AI su misura dell’azienda

Secondo l’osservatorio del Politecnico di Milano, nel 2022, il mercato dell’Intelligenza Artificiale (AI) ha raggiunto 500 milioni di euro in Italia. Si tratta di un trend in forte crescita, del 32% rispetto all’anno precedente, che mette in evidenza il crescente interesse delle aziende di scoprire le potenzialità di questa tecnologia. 

Ma come fare per non perdere l’investimento nel progetto AI? Come metterlo in pratica? Quando si rischia di rimanere indietro con il mercato? 

I dati in Italia

Nel 2022, sono stati registrati tre trend importanti in Italia: 

• Una crescita del mercato senza precedenti: l’AI ha raggiunto il valore di 500 milioni di euro (+32%); 
• Una diffusione di consapevolezza più marcata e matura nelle aziende; 
• Una presenza più importante di progetti sperimentali nelle aziende. 

Ben il 61% delle grandi aziende ha già almeno un progetto AI.

Tra le PMI, invece, il 15% ha almeno un progetto AI avviato ed una su tre ha in programma di avviarne uno. Questa percentuale è sorprendente, visto che nell’anno prima solo il 6% di PMI si era gettato in questa impresa.  

Quanto tempo passerà prima che alcuni resteranno indietro? 

Sempre secondo l’Osservatorio, il 93% degli italiani ha già sentito parlare di “Intelligenza Artificiale”, il 55% afferma che l’AI è molto presente nella quotidianità e circa 4 su 10 (37%) nella vita lavorativa. 

Sebbene gran parte degli utenti non abbia ancora sperimentato le reali potenzialità, è fondato ipotizzare un’ulteriore crescita nel 2023 perché: 

• Sempre più fondi aprono le porte alla tecnologia e alla digitalizzazione aziendale;
• Alcune soluzioni già ‘confezionate’ appaiono sul mercato (vedi ChatGPT); 
• I progetti non ancora implementati nel 2022 potrebbero essere già vicini alla fase operativa. 

Investire in AI a vuoto

La più grande paura delle aziende è che l’investimento in un progetto sperimentale non riesca a portare ad un risultato concreto. Ed è così che un investimento viene perso in un batter d’occhio. 

Come mitigare questo rischio? 

Alcuni degli aspetti fondamentali da tenere in considerazione per aumentare le probabilità di avere un successo a lungo termine sono: 

• Definizione di una strategia aziendale: la strategia è la base di tutto. Sembra scontato, ma non lo è: il progetto che coinvolge l’Intelligenza Artificiale deve essere coerente con la strategia e gli obiettivi aziendali. 
• Dataset di qualità: l’Intelligenza Artificiale lavora con una quantità enorme di dati. La quantità e la qualità di questi influiranno sulla capacità della tecnologia di restituire risultati precisi. 
• Collaborazione tra team: il progetto sull’AI è complesso. Dipende, quindi, dal grado di collaborazione tra i vari team aziendali, come IT, business e ricerca, ecc. 
• Valutazione continua: un progetto di questo genere non è mai completo. Evolve insieme all’azienda, alle richieste del mercato, all’esperienza del personale e così via. Richiede, quindi, una valutazione continua per garantire l’efficacia. 

• Adozione del modello: una volta sviluppato e testato, è importante metterlo subito in pratica integrandolo nei processi e infrastrutture. 

Il passaggio dalla sperimentazione all’operatività è cresciuto: nel 2022, circa un’azienda su due ha implementato il progetto che coinvolge l’Intelligenza artificiale in una maniera concreta e operativa. Un buon risultato, ma si può sempre migliorare! 

Benefici dell’AI

I progetti sull’Intelligenza Artificiale stanno entrando sempre di più a far parte della realtà industriale sul nostro territorio. La curiosità nei confronti di questa tecnologia sta crescendo di fronte all’evidenza di alcuni benefici riscontrati:  

• Efficienza: l’AI può raccogliere grandi quantità di dati e prendere decisioni immediate sulla base dell’esperienza trasmessa dall’operatore. 
• Sistema di supporto alle decisioni: interpretando un dato scenario, suggerisce una soluzione o più soluzioni all’operatore, che tuttavia deve prendere la decisione finale in ottica human-centered. 
• Formazione: Deep Reality – migliorare l’apprendimento degli studenti attraverso l’adattamento dei materiali didattici alle loro esigenze e stili di apprendimento. 
• Lavori ripetitivi: l’AI è adatta anche alle azioni ripetitive che normalmente richiederebbe la capacità di interpretazione di un essere umano, automatizzando dei lavori di routine.   

