Soluzioni aziendali di intelligenza artificiale gestite con approccio Blueprint: il cambiamento di paradigma nell'integrazione dell'intelligenza artificiale industriale

Quando le grandi aziende devono imparare a cedere il controllo e risparmiare miliardi nel processo

L'intelligenza artificiale non viene più sviluppata in progetti su larga scala, ma piuttosto orchestrata. Piattaforme di intelligenza artificiale gestite come quelle descritte qui rompono la precedente logica delle lunghe implementazioni e creano accesso a soluzioni di intelligenza artificiale altamente personalizzate, cambiando radicalmente le regole del gioco per alleanze industriali, consorzi e joint venture. A differenza dei progetti di intelligenza artificiale convenzionali, l'approccio blueprint consente di realizzare soluzioni pronte per la produzione in poche settimane o giorni, senza condivisione dei dati, senza costi iniziali e senza compromessi tecnologici.

Adatto a:

• La piattaforma di intelligenza artificiale aziendale chiavi in ​​mano: automazione industriale basata sull'intelligenza artificiale con la soluzione Unframe.AI

La nuova moneta della competitività industriale: velocità senza perdita di controllo

In un'economia in cui un'azienda tecnologica collabora con un'altra, un'azienda chimica si sviluppa con un produttore di impianti industriali e le principali case automobilistiche sviluppano congiuntamente stack software, il successo non è più determinato dalle dimensioni, ma dalla velocità di integrazione. Le piattaforme di intelligenza artificiale gestita offrono esattamente ciò di cui le strutture consortili complesse hanno più urgente bisogno: implementazioni di intelligenza artificiale rapide, sicure e scalabili che si integrano perfettamente in ambienti IT eterogenei, preservando al contempo la sovranità sui dati di ciascun singolo partner.

La questione non è più se l'IA verrà utilizzata, ma quanto velocemente le aziende saranno disposte a trasformare i loro cicli di innovazione. Per progetti industriali su larga scala, questo potrebbe fare la differenza tra il successo globale e la costosa obsolescenza.

L'intelligenza artificiale non è più una promessa del futuro, ma è diventata un elemento fondamentale della creazione di valore industriale. Sebbene il suo potenziale teorico sembri impressionante, secondo i sondaggi del Massachusetts Institute of Technology, un sorprendente 95% di tutte le implementazioni di intelligenza artificiale aziendale fallisce nella realtà. Le ragioni sono molteplici: qualità dei dati inadeguata, scarsa integrazione nei sistemi esistenti, mancanza di competenze e, soprattutto, i lunghi cicli di sviluppo dei progetti di intelligenza artificiale tradizionali. In un'epoca in cui le grandi aziende tecnologiche collaborano in consorzi con specialisti dell'automazione o integratori locali, questo problema si aggrava ulteriormente. Ambienti IT eterogenei, diversi requisiti di protezione dei dati e strutture di governance complesse complicano l'implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale a tal punto che gli approcci convenzionali vengono spinti al limite.

È proprio qui che entrano in gioco le piattaforme di intelligenza artificiale gestite. Offrono un approccio fondamentalmente diverso: invece di sviluppare sistemi di intelligenza artificiale da zero, forniscono soluzioni di intelligenza artificiale completamente gestite e altamente personalizzabili, pronte per la produzione in pochi giorni. Un fornitore leader ha perfezionato questo approccio con il suo modello Blueprint, un processo che sostituisce le fasi tradizionali di analisi dei requisiti, architettura software e implementazione con un processo di generazione automatizzato. Il risultato sono applicazioni di intelligenza artificiale personalizzate che possono essere integrate perfettamente nei sistemi ERP esistenti, nei sistemi di esecuzione della produzione o persino in fonti di dati non strutturate.

La rilevanza di questo approccio diventa particolarmente evidente se si considerano le dinamiche dei progetti industriali su larga scala. I moderni progetti infrastrutturali, che si tratti di costruzione di centrali elettriche, infrastrutture ferroviarie o complesse soluzioni di automazione industriale, vengono ora implementati quasi esclusivamente in consorzi, joint venture o alleanze. Ad esempio, nel marzo 2025, un importante gruppo di tecnologie energetiche si è aggiudicato un contratto da 1,6 miliardi di dollari per centrali elettriche a gas in Arabia Saudita, in collaborazione con un fornitore internazionale di apparecchiature per centrali elettriche in qualità di appaltatore EPC. Tali strutture sono necessarie perché le singole aziende raramente riescono a coprire tutte le competenze e le risorse richieste. Tuttavia, pongono notevoli sfide di coordinamento, soprattutto quando si tratta di trasformazione digitale e integrazione dell'IA.

In questo contesto, le piattaforme di intelligenza artificiale gestita consentono una forma completamente nuova di collaborazione tecnologica. Offrono la flessibilità necessaria ai diversi partner senza richiedere che i dati sensibili escano dall'azienda. Consentono a ogni membro del consorzio di accedere alla stessa infrastruttura di intelligenza artificiale all'avanguardia, mantenendo al contempo la piena sovranità dei dati. E riducono il rischio di investimento attraverso modelli di prezzo basati sul successo, in cui le aziende pagano solo al raggiungimento di successi aziendali dimostrabili.

Questo articolo esamina sistematicamente come le piattaforme di intelligenza artificiale gestita stiano cambiando il modo in cui i progetti industriali su larga scala utilizzano l'intelligenza artificiale. Dalle radici storiche dell'intelligenza artificiale come servizio, passando per i suoi meccanismi tecnici e gli attuali casi d'uso, fino alle sfide critiche e agli sviluppi futuri, traccia un quadro completo di questa tecnologia. Particolare attenzione viene prestata ai vantaggi specifici per alleanze, consorzi, joint venture e strutture di subappalto, ovvero le forme organizzative che dominano il panorama industriale moderno.

Dalle macchine di calcolo isolate all'intelligenza orchestrata: la storia dello sviluppo dell'intelligenza artificiale gestita

La storia delle piattaforme di intelligenza artificiale gestite è indissolubilmente legata allo sviluppo del cloud computing e alla democratizzazione dell'intelligenza artificiale. Le loro radici risalgono ai primi anni 2000, quando i principali provider di cloud computing iniziarono a offrire soluzioni platform-as-a-service. Queste prime piattaforme consentirono agli sviluppatori di distribuire applicazioni per la prima volta senza dover gestire una propria infrastruttura. Il passo evolutivo successivo arrivò con l'infrastruttura-as-a-service, che consentiva ai clienti di fornire macchine virtuali e storage in modo indipendente.

