Pubblicato il: 27 gennaio 2025 / Aggiornamento da: 27 gennaio 2025 - Autore: Konrad Wolfenstein
Job killer o bacheche di lavoro? La verità su automazione, intelligenza artificiale e robotica – Dalla catena di montaggio alla “linea del pensiero”? – Immagine: Xpert.Digital
Smart Factory: sfide e soluzioni verso la produzione intelligente
Dalla catena di montaggio alla “linea del pensiero”: i robot IA stanno cambiando le regole del settore
La produzione industriale sta attraversando una fase di profondo cambiamento. Le nuove tecnologie come l’intelligenza artificiale (AI), la robotica e l’automazione promettono cambiamenti di vasta portata in quasi tutti i settori, dalla produzione e logistica alla sanità e al commercio al dettaglio. Molti decisori sono consapevoli dell’immenso potenziale di queste tecnologie e vedono nell’intelligenza artificiale, nella robotica e nell’automazione le chiavi del futuro. Allo stesso tempo, la pratica dimostra che ci sono ancora ostacoli significativi da superare prima che si possano creare catene di produzione e di processo intelligenti a tutti i livelli.
Di seguito vengono esaminati quali ostacoli ci sono sulla strada verso una produzione intelligente, come le aziende possono affrontare con successo queste sfide e quali tendenze e sviluppi stanno plasmando il futuro dell’intelligenza artificiale, della robotica e dell’automazione. L'accento è posto su una presentazione ben fondata e comprensibile: si tratta di evidenziare gli aspetti più importanti, spiegare i termini tecnici richiesti e ricavare raccomandazioni per l'azione pratica.
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1. Potenziale e importanza dell'intelligenza artificiale, della robotica e dell'automazione
Tecnologie rivoluzionarie per la competitività e la crescita
Le aziende si rivolgono sempre più ai sistemi di intelligenza artificiale, alla robotica e all’automazione perché si aspettano aumenti significativi della produttività, costi inferiori e maggiore competitività. Risultati concreti si possono già osservare in molti settori: i sistemi supportati dall’intelligenza artificiale, ad esempio, eseguono analisi complesse, identificano fonti di errori nei processi di produzione o consentono la manutenzione predittiva delle macchine. I robot possono svolgere compiti monotoni, fisicamente impegnativi e potenzialmente pericolosi, mentre i processi automatizzati ottimizzano l’efficienza dell’intera catena di fornitura.
Esempi dalla pratica
- Logistica: i robot mobili autonomi (AMR) vengono utilizzati nei magazzini per prelevare o trasportare merci. Ciò aumenta l’efficienza e alleggerisce i dipendenti.
- Produzione: i robot collaborativi (cobot) lavorano fianco a fianco con le persone e consentono un adattamento flessibile delle fasi di produzione.
- Settore dei servizi: i sistemi di intelligenza artificiale possono elaborare le richieste dei clienti, utilizzare chatbot automatizzati per rispondere alle domande e quindi migliorare il servizio clienti.
- Sanità: i robot vengono utilizzati negli interventi chirurgici o nella riabilitazione, mentre le applicazioni di intelligenza artificiale possono assistere i medici nella diagnosi.
Questi esempi illustrano l’ampia gamma di applicazioni. Tuttavia, nonostante queste prospettive positive, ci sono una serie di sfide che rendono più difficile il passaggio ad un uso diffuso.
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2. Principali ostacoli e sfide
Preoccupazioni di sicurezza e requisiti normativi
Le aziende e il pubblico spesso si avvicinano alle nuove tecnologie con cautela. Le questioni relative alla sicurezza svolgono un ruolo centrale: quando i robot lavorano a diretto contatto con le persone, è necessario prevenire gli incidenti. Ciò è particolarmente vero per i robot collaborativi (cobot) che condividono gli spazi di lavoro con i dipendenti. Anche i più piccoli movimenti errati possono avere conseguenze potenzialmente gravi, motivo per cui i sistemi sono spesso dotati di sensori aggiuntivi, meccanismi di arresto automatico o dispositivi di protezione.
