Intelligenza Artificiale per l’industria: Ecco cosa serve sapere

L'intelligenza artificiale per l'industria porta grandi vantaggi di sviluppo ed efficienza. Ecco cosa aspettarci in futuro.

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L’intelligenza artificiale (IA) sta diventando sempre più importante per l’industria a causa dei suoi molteplici vantaggi e delle applicazioni sempre più pervasive che vanno dall’automazione dei processi all’analisi dei dati.

In questo articolo esploreremo alcune delle principali applicazioni dell’IA nell’industria e i benefici che essa può apportare.

Cos’è l’intelligenza artificiale e come interviene nell’industria

In base alla definizione data dall’Unione Europea, l’intelligenza artificiale (IA) è “l’abilità di una macchina di mostrare capacità umane quali il ragionamento, l’apprendimento, la pianificazione e la creatività”.
In sostanza, è un insieme di tecnologie sofisticate che permette ai sistemi di “leggere” il proprio ambiente attraverso i dati, mettersi in relazione con quello che percepisce, risolvere problemi e agire verso un obiettivo specifico basandosi su specifici algoritmi.

I sistemi di IA sono capaci di adattare il proprio comportamento analizzando gli effetti delle azioni precedenti, imparando in base alle risposte e alle conseguenze prodotte e lavorando in autonomia (senza l’uomo).

In generale, l’IA sta diventando sempre più importante sia nell’uso quotidiano (si pensi ad esempio ad assistenti virtuali come Alexa o Siri) sia nell’industria perché offre vantaggi significativi in termini di efficienza, personalizzazione e possibilità di prendere decisioni informate. Con l’aumento della disponibilità dei dati e la crescita delle tecnologie, ci si aspetta che l’utilizzo dell’Intelligenza artificiale diventi sempre più diffuso nell’industria in futuro.

Processi e tecnologie basate sull’intelligenza artificiale nell’industria

Se ci riferiamo all’ambito industriale, l’AI può trasformare macchine, robot o software rendendoli “intelligenti” grazie all’uso di algoritmi di apprendimento o machine learning.
Con il termine machine learning si indicano in particolare tutti quei meccanismi che permettono a una macchina “intelligente” di migliorare le proprie capacità e prestazioni nel tempo attraverso un processo di auto-apprendimento.
Il tutto si basa naturalmente sulla rilevazione e l’analisi dei dati, unitamente a modelli matematici e statistici.

Accanto al Machine Learning ci sono modelli di Deep Learning in cui l’apprendimento si ispira ed emula il funzionamento del nostro cervello. In questo caso, oltre a modelli matematici si utilizzano delle reti neurali artificiali progettate con una forte capacità computazionale.

L’industria 4.0 è uno degli ambiti in cui i processi di machine learning giocano un ruolo cruciale per migliorare i livelli di produttività, efficienza e ottimizzazione.

Automazione di processi

Una delle sue applicazioni più comuni nell’industria è l’automazione dei processi. Con l’aiuto dell’IA, le aziende possono automatizzare una vasta gamma di attività, tra cui la produzione, la logistica e la manutenzione. Ad esempio, un’azienda di produzione può utilizzare un sistema di IA per controllare la qualità dei prodotti in tempo reale, riducendo così gli errori umani e aumentando l’efficienza. Inoltre, l’IA può essere utilizzata per ottimizzare il funzionamento di un impianto di produzione, adattando automaticamente i processi in base alle condizioni esterne in tempo reale.
Questo può aiutare a ridurre i costi operativi e migliorare l’utilizzo delle risorse.

Manutenzione predittiva

L’intelligenza artificiale viene adottata come tecnologia chiave insieme all’IoT (o meglio all’IIoT) anche nell’ambito della manutenzione predittiva, un tipo di manutenzione che viene effettuata su macchinari, impianti o apparecchi utilizzando precisi modelli matematici. Lo scopo è di analizzare lo stato degli impianti e prevenire eventuali guasti, stimando la probabilità con cui potrebbero avvenire.

Personalizzazione prodotti

L’intelligenza artificiale si rivela particolarmente utile e interessante per personalizzare i prodotti in base alle preferenze dei clienti. Ad esempio, un’azienda di abbigliamento può utilizzare l’IA per analizzare per ogni target di cliente (giovani, famiglie ecc.) e creare prodotti su misura per soddisfare le loro esigenze specifiche.

Pianificazione della produzione

Inoltre, l’IA può essere utilizzata per creare modelli di previsione della domanda – ad esempio, per identificare i modelli di acquisto e le tendenze del mercato – in modo da aiutare le aziende a pianificare la produzione ed evitare gli sprechi. L’IA può anche essere utilizzata per l’analisi dei dati, aiutando le aziende a prendere decisioni più informate. Ad esempio, un’azienda di trasporti può utilizzare l’IA per analizzare i dati sui veicoli e prevedere eventuali problemi meccanici prima che si verifichino.