Ma è stato solo con la svolta del machine learning negli anni 2010 che è iniziata la vera storia dell'IA come servizio. Gli anni dal 2015 al 2018 hanno segnato una svolta. Durante questa fase, le tecniche di deep learning si sono evolute da esperimenti accademici a strumenti applicabili a livello industriale. Gli enormi miglioramenti nel riconoscimento vocale e delle immagini hanno reso l'IA adatta per la prima volta all'uso di massa. Allo stesso tempo, la quantità di dati disponibili è esplosa e gli investimenti nell'IA sono passati da 80 miliardi di dollari nel 2018 a 280 miliardi di dollari in quattro anni.

I principali fornitori di servizi cloud ne hanno riconosciuto il potenziale fin da subito. Le principali aziende tecnologiche hanno iniziato a offrire servizi dedicati di machine learning e deep learning tra il 2016 e il 2018. Una delle principali aziende tecnologiche ha introdotto il suo modello di linguaggio proprietario nel 2018, che, con 17 miliardi di parametri, era il più grande del suo genere all'epoca. Un'altra importante azienda tecnologica, sotto la guida del suo CEO, ha annunciato ufficialmente un passaggio strategico a un approccio AI-first nel 2016. Questi sviluppi hanno gettato le basi tecnologiche per quello che sarebbe poi diventato noto come AIaaS.

Il periodo dal 2018 al 2020 è stato caratterizzato da una crescente adozione e dall'emergere di soluzioni specifiche per ogni settore. Aziende specializzate in AIaaS si sono affermate concentrandosi su applicazioni specifiche per ogni settore. Gli strumenti AutoML hanno semplificato significativamente il processo di sviluppo e formazione dei modelli, consentendo anche alle organizzazioni prive di competenze approfondite in data science di integrare l'IA nelle proprie applicazioni. L'espansione globale delle offerte AIaaS con data center in diverse regioni ha garantito una bassa latenza.

Il vero cambiamento di paradigma, tuttavia, è iniziato nel 2020 con l'emergere di modelli linguistici di grandi dimensioni e dell'intelligenza artificiale generativa. Nel maggio 2020, una delle principali società di ricerca sull'intelligenza artificiale ha pubblicato un modello linguistico con 175 miliardi di parametri, un numero dieci volte superiore rispetto al modello della principale azienda tecnologica. Questo modello ha dimostrato per la prima volta che l'intelligenza artificiale può gestire non solo compiti specializzati, ma anche la generazione di testi complessi, la creazione di codice e attività creative. Il lancio di una nota applicazione di intelligenza artificiale generativa nel novembre 2022 ha segnato una svolta nella consapevolezza pubblica: nel giro di due mesi, l'applicazione ha raggiunto 100 milioni di utenti, diventando l'applicazione consumer in più rapida crescita di tutti i tempi.

Tuttavia, questo sviluppo ha portato con sé nuove sfide per le applicazioni industriali. Mentre le capacità dei modelli di intelligenza artificiale crescevano esponenzialmente, le implementazioni diventavano sempre più complesse. Le aziende si sono trovate di fronte alla scelta tra soluzioni cloud proprietarie dei principali fornitori, che comportavano rischi di vendor lock-in, o complessi sviluppi interni che richiedevano investimenti significativi e personale specializzato. I tassi di successo sono rimasti allarmantemente bassi: gli studi dimostrano che l'85% dei progetti di intelligenza artificiale tradizionali fallisce, mentre il tasso di successo degli sviluppi interni è di appena il 33%.

In quest'area di tensione, le piattaforme di intelligenza artificiale gestite sono emerse come terza opzione a partire dal 2023. Queste piattaforme combinano la scalabilità e l'economicità dei servizi cloud con la personalizzazione delle soluzioni personalizzate, ma senza gli svantaggi tipici di entrambi gli approcci. Un pioniere in questo campo ha sviluppato il suo approccio Blueprint, che colma il divario tra strumenti di intelligenza artificiale generici e sviluppi personalizzati costosi. La piattaforma consente la fornitura di soluzioni di intelligenza artificiale personalizzate in pochi giorni anziché mesi, configurando blocchi di intelligenza artificiale modulari utilizzando specifiche orchestrate.

Questo sviluppo riflette un cambiamento fondamentale nel modo in cui le aziende percepiscono e utilizzano l'IA. Da esperimenti isolati nei laboratori di data science, l'IA si è evoluta in un'intelligenza operativa orchestrata e profondamente integrata nei processi aziendali. L'attenzione si è spostata dalla domanda "Possiamo sviluppare l'IA?" a "Quanto velocemente possiamo utilizzare l'IA in modo produttivo?" – un cambiamento particolarmente cruciale per i consorzi industriali, dove i vincoli di tempo e la mitigazione del rischio sono fattori chiave.

Elementi costitutivi dell'intelligenza: l'architettura tecnica delle moderne piattaforme di intelligenza artificiale gestita

Il fondamento tecnologico delle piattaforme di intelligenza artificiale gestita differisce radicalmente dagli approcci tradizionali di sviluppo software. Al centro c'è l'approccio blueprint, un processo innovativo per trasformare i requisiti aziendali in soluzioni di intelligenza artificiale funzionali. Questo approccio elimina le fasi tradizionali di analisi dei requisiti, architettura software e implementazione, sostituendole con un processo di generazione automatizzato basato su blocchi predefiniti e modulari.

L'architettura di una piattaforma di questo tipo è costituita da quattro elementi tecnici centrali che si integrano perfettamente. Il primo comprende funzionalità avanzate di ricerca e ragionamento che trasformano i dati aziendali non strutturati in informazioni strutturate e ricercabili. Questa funzionalità consente alle aziende industriali di accedere a decenni di conoscenze di dominio accumulate, precedentemente nascoste in e-mail, report e sistemi legacy. Per i consorzi, ciò significa che fonti di dati eterogenee provenienti da diversi partner possono essere sistematicamente accessibili e utilizzate senza la necessità di un'archiviazione centralizzata dei dati.

Il secondo elemento fondamentale si concentra sull'automazione e sugli agenti di intelligenza artificiale. Questi sistemi autonomi eseguono flussi di lavoro complessi e prendono decisioni proattive basate su dati in tempo reale. In ambienti industriali, questi agenti possono, ad esempio, ottimizzare gli intervalli di manutenzione, eseguire controlli di qualità o prendere decisioni sulla supply chain senza richiedere l'intervento umano. Ciò è particolarmente rilevante per progetti su larga scala in strutture consortili, poiché tali agenti possono operare oltre i confini aziendali mantenendo il controllo sulle decisioni critiche con i rispettivi partner.

La componente di astrazione ed elaborazione dati costituisce il terzo elemento tecnico. La piattaforma trasforma contenuti non strutturati, come dati di sensori, log di macchine o documentazione di produzione, in formati strutturati utilizzabili. Questa capacità è particolarmente rilevante per le aziende industriali tedesche, che spesso dispongono di ambienti IT eterogenei con formati di dati e sistemi legacy diversi. Nelle joint venture tra un'azienda chimica e un produttore di impianti che sviluppano congiuntamente tecnologie di deidrogenazione, questo elemento consente l'integrazione di diverse fonti di dati, provenienti dallo sviluppo di catalizzatori chimici e dall'ingegneria degli impianti di processo.