“Le aziende devono investire in solidi concetti di sicurezza in modo che i sistemi di intelligenza artificiale e i robot siano conformi agli standard di sicurezza applicabili”, è una richiesta che viene spesso sentita dall’industria e dalla ricerca. Inoltre, in molti settori si applicano severi requisiti normativi, che vanno dalla protezione dei dati alla responsabilità del prodotto. Soprattutto nel caso delle applicazioni IA non è chiaro come si possa rispondere alla questione della responsabilità nel caso in cui un sistema di apprendimento prenda una decisione sbagliata. La legislazione deve adeguare tempestivamente tale situazione e creare condizioni quadro chiare.
Costi elevati e mancanza di finanziamenti
I costi continuano a rappresentare un grosso ostacolo. Lo sviluppo e l’implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale, nonché di soluzioni di robotica e automazione richiedono investimenti iniziali elevati. Ciò inizia con l’hardware, ad esempio sensori e attuatori, continua con le piattaforme robotiche e comprende anche componenti altamente specializzati come lidar o potenti processori. Un ulteriore costo è rappresentato dallo sviluppo del software: gli algoritmi di intelligenza artificiale a volte devono essere sviluppati e addestrati su misura per casi d’uso speciali, il che richiede specialisti qualificati e capacità di calcolo costose.
L’onere finanziario rappresenta spesso un grosso ostacolo, soprattutto per le piccole e medie imprese, soprattutto perché il rendimento specifico dell’investimento (ROI) per i progetti di intelligenza artificiale non può sempre essere determinato con precisione in anticipo. Tuttavia, ci sono modi per aggirare questi problemi:
- Servizi cloud: i servizi AI basati sul cloud consentono alle aziende di affittare in modo flessibile la potenza di calcolo e lo spazio di archiviazione, evitando così elevati costi hardware.
- Progetti pilota: le aziende possono iniziare con progetti più piccoli e misurarne il successo prima di effettuare investimenti più grandi.
- Collaborazioni e progetti di ricerca: la collaborazione con università, istituti di ricerca o partner tecnologici consente di condividere costi e scambiare conoscenze.
Una carenza di lavoratori qualificati e mancanza di know-how
La mancanza di personale qualificato è una delle maggiori sfide nell’implementazione di progetti di intelligenza artificiale e robotica. Le aziende hanno bisogno di esperti che abbiano sia conoscenze di programmazione che una solida conoscenza dell'apprendimento automatico, dei controlli robotici e dell'analisi dei dati. Allo stesso tempo, sono richieste competenze di interfaccia perché l’integrazione di soluzioni AI o robot nei processi esistenti richiede anche la comprensione dei processi aziendali e la pianificazione strategica.
Se questi lavoratori qualificati non si trovano in tempo, lo sviluppo progredirà lentamente. Per contrastare questo fenomeno, molte aziende fanno affidamento sulla formazione continua della forza lavoro esistente. Nuovi formati di apprendimento, programmi di certificazione e corsi online consentono di trasmettere ai dipendenti conoscenze rilevanti in materia di intelligenza artificiale e automazione senza che debbano rinunciare al lavoro. Un’altra opzione è quella di intensificare la cooperazione con istituti di istruzione o start-up che hanno già sviluppato competenze in questi settori.
Infrastruttura IT e disponibilità di dati
I moderni sistemi di intelligenza artificiale e robotica si basano su un’infrastruttura IT affidabile e potente. Grandi quantità di dati devono essere registrate, trasferite, archiviate e valutate. L'elaborazione in tempo reale è importante anche negli ambienti di produzione: i ritardi possono causare danni a macchine o prodotti. Se la rete aziendale è instabile o troppo lenta, le applicazioni AI possono essere utilizzate solo in misura limitata.
Oltre all’infrastruttura, anche la qualità e la disponibilità dei dati sono un fattore cruciale. I modelli di intelligenza artificiale devono essere addestrati con dati estesi in modo che possano riconoscere le connessioni e imparare da esse. Tuttavia, spesso mancano formati standardizzati o set di dati sufficientemente etichettati. Inoltre, ci sono preoccupazioni riguardo alla protezione dei dati, ai segreti commerciali e alla conformità in molti settori, soprattutto nell’ambiente B2B. Le aziende sono quindi tenute a sviluppare concetti per una gestione efficace dei dati, ad esempio introducendo linee guida sulla governance dei dati e garantendo che i dati siano gestiti in modo sicuro e trasparente.
