Dalla manifattura alle scienze della vita. Con le principali funzionali aziendali coinvolte: dalle risorse umane al servizio clienti. In una raccolta di 241 casi d’uso applicati in 76 aziende, Confindustria con il Sounding board Intelligenza artificiale guidato dallo special advisor Alberto Tripi mette a fuoco i primi vantaggi che l’industria sta capitalizzando dall’utilizzo dell’IA.
In Italia l’adozione dell’intelligenza artificiale sta attraversando una fase di progressi apprezzabili ma ancora limitati e caratterizzati da una certa disomogeneità tra settori, territori e classi dimensionali. Secondo Istat, nel 2021 solo il 6,2% delle imprese italiane con almeno 10 addetti usava l’IA. La quota è scesa al 5% nel 2023, ma è risalita all’8,2% nel 2024. C’è un recupero quindi. Tuttavia, siamo ancora lontani dalla media UE (13,5%) e il ritardo è più marcato nelle Pmi, dove solo l’1,4% utilizza l’IA in almeno tre funzioni aziendali. L’adozione è ancora frammentata: forte nei settori telecomunicazioni (27,6%) e apparecchiature elettroniche (15,7%), ma molto più debole in tessile e moda (4,6%).Le barriere principali restano i costi elevati e la carenza di competenze digitali.
Fatta questa premessa, il compendio di applicazioni concrete e impatti misurati da Confindustria offre in conclusione cinque indicazioni generali, valide per tutti i settori: le imprese devono dotarsi di dataset rappresentativi e accurati per addestrare efficacemente gli algoritmi e ottenere risultati affidabili; tutto il personale deve essere adeguatamente coinvolto e informato fini dalle prime fasi del progetto; bisogna con tempestività adottare piattaforme di digitalizzazione e sistemi IoT (internet of things) funzionali alle applicazioni di IA; è preferibile un approccio graduale e pragmatico ,partendo da progetti pilota circoscritti; in ogni caso va assicurata la sorveglianza umana sulle soluzioni introdotte. Se questi cinque principi sono trasversali, ogni settore presenta delle esplicite peculiarità nei casi d’uso esaminati (il 21,6% si riferisce a salute e scienze della vita; il 20,7% al manifatturiero; il 17,4% alla mobilità sostenibile; il 6,6% alla Pa; il 5,4% al turismo; il 28,2% ad altri comparti o ha comunque carattere multisettoriale) . In totale, i casi che utilizzano l’IA generativa sono stati solo il 18% del totale, a dimostrazione che nel campo aziendale anche le applicazioni meno note di ChatGPT e dei suoi epigoni hanno una rilevanza concreta.
Nel campo della salute le applicazioni introdotte contemplano l’automazione della documentazione clinica, la diagnostica per immagini, i sistemi di supporto alle decisioni cliniche, la telemedicina e il monitoraggio remoto dei pazienti, la medicina preventiva e personalizzata, l’analisi delle reti biologiche per individuare le terapie più appropriare per ogni paziente. Il settore manifatturiero fa un ampio ricorso ai digital twin (gemelli digitali) per la manutenzione predittiva degli impianti e alla gestione del magazzino attraverso sistemi di computer vision, utilizzata anche per espandere le capacità dei robot utilizzati negli stabilimenti. L’IA al tempo stesso può prevedere i costi di produzione di nuovi prodotti attraverso l’analisi di database storici. Nel campo della mobilità sostenibile, la replica virtuale dell’infrastruttura fisica (i digital twin prima citati) permette di monitorare in tempo reale le performance ottimizzando i consumi energetici, ma altre applicazioni riguardano l’ottimizzazione della “curva chilometrica” dei mezzi e la prevenzione del rischio di rottura dei componenti di autobus e sistemi di bordo. Per la pubblica amministrazione l’uso dell’IA finora ha significato efficienza in chiave “smart city”, gestione dei rifiuti, manutenzione di strade e illuminazione, controllo di grandi spazi naturali. Nel turismo si va dall’ottimizzazione dinamica dei prezzi alla gestione dei flussi nei periodi di picco, dall’ottimizzazione dei servizi pubblici collegati al soggiorno all’IA generativa per recensioni e itinerari. Nel servizio clienti gli utilizzi più consolidati riguardano chatbot avanzati per l’assistenza, analisi delle opinioni dell’utenza, ticketing automatico.
Se si analizzano invece le funzioni aziendali, L’IA si sta rivelando più efficace nelle aree ricerca & sviluppo, amministrazione, marketing e vendite. Più debole, invece, l’adozione nei processi produttivi, logistica e sicurezza Ict.