La quarta componente comprende funzioni di modernizzazione che trasformano i sistemi legacy in software nativo per l'intelligenza artificiale. Questo affronta una delle maggiori sfide che le aziende industriali tedesche si trovano ad affrontare: integrare le moderne tecnologie di intelligenza artificiale negli ambienti di produzione esistenti senza modifiche di sistema dirompenti. Quando tre importanti case automobilistiche collaborano su stack software aperti per veicoli connessi, questi nuovi sistemi devono essere in grado di comunicare con sistemi di produzione vecchi di decenni: è proprio qui che entra in gioco la componente di modernizzazione.

L'edge computing svolge un ruolo centrale nell'architettura della piattaforma, sebbene sia progettato principalmente come soluzione cloud. Le applicazioni industriali richiedono spesso un'elaborazione in tempo reale con latenza inferiore al millisecondo. L'edge computing avvicina l'elaborazione dei dati ai sensori e alle apparecchiature di produzione, consentendo di prendere decisioni critiche senza ritardi causati dalle trasmissioni di rete. In progetti su larga scala come gli impianti di elettrolisi dell'idrogeno realizzati da un fornitore di energia con partner come un produttore di elettrolizzatori e un fornitore di servizi industriali, questa funzionalità edge è essenziale per il controllo di processi di produzione sensibili.

L'architettura di sicurezza segue il principio "zero trust". I dati dei clienti non lasciano mai l'ambiente aziendale sicuro, poiché la piattaforma può essere implementata sia su cloud privati ​​che on-premise. Questa decisione architetturale è particolarmente rilevante per le aziende industriali tedesche, soggette a severe normative sulla protezione dei dati e che devono proteggere i dati di produzione sensibili. Quando un'azienda del settore della difesa e della tecnologia fornisce supporto logistico per missioni militari, i dati coinvolti sono soggetti ai più elevati requisiti di sicurezza: l'architettura "zero trust" garantisce che tali requisiti siano soddisfatti senza compromessi.

Un'altra caratteristica tecnica innovativa risiede nelle capacità di integrazione della piattaforma. Può connettersi praticamente a qualsiasi sistema: sistemi ERP, sistemi di esecuzione della produzione, database e persino fonti di dati non strutturate. Questa connettività universale elimina uno dei maggiori ostacoli all'implementazione dei progetti di intelligenza artificiale tradizionali. Questa flessibilità è fondamentale nei consorzi in cui i partner utilizzano sistemi IT diversi. Quando un fornitore di elettrolisi PEM collabora con un fornitore di servizi industriali, i loro sistemi devono comunicare senza soluzione di continuità: la piattaforma consente questa interoperabilità senza complesse attività di sviluppo personalizzato.

L'architettura modulare consente inoltre uno sviluppo iterativo e un'ottimizzazione continua. Le modifiche ai requisiti aziendali possono essere immediatamente riflesse nel software attraverso modifiche al progetto, senza richiedere complesse riprogrammazioni. Questa flessibilità è fondamentale per le aziende industriali tedesche che operano in mercati dinamici e devono rispondere rapidamente a requisiti in continua evoluzione. In alleanze come quella tra uno specialista di adesivi e un produttore di polimeri per adesivi sostenibili per l'edilizia in legno, dove i requisiti tecnici e gli obiettivi di sostenibilità sono in continua evoluzione, questa agilità consente un adattamento costante senza dover ricorrere a nuovi sviluppi.

Un aspetto spesso trascurato ma fondamentale è la natura agnostica della piattaforma rispetto al LLM. Mentre molte applicazioni di intelligenza artificiale sono strettamente legate a uno specifico Large Language Model, l'architettura delle piattaforme di intelligenza artificiale gestita consente un passaggio flessibile tra diversi modelli. Questo protegge le aziende dal lock-in del fornitore e garantisce loro di poter sempre utilizzare i modelli ottimali per il loro caso d'uso: un vantaggio cruciale in un mercato in rapida evoluzione, in cui i modelli dominanti oggi possono già essere obsoleti domani.

Piattaforma di intelligenza artificiale gestita - Immagine: Xpert.Digital

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Orchestrazione industriale: intelligenza artificiale gestita nella pratica odierna di consorzi e alleanze

Orchestrazione industriale: intelligenza artificiale gestita nella pratica odierna di consorzi e alleanze – Immagine: Xpert.Digital

L'importanza pratica delle piattaforme di intelligenza artificiale gestite è particolarmente evidente nell'attuale panorama dei progetti industriali su larga scala. Questi progetti sono ormai implementati quasi esclusivamente nell'ambito di partnership complesse che assumono diverse forme organizzative: i consorzi riuniscono diverse aziende per progetti specifici come comunità di progetto legalmente vincolate; le joint venture creano società congiunte per mercati specifici o collaborazioni a lungo termine; e le strutture di subappalto consentono ai grandi fornitori di assumere la gestione del progetto e di esternalizzare sottoincarichi a partner specializzati.

L'industria automobilistica offre un esempio lampante di questa nuova forma di collaborazione. Nel giugno 2025, undici aziende leader dell'industria automobilistica europea hanno firmato un Memorandum d'intesa per lo sviluppo congiunto di un ecosistema software open source per veicoli connessi. Questa iniziativa mira a sviluppare software per veicoli non differenziati basato su uno stack software aperto e certificabile, accelerando così la trasformazione verso il veicolo software-defined. La sua particolarità: mentre ogni produttore continua a sviluppare le proprie interfacce utente e i propri sistemi di infotainment, condivide l'infrastruttura di base.

Le piattaforme di intelligenza artificiale gestite offrono diversi vantaggi chiave per tali costellazioni. In primo luogo, consentono uno sviluppo rapido di prototipi senza lunghi processi di coordinamento tra i partner. Ogni azienda può testare soluzioni di intelligenza artificiale in pochi giorni, che possono essere integrate senza soluzione di continuità nell'ecosistema condiviso. In secondo luogo, la sovranità dei dati è mantenuta da ciascun singolo partner: i dati di sviluppo sensibili di un produttore non devono essere condivisi con quelli di un concorrente, anche se entrambi lavorano sulla stessa infrastruttura di intelligenza artificiale. In terzo luogo, il modello di prezzo basato sul successo riduce significativamente il rischio finanziario per i partner del consorzio.

