Dopo l’articolo intitolato “Riflessioni sul futuro della Sicurezza (Safety-Security) legato alle normative tecniche (e alla Intelligenza Artificiale)” di G. Coletti e P. Giraudi che esplora le sfide emergenti e le necessità di aggiornamento delle normative tecniche in risposta all’evoluzione rapida delle tecnologie, inclusa l’intelligenza artificiale (IA), si prosegue con un approfondimento relativo alla intelligenza artificiale generativa ed alle implicazioni in termini di sicurezza ed etica.
Ne parliamo con Flavio Tonelli, professore ordinario di impianti industriali e AI for Digital Industry, un osservatore attento di questo panorama in trasformazione, che ci guida attraverso le sfide e le opportunità che l’IAG (Intelligenza Artificiale Generativa) porta con sé.
Introduzione
In un mondo dove l’orizzonte tecnologico si espande a ritmi vertiginosi, l’avventura dell’Intelligenza Artificiale Generativa (IAG) inizia come una promessa di rivoluzione industriale, un viaggio verso l’ignoto dove innovazione, sicurezza ed etica si intrecciano in un delicato equilibrio. In questo mondo ipertecnologico, dove il concetto di responsabilità giuridica si applica all’interazione tra uomo e macchina – che nel frattempo diventa sempre più complessa – si sollevano questioni su chi sia responsabile in caso di fallimenti dei sistemi. Il “Modello Triplice” per la sicurezza, che prevede un’interazione dinamica tra l’essere umano, la macchina e l’ambiente, suggerisce che le future normative tecniche dovranno essere flessibili e adattabili per rispondere a queste nuove dinamiche.
Queste riflessioni vengono riesaminate nell’articolo estendendo la trattazione delle implicazioni della tecnologia avanzata, in particolare dell’IA, alla sicurezza e all’etica. L’intelligenza artificiale generativa sta ridefinendo i confini dell’innovazione e della creatività nel settore industrialehttps://www.oracle.com/it/artificial-intelligence/generative-ai/what-is-generative-ai/; diventa quindi necessario un contesto normativo e di sicurezza per l’implementazione responsabile di tali tecnologie.
L’IAG, a differenza dei suoi predecessorihttps://partitaiva.ai/intelligenza-artificiale-vs-intelligenza-artificiale-generativa-una-distinzione-cruciale-per-il-futuro/, non si limita a eseguire compiti per cui è stata programmata, ma impara da vasti oceani di dati per generare nuovi contenuti, aprendo porte a possibilità prima inimmaginabilihttps://www.innovationpost.it/tecnologie/intelligenza-artificiale-deep-learning-e-machine-learning-quali-sono-le-differenze/]. Questa capacità di apprendimento autonomo promette di rivoluzionare settori come la progettazione di prodotti, la manutenzione predittiva e la personalizzazione del servizio clienti, introducendo un’era di flessibilità e personalizzazione senza precedenti.
Tuttavia, l’entusiasmo per queste potenzialità è temperato da preoccupazioni legate alla sicurezza e all’etica. La capacità di generare contenuti autonomamente solleva interrogativi sulla fiducia e sulla verificabilità dei dati generati, nonché sui potenziali rischi di sicurezza derivanti dall’uso improprio della tecnologia stessa. Inoltre, l’impiego solleva dilemmi etici riguardanti la trasparenza, la privacy dei dati e il rischio di bias nei modelli di apprendimento automatico.
Nonostante queste sfide, l’adozione nel settore industriale rappresenta un’opportunità senza precedenti per l’innovazione e l’efficienza. Per realizzare appieno il suo potenziale, è fondamentale affrontare proattivamente le questioni di sicurezza ed etica, sviluppando norme e linee guida che garantiscano l’uso responsabile e sicuro della tecnologia. Solo attraverso un approccio equilibrato che consideri sia le promesse sia i pericoli sarà possibile sfruttare appieno le sue capacità rivoluzionarie, trasformando l’industria in modo sostenibile ed etico.
Assunzioni e ipotesi
A differenza dell’IA tradizionale, che si concentra su compiti specifici come il riconoscimento di immagini o la traduzione linguistica, l’IAG si basa su modelli come le reti neurali generative per creare contenuti inediti. Questi modelli sono addestrati su enormi quantità di dati, permettendo loro di “apprendere” e generare output che imitano o espandono i dati su cui sono stati formati.