Aspetti etici e legali
I sistemi di intelligenza artificiale e i robot sollevano una serie di questioni etiche e legali. L’attenzione principale è sulla responsabilità: chi è responsabile se un’applicazione supportata dall’intelligenza artificiale fa previsioni errate o un robot reagisce in modo errato in uno scenario critico? Ci sono anche domande sulla protezione dei dati e sulla privacy. Le applicazioni di intelligenza artificiale che valutano i dati personali devono rispettare rigorose linee guida sulla protezione dei dati. In molti settori si teme inoltre che i sistemi di intelligenza artificiale possano aumentare pregiudizi e discriminazioni se i dati utilizzati non sono sufficientemente diversificati.
Si discute anche di applicazioni militari dell’intelligenza artificiale e della robotica. Le aziende che sviluppano tecnologie a duplice uso sono accusate che i loro prodotti potrebbero essere utilizzati anche per scopi militari. In questo caso l’etica deve essere ancorata alla strategia aziendale per prevenire gli abusi. Nella vita di tutti i giorni, come nel caso dei robot di servizio o dei sistemi di assistenza basati sull'intelligenza artificiale per la propria casa, la protezione dei dati e la privacy sono aspetti centrali di cui tenere conto durante lo sviluppo del prodotto.
Accettazione e fiducia dei dipendenti
Nonostante tutto l’entusiasmo per le nuove tecnologie, non bisogna dimenticare che l’introduzione dell’intelligenza artificiale e della robotica nelle aziende porta con sé grandi cambiamenti per i dipendenti. Spesso si teme che si possano perdere posti di lavoro o che i dipendenti siano messi sotto pressione a causa del monitoraggio costante. È quindi essenziale comunicare in anticipo e in modo trasparente come verrà utilizzata la tecnologia e quali vantaggi porterà a tutti i soggetti coinvolti.
“Il futuro risiede nella collaborazione tra uomo e macchina, non nello spostamento”, è un motto spesso citato. I dipendenti dovrebbero essere coinvolti nei processi decisionali in modo che possano identificarsi con le innovazioni. I programmi di istruzione e formazione continua aiutano a ridurre le paure e ad aumentare la fiducia quando si ha a che fare con l’intelligenza artificiale, la robotica e l’automazione.
3. Voci dell'industria e della ricerca
Nel settore esiste un ampio consenso sul fatto che l’intelligenza artificiale e la robotica servono principalmente ad espandere le capacità delle persone e a rendere il loro lavoro più sicuro ed efficiente. Dal punto di vista di molti esperti, una sostituzione completa dei lavoratori umani con macchine intelligenti non è né realistica né auspicabile.
Dott. Susanne Bieller, segretaria generale della Federazione internazionale di robotica (IFR), ha spesso affermato: “Nel prossimo futuro non ci sarà un’intelligenza artificiale robotica che sarà superiore all’intelligenza umana in tutti i settori”. attualmente in combinazione con l’intelligenza artificiale non può sostituire completamente gli esseri umani nella loro adattabilità, flessibilità e capacità creative di risoluzione dei problemi. Invece, vede “i casi d’uso più utili per l’intelligenza artificiale nella robotica nel riconoscimento ambientale e nell’ottimizzazione delle prestazioni dei robot”.
Anche il Prof. Dott. Jan Peters, responsabile della ricerca presso un rinomato centro di ricerca sull'intelligenza artificiale, vede un grande potenziale nella robotica industriale, soprattutto partendo dal presupposto che in futuro non sarà più l'ambiente a dover adattarsi al robot, ma il robot avrà la capacità di adattarsi a diverse attività in modo indipendente Impostazione degli ambienti di produzione. “Sono convinto che i robot entreranno in milioni di famiglie non appena saranno accessibili”, è una visione che ha ripetutamente espresso nelle interviste.
Michael Mayer-Rosa, rappresentante di un'azienda tecnologica, evidenzia come le sfide più grandi aspetti come la sicurezza e l'affidabilità, la complessità del trattamento dei dati e le preoccupazioni etiche e legali. Allo stesso modo, Jens Kotlarski, amministratore delegato di un’azienda di robotica, sottolinea l’importanza dell’intelligenza artificiale per la progettazione flessibile dell’uso dei robot, soprattutto in compiti complessi o in scenari con cambiamenti dinamici.
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4. Esempi di successo dalla pratica
Uno sguardo alle implementazioni di successo mostra il potenziale dell’intelligenza artificiale, della robotica e dell’automazione se le aziende riescono a superare gli ostacoli tecnici, organizzativi e culturali.
