Innovare l'industria italiana con l'intelligenza artificiale: come fare - Agenda Digitale

L'analisi di EY

Innovare l’industria italiana con l’intelligenza artificiale: come fare

L’intelligenza artificiale ha un ruolo rilevante nell’ambito dell’ecosistema tecnologico su cui si basa l’industria: l’obiettivo ambizioso del paradigma 4.0 punta a generare valore attraverso processi inediti possibili grazie a innovazioni proprio come l’AI

05 Gen 2022
Sharon Di Nepi

Partner EY

Antimo Musone

Senior Manager EY

Andrea Tonci

Partner EY

L’IA ricopre un ruolo chiave all’interno dell’ecosistema di tecnologie alla base del tessuto industriale moderno, anzi si serve di esse.

E automazione è la parola chiave dei processi produttivi odierni, diktat che affonda le proprie radici nel paradigma dell’Industria 4.0. Se fino a qualche decennio fa, le macchine si limitavano a semplificare il lavoro dell’uomo e ottimizzare le risorse per reggere i ritmi forsennati della produzione di massa, oggi l’industria 4.0 si pone obiettivi ben più ambiziosi: generare nuovo valore attraverso un rinnovato binomio uomo – macchina, capace di esplorare processi inediti e strade fin ora giudicate impercorribili.

Sviluppi dell’AI nell’industria

A renderlo possibile una serie di tecnologie emergenti, sia digitali che fisiche che consentono un interscambio in real-time di grande mole di dati e la cui analisi genera KPI e Insights finalizzati non solo a ridurre i costi produttivi ed efficientare la produzione, ma a intercettare in maniera infallibile i nuovi fabbisogni.

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I progressi ottenuti nell’ambito dell’information technology e in particolare nella computer science e la crescente capacità – nuove tipologie di sistemi computazionali (cloud/edge computing) ha incrementato la possibilità di assolvere compiti finora considerati di pertinenza esclusiva dell’uomo. Da qui la graduale e progressiva tendenza ad utilizzare tecnologie di Intelligenza Artificiale (abbreviato IA o AI dall’inglese Artificial Intelligence) per digitalizzare/automatizzare attività/task di “operatori umani”. L’Intelligenza Artificiale, si fonda su principi per i quali anche ai sistemi informatici possono applicarsi le complesse regole della scienza cognitiva – più tecnicamente un insieme modelli digitali e algoritmi che riproducono la percezione, il ragionamento, l’interazione e l’apprendimento. 

AI e 4.0, i trend

Secondo uno studio condotto nel 2020 da International Data Corporation (IDC) oltre il 20% delle società intervistate migrerà verso il public o private cloud per adottare modelli di Intelligenza artificiale entro il 2022. A supporto dell’IA anche la connessione 5G, necessaria per lo scambio in tempo reale dei dati. L’Intelligenza Artificiale è maturata al punto da rappresentare un fattore centrale nella trasformazione digitale della società con investimenti considerevoli in ogni angolo del Globo: stando a quanto pubblicato a novembre 2021 da Gartner – colosso americano nella consulenza strategica – a livello mondiale il mercato dei software di IA ha raggiunto quota 51 miliardi di dollari, con una crescita attesa del 21% per il 2022, vale a dire oltre 60 miliardi di dollari. A livello geografico, gli Stati Uniti primeggiano – negli States circola circa il 50% del denaro investito – mentre l’Unione Europa resta indietro, alle spalle del blocco dell’Asia Pacifica, trainato dalla Cina.

Germania e Francia (e fino alla Brexit anche il Regno Unito) le nazioni più virtuose, entrambe poco sopra i 300 milioni all’anno, almeno fino al 2019. Le implicazioni sono molteplici e spaziano dal Knowledge Management (processi a supporto della gestione delle informazioni e della conoscenza di un’organizzazione, che ha registrato investimenti per 5,5 mld di dollari nel 2021) alla guida autonoma (5,7 mld $), passando per lo sviluppo di assistenti virtuali (6,2 mld $). Nessun settore è escluso: per il comparto manifatturiero – tra i più coinvolti nella transizione 4.0 – Intelligenza Artificiale significa poter contare su strumenti CAD (Computer Aided Design) per migliorare il designing dei propri prodotti per accrescere la vita utile degli asset, efficientando l’intera catena produttiva, dalla progettazione al collaudo.

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AI e servizi finanziari

Anche nel mondo dei servizi finanziari l’Intelligenza Artificiale gioca un ruolo centrale, valido esempio il retail bancario: cresce il numero di istituti che affidano alle recenti tecnologie di IA il compito di studiare e profilare i clienti, stimando con precisione il merito di chi richiede accesso al credito. Intelligenza artificiale non è soltanto sinonimo di profitti, ma anche di salvaguardia e salute. L’IA è tra le principali destinazioni degli oltre 130 miliardi l’anno allocati dai colossi dell’automotive per la ricerca e sviluppo. L’obiettivo è azzerare le vittime della strada – circa 1,2 milioni di morti all’anno – sfruttando i progressi ottenuti negli l’ultimo decennio nella guida autonoma. Anche l’healthcare punta sull’IA e gli ambiti di applicazione sono innumerevoli: software medici in grado di accrescere esponenzialmente la precisione e la rapidità delle diagnosi o di prevedere proattivamente l’esposizione di un paziente a una determinata patologia.

