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Automazione e Strumentazione Gennaio-Febbraio 2026 Primo piano 13 FOCUS contrari a norme di sicurezza, esposizione di dati sensibili, dipendenza da fornitori e costi operativi. Per mitigare i rischi dell’AI sono utili delle politi- che di ‘human-in-the-loop’, validazioni automati- che su regole fisiche e normative, codifica e clas- sificazione dei dati, segregazione degli ambienti OT, oltre al monitoraggio continuo di deviazioni, bias e prestazioni. Tuttavia, in impianti regolati, l’apporto dell’AI generativa è molto utile per trac- ciabilità delle decisioni e delle versioni di modelli e ricette, fondamentale per gli audit e le qualifiche imposte dalle normative. Conclusioni Da un punto di vista economico, le forme più rapi- de di ritorno sull’investimento in GenAI tendono a essere quelle che attengono all’eliminazione dei colli di bottiglia e dei costi variabili: le ispezioni di qualità con data augmentation generativa per- mettono di intervenire soprattutto quando i difetti sono rari ma critici; gli assistenti per l’individua- zione delle criticità riducono i tempi di fermo e le deviazioni, supportano la programmazione della produzione in situazioni di domanda volatile, ot- timizzano la gestione energetica nei reparti ad alta intensità, analizzano documenti per compliance e audit. L’integrazione con i sistemi esistenti e la selezione di una piattaforma capace di operare in ambienti ibridi, con parte del carico in edge per ridurre latenza e dipendenze dalle risorse di re- te, consentono di bilanciare prestazioni, costi e sicurezza. L’evoluzione più promettente è la con- vergenza tra agenti AI, modelli generativi multi- modali (con architetture diverse e specializzate per ogni tipo di dato) e gemelli digitali altamente accurati. Questo può abilitare una fabbrica ‘con- versazionale’ in cui specifiche funzionali, ricette e piani di produzione possono essere negoziati in modo naturale con il sistema gestionale integrato dall’AI, verificati in base alla fisica, alle regole e trasformati in azioni automatizzate con spiega- zioni e garanzie. Nella pratica, il percorso più ef- ficace parte da casi d’uso mirati, metriche chiare e cicli rapidi di apprendimento; prosegue con la messa in sicurezza dei dati, la standardizzazione della comunicazione e la creazione di una base di conoscenza attendibile; culminando nell’orche- strazione di agenti AI che, pur restando sotto la supervisione umana, riducono i tempi decisiona- li, gli sprechi e i rischi, portando i processi indu- striali verso una produttività più sostenibile e una qualità più prevedibile. armonizza segnali da contatori, utility e ricette, proponendo strategie di gestione della doman- da, spostamento dei carichi, tuning dei setpoint HVAC, gestione dei forni e dei limiti di qualità. Non ci si limita a ottimizzare un KPI isolato, ma si producono bilanci trasparenti, indicando per e- sempio quanta CO 2 si risparmia a fronte di un lie- ve aumento del tempo ciclo, lasciando all’utente la decisione informata e tracciando le motivazioni per la rendicontazione ESG. Potenziare l’automazione Sul piano dell’automazione, robotica e assemblag- gio, modelli generativi vengono impiegati per sin- tetizzare percorsi, programmi e istruzioni di presa a partire da CAD o dimostrazioni, accelerando lo sviluppo di prototipi e la resilienza alle variazio- ni del pezzo. Nelle celle collaborative, un copilota genera istruzioni di lavoro passo-passo, arricchite con annotazioni visive su HMI o visori AR, adat- tandosi in tempo reale al ritmo dell’operatore e ai segnali da sensori, con aggiornamento automatico di tempi standard e bilanciamento di linea. Per quanto riguarda le differenze tra manifattu- riero e industria di processo, la GenAI assume caratteristiche diverse: nel discreto, il focus è su variabilità di prodotto, cambi di produzione, qua- lità estetica e geometrica, orchestrazione di robot e macchine eterogenee; nel continuo o batch, con- ta la stabilità dei regimi, la gestione dei transito- ri, la pianificazione e la qualità come funzione di profili termici e chimici. In entrambi i casi, l’AI diventa utile quando è collegata a dati affidabili e a modelli del dominio fisico, quando è inserita in architetture con tracciabilità, validazione e ge- stione di versioni. Un punto chiave per l’adozione dell’AI è il contesto: modelli generalisti vanno ‘ancorati’ a dati, strumenti aziendali e ai sistemi OT/IT disponibili. Sul fronte del capitale umano, l’AI generativa non sostituisce la conoscenza dei processi ma la amplifica. Tecnici di linea, manu- tentori ed esperti dei processi diventano ‘supervi- sori degli agenti AI’, capaci di porre domande mi- gliori, valutare raccomandazioni e insegnare al si- stema nuove prassi tramite verifiche e correzioni. Programmi di formazione mirati al ‘prompt engi- neering’ industriale, alla comprensione dei limiti dei modelli e all’interpretabilità delle risposte dell’AI riducono il rischio di eccessiva dipen- denza e sovrastima delle capacità dell’AI. Infatti, esistono rischi che richiedono una gestione atten- ta dell’AI: allucinazioni tecniche, suggerimenti