AS5_2025

Automazione e Strumentazione Giugno-Luglio 2025 Primo piano 7 EDITORIALE È ormai evidente come l’AI stia modificando in modo radicale il mondo del lavoro, non solo nei reparti di produzione, ma anche nelle funzioni concettuali che tradizionalmente richiedevano competenze umane avanzate. Se l’automazione classica ha rivoluzionato le attività manuali, oggi AI e GenAI stanno ridefinendo molti ruoli nei processi decisionali, progettuali e gestionali. L’AI generativa (GenAI) ha sviluppato la capacità di produrre contenuti, modelli e soluzioni partendo da grandi quantità di dati e andando ben oltre la semplice analisi predittiva. Nella manifattura, questo si traduce in nuovi strumenti capaci di generare proposte di progetto, ottimizzare layout di impianti, suggerire strategie di manutenzione predittiva o persino scrivere codice per il controllo di macchine e sistemi. Questo tipo di intelligenza non si limita a supportare l’attività umana, a volte la affianca o addirittura la sostituisce. Uno degli ambiti più impattati è quello dell’ingegneria di prodotto. L’AI generativa consente di esplorare in pochi secondi migliaia di varianti progettuali, ottimizzate per cri- teri come peso, resistenza, costo o sostenibilità. Questo riduce drasticamente i tempi di sviluppo e modifica il ruolo dell’ingegnere, che da progettista diventa sempre più un supervisore e validatore di soluzioni proposte dagli algoritmi AI. Anche nella gestione della supply chain, l’AI è in grado di simu- lare scenari complessi, anticipare colli di bottiglia e suggerire azioni correttive, riducendo la necessità di analisi manuali e decisioni basate sull’esperienza. Nel campo del controllo e dell’ottimizzazione dei processi, l’AI generativa può analizzare i dati pro- venienti da sensori, immagini e report per identificare anomalie, proporre miglioramenti e persino generare documentazione tecnica. Questo impatta direttamente su diverse figure professionali, come i tecnici di qualità, gli analisti di processo e i redattori di documentazione, che vedono parte delle loro attività automatizzate o trasformate in compiti di supervisione e interpretazione. Anche le funzioni di supporto, come la formazione, la comunicazione tecnica e la gestione documentale, stanno subendo un’importante mutazione. L’AI generativa può creare manuali, istruzioni operative, contenuti per la formazione e risposte automatiche a quesiti tecnici, riducendo il carico di lavoro umano. In questo sce- nario, le competenze linguistiche e comunicative restano importanti, ma si affiancano a nuove capa- cità di interazione con strumenti intelligenti e di verifica dei contenuti generati. Dal punto di vista occupazionale, l’impatto è ambivalente. Da un lato, molte attività concettuali ven- gono accelerate, semplificate o automatizzate, riducendo la necessità di personale in ruoli tradizionali. Dall’altro, emergono nuove figure professionali, che però possono mancare delle competenze matema- tiche, informatiche e ingegneristiche che sono necessarie per una reale comprensione delle possibilità e dei limiti dell’AI. Un altro aspetto cruciale è la democratizzazione dell’accesso agli strumenti avan- zati. L’AI generativa rende disponibili capacità analitiche anche a chi non ha una formazione tecnica approfondita, favorendo una maggiore inclusività e creatività. Ma questo richiede anche una più forte attenzione alla qualità dei dati, dei risultati, all’efficienza degli algoritmi e alla formazione. Infine, l’adozione dell’AI generativa solleva questioni etiche e organizzative. Chi è responsabile di una decisione presa da un algoritmo? Come si garantisce che le soluzioni proposte siano affidabili, sicure e conformi alle normative? Come si gestisce il cambiamento culturale all’interno delle aziende? Queste domande non hanno risposte semplici. AI alla conquista dell’industria Jacopo Di Blasio Redattore di ‘Automazione e Strumentazione’