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Collocare l’I.A. nella sua giusta dimensione è diventato un imperativo per riuscire a a sfruttarne al meglio le sue applicazioni. Ai promettenti risultati ottenuti in ambienti controllati, non fa seguito quelli su larga scala nella fase produttiva. quindi, buoni risultati in un ambiente controllato, ma nella produzione non funziona. Non tutto quello che produce l’I.A. è da prendere come “oro colato”. Il collo di bottiglia sono i dati non omogenei, quando lo stesso sistema viene utilizzato in diverse situazioni con configurazioni di macchine differenti, strutture dati incompatibili e senza una risorsa opportunamente dedicata alla data science.
Molti strumenti sono in realtà pensati per gli sviluppatori, le competenze specialistiche in materia di intelligenza artificiale necessarie per implementarle e mantenerle, è requisito che la maggior parte delle aziende manifatturiere non è in grado di soddisfare in modo sostenibile. La conseguenza è una struttura inefficiente, ma anche fragile, si ha comunque il problema collaterale di dipendere da pochi individui, il che può essere altrettanto problematico. Quando l’individuo dedicato se ne va, le applicazioni dopo poco tempo non funzionano come dovrebbero, basta una differenziazione negli standard per bloccare tutto e – quindi – occorre l’intervento di un nuovo specialista.
In poche parole non è la tecnica che fallisce, ma il metodo. Una soluzione ideata per ridurre gli scarti nel reparto verniciatura di una determinata percentuale ha invece un soggetto interessato, un parametro di riferimento e una ragione per essere realizzata. L’I.A. va usata come strumento per attuare una strategia utile a migliorare il business dell’azienda, e su questo non basta l’ìnvestimento economico sulla “macchina”. La questione non è tanto quella di chiedersi se la tecnologia sia pronta, ma se lo siano anche le organizzazioni aziendali.
Questo modo di utilizzare l’I.A. nella manifattura di piccole e medie dimensioni dimostra che la presenza umana competente è comunque indispensabile, per un risultato garantito e performante. Non per nulla circa l’84% delle imprese (dato americano) non trova nell’I.A. l’esatta corrispondenza a quello che si aspetta.