I vantaggi dell’AI per aziende e industrie

Trattandosi di una delle tecnologie chiave per la transizione digitale dell’industria, molti dei vantaggi si riconducono a quelli legati al passaggio all’industry 4.0.
Parliamo quindi di:

• Maggiore Efficienza, legata alla riduzione dei tempi dei vari processi, alla riduzione di errori umani e alla ottimizzazione dei ricavi.
• Business Continuity, legato all’uso ad esempio di logiche predittive, nella manutenzione come nella produzione, che automaticamente riduce i costi, riduce problemi di guasti e interruzioni e migliora la produttività.
• Controllo, connesso alla possibilità di monitorare l’intero ciclo di produzione da remoto attraverso dati in real time, riducendo l’errore umano e migliorando la qualità. Si parla anche di controllo predittivo, proprio per la capacità di prevedere problemi o guasti.
• Sicurezza, con automazione e manutenzione predittiva diminuiscono i pericoli a cui sono esposti i lavoratori.

In generale, l’IA sta diventando sempre più importante per l’industria perché offre vantaggi significativi in termini di efficienza, personalizzazione e prendere decisioni informate.

Le prospettive dell’Intelligenza artificiale con l’industria 4.0 e 5.0

Con l’aumento della disponibilità dei dati e la crescita delle tecnologie, ci si aspetta che l’utilizzo dell’IA diventi sempre più diffuso in ambito manifatturiero sposando i principi dell’industria 4.0 e dell’industria 5.0.

Dati sull’IA in Italia

Alcuni dati dell’Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano mostrano quanto il ricorso all’intelligenza artificiale sia un fenomeno in aumento in moltissimi ambiti applicativi.

Secondo gli ultimi studi pubblicati, il mercato dell’IA in Italia è cresciuto a tassi del 20/25% l’anno, un valore raddoppiato negli ultimi due anni. E si stima che la crescita proseguirà con lo stesso rapido trend anche per i prossimi 3-4 anni. Sono però soprattutto le grandi imprese (6 su 10) ad aver avviato un progetto AI, mentre tra le PMI restano ancora molte criticità legate alle competenze specializzate richieste e alla mancanza di risorsi per effettuare investimenti su digitalizzazione, robotica e ammodernamento dei processi produttivi.

AI e Datacenter

Una delle conseguenze dell’adozione dell’intelligenza artificiale – di pari passo all’uso massiccio di altre tecnologie come 5G e cloud – sarà la creazione e il ricorso a data center e supercomputer sempre più performanti e intelligenti. Questo perché, specialmente in tema di machine learning, è necessario effettuare una fase di addestramento dei modelli che è una funzione di tempo e potenza applicate.

AI Act

L’AI Act è il regolamento europeo sull’intelligenza artificiale e rappresenta una delle principali iniziative dell’Unione Europea per regolamentare l’utilizzo dell’IA. Il regolamento mira a garantire che questa tecnologia sia utilizzata in modo sicuro ed etico, proteggendo i diritti fondamentali dei cittadini e promuovendo la fiducia nella tecnologia.

Il regolamento prevede una serie di requisiti per le aziende e i fornitori di questa tecnologia, tra cui la trasparenza, la responsabilità e la sicurezza. Ad esempio, le aziende sono tenute a fornire informazioni chiare su come utilizzano l’IA e come essa può influenzare gli utenti. Inoltre, le aziende devono essere in grado di dimostrare che l’IA è stata progettata e utilizzata in modo sicuro, e devono essere preparate ad assumersi la responsabilità per eventuali danni o rischi.

Il regolamento stabilisce anche una serie di restrizioni per l’utilizzo dell’IA in alcune aree sensibili, come la sorveglianza di massa e la decisione automatizzata che incide sui diritti fondamentali dei cittadini. Infine, prevede la creazione di un’autorità europea che avrà il compito di monitorare l’applicazione del regolamento e di fornire orientamenti e raccomandazioni per l’utilizzo sicuro ed etico della tecnologia.

L’attuazione del regolamento rappresenta un compito complesso e richiederà un impegno costante da parte delle aziende e delle autorità per garantire che esso venga applicato in modo efficace.

Di fronte a questo Atto europeo in fase di approvazione, anche l’Italia ha compiuto un importante passo in avanti, avviando il Programma Strategico per l’Intelligenza Artificiale, che identifica 24 politiche da implementare nel prossimo triennio per potenziare il sistema IA in Italia.

Rischi e sfide dell’intelligenza artificiale

L’uso crescente di sistemi di IA comporta anche dei rischi ed è uno degli aspetti da tenere maggiormente in considerazione per il futuro sviluppo della tecnologia.
Di seguito, alcuni dei punti che vengono evidenziati dalla Commissione Europea e che rappresentano le principali criticità correlate all’uso dell’AI:

• Abuso e sottoutilizzo dell’intelligenza artificiale (in tema di competitività, crescita e sviluppo)
• Responsabilità civile e intelligenza artificiale (pensiamo a problemi legati ad esempio a veicoli a guida autonoma. Di chi è la colpa se investe un pedone? Del proprietario, del costruttore o del programmatore?)
• Minacce dell’intelligenza artificiale ai diritti fondamentali e alla democrazia (di qui dipende la criticità rispetto alla protezione dei dati personali e il diritto alla vita privata di ciascuno di noi per non parlare di problemi legati a falsi, i cosiddetti deepfake)
• L’effetto dell’intelligenza artificiale sul mondo del lavoro (ovvero la possibile scomparsa di molti posti di lavoro)
• I rischi per la sicurezza (per via di hacker o malprogettazione)
• I problemi per la trasparenza (riferite alle disuguaglianze nell’accesso alle informazioni).