Una dinamica simile è evidente nel settore energetico. Un importante fornitore di energia sta sviluppando centrali elettriche a gas capaci di produrre idrogeno in Germania, insieme a partner europei. Il fornitore ha costituito un consorzio italo-spagnolo per una centrale a ciclo combinato capace di produrre idrogeno in uno dei suoi siti, con una capacità nominale di circa 800 MW. L'accordo contrattuale tra i tre partner include, come primo passo, la pianificazione delle autorizzazioni per la centrale. Parallelamente, il fornitore di energia sta realizzando un impianto di elettrolisi da 300 MW per l'idrogeno verde in un altro sito. Un produttore di elettrolizzatori sta fornendo un elettrolizzatore da 100 MW, mentre un fornitore di servizi industriali si sta occupando dell'integrazione della terza unità di elettrolisi, nonché della progettazione e installazione dei sistemi ausiliari e ausiliari.

In progetti così complessi e su larga scala, in cui collaborano un fornitore di energia, un produttore di elettrolizzatori e un fornitore di servizi industriali, si presentano enormi sfide di coordinamento. Le piattaforme di intelligenza artificiale gestita affrontano queste sfide creando una base digitale comune su cui tutti i partner possono lavorare senza sacrificare la propria indipendenza tecnologica. La piattaforma può integrare dati in tempo reale provenienti dai vari sottosistemi, generare suggerimenti di ottimizzazione e implementare agenti autonomi che operano oltre i confini aziendali, sempre mantenendo la rispettiva sovranità sui dati.

Anche l'industria chimica dimostra come l'intelligenza artificiale gestita possa creare valore aggiunto in partnership consolidate. Un'azienda chimica globale e un gruppo industriale diversificato hanno firmato un accordo di sviluppo congiunto per ampliare la loro collaborazione su un processo di deidrogenazione proprietario. Questo processo produce propilene dal propano, o isobutilene dall'isobutano, utilizzando un catalizzatore particolarmente stabile. Il gruppo industriale si sta concentrando sullo sviluppo del processo, mentre l'azienda chimica si sta concentrando sullo sviluppo del catalizzatore. L'obiettivo comune è rendere il processo significativamente più efficiente in termini di consumo di risorse ed energia attraverso miglioramenti mirati al catalizzatore e alla progettazione dell'impianto.

In questa configurazione, le piattaforme di intelligenza artificiale gestite potrebbero accelerare significativamente i cicli di sviluppo. Le simulazioni basate sull'intelligenza artificiale potrebbero testare diversi progetti di catalizzatori e configurazioni di impianti in silico prima di costruire costosi prototipi fisici. I modelli di apprendimento automatico potrebbero analizzare i dati di processo provenienti da impianti pilota e identificare opportunità di ottimizzazione che gli ingegneri umani potrebbero non cogliere. E gli agenti autonomi potrebbero assumere il monitoraggio continuo e la messa a punto degli impianti operativi per garantire la massima efficienza.

Particolarmente rilevante per le alleanze industriali è la capacità delle piattaforme di intelligenza artificiale gestita di integrare fonti di dati eterogenee mantenendo al contempo il controllo sulle informazioni sensibili. Quando un produttore di adesivi e uno specialista di polimeri collaborano alla produzione di adesivi sostenibili per l'edilizia in legno, ciascun partner apporta competenze specifiche: lo specialista di polimeri fornisce materiali a base di poliuretano basati su materie prime bio-attribuite, mentre il produttore di adesivi li utilizza per soluzioni adesive ad alte prestazioni. Tuttavia, i rispettivi processi di produzione e le formulazioni chimiche sono segreti commerciali altamente sensibili. Le piattaforme di intelligenza artificiale gestita consentono di addestrare e utilizzare modelli di intelligenza artificiale su questi dati senza che i dati grezzi debbano mai essere scambiati tra i partner.

Un altro aspetto critico nella pratica odierna è la velocità di implementazione. Mentre i progetti di intelligenza artificiale tradizionali richiedono in genere dai 12 ai 18 mesi per raggiungere la fase di produzione, le piattaforme di intelligenza artificiale gestita consentono implementazioni in poche settimane o addirittura giorni. Questo risparmio di tempo è di enorme valore nei consorzi, dove i ritardi possono rapidamente portare a un'escalation dei costi e a penali contrattuali. Per progetti su larga scala come il contratto da 1,6 miliardi di dollari per una centrale elettrica in Arabia Saudita implementato da un'importante azienda di tecnologie energetiche, che include un contratto di manutenzione di 25 anni, anche piccoli guadagni di efficienza derivanti dalla manutenzione predittiva assistita dall'intelligenza artificiale possono tradursi in risparmi di milioni di dollari.

L'applicazione pratica si riflette anche nei successi concreti dei clienti. Un fornitore globale di servizi immobiliari segnala che la collaborazione con il fornitore della piattaforma ha migliorato significativamente la sua capacità di acquisire informazioni significative e di fornire risultati ai clienti. Un altro cliente è riuscito ad automatizzare completamente il processo di proposta di vendita, riducendo i tempi di elaborazione da 24 ore a pochi secondi. Tali guadagni di efficienza sono rilevanti anche per i consorzi industriali, dove la rapida preparazione delle proposte e il calcolo preciso dei costi possono essere fondamentali per il vantaggio competitivo.

Innovazione testata sul campo: due casi di studio tratti da progetti di consorzi industriali

Per illustrare la rilevanza pratica delle piattaforme di intelligenza artificiale gestite per progetti industriali su larga scala, vale la pena esaminare in dettaglio casi d'uso concreti che illustrano le sfide specifiche e gli approcci risolutivi nelle strutture consortili.

Il primo caso d'uso riguarda la produzione di idrogeno verde, dove un fornitore di tecnologia di elettrolisi PEM e un fornitore internazionale di servizi per impianti industriali hanno stretto una partnership strategica per sviluppare progetti efficienti su larga scala in Europa. La cooperazione si concentra su progetti di elettrolisi su larga scala e combina le competenze complementari di entrambe le aziende: una come fornitore leader di tecnologia di elettrolisi PEM e l'altra come fornitore internazionale di servizi per impianti industriali.

La sfida in tali progetti risiede nella complessità delle interfacce tra l'area principale dell'elettrolisi, tipicamente gestita da un OEM, e gli elementi relativi all'impianto, per i quali i clienti in genere commissionano l'incarico a un fornitore EPC/EPCM o a un integratore di impianti. I partner hanno riconosciuto che interfacce chiaramente definite e concept di impianto elaborati e standardizzati rappresentano un significativo valore aggiunto per tutte le parti coinvolte. Il fulcro della loro collaborazione è quindi lo sviluppo congiunto di concept per progetti di idrogeno verde e il coordinamento delle interfacce tecniche e commerciali tra le due parti.

Una piattaforma di intelligenza artificiale gestita potrebbe svolgere diverse funzioni critiche in questo scenario. In primo luogo, potrebbe accelerare significativamente lo sviluppo di progetti di impianti standardizzati estraendo modelli dai dati storici di progetto e suggerendo configurazioni ottimali. In secondo luogo, potrebbe automatizzare l'integrazione tecnica tra i sistemi dei due partner agendo come middleware intelligente che trasforma e scambia dati in tempo reale. In terzo luogo, potrebbe monitorare costantemente i parametri di progetto durante le fasi di pianificazione ed esecuzione, segnalando tempestivamente potenziali problemi prima che causino costosi ritardi.