Figura 1 – AI Software Market Forecast – Gartner

Applicazioni dell’intelligenza artificiale nel settore industriale

L’intelligenza artificiale, grazie alle sue capacità innovative sta sconvolgendo i mercati industriali e trasformando il workplace industriale, costringendo le imprese a rivalutare il modo in cui viene svolto il lavoro tradizionale come ad esempio:

  • Le attività e processi sottostanti al design e progettazione di un prodotto
  • Il training della forza lavoro
  • Le attività di manutenzione e riparazione
  • Le attività di Forecasting e programmazione delle operazioni

Per le aziende industriali, la prospettiva di trasformare i propri modelli di business, avviare nuovi paradigmi operativi per supportare tali modelli e monetizzare le informazioni per nuovi livelli di produttività ha reso IA una priorità tecnologica assoluta. Ad esempio, la capacità tecnologica di raccogliere, perfezionare e sfruttare l’informazione generata da un prodotto (la combinazione di IoT, Data Analytics e IA) sarà un fattore abilitante dei nuovi modelli operativi aziendali di successo che vogliono offrire ai propri clienti nuove esperienze e valore aggiunto dei propri prodotti. In figura 3 è rappresentato un percorso graduale di adozione dell’intelligenza artificiale che parte dalla “digitalizzazione” dei processi chiave e che man mano attraverso l’adozione di strumenti e piattaforme intelligenti, semplifica, velocizza e automatizza le diverse attività produttive, logistiche e amministrative.

Figura 3

Manutenzione predittiva

Nello specifico, nell’ambito della Industry 4.0, le applicazioni dell’IA spaziano dal miglioramento dei processi interni all’efficientamento dei costi tramite l’utilizzo di logiche ed algoritmi di manutenzione predittiva. In tale ambito, l’IA, unita alla sensorizzazione e alla costruzione di adeguate architetture del dato, ha permesso di rendere intelligenti impianti e macchine piuttosto obsolete, che oggi sono in grado di supportare l’azienda nell’allocazione delle risorse necessarie per far fronte a guasti o malfunzionamenti. Tale applicazione si traduce in importanti saving economici, non solo nel breve termine, e permette la pianificazione del budget di lungo periodo, individuando e analizzando le necessità di manutenzione e rinnovo dei macchinari.

Machine vision

Altra applicazione che sta registrando una crescita vertiginosa nell’ambito del settore manifatturiero è il cosiddetto machine vision, il quale utilizza l’IA per efficientare l’automazione industriale. Il machine vision permette di rilevare con esattezza la posizione di un determinato oggetto senza alcun intervento da parte dell’uomo. Tale applicazione permette l’ottimizzazione dei prodotti e processi attraverso l’acquisizione di immagini real time, che avvengono tramite telecamere e sensori ottici, i quali, in concerto con gli algoritmi di image processing, permettono l’efficientamento dell’intera catena produttiva, riducendo al minimo gli scarti e azzerando la difettosità del prodotto finale.

Dunque, l’IA non si qualifica unicamente come tecnologia abilitante alla modernizzazione delle tecniche produttive ma le sue applicazioni vanno a coprire l’intera catena del valore, a partire dalle logiche alla base dei processi decisionali fino ad arrivare a un concreto efficientamento dei costi e delle risorse impiegate durante l’intero ciclo produttivo.

L’Italia è indietro, ma non resta a guardare

I ricercatori italiani in IA sono riconosciuti a livello internazionale per le loro pubblicazioni scientifiche, sia in termini di quantità che di qualità, tuttavia l’Italia non compare nell’elenco dei primi dieci Paesi per investimenti in IA. I dati diffusi in occasione della pubblicazione del Programma Strategico per l’Intelligenza Artificiale (IA) 2022-2024, nato dalla collaborazione tra Ministero dell’Università e della Ricerca, Ministero dello Sviluppo Economico e Ministro per l’innovazione tecnologica e la Transizione Digitale studia le cause del divario con le vicine comunitarie.

Una prima differenza sostanziale riguarda il delta negli investimenti in ricerca e sviluppo, proporzionati al PIL: la percentuale italiana si attesta sull’1,45% contro il 3,17% tedesco, il 2,19% francese e l’1,76% nel Regno Unito. Nel 2019 la media comunitaria si aggirava intorno al 2,38%. Nel settore privato, le aziende italiane stanno sotto-investendo in R&S: spendono circa 15 miliardi di euro all’anno (2018), cifra inferiore alla media dei Paesi europei simili. Gli investimenti sono limitati anche dalle ridotte dimensioni medie dell’impresa nazionale.

A cascata il divario tra il numero di ricercatori attivi sul fronte dell’Intelligenza Artificiale: 739 risorse in forza sul territorio italiano contro le 2.660 tedesche e le 2.755 francesi. Nel Regno Unito sono poco meno di 3.000. Il numero di pubblicazioni “made in Italy” in ambito IA supera di poco quello francese e si attesta intorno alle 3.374 unità. Il Regno Unito ci raddoppia, la Germania non è da meno con oltre 1.900 pubblicazioni in più.