L’Intelligenza Artificiale ha la capacità di imparare e analizzare grandi volumi di dati in poco tempo, cosa che porta il proprio contributo a rendere i processi aziendali più efficaci ed efficienti. Non è quindi una scienza imperfetta in quanto trova la propria concretezza nella realtà industriale.  

D’altro canto, la più grande difficoltà dell’AI è l’addestramento dal momento che acquisisce l’esperienza dall’essere umano. La precisione della rete neurale, quindi, replica anche gli errori dell’esperto del caso specifico, che ha il compito di addestrare l’Intelligenza Artificiale.  

Per applicarla, quindi, è necessario avere un Team preparato ed attento in ogni fase progettuale.

Sinergia: AI in opera

Il Team R&S di Sinergia EPC srl persegue la mission di trasformare ogni ricerca scientifica sul mondo dell’Intelligenza artificiale, prodotta dai centri di ricerca, in una realtà concreta. 

Questo è possibile anche grazie alla stretta collaborazione con il team di sviluppo Lean Technology con i ricercatori universitari specializzati in AI dell’Università Politecnica delle Marche. Insieme sono già stati messi in pratica alcuni progetti:   

• Manutenzione predittiva tramite algoritmi di machine learning, 

• Sistemi di qualità tramite computer vision e deep learning, 
• Sistemi di qualità estetica tramite computer vision e deep learning, 
• Automazione di processi aziendali tramite AI, 
• Sistemi di supporto alle decisioni tramite AI. 

Siamo orgogliosi della continua collaborazione con le università italiane. Questa costante partnership permette di accrescere costantemente le conoscenze e la rete di relazioni. Da qui anche alcuni concetti la base fondamentali del metodo di lavoro del Team: 

• Aver chiaro l’obiettivo: non partire dalla tecnologia;  
• Scomporre il progetto in sotto-obiettivi ed imporsi risultati di breve termine; 
• Guardare alle necessità del cliente (interno o esterno), condividere i risultati intermedi e coinvolgerlo più attivamente (ad esempio prevedendo un piano per permettergli di sperimentare la tecnologia nel concreto fin da subito; 
• Investire nella formazione. 

Di seguito due dei progetti a cui ha attivamente partecipato il Team R&S. 

AI per la qualità

Una delle esperienze fa parte di un progetto regionale che aveva i seguenti obiettivi: 

• Industrializzazione del banco legni; 
• Realizzare una rete GAN (rete neurale) per la generazione automatica artificiale della foto del legno. 

In questo progetto, l’esperto della qualità del legno ha addestrato l’Intelligenza Artificiale a riconoscere e classificare l’aspetto estetico del prodotto in legno.  

Il vantaggio principale del successo di questa tecnologia è la possibilità di integrare il raro know how dell’operatore.  

Attenzione, però, a non cadere nella credenza che l’AI possa sostituire il lavoratore: come detto prima, questo tipo di progetto non arriva mai ad una vera e propria conclusione in quanto il contesto evolve e ci deve essere sempre qualcuno pronto ad allineare l’AI alle novità.

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AI per la sicurezza

Il progetto si concentra su site supervision e ha lo scopo di suggerire lo stato di avanzamento lavori in cantiere e la sorveglianza delle condizioni di sicurezza, monitorando l’area con dei droni. È stato sviluppato un applicativo che sfrutta la combinazione di alcune reti neurali per supportare il direttore dei lavori nello svolgimento delle attività nel cantiere. 

Questo porta diversi benefici come: 

• Il direttore lavori dedica meno tempo alla raccolta/aggregazione delle informazioni e più tempo alla gestione e alla condivisione degli output di avanzamento delle attività;  
• La raccolta dei dati è più efficace e avviene in tempi ridotti; 
• Monitoraggio del cantiere in ogni condizione; 
• Consultazione più immediata dell’andamento delle attività; 
• Supporto alla Gestione processing (AI).

Sinergia collabora con le Università del territorio nazionale per realizzare progetti solidi e di successo. Il Team R&S di Sinergia EPC srl persegue la mission di trasformare ogni ricerca scientifica sul mondo dell’Intelligenza artificiale, prodotta dai centri di ricerca, in una realtà concreta.

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