- Walmart: l'azienda utilizza l'intelligenza artificiale per ottimizzare la propria catena di fornitura, abbreviare i tempi di consegna e migliorare i livelli di inventario. Inoltre, Walmart utilizza robot basati sull'intelligenza artificiale per gestire l'inventario. I miglioramenti in termini di efficienza hanno un impatto positivo sull’intera catena del valore.
- Brother International: Brother International si affida all’intelligenza artificiale per il reclutamento. Un sistema automatizzato identifica i candidati idonei, pianifica i colloqui e risponde alle domande standardizzate nel processo di candidatura. Ciò ha ridotto significativamente il tempo necessario per ricoprire una posizione.
- Siemens: Il gruppo utilizza l'intelligenza artificiale per la manutenzione predittiva nella produzione. Analizzando i dati della macchina è possibile identificare tempestivamente potenziali guasti e risolverli in modo pianificato. Ciò riduce i tempi di inattività e aumenta la produttività. Inoltre, i modelli di intelligenza artificiale vengono utilizzati per ottimizzare e controllare i processi produttivi, riducendo il consumo di energia e aumentando la velocità di produzione.
- BMW: Per la prima volta in una fabbrica viene utilizzato un robot umanoide per supportare i dipendenti che svolgono lavori fisici pesanti. La BMW sta anche esaminando l’uso di robot cognitivi che possono utilizzare l’intelligenza artificiale per percepire l’ambiente circostante e svolgere compiti più complessi.
- Sereact: una società dedicata alla cosiddetta “intelligenza artificiale incarnata”. Qui, il ragionamento visivo zero-shot e le istruzioni vocali vengono combinati in modo che i robot possano svolgere anche compiti per i quali non sono stati esplicitamente addestrati. Questa flessibilità può portare enormi vantaggi, soprattutto per l'utilizzo in officine e aree di stoccaggio, ad esempio quando i processi cambiano frequentemente.
5. Tipologie di robot nell'automazione
La robotica si è sviluppata rapidamente negli ultimi anni. Esistono diversi tipi di robot sviluppati per esigenze specializzate e ciascuno ha i propri punti di forza:
- Robot collaborativi (Cobot): i cobot sono progettati per lavorare direttamente con le persone. Dispongono di sistemi di sensori destinati a prevenire gli incidenti e sono relativamente facili da programmare. Tipici campi di applicazione includono lavori di assemblaggio, lavori di precisione o controllo qualità.
- Robot mobili autonomi (AMR): gli AMR si muovono nel loro ambiente senza linee guida fisse e possono pianificare percorsi in modo indipendente. Questo li rende molto apprezzati nella logistica, ad esempio per trasportare materiali da un luogo all'altro o per effettuare autonomamente il commissionamento nei magazzini.
- Robot umanoidi: questi robot imitano la forma e i movimenti umani. Il vostro campo di applicazione spazia dall'assistenza e supporto alle attività dimostrative alle fiere. Sono generalmente più costosi e più complessi dei cobot o degli AMR, ma in futuro potrebbero rivelarsi particolarmente interessanti in aree in cui sono richieste l’interazione umana e le capacità motorie.
6. Sostenibilità ed efficienza energetica
Un aspetto che negli ultimi anni è diventato sempre più importante è la questione della sostenibilità. L’intelligenza artificiale e la robotica possono rendere la produzione più ecologica ed efficiente in termini di risorse in molti modi. L’ottimizzazione automatica dei processi produttivi aiuta a ridurre gli sprechi di materiale, ottimizzare gli intervalli di manutenzione e utilizzare meglio l’energia.
Ad esempio, i robot possono essere programmati per funzionare solo quando ce n’è effettiva necessità o per passare a una modalità di risparmio energetico durante le ore non di punta. Nelle catene di fornitura, le emissioni di CO₂ possono essere ridotte attraverso una pianificazione intelligente dei percorsi. Inoltre, i sensori e le analisi dell’intelligenza artificiale facilitano il rilevamento dei punti deboli nel processo di produzione in modo che le risorse possano essere utilizzate in modo più mirato.
Le aziende che si impegnano attivamente per un’automazione efficiente dal punto di vista energetico di solito traggono vantaggio non solo dagli aspetti finanziari. Poiché severi standard ambientali e obiettivi di riduzione della CO₂ stanno diventando sempre più un fattore competitivo, la produzione sostenibile promuove anche la reputazione e garantisce vantaggi di mercato a lungo termine.