L’IA Generativa si distingue dall’IA tradizionale per la sua capacità di generare nuovi contenuti autonomamente, apprendendo da vasti dataset senza essere esplicitamente programmata per compiti specificihttps://www.databricks.com/it/discover/generative-ai. Questa capacità apre nuove frontiere nell’automazione e nella personalizzazione dei processi industriali, promettendo un incremento dell’efficienza e dell’innovazione. Si assume che l’IAG possa rivoluzionare settori come la progettazione di prodotti, la manutenzione predittiva e la personalizzazione del servizio clienti, tra gli altri. Da metodo efficiente di interrogazione dei dati a veloce generatore di scenari alternativi che proprio grazie alla ricchezza delle opzioni permetteranno ad un decisore di migliorare la qualità della decisione.
Obiettivi e utilità nell’industria
Gli obiettivi e le utilità dell’intelligenza artificiale generativa (IAG) nel contesto industriale sono molteplici e si estendono attraverso vari settori, evidenziando il suo ruolo cruciale nella trasformazione digitale e nell’innovazione. L’adozione nel settore industriale mira a superare i limiti dell’automazione tradizionale. Ad esempio, l’IAG può essere utilizzata per generare automaticamente design di prodotti ottimizzati in base a parametri specifici o per creare simulazioni di processi produttivi che aiutano a identificare inefficienzehttps://blog.4ward.it/intelligenza-artificiale-nel-manufacturing-come-perch%C3%A9-vantaggi-e-strumenti. Inoltre, essa trova applicazione nella manutenzione predittiva, analizzando i dati operativi delle macchine per prevedere guasti prima che si verifichino, riducendo i tempi di inattività e i costi di manutenzione.
Di seguito, riassumiamo alcuni principali obiettivi e utilitàhttps://www.idea-on-line.it/ai-generativa-industria-trasformazione-digitale-innovazione/ https://www.toolsforsmartminds.com/it/approfondimenti/blog/611-intelligenza-artificiale-generativa-uno-strumento-utile-in-ambito-industriale https://it.zerynth.com/blog/intelligenza-artificiale-e-ai-generativa/ https://www.industriaitaliana.it/intelligenza-artificiale-generativa-manifatturiero-miragliotta/ https://www.ilprogettistaindustriale.it/lintelligenza-artificiale-generativa-aumenta-la-produttivita-industriale/ https://www.innovationpost.it/tecnologie/automazione/oltre-lautomazione-ce-lai-generativa-che-apre-le-porte-allera-della-produzione-intelligente/ https://www.focusindustria40.com/ia-generativa-nellindustria-4-0/, la IAG:
- Innovazione e creatività: stimola l’innovazione e la creatività industriale, generando soluzioni, design di prodotti e processi innovativi che non sarebbero immediatamente evidenti o realizzabili tramite metodi tradizionali
- Ottimizzazione dei processi produttivi: attraverso l’analisi dei dati e la generazione di modelli predittivi, consente di ottimizzare i processi produttivi, riducendo i costi e migliorando l’efficienza operativa
- Manutenzione predittiva: gioca un ruolo fondamentale nella manutenzione predittiva, analizzando i dati operativi delle macchine per prevedere guasti prima che si verifichino, riducendo i tempi di inattività e i costi di manutenzione
- Personalizzazione di massa: permette la personalizzazione di massa dei prodotti, adattando l’offerta alle esigenze specifiche dei clienti attraverso l’analisi dei dati e la generazione di soluzioni personalizzate
- Controllo qualità: trova applicazione nel controllo qualità, in particolare attraverso la visione artificiale, che interpreta immagini come farebbe l’occhio umano, identificando con precisione difetti e anomalie
- Robotica autonoma e apprendimento: potenzia la robotica autonoma, consentendo ai robot di apprendere in modo più rapido ed efficace l’ambiente circostante e di adattarsi ai cambiamenti, accelerando il processo di apprendimento
- Interazione con l’Internet of Things (IoT): potenzia l’IoT consentendo ai dispositivi di acquisire dati in tempo reale, interpretare le preferenze degli utenti e adattarsi di conseguenza, creando un legame tra il mondo fisico e quello digitale
- Sviluppo di nuovi modelli di business: apre la strada a nuovi modelli di business innovativi, consentendo alle imprese di adattarsi a cambiamenti rapidi e di sfruttare nuove opportunità di mercato
- Riduzione dei rischi: contribuisce alla riduzione dei rischi operativi e di business attraverso l’analisi predittiva e la generazione di scenari, migliorando la capacità decisionalehttps://www.mecalux.it/articoli-sulla-logistica/intelligenza-artificiale-generativa
- Formazione e sviluppo delle competenze: richiede e promuove lo sviluppo di nuove competenze, sia tecniche che creative, tra i lavoratori, stimolando la formazione continua e l’aggiornamento professionale.