Particolarmente rilevante è la capacità della piattaforma di aggregare le conoscenze oltre i confini del progetto senza divulgare dati sensibili. Le due aziende stanno lavorando a una partnership strategica non esclusiva, il che significa che entrambe le aziende possono anche collaborare con altri partner in parallelo. Una piattaforma di intelligenza artificiale gestita potrebbe sintetizzare le informazioni provenienti da diversi progetti e derivare best practice generalizzate senza la necessità di condividere dettagli specifici del progetto tra imprese concorrenti. Ciò consente un apprendimento e un miglioramento continui nell'intero portafoglio di progetti, preservando al contempo le specificità commerciali.

I vantaggi tangibili sono evidenti anche nella scalabilità. Entrambe le aziende sono convinte che l'idrogeno verde svolgerà un ruolo centrale nella trasformazione del mercato energetico e che gli approcci collaborativi tra gli stakeholder saranno fondamentali per far progredire l'economia dell'idrogeno. Poiché si prevede un aumento significativo della domanda globale di idrogeno verde nei prossimi anni e decenni, i partner intravedono un promettente potenziale commerciale nell'attingere a questo mercato. Grazie alle loro competenze complementari, possono dare un contributo significativo a questa trasformazione. Una piattaforma di intelligenza artificiale gestita faciliterebbe significativamente questa scalabilità, rendendo replicabili modelli di progetto collaudati e riducendo drasticamente i tempi di consegna per i nuovi progetti.

Il secondo caso d'uso proviene dal settore automobilistico e riguarda l'iniziativa software sopra menzionata. Undici aziende leader del settore automobilistico europeo, tra cui produttori di veicoli e importanti fornitori, stanno portando avanti congiuntamente un'iniziativa open source. L'obiettivo è sviluppare software per veicoli non differenzianti basato su uno stack software aperto e certificabile per accelerare la trasformazione verso veicoli definiti dal software.

La sfida è ovvia: ognuno di questi produttori possiede sistemi IT e infrastrutture di produzione altamente complessi, sviluppati nel corso di decenni. Allo stesso tempo, queste aziende competono intensamente sul mercato e devono mantenere le proprie caratteristiche distintive. L'alleanza software si concentra quindi deliberatamente su componenti che i conducenti o i passeggeri non percepiscono direttamente, come l'autenticazione dei componenti del veicolo, la comunicazione tra questi, nonché con i servizi cloud, le interfacce utente e i sistemi operativi di livello superiore. Le interfacce utente e i sistemi di infotainment specifici del produttore continueranno a essere sviluppati internamente e rimarranno completamente distinguibili l'uno dall'altro.

Grazie a questa collaborazione, le aziende sperano di ridurre i costi di sviluppo software e di accorciare i tempi di consegna dei nuovi modelli, per rimanere competitive sul mercato globale. La piattaforma modulare è progettata per supportare la guida autonoma e sarà resa disponibile ad altri operatori del settore entro il 2026. Si prevede un risparmio di centinaia di milioni di euro in costi di sviluppo, mentre il primo veicolo di serie con questa tecnologia è previsto per il 2030.

In questo scenario complesso, una piattaforma di intelligenza artificiale gestita potrebbe fungere da base tecnologica comune, svolgendo diverse funzioni critiche. In primo luogo, potrebbe fungere da livello di orchestrazione centrale, coordinando l'integrazione di componenti software eterogenei di diversi partner senza richiedere loro di divulgare il proprio codice proprietario. La piattaforma opererebbe come middleware intelligente, standardizzando le interfacce e garantendo la compatibilità, mentre ciascun partner manterrebbe i propri strumenti e processi di sviluppo.

In secondo luogo, la piattaforma potrebbe consentire un'automazione avanzata dei test. Garantire compatibilità e affidabilità con stack software sviluppati da undici aziende diverse è una sfida enorme. Gli agenti di intelligenza artificiale potrebbero eseguire test automatizzati in modo continuativo, identificare potenziali incompatibilità e persino generare soluzioni suggerite prima che i problemi raggiungano i sistemi di produzione. Ciò sarebbe particolarmente utile per i componenti critici per la sicurezza legati alla guida autonoma.

In terzo luogo, la piattaforma potrebbe consentire l'aggregazione delle conoscenze tra tutte le aziende partner. Se un partner trova una soluzione specifica a un problema tecnico, l'IA potrebbe astrarre tale approccio e renderlo disponibile agli altri partner senza rivelare i dettagli specifici dell'implementazione del partner in questione. Ciò favorirebbe l'apprendimento collettivo mantenendo al contempo i vantaggi competitivi: un equilibrio notoriamente difficile da raggiungere nei consorzi.

In quarto luogo, i modelli di prezzo basati sulle prestazioni per la piattaforma di intelligenza artificiale gestita potrebbero ridurre il rischio finanziario per i partner del consorzio. Invece di effettuare ingenti investimenti iniziali nell'infrastruttura di intelligenza artificiale, le aziende pagherebbero solo per risultati dimostrabili, come tempi di sviluppo ridotti, migliore qualità del codice o cicli di test accelerati. Questo è particolarmente interessante in un settore che sta attualmente attraversando enormi sfide finanziarie a causa dell'elettrificazione e della trasformazione del software.

Entrambi i casi d'uso illustrano uno schema comune: i progetti industriali su larga scala in consorzi richiedono un equilibrio tra collaborazione e competizione, tra standardizzazione e differenziazione, tra velocità e diligenza. Le piattaforme di intelligenza artificiale gestita forniscono l'infrastruttura tecnologica per conciliare questi requisiti contrastanti. Consentono un'innovazione rapida senza perdita di controllo, l'uso condiviso delle risorse senza rivelare segreti commerciali e l'apprendimento collettivo senza diluire i vantaggi competitivi.

L'altro lato della medaglia: rischi e controversie nelle implementazioni di intelligenza artificiale gestita

Un problema critico riguarda la qualità e la governance dei dati. Le piattaforme di intelligenza artificiale gestite promettono di essere in grado di gestire fonti di dati non strutturate ed eterogenee. Tuttavia, il principio di base rimane valido: dati scadenti portano a risultati di intelligenza artificiale scadenti. Uno studio mostra che il 42% dei leader aziendali teme di non disporre di dati proprietari sufficienti per addestrare o adattare efficacemente i modelli di intelligenza artificiale. Nei consorzi, questo problema è aggravato dalla frammentazione dei dati: le informazioni rilevanti sono distribuite tra diversi partner, archiviate in formati diversi e spesso inaccessibili ai modelli di intelligenza artificiale condivisi.

