Mentre l’80% delle aziende sta sperimentando soluzioni di Intelligenza Artificiale, solo una piccola frazione riesce a superare la fase di “progetto pilota” per generare un impatto reale sul bilancio. Al Museo Alfa Romeo, durante l’evento “Motore Fiscale, Cuore Tecnologico”, abbiamo tracciato la rotta per superare questo stallo.
Il dibattito sull’Intelligenza Artificiale (AI) ha ormai superato la fase della pura curiosità tecnologica. Oggi, per le imprese del settore manifatturiero, la sfida non è più chiedersi se adottare l’AI, ma come farlo senza disperdere investimenti in progetti che non arrivano mai a regime.
Secondo recenti dati di settore (Gartner/IDC), circa l’85% dei progetti di AI fallisce o rimane confinato in una fase di test a causa della mancanza di obiettivi di business chiari o di dati non strutturati. È da questa consapevolezza che nasce AI Connect, l’approccio presentato da Marco Farè, COO Digital & Innovation di Tinexta Innovation Hub.
Partire dal problema, non dalla tecnologia
L’errore più comune? Innamorarsi della tecnologia prima ancora di aver compreso quale problema debba risolvere. L’AI non è una bacchetta magica, ma un acceleratore di efficienza.
“Molte aziende approcciano l’AI come una soluzione in cerca di un problema,” spiega Marco Farè. “Con AI Connect ribaltiamo il paradigma: il punto di partenza è il ‘pain point’ aziendale. Solo identificando use case ad alto valore aggiunto è possibile garantire un ritorno sull’investimento (ROI) misurabile.”
Casi d’uso: dove l’AI sta già cambiando le regole del gioco
L’adozione dell’AI nel manifatturiero non è un’ipotesi futura, ma una realtà presente. Durante l’evento sono stati condivisi esempi concreti di applicazioni che stanno già ottimizzando le operation:
- Ottimizzazione logistica: algoritmi predittivi per la gestione degli stock e delle rotte.
- Computer Vision per la qualità: sistemi in grado di rilevare difetti infinitesimali sulla linea di produzione con una precisione superiore all’occhio umano.
- Voice Bot per la raccolta ordini: automazione del front-end commerciale per liberare tempo alle risorse umane.
- Digitalizzazione documentale (OCR + AI): trasformazione automatica di fatture, ordini e schede tecniche in dati strutturati e pronti all’uso.
Perché l’implementazione è complessa?
Il passaggio dalla teoria alla pratica richiede una gestione integrata di tre fattori critici: competenze verticali, dati affidabili e visione di business. Molti progetti si arenano perché mancano infrastrutture dati adeguate o perché non si tiene conto della cultura aziendale. AI Connect nasce proprio per colmare questo gap, offrendo un percorso strutturato in 6-8 settimane.
Il percorso AI Connect include:
- Assessment della maturità AI: analisi del punto di partenza tecnologico dell’impresa.
- Identificazione Use Case: selezione delle aree a maggior impatto.
- Valutazione tecnico-economica: analisi dei costi e dei benefici attesi.
- Roadmap operativa: definizione dei passi per la messa a terra del progetto.
💡 CASE STUDY: IMG e la digitalizzazione del know-how
Uno degli esempi più emblematici di come l’AI possa risolvere problemi strutturali è quello di IMG Macchine. Fabrizio Bonfadini ha illustrato come l’azienda stia affrontando la sfida del ricambio generazionale e della dispersione delle competenze.
Attraverso la piattaforma ExperientIA, IMG ha trasformato il sapere degli esperti senior in un asset digitale permanente.
Cosa è stato fatto: Digitalizzazione delle competenze tramite video e AI, creazione di procedure passo-passo assistite, integrazione di CAD e checklist direttamente in produzione.
I risultati:
- -50% dei costi di formazione per i nuovi assunti.
- -33% di errori nelle fasi di assemblaggio.
- Tutela del patrimonio aziendale: il know-how non va più “in pensione” con il dipendente, ma resta nel DNA digitale dell’azienda.
L’Intelligenza Artificiale è un viaggio che richiede metodo. Se la tua azienda vuole passare dai test ai risultati, è il momento di definire una strategia chiara.
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