L’Intelligenza Artificiale Generativa rappresenta pertanto una rivoluzione nel panorama industriale che promette di trasformare radicalmente settori – al limite anche i “modelli – chiave di business” dell’industria, come ad esempio nei seguenti settori.
Progettazione e innovazione di prodotto
Uno dei principali vantaggi è la sua applicazione nella progettazione e nell’innovazione di prodotto. Grazie alla capacità di generare design innovativi basati su parametri specifici, essa consente agli ingegneri e ai designer di esplorare soluzioni creative che potrebbero non essere immediatamente evidenti con i metodi tradizionali. Ad esempio, nel settore automobilistico, l’IAG viene utilizzata per generare automaticamente design di veicoli ottimizzati in base a criteri come l’aerodinamica o l’efficienza dei consumi. Questo non solo accelera il processo di progettazione, ma apre anche nuove possibilità per l’innovazione.
Ottimizzazione dei processi produttivi
L’IAG trova applicazione anche nell’ottimizzazione dei processi produttivihttps://www.innovationpost.it/tecnologie/automazione/oltre-lautomazione-ce-lai-generativa-che-apre-le-porte-allera-della-produzione-intelligente/. Attraverso l’analisi dei dati e la generazione di modelli predittivi, essa consente di identificare inefficienze e opportunità di miglioramento. Nel settore manifatturiero, ad esempio, può essere utilizzata per generare simulazioni complesse dei processi produttivi, consentendo alle aziende di “testare” virtualmente diverse configurazioni prima dell’implementazione fisica. Questo riduce i costi e i tempi di sviluppo, portando a un ambiente di produzione più efficiente e flessibile.
Manutenzione predittiva
La manutenzione predittiva è un altro ambito in cui di prevedere potenziali guasti prima che si verifichino, consentendo interventi mirati e riducendo i tempi di fermo impianto. Questo approccio proattivo non solo migliora l’affidabilità delle attrezzature, ma genera anche risparmi significativi sui costi di manutenzione. Ad esempio, nel settore aerospaziale, l’IAG viene utilizzata per monitorare lo stato dei componenti critici degli aerei, consentendo una pianificazione ottimale degli interventi di manutenzione e un incremento della sicurezza.
Personalizzazione di massa
L’IAG apre nuove opportunità per la personalizzazione di massa dei prodotti. Analizzando i dati dei clienti e generando soluzioni su misura, essa consente alle aziende di adattare la propria offerta alle esigenze specifiche di ogni cliente. Nel settore della moda, ad esempio, può essere utilizzata per generare design personalizzati basati sulle preferenze individuali dei clienti. Questo approccio non solo migliora la soddisfazione del cliente, ma consente anche alle aziende di differenziarsi in un mercato sempre più competitivo.
Abilitare conversazioni con utenti operativihttps://hfitaly.com/innovazione-industriale-2024-ai-custbot/
Un’applicazione della IAG particolarmente promettente nel contesto industriale è la sua capacità di abilitare conversazioni semplici con utenti operativihttps://flairbit.com/ia-ia-generativa-e-gpt-conosci-le-differenze/. Attraverso interfacce conversazionali come chatbot, essa può fornire assistenza e supporto agli operatori di linea, guidandoli attraverso procedure complesse o fornendo informazioni contestuali. Questo non solo migliora l’efficienza operativa, ma consente anche una formazione più rapida dei nuovi dipendenti. Ad esempio, un chatbot basato su IAG potrebbe guidare un operatore attraverso i passaggi per risolvere un problema di manutenzione, fornendo istruzioni dettagliate e risposte alle domande in tempo reale.