La sfida è ulteriormente aggravata dai silos di dati. Nelle alleanze aziendali, non solo esistono silos tecnici all'interno delle singole organizzazioni, ma anche barriere legali e commerciali tra i partner. Anche se una piattaforma di intelligenza artificiale gestita è tecnicamente in grado di integrare diverse fonti di dati, accordi di riservatezza e problemi di concorrenza spesso impediscono la necessaria condivisione dei dati. Ciò compromette un vantaggio fondamentale dell'intelligenza artificiale: la capacità di apprendere da set di dati ampi e diversificati.

Un secondo aspetto problematico riguarda la trasparenza e la spiegabilità delle decisioni dell'IA. Molti modelli di IA funzionano come scatole nere, i cui processi decisionali sono difficili da comprendere. Questo è particolarmente critico in settori regolamentati come l'energia o la tecnologia della difesa, dove le decisioni devono essere giustificabili e verificabili. Quando un agente di IA in un progetto consortile prende una decisione critica, come la regolazione dei parametri di produzione in un impianto chimico o il reindirizzamento dei flussi di energia in una centrale elettrica, tutti i partner devono comprendere ed essere in grado di comprendere il motivo per cui questa decisione è stata presa.

La legge europea sull'intelligenza artificiale, che entrerà gradualmente in vigore nell'agosto 2025, inasprisce significativamente questi requisiti. I sistemi di intelligenza artificiale ad alto rischio sono soggetti a rigorosi obblighi di documentazione e trasparenza. Le piattaforme di intelligenza artificiale gestite devono garantire che i loro sistemi soddisfino questi requisiti, un'impresa complessa quando l'intelligenza artificiale opera oltre i confini aziendali e prende decisioni che riguardano più entità giuridicamente distinte.

Un terzo rischio riguarda la sicurezza e la superficie di attacco informatico. I sistemi di intelligenza artificiale ampliano significativamente la superficie di attacco delle aziende. Gli input avversari possono manipolare i modelli di intelligenza artificiale e portare a decisioni errate o dannose. Nei consorzi industriali in cui le infrastrutture critiche sono controllate, tali attacchi potrebbero avere conseguenze catastrofiche. Un sistema di intelligenza artificiale compromesso in un progetto di elettrolisi dell'idrogeno potrebbe aggirare i meccanismi di sicurezza e causare condizioni operative pericolose.

La sfida è aggravata dall'autonomia degli agenti di intelligenza artificiale. Quando gli agenti sono autorizzati a eseguire azioni in modo indipendente, come transazioni finanziarie, modifiche di sistema o adeguamenti operativi, decisioni manipolate o errate possono avere conseguenze di vasta portata prima che intervenga la supervisione umana. Le piattaforme di intelligenza artificiale gestita devono implementare robusti sistemi di protezione che limitino l'autonomia e garantiscano che le decisioni critiche richiedano l'approvazione umana.

Un quarto problema riguarda l'inerzia e l'accettazione organizzativa. Anche le soluzioni di intelligenza artificiale tecnicamente sofisticate spesso falliscono a causa della mancanza di adozione da parte degli utenti e della resistenza organizzativa. Questa sfida si moltiplica nei consorzi, poiché non solo le singole aziende, ma anche reti di partner coordinate devono essere persuase. Se un partner del consorzio rifiuta la soluzione di intelligenza artificiale o non la utilizza in modo efficace, ciò può avere ripercussioni sull'intero progetto.

Le differenze culturali tra le organizzazioni aggravano questo problema. Un'azienda tedesca di ingegneria meccanica con un processo decisionale guidato dagli ingegneri ha una cultura fondamentalmente diversa da quella di una startup tecnologica agile o di un fornitore di energia strutturato in modo burocratizzato. Le piattaforme di intelligenza artificiale gestita devono adattarsi a questi contesti diversi, una sfida spesso sottovalutata.

Un quinto rischio riguarda i pregiudizi algoritmici e l'equità. I ​​modelli di intelligenza artificiale possono ereditare e perpetuare pregiudizi e distorsioni dai loro dati di addestramento. Nelle applicazioni industriali, questo potrebbe portare a decisioni sistematicamente subottimali. Ad esempio, se un sistema di intelligenza artificiale per la pianificazione della forza lavoro viene addestrato in un progetto consortile e i dati storici mostrano una sottorappresentazione di determinati gruppi, l'intelligenza artificiale potrebbe perpetuare e amplificare questo pregiudizio.

Infine, c'è la questione fondamentale della trasparenza dei costi e del ritorno sull'investimento. Sebbene le piattaforme di intelligenza artificiale gestita pubblicizzino modelli di prezzo basati sul successo, spesso non è chiaro come venga misurato esattamente il successo e chi controlli tale misurazione. Nei consorzi, dove i costi sono tipicamente allocati secondo formule complesse, l'allocazione dei benefici generati dall'intelligenza artificiale ai singoli partner può essere controversa. Se un'ottimizzazione dell'intelligenza artificiale aumenta l'efficienza di un processo congiunto del 15%, come viene distribuito questo beneficio tra un fornitore di tecnologia, un integratore di impianto e un operatore?

Queste sfide non significano che le piattaforme di intelligenza artificiale gestite non siano adatte ai consorzi industriali. Tuttavia, sottolineano la necessità di un'attenta due diligence, solide garanzie contrattuali e aspettative realistiche. Le implementazioni di successo richiedono non solo l'eccellenza tecnica, ma anche strutture di governance ben ponderate, chiare linee di responsabilità e un monitoraggio continuo.

Orizzonti dell'intelligenza

Sviluppi futuri nell'ecosistema dell'intelligenza artificiale gestita – Immagine: Xpert.Digital

Lo sviluppo di piattaforme di intelligenza artificiale gestite è solo all'inizio. Diverse tendenze convergenti indicano che l'ecosistema subirà cambiamenti radicali nei prossimi anni, con implicazioni significative per i consorzi industriali e i progetti su larga scala.

La tendenza più evidente è l'ascesa dell'Agentic AI, ovvero lavoratori digitali autonomi in grado di svolgere compiti complessi con un intervento umano minimo. Un'importante società di ricerche di mercato prevede che entro il 2026 oltre il 30% delle nuove applicazioni includerà agenti autonomi integrati. Questi agenti stabiliscono obiettivi, prendono decisioni, recuperano conoscenze e completano attività in modo ampiamente indipendente. Per i consorzi industriali, ciò potrebbe significare che gli agenti operano abitualmente oltre i confini organizzativi, ad esempio un agente che ottimizza la supply chain di una joint venture interagendo autonomamente con i sistemi appartenenti a più partner.

Una società di consulenza globale ha già implementato oltre 50 agenti di intelligenza artificiale in diversi dipartimenti e prevede di gestirne oltre 100 entro la fine dell'anno. Un fornitore di agenti di intelligenza artificiale offre prezzi basati sul successo dei propri agenti, affermando: "Veniamo pagati solo quando forniamo risultati concreti". Questo modello potrebbe diventare lo standard per le piattaforme di intelligenza artificiale gestite e ridurre ulteriormente il rischio finanziario per i consorzi industriali.

