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febbraio 2026 FIELDBUS & NETWORKS 29 ‘acceleratore’ del suo stesso processo di apprendimento. Tra gli impatti più significativi e più immediati potremmo ricordare il miglioramento della qualità dell’apprendimento grazie a una dispo- nibilità massiva di dati provenienti da molte più fonti, quali sensori IIoT, PLC, sistemi cloud. Parliamo di dati qualita- tivi, perché pre-processati automatica- mente, filtrati dai rumori e normalizzati in tempo reale. Il che conduce a da- taset più puliti e rappresentativi, che abilitano pattern di ML più accurati e performanti; e, ancora, una velocità ac- celerata di auto-apprendimento, grazie a modelli più evoluti. L’AI incorpora tra le sue specificità tec- niche di deep learning e sistemi di reinforcement learning, che consentono l’apprendimento ‘al volo’ dalle azioni stesse. Le macchine non si limitano più a ‘imitare’ i dati che vengono loro trasmessi, ma apprendono strategie ottimali e anticipano, anzi, il comportamento del sistema. In conclusione, L’AI impatta l’ML rendendolo più performante, veloce, accurato, autonomo, adattivo e più facile da integrare nel ciclo produttivo”. Normative e linee guida L’approccio all’AI a livello governativo combina le strategie nazionali a un quadro normativo globale (per esempio, l’AI Act dell’UE) e alla promozione dell’innovazione smart nel rispetto dei principi etici e di sicurezza. Come sarà l’impatto sulla sua azienda e sul settore dove operate? Luciano Quartarone , Ciso e DPO di Archiva Group ( www.archivagroup.com/ it ) : “L’attuale approccio governativo all’AI, che combina strategie nazionali, un quadro regolatorio strutturato, come l’AI Act, e un sostegno mirato all’in- novazione responsabile, segna un cambio di paradigma: l’AI non è più solo un acceleratore tecnologico, ma un ambito che richiede qualità, trasparenza e responsabilità. Per un’azienda questo cambiamento non è marginale: ri- definisce processi, ruoli e priorità. La prima mossa è formare la direzione aziendale, che deve essere in grado di comprendere, orientare e governare questo cambiamento. Ogni settore sarà poi chiamato a mag- giore responsabilità: auditabilità dei modelli, gestione della supply chain, sicurezza integrata, monitoraggio continuo e capacità di dimostrare, non solo dichiarare, la conformità. L’impatto sarà profondo ma positivo, purché sia governato da imprese con- sapevoli del valore reale delle infor- mazioni che alimentano l’AI”. Stefano Azzoni , sales engineer di B&R Automazione Industriale ( br-automation.com ) : “Le normative europee non sono solo vincoli, ma strumenti per garantire un’innovazione sicura e trasparente. Il che significa, prima di tutto, conformità e sicurezza: implementazione di protocolli robusti per proteggere dati sensibili, soprat- tutto in applicazioni ad alto rischio, come il riconoscimento facciale su HMI. Quindi occorrono trasparenza e supervi- sione umana: algoritmi di manutenzione predittiva e sistemi decisionali automa- tizzati devono essere verificabili e sotto controllo umano. Il tutto si può sintetiz- zare con il concetto di ‘innovazione re- sponsabile’: soluzioni come digital twin ed edge computing devono essere inte- grate con controlli sulla qualità dei dati e monitoraggio continuo, garantendo affidabilità e riduzione dei rischi”. Stefano Gandolfi , regional marke- ting manager di Omron Italia ( https:// omron.it/it/home ) : “L’introduzione di nuovi quadri normativi europei, come l’AI Act e il Regolamento macchine (2023/1230/UE), segna una svolta per il settore dell’automazione indu- striale. Queste normative impongono una revisione sostanziale del modo in cui le aziende progettano, implemen- tano e gestiscono i propri impianti. Il Nuovo Regolamento macchine, in particolare, pone l’accento sull’inte- grazione di AI, monitoraggio remoto e cybersicurezza già nelle prime fasi di progettazione delle macchine e dei si- stemi produttivi: la compliance diventa un elemento progettuale, non più solo un vincolo a valle, e che la sicurezza funzionale e la protezione dei dati de- vono essere garantite lungo tutto il ciclo di vita del prodotto”. Strumenti e servizi Quali strumenti e servizi offrite al mercato e ai clienti per la gestione dei dati in ottica di AI? Mauro Palmigiani , corporate vice president, Latin America & South Europe Region di Commvault ( www. commvault.com/it ) : “La gestione dei dati nell’era dell’AI richiede un approc- cio completamente nuovo, abbinato a strumenti specifici. Occorre affidarsi a partner e consulenti che offrano un supporto tecnico specializzato, non- ché adottare le migliori tecnologie per progettare e implementare strategie di protezione dei dati e di cyber resilience che siano all’avanguardia, scalabili e conformi alle normative più stringenti”. Marco Marella Stefano Azzoni Mauro Palmigiani Stefano Gandolfi Luciano Quartarone