7. Costi e ROI di AI, robotica e automazione
Fattori di costo
Il costo totale dell’introduzione di sistemi di intelligenza artificiale e robotica può essere costituito da molti componenti:
- Acquisto di dispositivi fisici (bracci robot, sensori, hardware)
- Sviluppo e implementazione del software
- Canoni di licenza per strumenti di intelligenza artificiale e piattaforme di elaborazione dati
- Contratti di manutenzione e assistenza
- Formazione e perfezionamento per i dipendenti
Calcolo del ROI
Le aziende spesso valutano i progetti di intelligenza artificiale in base al ritorno sull’investimento. Ciò significa che viene calcolato il momento in cui l'investimento verrà compensato sotto forma di risparmio sui costi o vendite aggiuntive e quali profitti ci si possono aspettare a medio termine. Va notato che le soluzioni di intelligenza artificiale, robotica e automazione non solo determinano risparmi diretti in termini di tempo e costi, ma spesso aumentano anche la qualità del prodotto, la soddisfazione dei dipendenti e la fidelizzazione dei clienti.
L’esperienza pratica dimostra che gli investimenti in processi automatizzati spesso si ammortizzano in pochi mesi se ben pianificati e implementati. Un classico esempio è la Robotic Process Automation (RPA) nell'amministrazione o nel servizio clienti, dove le attività ripetitive vengono automatizzate e quindi completate in modo significativamente più economico.
8. Impatto sul mondo del lavoro e requisiti di competenze
Cambiamento nel mondo del lavoro
Da un lato, l’uso dell’intelligenza artificiale e della robotica può sostituire le attività di routine e quindi mettere in pericolo i posti di lavoro, dall’altro stanno emergendo nuovi ambiti professionali, ad esempio nello sviluppo dell’intelligenza artificiale, nell’analisi dei dati o nella manutenzione di sistemi automatizzati complessi; Nuove opportunità si aprono anche nelle professioni tradizionali quando gli strumenti supportati dall’intelligenza artificiale semplificano il lavoro quotidiano e consentono di concentrarsi su compiti più complessi e creativi.
Ciò si traduce in un cambiamento nei profili delle competenze: dove prima erano sufficienti competenze puramente manuali, ora sono richieste conoscenze di base di elaborazione dati, automazione e applicazioni IA. Allo stesso tempo, le collaborazioni uomo-macchina richiedono una certa conoscenza tecnica e la volontà di essere coinvolti in nuovi processi lavorativi.
Nuovi requisiti di qualificazione
Molti studi presuppongono che nei prossimi anni una parte significativa dei dipendenti avrà bisogno di ulteriore formazione o riqualificazione per stare al passo con i cambiamenti. La capacità di utilizzare e comprendere le applicazioni IA gioca un ruolo particolarmente centrale. Coloro che sapranno progettare, supportare o sviluppare ulteriormente processi automatizzati complessi saranno molto richiesti in futuro.
Attualmente si parla molto del tema dei Large Language Models (LLM), ovvero dei modelli linguistici dell’intelligenza artificiale che possono imitare in modo quasi autentico la comunicazione umana. Questi modelli possono essere utilizzati per una varietà di compiti, come la generazione automatica di testo, la risposta alle richieste dei clienti o la gestione della conoscenza di un'azienda. Si stima che in futuro i LLM potrebbero occupare una parte significativa del lavoro d’ufficio, aumentando così la produttività in molti settori. Tuttavia, è importante che i dipendenti imparino a utilizzare questi sistemi in modo competente e a metterli in discussione in modo critico.
Il “Triangolo dell’Automazione”
Il concetto di “triangolo dell’automazione” viene spesso invocato nelle discussioni sul futuro del lavoro. Rappresenta un equilibrio tra:
- Automazione hardware (robotica, macchine)
- Automazione software (ad es. RPA, algoritmi AI)
- Forza lavoro umana (con creatività, interazione sociale e flessibilità)
“La chiave del successo sta nel combinare in modo ottimale le capacità delle macchine e i talenti umani”. In questa filosofia, gli esseri umani e le macchine dovrebbero completarsi a vicenda: le macchine si assumono il lavoro ripetitivo, faticoso e pericoloso; Le persone si concentrano su compiti che richiedono giudizio, empatia o risoluzione creativa dei problemi.