Una seconda tendenza importante è la crescente intelligenza emotiva dei sistemi di intelligenza artificiale. L'intelligenza artificiale conversazionale integra l'intelligenza emotiva per comprendere e rispondere meglio alle emozioni umane, migliorando l'esperienza utente. Per le applicazioni industriali, questo potrebbe significare che i sistemi di intelligenza artificiale non solo suggeriscono ottimizzazioni tecniche, ma considerano anche i fattori organizzativi e umani critici per un'implementazione di successo. Un agente di intelligenza artificiale potrebbe rilevare una crescente resistenza a una proposta di modifica di processo all'interno di un team di un consorzio e suggerire approcci alternativi meno dirompenti.

La terza tendenza significativa è la sovranità dei dati e l'intelligenza artificiale incentrata sulla privacy. Con l'aumento degli investimenti delle organizzazioni nell'intelligenza artificiale generativa, cresce la consapevolezza dei rischi per la privacy dei dati e la necessità di proteggere le informazioni personali e dei clienti. Ciò porterà a una maggiore attenzione ai modelli di intelligenza artificiale incentrati sulla privacy, in cui l'elaborazione dei dati avviene localmente o direttamente sui dispositivi degli utenti. Un'importante azienda di tecnologia e hardware si sta distinguendo per la priorità data alla privacy dei dati, ed è probabile che altri produttori e sviluppatori di hardware per l'intelligenza artificiale seguiranno l'esempio nel 2026.

Ciò è particolarmente rilevante per i consorzi industriali. La capacità di addestrare modelli di intelligenza artificiale su dati federati, in cui è il modello a raggiungere i dati e non viceversa, potrebbe risolvere la sfida fondamentale della condivisione dei dati tra i partner. Un modello di intelligenza artificiale potrebbe apprendere dai dati di un'azienda chimica, di un produttore di impianti e di altri partner senza che queste aziende debbano mai divulgare i propri dati grezzi.

Una quarta tendenza riguarda i dati sintetici per l'analisi e la simulazione. Oltre a generare testo e immagini, l'intelligenza artificiale generativa viene sempre più utilizzata per generare i dati essenziali necessari per comprendere il mondo reale, simulare vari sistemi e addestrare algoritmi aggiuntivi. Ciò consente alle banche di modellare schemi di frode senza compromettere i dati reali dei clienti e consente agli operatori sanitari di simulare trattamenti e sperimentazioni senza compromettere la privacy dei pazienti.

Nei consorzi industriali, la generazione di dati sintetici potrebbe rivoluzionare lo sviluppo e il testing di nuovi processi. I partner potrebbero addestrare congiuntamente modelli di intelligenza artificiale su dati sintetici che riflettono le proprietà dei loro sistemi reali, senza divulgare informazioni operative sensibili. Ciò consentirebbe l'innovazione collaborativa, preservando al contempo la sensibilità commerciale.

La quinta tendenza è il consolidamento e la standardizzazione in corso del mercato AIaaS. Si prevede che il mercato globale dell'AI-as-a-Service crescerà da 16,08 miliardi di dollari nel 2024 a 105,04 miliardi di dollari entro il 2030, con un CAGR del 36,1%. Una società di ricerche di mercato prevede una crescita da 20,26 miliardi di dollari nel 2025 a 91,20 miliardi di dollari entro il 2030, con un CAGR del 35,1%.

Questa massiccia espansione del mercato porterà probabilmente a un maggiore consolidamento, con alcune piattaforme che assumeranno posizioni dominanti mentre altre usciranno dal mercato. Per i consorzi industriali, ciò significa la necessità di un'attenta selezione dei fornitori, considerando non solo le capacità attuali, ma anche la sostenibilità a lungo termine. Allo stesso tempo, la crescente maturità e standardizzazione faciliteranno l'integrazione e potenzialmente ridurranno i costi di passaggio da una piattaforma all'altra.

Una sesta tendenza chiave è la specializzazione specifica per settore. I settori regolamentati come i servizi finanziari, le assicurazioni, la sanità e la produzione manifatturiera stanno guidando l'adozione dell'IA. Questi settori hanno solide basi di governance e protezione dei dati, rendendo il passaggio all'IA un investimento piccolo ma di grande impatto. Le piattaforme di IA gestite svilupperanno sempre più soluzioni specializzate per settori specifici, riflettendo una profonda comprensione dei rispettivi flussi di lavoro, sfide e contesti normativi.

Per i consorzi industriali, ciò potrebbe significare la creazione di piattaforme specificamente pensate per le esigenze dei progetti multi-partner, con meccanismi di governance integrati, quadri di protezione dei dati e modelli di fatturazione che tengano conto della complessità delle strutture consortili.

Una settima tendenza riguarda l'integrazione con tecnologie emergenti come il 5G e l'Internet delle Cose. Le opportunità future risiedono nello sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale più personalizzabili, in una migliore protezione dei dati e nell'integrazione con tecnologie emergenti come l'Internet delle Cose e il 5G. Per progetti industriali su larga scala, in cui migliaia di sensori e attuatori devono essere coordinati in tempo reale, questa convergenza potrebbe rivelarsi rivoluzionaria. Gli agenti di intelligenza artificiale potrebbero comunicare direttamente con i dispositivi edge, prendere decisioni in millisecondi e apprendere continuamente dai flussi di dati risultanti.

Infine, l'ottava tendenza indica un cambiamento fondamentale nei modelli di business del software. L'integrazione dell'intelligenza artificiale può sbloccare nuovi modelli di fatturato, come la tariffazione basata sull'utilizzo e sul successo, che offrono maggiore flessibilità e si allineano maggiormente al valore ricevuto dai clienti. Un fornitore di piattaforme cloud per flussi di lavoro aziendali ha implementato sia la tariffazione basata sull'utilizzo che quella basata sul successo, consentendo ai clienti di pagare per la risoluzione automatizzata degli incidenti o per il flusso di lavoro basato sull'intelligenza artificiale, vincolando al contempo la tariffazione a tempi di risoluzione dei ticket ridotti e a minori costi di manodopera.

Per i consorzi industriali, tali modelli potrebbero semplificare significativamente l'allocazione dei costi. Invece di complessi accordi iniziali su investimenti e condivisione dei rischi, i partner pagherebbero semplicemente per i benefici effettivamente conseguiti, misurati in ore di lavoro risparmiate, costi energetici ridotti o tassi di produzione migliorati. Ciò non solo ridurrebbe il rischio finanziario, ma allineerebbe anche meglio gli incentivi: tutti i partner trarrebbero beneficio diretto da un'implementazione efficace dell'IA.

