Tra le tecnologie evolute di ultima generazione IA rappresenta una di quelle con potenzialità maggiori, grazie alla capacità di interagire con l’ambiente e di acquisire enormi quantità di dati attraverso i quali migliora le proprie funzionalità.

Ma l’intelligenza artificiale è davvero in grado di imprimere una spinta decisiva alla trasformazione digitale delle imprese? Proviamo a rispondere, cercando di capire se e in quale modo i processi produttivi e di erogazione dei servizi ne possono beneficiare.

In quale modo l’intelligenza artificiale supporta la trasformazione digitale?

L’IA impatta su molte applicazioni complesse e in questo modo trasforma la realtà fisica. In particolar modo, l’innovazione più dirompente dell’intelligenza artificiale è quella di raccogliere le informazioni derivanti dalle applicazioni digitali e di elaborarle per migliorare l’efficienza.

Senza IA si riducono drasticamente le probabilità che i dati raccolti durante le varie fasi del ciclo di vita di un prodotto/servizio siano effettivamente utili per ottimizzare le performance o per ridurre i guasti.

IA e trasformazione digitale delle imprese: qual è lo scenario?

Affinché l’intelligenza artificiale rappresenti un effettivo valore aggiunto per le aziende e le organizzazioni è necessario un cambio di paradigma culturale. Ecco alcuni ambiti nei quali è opportuno agire per mettere a terra i concetti della rivoluzione digitale guidata da intelligenza artificiale:

  • sviluppo di competenze specifiche;
  • definizione di processi che integrino IA in modo efficace;
  • regole chiare;
  • infrastruttura adeguata.

Essendo la transizione digitale un processo lungo, che comporta aggiustamenti continui e che coinvolge diversi aspetti dell’organizzazione aziendale, l’inserimento precoce di intelligenza artificiale all’interno di una più ampia strategia offre un vantaggio competitivo sul mercato e allontana il rischio di un dannoso ritardo nella digitalizzazione.

Avendo come obiettivo quello di raccogliere, gestire, ottimizzare e rendere performanti enormi flussi di dati, AI deve fare i conti con una governance atta a garantire la corretta applicazione della tecnologia con particolare riguardo alla sicurezza e protezione dei dati. Sotto tale ottica va letta l’approvazione dell’ AI Act: il regolamento europeo che classifica i sistemi di intelligenza artificiale in base al livello di rischio che possono comportare per i diritti fondamentali delle persone.

Non è sufficiente quindi innovare i processi operativi, ma serve un approccio compliance adeguato e un livello qualificato di digital trust. Per tale motivo è fondamentale per aziende e imprenditori trovare servizi conformi alla normativa (vedi Regolamento UE 910/2014 eIDAS).

Fornitori come InfoCert, Qualified Trust Service Provider annoverato tra i principali fornitori di soluzioni innovative di Digital Trust in Europa, sono in grado di rispondere alle esigenze di trasformazione digitale proponendo tecnologie all’avanguardia per processi semplici e sicuri.

Esempi di processi AI driven

Si parla di modello di business ‘AI driven’ quando l’intera organizzazione è progettata e gestita attorno all’uso di intelligenza artificiale. Le possibili applicazioni di questa tecnologia sono molteplici:

  • automazione di interi processi;
  • ricerca e sviluppo di nuovi prodotti e servizi con creazione tramite AI di modelli virtuali (per esempio il Digital Twin );
  • personalizzazione della relazione con i clienti attraverso modelli customizzati di interazione diretta.

Vediamo infine qualche esempio pratico di come l’intelligenza artificiale impatta positivamente su una delle sue applicazioni più comuni: l’automazione dei processi.

  • Manutenzione preventiva: la raccolta ed elaborazione dati, relativi ad esempio ai carichi di lavoro e alla programmazione degli interventi, è finalizzata ad anticipare guasti e criticità evitando l’interruzione del processo di automazione produttiva o di erogazione del servizio.
  • Progettazione virtuale: la creazione e lo sviluppo prodotti è oggigiorno più facile con l’utilizzo di programmi di generative design. Nella progettazione generativa basata su programmi di IA il processo è automatizzato e produce il progetto ottimale sulla base di minimi input manuali e ottimizzato in termini di velocità di realizzazione e di innovatività.
  • Controllo qualità: l’introduzione dell’IA è cruciale nella fase di controllo qualità dei processi produttivi dal momento che i sistemi intelligenti sono in grado di intervenire automaticamente per aggiustare i parametri, entro le tolleranze richieste, senza bisogno di interrompere la produzione. Ciò significa servizi di consegna più rapidi e riduzione dello spreco di risorse (tempo e materiali).