9. Nuovi modelli di business: Robot-as-a-Service (RaaS)
Uno sviluppo interessante nell’adozione della robotica nelle aziende è l’emergere di modelli di servizio. Similmente al Software-as-a-Service (SaaS), le aziende possono noleggiare robot e servizi correlati come manutenzione e supporto per un periodo limitato invece di acquistarli. Questo approccio è chiamato Robot-as-a-Service (RaaS).
RaaS facilita soprattutto alle piccole e medie imprese l'introduzione di tecnologie di automazione perché non sono necessari investimenti iniziali elevati. Il fornitore di servizi di solito si assume la responsabilità del buon funzionamento dei robot e degli aggiornamenti regolari. Ciò riduce il rischio di un investimento sbagliato e costoso e accelera l’implementazione. Allo stesso tempo, RaaS è un modello di business che promuove l’innovazione costante perché i produttori lavorano continuamente al miglioramento per sopravvivere nel mercato competitivo.
10. Preoccupazioni legali ed etiche
Sfide legali
Nel settore sanitario, ma anche in altri settori sensibili, il tema della responsabilità e dell’approvazione dei sistemi di IA è oggetto di un intenso dibattito. Una domanda centrale è: come si possono certificare sistemi di apprendimento continuo il cui comportamento evolve costantemente durante l’uso? Le procedure di approvazione tradizionali sono generalmente statiche e corrispondono solo in misura limitata alla natura degli algoritmi di autoapprendimento. I futuri quadri giuridici devono quindi creare regole su come valutare giuridicamente gli aggiornamenti software e le nuove competenze formate.
Aspetti etici
Oltre agli aspetti giuridici, sono urgenti anche le questioni etiche. Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale utilizzabile per scopi militari solleva conflitti di coscienza. Le aziende devono affrontare la sfida di garantire che le loro tecnologie non vengano utilizzate per scopi non etici. Inoltre, è importante evitare i cosiddetti “bias” nei dati in modo che gli algoritmi prendano decisioni giuste.
Anche la privacy e la protezione dei dati svolgono un ruolo importante. I dispositivi intelligenti presenti in casa, come i robot aspirapolvere o gli assistenti vocali digitali, raccolgono continuamente informazioni sull’ambiente circostante. Gli utenti devono poter fare affidamento sul fatto che questi dati sono sicuri e non verranno utilizzati in modo improprio.
11. Tendenze future nella robotica basata sull’intelligenza artificiale
Nei prossimi anni l’ulteriore sviluppo dell’intelligenza artificiale e della robotica sarà visibile in sempre più ambiti della vita e del lavoro. Stanno emergendo alcune tendenze:
Apprendimento adattivo e automazione flessibile
I sistemi di intelligenza artificiale saranno sempre più in grado di analizzare il loro ambiente e adattare il loro comportamento al volo. Ciò rende le soluzioni robotiche più versatili e consente un utilizzo più efficiente in ambienti di produzione in continua evoluzione.
Informatica perimetrale
Per ridurre la latenza ed elaborare i dati in modo più sicuro, molte aziende stanno spostando le funzioni dell’intelligenza artificiale sui dispositivi locali (dispositivi edge). Ciò consente ai sistemi robotici di reagire in tempo reale senza dover fare affidamento su un cloud esterno.
Costruzioni leggere e sistemi modulari
I robot stanno diventando sempre più leggeri, modulari e facili da programmare. Ciò riduce le barriere all’ingresso per le aziende che desiderano automatizzarsi.
Migliore interazione uomo-macchina
Le interfacce tra uomo e robot stanno diventando sempre più intuitive. L'elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento dei gesti possono portare a un'interazione ancora più fluida. Inoltre, nuovi strumenti di sviluppo e ambienti di programmazione consentono un rapido adattamento ai singoli scenari applicativi.
Integrazione dell’intelligenza artificiale nella vita di tutti i giorni
Oltre alle applicazioni industriali, la robotica supportata dall’intelligenza artificiale apparirà sempre più nelle case private o negli spazi pubblici. Ad esempio, i robot per le consegne, i robot per le pulizie o i compagni digitali per gli anziani sono possibili ambiti di applicazione che acquisteranno sempre più importanza in futuro.