Intelligenza artificiale, il programma strategico del Governo

Da qui la necessità di ragionare un piano di intervento di immediata attuazione, articolato in ventiquattro politiche da implementare nei prossimi tre anni con l’obiettivo di potenziare il sistema IA nel paese e colmare il gap dell’Italia, a livello internazionale, nello sviluppo e nell’adozione di soluzioni innovative di Intelligenza Artificiale. Il Programma Strategico delinea i settori prioritari d’investimento e le aree di intervento che permetteranno, nel triennio 2022-2024, di raggiungere gli obiettivi strategici del programma. In particolare, gli investimenti saranno concentrati in 11 settori, definiti prioritari, sui quali si basa il sistema paese. Tra questi, c’è il settore Industriale e Manufatturiero – il secondo più grande in Europa – e quello Agroalimentare, fino ad arrivare al settore del Turismo, Salute e Benessere.

I tre cluster

Le ventiquattro politiche individuate dal Piano sono suddivisibili in tre cluster:

  • Talenti e competenze, ha l’obiettivo di rafforzare le competenze digitali in ambito Intelligenza Artificiale all’interno del contesto Italia, attraendo ricercatori e scienziati e promuovendo corsi e carriere nelle materie STEM (Science, Technology, Engineering e Mathematics);
  • Ricerca, per rafforzare le collaborazioni tra differenti contesti e sfruttare le sinergie tra il mondo accademico, della ricerca, dell’industria, degli enti pubblici e delle società. L’obiettivo del cluster è quello di rendere l’Italia un’eccellenza nel mondo nel campo dell’IA;
  • Applicazioni, per ampliare e facilitare l’adozione delle tecnologie dell’IA sia nel settore privato, come nelle industrie del settore manufatturiero, sia in quello pubblico, come le Pubbliche Amministrazioni Centrali e Locali.

I fattori abilitanti del programma

Le aree di intervento identificate dal Programma mirano a rafforzare i finanziamenti per la ricerca avanzata nell’IA, costruire e condividere le competenze al fine di sviluppare un vero e proprio ecosistema dell’intelligenza artificiale, incentivare l’adozione della tecnologia e delle sue applicazioni a livello pubblico e privato. Per rispondere a queste sfide sono state individuate le fonti di investimento, europee e nazionali, per sostenere ciascuna delle politiche identificate. Particolare attenzione è riservata all’ambito della Pubblica Amministrazione, la cui strategia prevede programmi di accelerazione per le start up che propongono soluzioni innovative in ambito PA, finalizzate a migliorare i processi e servizi erogati al cittadino.

La trasformazione digitale, a cui aspira il Programma Strategico per l’Intelligenza Artificiale (IA) 2022-2024, rappresenta un obiettivo sfidante e al contempo complesso. Dunque, risulta evidente la necessità di costruire un chiaro meccanismo di coordinamento e monitoraggio che possa permettere l’efficace ed efficiente introduzione della tecnologia nel contesto Italia. A tal proposito il Ministero dell’Università e della Ricerca, il Ministero dello Sviluppo Economico e il Ministro per l’Innovazione Tecnologica e la Transizione Digitale andranno ad instaurare un team di lavoro permanente sul tema dell’Intelligenza Artificiale, al fine di monitorare l’attuazione della strategia e valutare i benefici derivanti dagli investimenti effettuati e definire le linee guida evolutive per l’IA in Italia.

Conclusioni

L’impatto dell’Intelligenza Artificiale sull’Industria 4.0 rappresenta una vera e propria chiave di volta del settore, replicando quanto avvenne due secoli fa con la prima rivoluzione industriale in Inghilterra. La sfida dell’automazione e dell’Intelligenza Artificiale a supporto del processo decisionale richiede investimenti continui in learning e training, al fine di formare, all’interno dell’azienda, competenze qualificate per poter sfruttare al massimo le potenzialità di tali tecnologie. In ogni caso, i limiti dell’impiego dell’IA evidenziano la necessità di coinvolgere il fattore umano, il quale assumerà sempre più valore per garantire una stabilità nel binomio uomo-macchina.

Dunque, in questo momento storico, in cui la tecnologia e l’IA vengono spesso identificati come i protagonisti di un cambiamento che sembrerebbe mettere a rischio il lavoro dell’uomo, il fattore umano deve essere protagonista di una rivoluzione culturale in cui le risorse e le skills sono le chiavi che guidano l’innovazione aziendale e che determinano il successo delle imprese. L’Italia ha dunque individuato l’Intelligenza Artificiale come forza motrice della propria transizione digitale ed in tal senso, attraverso il Programma Strategico 2022 -2024, si pone l’obiettivo non solo di cavalcare la Rivoluzione Culturale che tale tecnologia sta portando ma vuole acquisire una posizione dominante a livello internazionale, qualificandosi come polo globale di ricerca e innovazione sulle tematiche di Intelligenza Artificiale.

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