Investimenti e maturità dell’AI nella manifattura italiana
Le aziende del settore produttivo hanno incrementato gli investimenti in intelligenza artificiale per migliorare processi, qualità e continuità produttiva. Secondo l’analisi Deloitte, più del 60 % delle grandi imprese industriali europee ha aumentato la spesa in AI, e la tendenza è confermata anche tra le realtà italiane. Tuttavia, la crescita della spesa non si traduce automaticamente in ritorni economici concreti.
Il panorama si estende anche alle piccole e medie imprese (PMI). Il 67 % delle PMI manifatturiere italiane considera l’AI determinante per la crescita e la competitività, ma la percezione strategica è ancora distante dalla maturità operativa delle soluzioni implementate.
Applicazioni più mature
Tra le prime aree di adozione troviamo il machine learning associato alla visione artificiale, impiegato per il controllo qualità. Telecamere e sensori raccolgono dati in tempo reale, consentendo di identificare anomalie che sfuggono a verifiche manuali e di ridurre difetti e rilavorazioni. Questo uso è considerato uno dei più maturi nel contesto manifatturiero.
Un altro caso avanzato riguarda la gestione dei materiali. Analizzando migliaia di componenti, l’AI è in grado di individuare parti simili o riutilizzabili, suggerendo riconfigurazioni e ottimizzando le scorte. Il beneficio non è solo la riduzione dei costi di acquisto, ma anche una maggiore capacità di risposta alle esigenze produttive.
Agentic AI: dalla prova di concetto al valore replicabile
La vera rivoluzione attesa è rappresentata dagli agenti autonomi, capaci di coordinare attività tra applicazioni aziendali diverse. Questi sistemi possono trasformare le conoscenze accumulate sugli impianti in servizi continui per i clienti, passando da una semplice dimostrazione tecnologica a un impatto industriale sostenibile.
Il passaggio chiave è una base informativa affidabile, condivisa e governata. Senza integrazione dei dati e processi riprogettati, il rischio è moltiplicare dimostrazioni senza aumentare l’impatto economico.
Barriere strutturali
- Informazioni distribuite tra macchine, reparti e software non interoperabili.
- Assenza di una base dati unificata e di regole di qualità e tracciabilità.
- Scarsa interoperabilità che limita la scalabilità dei modelli su più linee produttive.
Un algoritmo addestrato su una linea specifica non garantisce gli stessi risultati in un impianto con sensori, cicli e materiali diversi. Per scalare, è necessario definire regole condivise, garantire la qualità del dato e stabilire collegamenti robusti con le applicazioni operative quotidiane.
Governance, responsabilità e replicabilità
La replicabilità non equivale alla semplice copia del software. Essa richiede controlli sulle prestazioni, gestione delle eccezioni e responsabilità ben definite. Ogni intervento deve avere un responsabile, dal controllo del dato alla verifica dei suggerimenti del modello.
Le decisioni operative devono essere chiaramente suddivise tra quelle automatizzate e quelle che rimangono di competenza umana. Senza questa chiarezza, un’applicazione promettente può aumentare la complessità anziché semplificare il lavoro.
Strategia di espansione
Per le aziende con una solida base dati, Deloitte individua una prima direttrice: estendere l’AI all’intera organizzazione e aprire progressivamente le soluzioni a clienti e partner. Non basta accumulare modelli predittivi; occorre farli funzionare in modo coerente tra stabilimenti, funzioni e canali commerciali, con meccanismi di governance comuni.
Questa strategia può generare nuove fonti di ricavo. Una conoscenza sviluppata per ottimizzare gli impianti può diventare un servizio di monitoraggio remoto, manutenzione predittiva o ottimizzazione dei consumi offerto agli utenti delle macchine, trasformando il produttore in fornitore di servizi continui.
Casi pratici e testimonianze
Daniele Dominicis, business manager operations energy distribution Italia di ABB, racconta che l’azienda investe in AI sia per uso interno sia per sviluppare proposte rivolte al mercato, spesso in collaborazione con startup specializzate. La sperimentazione interna funge da prova sul campo prima di estendere la soluzione all’esterno, a condizione che prestazioni e condizioni d’uso siano verificabili.
Il passaggio al mercato richiede criteri diversi: un servizio destinato ai clienti deve garantire affidabilità anche con configurazioni, condizioni d’uso e qualità delle informazioni variabili. Disponibilità, aggiornamenti e gestione degli errori diventano parte integrante dell’offerta economica, non solo aspetti tecnici da risolvere post‑lancio.
Manutenzione preventiva con agenti coordinati
Nel caso di manutenzione preventiva, un assistente tradizionale fornisce istruzioni al tecnico. Un sistema basato su agenti autonomi, invece, può adattare le indicazioni ai dati reali del macchinario, avvisare la pianificazione di una fermata, riorganizzare la sequenza dei controlli in caso di anomalie e registrare automaticamente l’esito dell’intervento.
Questa evoluzione porta l’AI da semplice fornitura di informazioni a gestione del flusso di lavoro, con interazioni tra applicazioni e persone. L’autonomia degli agenti non implica l’assenza di regole, autorizzazioni o supervisione nei processi critici.
Prospettive future e cautela
Le analisi Deloitte indicano che oltre l’80 % delle imprese industriali europee e quasi il 90 % di quelle italiane sta già sperimentando agenti autonomi. La parola chiave è “sperimentando”: il dato non riflette la quota di aziende che utilizza agenti in produzione continua né quantifica i risultati finanziari ottenuti.
Le previsioni per il 2028 suggeriscono una crescita ulteriore, ma con la consapevolezza che il valore reale dipenderà dalla capacità di superare le barriere di dati, governance e integrazione organizzativa. Solo le aziende che sapranno trasformare la prova di concetto in un servizio scalabile e affidabile potranno trarre vantaggio competitivo duraturo.