L’intelligenza artificiale nel mondo industry è ancora associata principalmente alle attività di manutenzione predittiva e ottimizzazione produttiva, anche se queste tecnologie si sono evolute oltre il semplice machine learning.
Nell’articolo che condividiamo di seguito, Mirko Gubian, Global Demand Senior Manager & Partner di Axiante, approfondisce come le capacità generative dell’AI possano affiancare concretamente le imprese nella progettazione di prodotti, componenti, packaging, e altro, illustrandone i vantaggi e limiti da non trascurare.
Buona lettura!
L’AI nell’industry: dalla manutenzione alla creatività
Nel settore industriale, l’AI continua nel nostro Paese a essere in grande parte sinonimo di manutenzione predittiva e ottimizzazione produttiva, ma in realtà queste tecnologie hanno superato i confini del semplice machine learning basato su pattern recognition e previsioni, evolvendosi verso soluzioni più avanzate e nuove applicazioni.
In particolare la Gen AI ha introdotto capacità generative che aprono grandi opportunità al mondo manifatturiero, non limitandosi più solo a ottimizzare ciò che esiste, ma creando ex novo soluzioni, prodotti, componenti e design che prima richiedevano esclusivamente l’intervento umano, con grande dispendio di competenze e tempo.
L’AI si profila così anche come “agevolatore” creativo capace di supportare il mondo industry a progettare oggetti – ma anche servizi e confezioni – più innovativi, efficienti ed efficaci, accelerando i cicli di sviluppo oltre a democratizzare l’accesso alle competenze progettuali. Un’evoluzione che nell’attuale contesto macro-economico altamente complesso, volatile e competitivo rappresenta un elemento centrale per il successo delle imprese italiane.
La rivoluzione del processo creativo
La capacità dell’AI di generare concept, varianti progettuali e soluzioni tecniche sta già trasformando radicalmente il flusso progettuale ottimizzando in particolare tre ambiti:
- Definizione dei requisiti
La Gen AI, attraverso l’analisi di brief iniziali, feedback degli utenti, analisi della proposta dei competitor e trend di mercato, può suggerire requisiti funzionali e non funzionali che potrebbero sfuggire all’analisi umana. Questa capacità di sintesi e correlazione di informazioni eterogenee si rivela particolarmente preziosa nelle fasi preliminari di progetto;
- Generazione di concept
Partendo da parametri base, l’AI può produrre centinaia di varianti progettuali, esplorare soluzioni non convenzionali e proporre approcci che combinano elementi provenienti più fonti dati;
- Ottimizzazione
Questa tecnologia può anche sviluppare concept su multiple variabili progettuali, per esempio: costi, sostenibilità, performance, stile, proponendo soluzioni ottimizzate che aiutano le imprese a risolvere sfide anche complesse. Questa capacità accelera significativamente il processo decisionale e garantisce migliori risultati finali.
Come in altri ambiti, l’AI non sostituisce la creatività umana, ma la amplifica esponenzialmente, creando un ecosistema progettuale in cui la potenza computazionale della tecnologia è guidata dall’umano per dare vita a un numero di proposte impensabili da raggiungere, soprattutto nei tempi brevi che oggi la dinamicità dei mercati richiede.
In questo contesto, i designer e gli ingegneri assumono il ruolo di “orchestratori” dello sviluppo progettuale, mantenendo saldo il controllo sugli obiettivi creativi, guidando il processo di revisione e riservandosi i preziosi tocchi finali.
Tanti vantaggi ma…
Come già accennato, l’accelerazione dei tempi di sviluppo rappresenta forse il vantaggio più tangibile dell’utilizzo della GenAI nella progettazione. Cicli di progettazione che richiedevano mesi possono essere compressi in settimane tenendo conto, inoltre, di molteplici variabili con cui progettare e ottimizzare il prodotto da mettere in produzione, permettendo un time-to-market drasticamente ridotto e anche una maggiore probabilità di successo. Tutto ciò si traduce in risparmio di costi, maggiore fatturato e non da ultimo in un vantaggio competitivo, cruciale per le imprese.
L’impatto della cosiddetta democratizzazione delle competenze progettuali è altrettanto significativo, basti pensare alle molte PMI che non possono attualmente permettersi veri e propri team di design o competenze progettuali avanzate.
Un ulteriore ambito che potrebbe beneficiare del supporto dell’AI e quello della sostenibilità progettuale aiutando le imprese a ottimizzare l’uso di materiali, riducendo gli sprechi e proponendo soluzioni eco-compatibili integrando vincoli ambientali fin dalle prime fasi progettuali. Aspetti non secondari alla luce dell’attenzione ormai evidente dei consumatori agli aspetti green e del progressivo allargamento della platea delle aziende coinvolte nei requisiti ESG e bilanci di sostenibilità. L’entrata in vigore della Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) estenderà infatti gli obblighi di rendicontazione ESG a circa 50 mila aziende europee entro il 2028.
I vantaggi dell’utilizzo dell’AI nella progettazione sono evidenti, tuttavia, esistono anche limiti che non possono essere ignorati, a cominciare dalla dipendenza dalla qualità e completezza dei dati di training, condizione centrale per la loro efficacia ma difficile da riscontrare in settori altamente specializzati o innovativi dove i dati storici sono scarsi o poco rappresentativi, anche se i dati sintetici possono ovviare a questo pericolo.
Inoltre non va sottovalutato che i concept proposti, pur essendo tecnicamente validi, non potranno mai contare su quella intuizione umana che spesso caratterizza la vera innovazione e creatività umana, soprattutto quella italiana.
di Mirko Gubian, Global Demand Senior Manager & Partner di Axiante