Opportunamente;
12. Raccomandazioni di intervento per le imprese
Per sfruttare al meglio il potenziale dell’intelligenza artificiale, della robotica e dell’automazione e per affrontare con successo le sfide attuali, si raccomandano le seguenti raccomandazioni:
Chiara definizione degli obiettivi
Le aziende dovrebbero definire esattamente cosa vogliono ottenere con l’intelligenza artificiale e la robotica. Solo chi ha obiettivi e cifre chiave chiari può valutare se un progetto vale la pena e quali passi sono necessari.
Implementazione passo dopo passo
Potrebbe avere senso iniziare con progetti pilota più piccoli per acquisire una prima esperienza. Su questa base potete identificare quali tecnologie sono particolarmente adatte al vostro ambiente. I progetti pilota di successo possono quindi essere ampliati ed estesi ad altre aree.
Investimenti nella formazione continua
Il fattore umano rimane centrale nei processi automatizzati. Un elevato livello di accettazione e un utilizzo efficace delle nuove tecnologie può essere raggiunto solo se i dipendenti ricevono una formazione tempestiva e approfondita. Ciò crea fiducia e migliora i risultati.
Collaborazione con esperti
Costruire un progetto di intelligenza artificiale o robotica spesso richiede un team interdisciplinare. Le aziende traggono vantaggio dalla ricerca di partner, sia sotto forma di collaborazioni con start-up, istituti di ricerca o fornitori di servizi specializzati.
Considerazione degli aspetti etici e legali
Quando si introducono nuove tecnologie, non si devono trascurare la protezione e la sicurezza dei dati e i principi etici. Una revisione giuridica tempestiva e il coinvolgimento di esperti adeguati prevengono i problemi e rafforzano la fiducia del pubblico.
Sostenibilità al centro
Le soluzioni avanzate di intelligenza artificiale e automazione dovrebbero sempre essere viste dal punto di vista della sostenibilità. Le aziende che perseguono approcci volti al risparmio delle risorse rafforzano la loro competitività e contribuiscono alla protezione del clima.
Il percorso verso la produzione intelligente: strategie per le aziende nell’era dell’intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale, la robotica e l’automazione non appartengono più al futuro, ma vengono già utilizzate con successo nelle aziende di tutto il mondo. Hanno un enorme potenziale per aumentare la produttività, ridurre i costi e rendere le condizioni di lavoro più sicure e attraenti. Allo stesso tempo, però, sono carichi di sfide: dai problemi di sicurezza e requisiti normativi alla carenza di lavoratori qualificati fino alle questioni etiche e legali.
Numerosi esempi pratici dimostrano tuttavia che vale la pena impiegarli in modo pianificato strategicamente. Aziende come Walmart, Brother International e Siemens dimostrano come i progetti di intelligenza artificiale e robotica possano ottimizzare la catena di fornitura, accelerare i processi di reclutamento e rendere più efficienti i processi di produzione. Nell’industria automobilistica, produttori come BMW utilizzano i primi robot umanoidi o cognitivi per alleviare i dipendenti da compiti fisicamente impegnativi.
I pareri degli esperti dell’industria e della ricerca confermano che vale la pena promuovere la collaborazione uomo-macchina invece di concentrarsi esclusivamente su un futuro completamente automatizzato. Per un successo a lungo termine, è fondamentale un equilibrio tra le capacità dell’hardware, le possibilità dell’automazione del software e l’insostituibile creatività, flessibilità ed esperienza delle persone.
Infine, ma non meno importante, temi come la gestione dei dati, l’etica, la protezione dei dati e la sostenibilità svolgono un ruolo sempre più importante nello sviluppo dei moderni sistemi di intelligenza artificiale e robotica. Solo chi si assume la responsabilità di utilizzare le tecnologie in modo responsabile e sicuro avrà successo a lungo termine, sia a livello economico che sociale.
Nel complesso, l’intelligenza artificiale, la robotica e l’automazione sono in forte crescita e stanno aprendo nuove opportunità per le aziende in quasi tutti i settori. Tuttavia è fondamentale non solo lasciarsi guidare dal proprio entusiasmo per la tecnologia, ma tenere conto anche degli aspetti organizzativi, giuridici e umani. Solo così la produzione intelligente può diventare realtà e creare valore aggiunto a lungo termine per tutti i soggetti coinvolti.
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