Nel mondo industriale, dove un errore può costare vite umane e milioni di dollari, il celebre motto della Silicon Valley "muoviti velocemente e rompi tutto" non può funzionare. Ed è per questo che, come in tante altre situazioni, nel mondo consumer certe innovazioni si diffondono più lentamente. Semplicemente non ci si può permettere di far danni per colpa della fretta.
Tuttavia, con l'AI serve anche velocità, in un modo che non si era mai visto prima.
La sfida per le aziende industriali è dunque quella di integrare l'AI mantenendo standard di sicurezza inderogabili, senza sacrificare la competitività.
Quando l'AI incontra la produzione industriale
L'implementazione dell'intelligenza artificiale negli ambienti industriali presenta complessità uniche che vanno ben oltre quelle affrontate dalle applicazioni enterprise. I dati industriali sono spesso frammentari, eterogenei e raccolti attraverso sistemi legacy che non erano stati concepiti per l'AI. Sensori, registri di manutenzione, feed video, segnali di controllo e dati di serie temporali devono essere orchestrati in un sistema coerente. La vera sfida risiede nell'armonizzare queste diverse fonti informative per creare modelli predittivi affidabili.
Un fenomeno preoccupante ha iniziato a emergere nel 2023, quando i ricercatori hanno notato che sempre più progetti di AI si fermavano nella fase pilota. Peter Bendor-Samuel, CEO di Everest Group, ha stimato che il 90% dei progetti di AI generativa non sarebbe mai passato alla fase produttiva. Le ragioni spaziano dalla "stanchezza da pilota" - troppe sperimentazioni da gestire - all'incapacità di identificare un ritorno sull'investimento chiaro.
Questo trend ha spinto a sviluppare principi guida pragmatici per aiutare le aziende a visualizzare il loro percorso AI. L'approccio incoraggia le organizzazioni a essere orientate ai risultati fin dall'inizio, utilizzando strumenti progettati specificamente per la loro industria e i loro tipi di dati.
Dall'Industrial AI 1.0 al 2.0: la rivoluzione generativa
La transizione verso quella che viene definita Industrial AI 2.0 rappresenta un salto evolutivo significativo. Mentre la prima generazione si concentrava principalmente su dati di serie temporali ed eventi, occupandosi di gestione della supply chain e ottimizzazione dei processi produttivi, l'AI generativa ha aperto nuove frontiere. Per la prima volta, le organizzazioni possono spingersi a monte per supportare la progettazione di prodotti e processi, e a valle per installazione, messa in servizio e supporto clienti.
L'AI generativa sta rivoluzionando anche la generazione di codice OT (Operational Technology), la creazione di dati simulati per automazione e robotica, e sta rendendo le applicazioni metaverse molto più significative nel contesto industriale. Il potenziale dell'AI generativa nell'impatto sulle operazioni industriali è considerevolmente superiore rispetto alle applicazioni enterprise tradizionali.
Una delle caratteristiche distintive dell'AI industriale è la necessità di rispettare le leggi della fisica e comprendere i vincoli ingegneristici. Mentre gli esseri umani intuiscono naturalmente questi principi e vengono addestrati su questi vincoli, insegnare ai modelli di AI queste limitazioni rimane una sfida aperta. La spiegabilità diventa quindi critica: il software deve descrivere chiaramente la funzione e i risultati attesi dei modelli di machine learning, fornendo una traccia digitale per spiegare come si è arrivati ai risultati finali.
Il concetto di "sistema di sistemi" aggiunge un ulteriore livello di complessità. Nel trasporto ferroviario, ad esempio, integrare la manutenzione predittiva con i sistemi di biglietteria e programmazione può massimizzare l'uptime e l'affidabilità. Questa orchestrazione richiede una comprensione profonda del dominio che può essere acquisita solo attraverso anni di esperienza pratica.
Il mercato in espansione
Il World Economic Forum stima che il mercato globale dell'AI nel manifatturiero esploderà dai 3,2 miliardi di dollari del 2023 ai 20,8 miliardi entro il 2028. La manifattura rappresenta uno dei segmenti in più rapida crescita dello spazio AI industriale. Tuttavia, la vera sfida per le aziende industriali diventa determinare con chi collaborare per questo percorso di trasformazione. La combinazione di competenze industriali e digitali diventa il criterio discriminante per scegliere il partner giusto in un settore dove l'errore può avere conseguenze devastanti.