Siamo abituati a considerare l'AI come un chatbot che "vive" sui nostri schermi, ma può avere anche una manifestazione fisica, nel momento in cui viene utilizzata per gestire dei robot. In questo caso di parla di "IA Fisica", e questi robot autonomi sono sempre più reali.
Usate in diversi setori industriali, queste macchine sono ancora imperfette - o per meglio dire lo è il loro "cervello" - ma si sta già delineando un cambiamento epocale. Il fenomeno sta accelerando in modo esponenziale, spinto da pressioni economiche concrete e da progressi tecnologici che rendono i robot più accessibili ed efficaci.
L'industria manifatturiera statunitense potrebbe trovarsi di fronte a una carenza di 1,9 milioni di lavoratori specializzati entro il 2033, compresi tecnici manutentori e ingegneri industriali. Di fronte a questa prospettiva, l'80% dei produttori di componenti sta pianificando di aumentare l'automazione entro la fine del decennio.
E non si tratta solo del settore industriale. Nel retail, i robot scandagliano quotidianamente i corridoi dei supermercati per fornire inventari aggiornati e rifornire gli scaffali durante la notte. Nel settore logistico, sistemi automatizzati recuperano, smistano e confezionano articoli garantendo efficienza e sicurezza nella movimentazione delle merci.
Il progresso dell'AI fisica è reso possibile da una curva di apprendimento che tende verso sviluppi più veloci, migliori ed economici. Gli ambienti di addestramento sintetico sono diventati un'alternativa meno costosa e rischiosa rispetto alla sperimentazione fisica tradizionale, accelerando significativamente i miglioramenti. Il robot Spot di Boston Dynamics ha raggiunto l'87% di precisione nel riconoscimento degli oggetti in simulazione, grazie ai dati di addestramento sintetico forniti da Isaac Sim e Replicator di NVIDIA. Non è ancora un valore sufficiente, ma a questo punto potrebbe non mancare molto prima che sia effettivamente utilizzabile.
Anche le aziende automobilistiche stanno investendo massicciamente in questa direzione. BMW ha investito 2 miliardi di euro in una fabbrica alimentata da un digital twin, con l'obiettivo di accelerare lo sviluppo e migliorare l'efficienza di pianificazione del 30%.
Il settore sanitario rappresenta forse l'esempio più convincente delle potenzialità dell'AI fisica. Dal momento in cui i pazienti entrano in ospedale fino alla dimissione, nuovi progressi tecnologici sono disponibili praticamente ad ogni passaggio. I robot di disinfezione e i sistemi di sterilizzazione automatizzati mantengono puliti gli ambienti ospedalieri, mentre robot logistici consegnano biancheria pulita, forniture e farmaci agli infermieri.
Le tute esoscheletro aiutano i pazienti con problemi di mobilità a camminare e navigare in spazi definiti con sicurezza. Nelle farmacie, sistemi di erogazione automatizzati e robot per la gestione dei farmaci vengono utilizzati per evadere le prescrizioni con maggiore precisione. Gli assistenti chirurgici telecomandati supportano procedure minimamente invasive, aprendo scenari fino a poco tempo fa relegati alla fantascienza.
I tre pilastri per il futuro dell'AI fisica
Per trasformare l'AI fisica da sperimentazione a realtà aziendale su larga scala, sono necessari tre ingredienti fondamentali. Il primo riguarda la costruzione di fondamenta solide basate su dati pronti per l'AI. I sistemi robotici operano sui dati e si fanno molte simulazioni prima di operare nello spazio fisico. Se i dati non sono accurati o affidabili, il sistema non funzionerà bene.
Il secondo elemento cruciale consiste nell'incorporare la fiducia nelle fondamenta dei sistemi di AI. Consideriamo l'atterraggio automatico degli aerei: è già realtà. Attraverso telecamere e sensori, l'AI può vedere le piste, comprendere l'impatto delle condizioni meteorologiche e apportare le regolazioni necessarie. Tuttavia, nelle cabine di pilotaggio degli aerei commerciali, i copiloti digitali assistono gli esseri umani senza sostituirli completamente.
Il terzo pilastro richiede chiarezza sul valore che contano davvero. Le aziende non hanno più il lusso di trasformazioni pluriennali con return on investment poco chiari. Le organizzazioni dovrebbero dare priorità ai casi d'uso in cui l'AI fisica affronta problemi reali: migliorare le metriche di sicurezza, ridurre i tempi di inattività, aumentare la produttività o abbassare i costi.
Un esempio concreto può essere rappresentato da una rete ospedaliera che implementa assistenti robotici abilitati dall'AI per automatizzare compiti di routine critici, come la consegna di farmaci, la disinfezione delle stanze dei pazienti e il rifornimento delle forniture. La leadership può monitorare l'impatto dei robot quasi in tempo reale stabilendo indicatori chiave di prestazione chiari, inclusi tempi di consegna dei farmaci più rapidi, minori infezioni contratte in ospedale e maggiore precisione dell'inventario.
Se l'intelligenza artificiale rappresenta il cervello, l'AI fisica costituisce il corpo di questa rivoluzione tecnologica. Come i modelli linguistici hanno trasformato il lavoro intellettuale, i robot sono destinati a trasformare il modo in cui viviamo, da come vengono consegnati cibo e medicine a come vengono eseguite le operazioni chirurgiche. Con dati pronti per l'AI al suo nucleo, meccanismi di governance affidabili e un focus su valori che rendono il mondo un posto migliore, l'AI fisica può diventare una forza per il bene comune.