Produrre scenari alternativi per il decision-makinghttps://fastercapital.com/it/contenuto/Processo-decisionale–potenziare-il-processo-decisionale-attraverso-previsioni-basate-su-scenari.html
Un altro vantaggio significativo è la capacità della IAG di produrre scenari molteplici e alternativi, fornendo una base solida per il processo decisionale degli utenti espertihttps://foresightstrategico.it/futures-thinking/scenario-design-e-futures-thinking/ https://fastercapital.com/it/contenuto/Pianificazione-degli-scenari–uno-strumento-per-anticipare-e-prepararsi-per-eventi-futuri.html. Generando una gamma di possibili scenari futuri, l’IAG consente ai decisori di esplorare le implicazioni di diverse scelte strategiche e di prepararsi a una varietà di esiti. Ad esempio, nel contesto della pianificazione della supply chain, essa potrebbe generare scenari che considerano diversi livelli di domanda, interruzioni della catena di approvvigionamento o fluttuazioni dei prezzi delle materie prime. Analizzando questi scenari, i responsabili della supply chain possono sviluppare strategie più robuste e piani di emergenza per affrontare potenziali perturbazioni.
Conclusioni
Nonostante le sfide, l’adozione dell’IAG nel settore industriale rappresenta un’opportunità senza precedenti per l’innovazione e l’efficienza. Per realizzare appieno il suo potenziale, è fondamentale affrontare proattivamente le questioni di sicurezza ed etica, sviluppando norme e linee guida che garantiscano l’uso responsabile e sicuro della tecnologia. Nonostante le promesse, infatti, l’adozione nel settore industriale è frenata da preoccupazioni legate alla sicurezza e all’eticahttps://www.agendadigitale.eu/cultura-digitale/tiro-a-segno-sullintelligenza-artificiale-perche-e-al-centro-di-unondata-di-critiche-radicali/.
La capacità di generare contenuti in modo autonomo solleva questioni sulla fiducia e sulla verificabilità dei dati generati, così come sui potenziali rischi di sicurezza derivanti dall’uso improprio della tecnologiahttps://www.agendadigitale.eu/sicurezza/limpossibile-sicurezza-dei-grandi-modelli-di-intelligenza-artificiale/. Inoltre, l’impiego solleva dilemmi etici riguardanti la trasparenza, la privacy dei dati e il rischio di bias nei modelli di apprendimento automaticohttps://www.esg360.it/governance/intelligenza-artificiale-ed-etica-perche-e-importante-anche-per-lesg/]. È solo attraverso un approccio equilibrato, che consideri sia le promesse sia i pericoli, che sarà possibile sfruttare appieno le sue capacità rivoluzionarie, trasformando l’industria in modo sostenibile ed etico.
In conclusione, mentre l’IAG promette di essere un motore di trasformazione industriale, il suo successo dipenderà dalla capacità di navigare le complesse acque della sicurezza e dell’eticahttps://www.corrierecomunicazioni.it/digital-economy/lai-generativa-e-un-mostro-ennesimo-bug-alla-potenza-dellinnovazione/. Affrontando queste sfide, l’industria può sbloccarne il vero potenziale, promuovendo un futuro in cui l’innovazione e la responsabilità vanno di pari passo.
Flavio Tonelli
Professore Ordinario in Impianti Meccanici Industriali, Manifattura Digitale e Sostenibilità Industriale presso l’Università di Genova. Membro della Commissione Nazionale di Valutazione ANVUR.
Laureato in Ingegneria Elettronica e dei Sistemi presso l’Università di Genova con Dottorato in Sistemi di Produzione e Impianti Industriali presso l’Università di Parma.
È professore di Progettazione e Gestione dei Sistemi di Produzione, Ingegneria per la Sostenibilità Industriale, Qualità e Sostenibilità della Produzione, Gestione delle Operazioni e Produzione. Ha pubblicato 160 articoli scientifici, con oltre 1800 citazioni su SCOPUS.
Attualmente ricopre diversi incarichi, tra cui membro del Consiglio di Amministrazione e Vicepresidente del Cluster Nazionale della Tecnologia per le Fabbriche Intelligenti, , Presidente e membro del Comitato Tecnico Scientifico del Digital Innovation Hub Liguria e Rappresentante della Regione Liguria per il settore delle Fabbriche Intelligenti attraverso il Distretto dei Sistemi Intelligenti Integrati e Tecnologici.
Ha trascorso molti anni nella ricerca e sviluppo nell’ambito della Sostenibilità Industriale e della Manifattura Digitale.
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