Queste tendenze convergenti indicano un futuro in cui le piattaforme di intelligenza artificiale gestita diventeranno livelli di orchestrazione indispensabili per la collaborazione industriale. Non solo forniranno l'infrastruttura tecnica, ma fungeranno anche da mediatori intelligenti tra i partner, bilanciando cooperazione e competizione, aggregando le conoscenze senza rivelare segreti e consentendo un apprendimento continuo oltre i confini del progetto. I consorzi che anticiperanno questa evoluzione in anticipo e investiranno nello sviluppo delle competenze necessarie godranno di un significativo vantaggio competitivo.

Classificazione sistematica: cosa significa l'intelligenza artificiale gestita per le collaborazioni industriali

L'analisi delle piattaforme di intelligenza artificiale gestite rivela un cambiamento di paradigma fondamentale nel modo in cui vengono progettati e implementati progetti industriali su larga scala. I risultati chiave possono essere sistematizzati su diverse dimensioni.

In primo luogo, queste piattaforme consentono una velocità senza precedenti nell'integrazione dell'intelligenza artificiale. Mentre le implementazioni tradizionali richiedono dai 12 ai 18 mesi e hanno un tasso di errore dell'85%, gli approcci basati su progetti consentono di realizzare soluzioni pronte per la produzione in pochi giorni o settimane. Questo rappresenta un cambiamento radicale per i consorzi industriali, dove i ritardi si traducono direttamente in aumenti dei costi e penali contrattuali. Il progetto del gruppo di tecnologie energetiche in Arabia Saudita, con un volume di 1,6 miliardi di dollari e una durata di 25 anni, illustra la portata con cui anche miglioramenti marginali dell'efficienza possono avere un impatto finanziario significativo.

In secondo luogo, le piattaforme di intelligenza artificiale gestite risolvono il dilemma fondamentale della sovranità dei dati nei progetti multi-partner. Le architetture zero-trust e la possibilità di implementazioni on-premise o su cloud privato consentono alle aziende di utilizzare l'intelligenza artificiale senza divulgare dati sensibili. Ciò è particolarmente rilevante in scenari come la collaborazione tra un'azienda chimica e un produttore di impianti per lo sviluppo di catalizzatori, in cui ciascun partner deve proteggere segreti commerciali altamente sensibili e, al contempo, richiedere una stretta integrazione tecnica.

In terzo luogo, queste piattaforme democratizzano l'accesso a funzionalità di intelligenza artificiale avanzate. Mentre in precedenza solo le aziende con team di data science estesi e budget significativi potevano utilizzare efficacemente l'intelligenza artificiale, gli approcci gestiti consentono anche alle aziende di medie dimensioni e ai fornitori specializzati di accedere all'intelligenza artificiale di livello enterprise. Nei consorzi, in cui un grande appaltatore principale collabora tipicamente con numerosi subappaltatori più piccoli, questo livella gli squilibri tecnologici e consente una vera integrazione digitale lungo l'intera supply chain.

In quarto luogo, i modelli di pricing basati sul successo trasformano la struttura del rischio degli investimenti in intelligenza artificiale. Invece di elevati investimenti iniziali con risultati incerti, le aziende pagano solo per il successo aziendale dimostrabile. Questo è particolarmente interessante nell'attuale clima economico, in cui le aziende industriali sono sotto pressione sui margini e le decisioni di investimento sono sempre più guidate dal ROI. L'alleanza software delle case automobilistiche mira esplicitamente a ridurre i costi di sviluppo: piattaforme di intelligenza artificiale gestite con modelli basati sul successo supporterebbero questo obiettivo.

In quinto luogo, le architetture indipendenti dall'LLM consentono la predisposizione al futuro, un aspetto cruciale in un mercato in rapida evoluzione. Le aziende non sono vincolate a modelli o fornitori specifici e possono rispondere in modo flessibile alle innovazioni tecnologiche. Questo protegge dal destino delle organizzazioni che si affidano a tecnologie obsolete e devono quindi intraprendere costose migrazioni.

In sesto luogo, queste piattaforme affrontano la sfida organizzativa della governance dell'IA nei consorzi. Grazie a percorsi di controllo integrati, meccanismi di trasparenza e funzionalità di conformità, i progetti multi-partner possono soddisfare requisiti normativi sempre più rigorosi, come l'EU AI Act, senza che ciascun partner debba istituire strutture di governance separate.

Tuttavia, sarebbe ingenuo ignorare i rischi e le sfide identificati. I rischi di vendor lock-in, le preoccupazioni relative alla protezione e alla sicurezza dei dati, i problemi di trasparenza e spiegabilità e le sfide di adozione organizzativa rimangono reali e richiedono un'attenta gestione. Le implementazioni di successo richiedono più della semplice eccellenza tecnologica: richiedono accordi contrattuali ben ponderati, solide strutture di governance, monitoraggio continuo e un impegno al cambiamento organizzativo da parte di tutti i partner del consorzio.

La valutazione finale deve essere articolata. Le piattaforme di intelligenza artificiale gestita non sono una panacea che risolve automaticamente tutte le sfide dell'integrazione dell'intelligenza artificiale industriale. Tuttavia, rappresentano un significativo progresso rispetto agli approcci tradizionali e risolvono molti dei problemi strutturali che hanno contribuito all'elevato tasso di fallimento dei progetti di intelligenza artificiale. Per i consorzi industriali e i progetti su larga scala, offrono una via di mezzo pragmatica tra gli estremi dello sviluppo fai-da-te e la completa dipendenza dai servizi cloud generici.

È probabile che l'importanza strategica di queste piattaforme continui a crescere nei prossimi anni. L'enorme crescita del mercato, da 16 miliardi di dollari a oltre 100 miliardi di dollari entro il 2030, la crescente sofisticazione dell'intelligenza artificiale agentiva e la continua standardizzazione indicano un ecosistema in fase di maturazione. Le aziende che acquisiranno esperienza precoce con queste piattaforme e svilupperanno le relative capacità saranno ben posizionate per guidare la prossima ondata di innovazione industriale.

Per le aziende industriali tedesche, tradizionalmente leader in settori come l'ingegneria meccanica, la chimica e la produzione automobilistica, le piattaforme di intelligenza artificiale gestita potrebbero essere fondamentali per mantenere la competitività globale in un mondo sempre più digitalizzato. Gli esempi di importanti aziende chimiche e industriali, case automobilistiche e fornitori di energia con i loro partner dimostrano che queste aziende stanno già lavorando attivamente al futuro dell'innovazione collaborativa. Le piattaforme di intelligenza artificiale gestita possono e devono essere parte integrante di questo futuro, non come sostituti delle competenze umane e del giudizio imprenditoriale, ma come un potente moltiplicatore che aumenta radicalmente la velocità, la precisione e la scalabilità dell'innovazione collaborativa.

Konrad Wolfenstein

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