Qualche giorno siamo stati alla fiera di Hannover, che viene considerata la più grande esposizione in Europa per quanto riguarda le tecnologie digitali legate alla produzione.
Nei padiglioni riservati alla trasformazione digitale, oltre alla onnipresente “Industria 4.0“, sulle pareti di molti stand si leggevano spesso frasi come “migliora i tuoi processi usando l’intelligenza artificiale”, oppure, “prendi le decisioni con l’intelligenza artificiale”. Il “come” restava però un mistero.
L’intelligenza artificiale (AI) è una delle 9 tecnologie abilitanti di Industria 4.0, e si stima che nei prossimi anni il mercato ad essa legato avrà una crescita fortissima. Ma, come ho scritto nel capitolo 7 del mio libro, se chiedete ad un imprenditore se ha un’idea di come utilizzare questa tecnologia nella propria azienda, non saprà rispondervi. Perché, purtroppo, su questo argomento c’è quella che ho definito ignoranza digitale, dovuta, soprattutto, al fatto che gli informatici spesso utilizzano le innovazioni come strumenti di marketing anziché mezzi per offrire ai clienti opportunità di miglioramento. Anche perchè, spesso, c’è un problema di maturità che impedisce l’introduzione su larga scala nelle aziende.
Questo vale per diverse delle suddette 9 tecnologie abilitanti. Ma l’intelligenza artificiale è matura o no per essere utilizzata in un’azienda “normale”?
Per rispondere a questa domanda, partiamo da una considerazione. L’AI non è una novità. Molti degli algoritmi che si utilizzano esistono da decenni, ma richiedono, per la loro applicazione, così tante risorse di elaborazione che solo con la potenza di calcolo disponibile oggi li si è potuti utilizzare e fare evolvere rapidamente.
Tanti dei servizi che oggi utilizziamo con grande naturalezza fanno uso della AI. Si pensi al classificatore automatico di documenti e immagini disponibile in Google, agli assistenti virtuali che le aziende di telefonia mobile offrono sulle loro app, piuttosto che al servizio di traduzione in tempo reale disponibili in Skype.
Ma, a parte gli ambiti sopra descritti, esiste già uno spazio dove utilizzare l’AI nelle attività ordinarie che le aziende devono compiere tutti i giorni? La risposta è “Sì”, ma esiste anche una barriera all’ingresso piuttosto grande data dai costi complessivi di utilizzo degli applicativi, intesi non solo come costo di licenza ma anche come tempo necessario per analizzare e applicare la soluzione. In questo senso, probabilmente l’AI non è ancora matura al punto da potere essere utilizzata su larga scala.
Io e il mio team di QualiWare stiamo lavorando per abbassare queste barriere e mettere a disposizione applicazioni dell’AI facilmente utilizzabili in contesti molto comuni, il più interessante dei quali è sicuramente quello della Qualità. Per un semplice motivo: nella qualità la prevenzione è un elemento essenziale, ed essa deriva da un’analisi del rischio.
La domanda che ci siamo posti è la seguente: “avendo una grande quantità di dati storici a disposizione, possiamo chiedere al sistema di darci un’indicazione del livello di rischio che grava su un nuovo prodotto che stiamo progettando“? In altre parole, vogliamo che gli addetti dell’ufficio tecnico possano sapere, semplicemente inserendo pochi dati (le caratteristiche del prodotto che stanno progettando) e premendo un bottone, se il prodotto sarà a rischio non conformità o meno.
Si potrebbe obiettare che questa attività è già fattibile analizzando i dati storici tramite le statistiche disponibili sul software. Ma questa è un’attività che richiede tempo, magari poco ma ne richiede, e non sempre viene compiuta e svolta con la dovuta attenzione. L’AI è in grado di imparare dai dati storici (Machine Learning), di scoprire quali sono le dinamiche in essi contenute (cosa che per un umano non è sempre così facile) e di fare previsioni da esse. Il tutto senza che un programmatore debba scrivere un algoritmo apposito che prenda in considerazione tutte le possibili casistiche, dovendolo poi modificare ogni volta che si presenta una situazione nuova.
Questa si chiama “qualità predittiva“, una cosa di cui si parla ancora molto poco, perché, lo sappiamo, quello dell’assicurazione della qualità è (a differenza del “controllo qualità“) uno degli ambiti meno avvezzi all’utilizzo delle nuove tecnologie.
Con il mio team di QualiWare ci stiamo però lavorando e abbiamo già pronte alcune soluzioni estremamente interessanti, che presenteremo nella prossima OpenHouse e che consentiranno di far cogliere ai nostri clienti le grandi opportunità offerte dalla AI. E’ solo l’inizio di un’evoluzione che forse non porterà agli scenari fantascientifici che molti preconizzano, ma, ne siamo sicuri, darà grandi opportunità per prevenire e mitigare i rischi.