Anche questa mattina abbiamo avuto l'onore di avere in studio il noto imprenditore di
Padova Andrea Ottogallicon il quale abbiamo affrontato un argomento attualissimo, ossia l'impiego dell' intelligenza artificiale in campo industriale, all'interno della propria industria Veneta.
"Sicuramente i pro dell' IA nell' industria sono svariati" afferma Ottogalli e ci ha citato diversi esempi:
Pro dell'IA nell'industria
Efficienza operativa: L'IA automatizza processi ripetitivi, riducendo il tempo e l'errore umano. Algoritmi di ottimizzazione aiutano a coordinare produzione e logistica, aumentando la produttività e riducendo i tempi di inattività.
Manutenzione predittiva: Grazie all’analisi dei dati dei macchinari, l'IA può prevedere quando un componente è a rischio di guasto, permettendo una manutenzione preventiva. Questo riduce i costi di riparazione e previene interruzioni inattese.
Qualità e controllo dei processi: Sistemi di visione artificiale, sensori e modelli predittivi migliorano il controllo qualità. L'IA può rilevare difetti in tempo reale, garantendo che solo prodotti conformi proseguano nella catena di produzione.
Personalizzazione e adattabilità: Algoritmi di machine learning consentono di adattare la produzione alle esigenze specifiche dei clienti, personalizzando i prodotti in modo efficiente.
Sicurezza: La robotica assistita dall’IA può ridurre la necessità di esposizione degli operatori a lavori pericolosi, aumentando la sicurezza dei lavoratori e migliorando il monitoraggio degli ambienti per prevenire incidenti.
Riduzione dei costi: Attraverso automazione e ottimizzazione, l’IA aiuta a diminuire sprechi, consumi energetici e manodopera non qualificata, riducendo i costi complessivi di gestione.
Costi iniziali elevati: L'implementazione di sistemi IA richiede investimenti significativi in hardware, software e formazione. Questo può essere un ostacolo per le piccole e medie imprese.
Dipendenza dalla tecnologia e complessità: L'uso massiccio di IA può aumentare la complessità del sistema produttivo, rendendolo più difficile da gestire e aumentando la dipendenza da tecnologie specifiche.
Riduzione di posti di lavoro tradizionali: La crescente automazione può portare a una diminuzione della richiesta di manodopera, soprattutto per lavori ripetitivi, suscitando preoccupazioni per la disoccupazione tecnologica.
Sfide legate alla privacy e alla sicurezza dei dati: L'IA utilizza grandi quantità di dati, il che espone le aziende al rischio di violazioni della privacy e cyber-attacchi, mettendo a rischio informazioni sensibili.
Aggiornamenti continui e manutenzione complessa: Gli algoritmi di IA devono essere costantemente aggiornati e ottimizzati, richiedendo risorse per la gestione e la manutenzione per mantenerli efficaci.
Impatto ambientale: Gli algoritmi di machine learning avanzati consumano molta energia durante il training, aumentando l’impatto ambientale, specialmente per processi complessi e ad alta intensità computazionale.
Pertanto Andrea Ottogalli conclude affermande che
L’IA ha un grande potenziale per trasformare l’industria, ma richiede attenzione nella gestione degli investimenti, nella formazione del personale e nella risoluzione delle problematiche etiche e sociali per garantire benefici a lungo termine.
