione continua e sulla massima soddisfazione del cliente.

L’AI generativa, come già menzionato, può aiutare le aziende ad affrontare le sfide legate a importanti trend di cambiamento che stanno da tempo rivoluzionando la produzione, come l’iper-personalizzazione della domanda.

Vediamo di seguito alcuni esempi di settori e ambiti che possono trarre particolarmente beneficio da questa tecnologia.

GenAi nel Manufacturing

All’interno del comparto manifatturiero, ad esempio, l’AI generativa può essere utilizzata per:

• il controllo delle prestazioni di macchinari e impianti
• il monitoraggio e l’ottimizzazione del consumo energetico
• la riduzione del carbon-footprint dei prodotti
• il supporto agli ingegneri nelle varie attività di automazione attraverso, ad esempio, la possibilità di generare un codice PLC attraverso input in linguaggio naturale
• ridurre dello sforzo di programmazione per le applicazioni industriali, velocizzando il lavoro degli sviluppatori e rispondendo alla crescente mancanza di competenze in ambito di sviluppo software
• supportare agli operatori di linea nell’identificazione di possibili errori e anomalie dei macchinari
• il supporto al team di manutentori nella risoluzione delle problematiche, grazie all’accesso a tutta la documentazione degli impianti e allo storico degli interventi di manutenzione
• fornire supporto decisionale ai vari team dell’azienda
• digitalizzare tutto il sapere aziendale, creando vere e proprie “librerie della conoscenza”

GenAi nell’Automotive

Nell’Automotive, ad esempio, l’AI generativa può trovare impiego anche nella guida autonoma. Attraverso l’analisi di enormi quantità di dati provenienti da sensori, telecamere e lidar, l’AI generativa può apprendere i modelli di guida e sviluppare algoritmi per prendere decisioni in tempo reale, garantendo una guida autonoma sicura e affidabile.

Il potenziale dell’AI generativa nella medicina e nella farmaceutica

Tra i settori dove questa tecnologia ha un enorme potenziale di impatto vi è anche la medicina e la farmaceutica.

Nella ricerca farmaceutica, l’AI generativa viene utilizzata per accelerare il processo di scoperta di nuovi farmaci. Attraverso l’analisi di enormi quantità di dati, l’AI generativa può generare molecole con proprietà specifiche, migliorando l’efficienza della ricerca di nuovi composti. Questo approccio consente di identificare potenziali farmaci in modo più rapido ed economico rispetto ai metodi tradizionali.

Nell’ambito della diagnostica medica, l’AI generativa può analizzare immagini mediche come radiografie, tomografie e risonanze magnetiche per identificare e classificare patologie. L’algoritmo di AI generativa può apprendere da un vasto numero di immagini precedentemente analizzate, migliorando la precisione e la velocità delle diagnosi. Ciò consente ai medici di effettuare diagnosi più accurate e tempestive, ottimizzando la cura dei pazienti.

Inoltre, l’AI generativa può essere utilizzata per personalizzare i trattamenti medici. Analizzando i dati dei pazienti, come il loro profilo genetico, la storia clinica e le risposte ai trattamenti precedenti, l’AI generativa può suggerire protocolli di trattamento personalizzati, adattati alle specifiche esigenze di ogni paziente. Questo approccio mirato può migliorare l’efficacia dei trattamenti e ridurre gli effetti collaterali indesiderati.

Inoltre, l’AI generativa può essere impiegata nella ricerca clinica per identificare modelli e tendenze nascoste nei dati dei pazienti. Questo può aiutare gli scienziati a individuare nuovi biomarcatori, identificare sottogruppi di pazienti che potrebbero beneficiare di trattamenti specifici e sviluppare terapie personalizzate.

L’AI generativa nel retail

L’AI generativa ha diverse applicazioni nel settore del retail, offrendo nuove opportunità per migliorare l’esperienza del cliente, ottimizzare le operazioni aziendali e stimolare la creatività nel design dei prodotti.

In questo settore, ad esempio, può essere utilizzata per:

• personalizzare l’esperienza cliente. L’AI generativa può analizzare i dati dei clienti, come le preferenze di acquisto, le interazioni sui social media e i comportamenti di navigazione, per creare esperienze di shopping personalizzate. Questo può includere la raccomandazione di prodotti, l’offerta di sconti mirati e la personalizzazione delle pagine web in base ai gusti individuali dei clienti
• creare design innovativi. L’AI generativa può essere utilizzata per generare nuovi design di prodotti, come abbigliamento, mobili o accessori. L’algoritmo può apprendere dai modelli esistenti e creare varianti uniche, stimolando la creatività e l’innovazione nel processo di design
• gestione dell’inventario. L’AI generativa può aiutare i rivenditori a ottimizzare la gestione dell’inventario, prevedendo la domanda futura dei prodotti. Analizzando i dati storici di vendita, fattori esterni come il meteo e le tendenze di mercato, l’AI generativa può suggerire la quantità ottimale di prodotti da ordinare e il momento migliore per farlo, riducendo gli sprechi e massimizzando le vendite
• previsione dei prezzi e ottimizzazione delle promozioni. L’AI generativa può analizzare dati come i prezzi dei concorrenti, le tendenze di mercato e i comportamenti dei clienti per prevedere la domanda e ottimizzare i prezzi dei prodotti. Inoltre, può suggerire promozioni mirate in base ai segmenti di clientela e alle preferenze individuali
• creare esperienze di realtà virtuale e aumentata. L’intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per creare esperienze di shopping immersivo attraverso la realtà virtuale e aumentata. Ad esempio, i clienti possono provare virtualmente i prodotti, vedere come si adattano o interagire con essi prima di effettuare un acquisto
• assistenza virtuale e chatbot. L’AI generativa può alimentare chatbot e assistenti virtuali che aiutano i clienti a trovare prodotti, rispondere alle domande più frequenti e fornire assistenza personalizzata in tempo reale, migliorando l’esperienza del cliente e riducendo il carico di lavoro del personale.

L’AI generativa nel settore bancario e dei servizi finanziari

L’AI generativa sta apportando un contributo significativo anche nel settore bancario, offrendo nuove opportunità per migliorare l’efficienza operativa, la personalizzazione dei servizi finanziari e la gestione del rischio.

Tra le principali applicazioni in questo settore vi è la personalizzazione dei servizi offerti, sempre partendo dall’analisi dati dei clienti – come le transazioni, i comportamenti finanziari e le preferenze per raccomandare determinati prodotti finanziari –, come prestiti o investimenti, in base alle esigenze e alle preferenze individuali dei clienti.

Un valido aiuto può essere fornito anche in ambito di rilevamento delle frodi e gestione del rischio: L’AI generativa può analizzare i dati finanziari in tempo reale per individuare anomalie e modelli sospetti che potrebbero indicare frodi o attività illegali.

Inoltre, l’AI generativa può aiutare nella valutazione del rischio di credito, utilizzando algoritmi per analizzare i dati finanziari dei clienti e determinare la probabilità di insolvenza o di ritardi nei pagamenti.

Oltre che per il supporto clienti e per l’automazione dei processi di back-office, l’intelligenza artificiale generativa può anche fornire insight migliori sugli scenari economici e finanziari, a partire dall’analisi dei dati di mercato, delle tendenze economiche e delle informazioni aziendali. Ciò aiuta i professionisti della banca a prendere decisioni informate, come la gestione degli investimenti, l’analisi del rischio o l’elaborazione delle strategie aziendali.

Infine, l’AI generativa può migliorare l’efficienza delle transazioni finanziarie e dei pagamenti, riducendo gli errori e accelerando i tempi di elaborazione. Ad esempio, può automatizzare il processo di riconciliazione dei pagamenti, identificando e risolvendo eventuali discrepanze in modo rapido ed efficiente.

L’impatto economico della GenAI sulla produttività

L’impatto economico della GenAI è potenzialmente enorme. Secondo il rapporto “AI 4 Italy: from theory to practice” di TEHA Group e Microsoft Italia, un’adozione su vasta scala di questa tecnologia potrebbe far aumentare il PIL italiano fino al 18,2% nei prossimi 15 anni.

Questo si tradurrebbe in un incremento del valore aggiunto di circa 312 miliardi di euro, un dato che sottolinea l’enorme opportunità di crescita. La GenAI, infatti, non si limita alla semplice automazione, ma abilita l’innovazione in nuovi processi e, come già si sta vedendo, contribuisce a colmare il divario di produttività e l’assenza di forza lavoro in settori chiave.

La trasformazione del mercato del lavoro

L’affermazione della GenAI come tecnologia sempre più diffusa sta ridefinendo il presente e il futuro del lavoro, specialmente nel settore industriale. Questa trasformazione va oltre la semplice sostituzione di compiti, modificando le professioni, i ruoli e le competenze richieste.

Il dibattito è acceso, con posizioni che oscillano tra visioni ottimistiche di un futuro in cui l’uomo sarà liberato dai lavori più umili e scenari più allarmistici di perdita di posti di lavoro.

Tuttavia, l’AI può essere una risposta a trend demografici complessi, come il calo della popolazione in età lavorativa in Paesi come l’Italia, dove l’invecchiamento demografico è un problema.

Le tecnologie di automazione possono aiutare a compensare la carenza di manodopera, specialmente in un’industria che fatica ad attrarre le nuove generazioni.

Questo cambiamento strutturale richiede un approccio etico e strategie concrete di riqualificazione professionale, vista la sua portata. Secondo il rapporto “Future of Jobs 2025” del World Economic Forum (WEF), infatti, l’intelligenza artificiale genererà un impatto significativo sul mercato del lavoro tra il 2025 e il 2030, influenzando il 22% delle professioni attuali.