TREVISO : L’intelligenza artificiale utile anche nelle PMI. Tante opportunità, ma anche qualche rischio.
Intelligenza artificiale avanti tutta. Anche per le piccole e medie aziende del manifatturiero. A patto però di innalzare formazione e conoscenza dello strumento, specie per quello che riguarda ancor i suoi limiti, e di usarla sempre con spirito critico. È quanto è emerso ieri dal convegno “Oltre ChatGPT: applicazioni reali dell’IA nell’industria manifatturiera”, tenuto di fronte ad una platea numerosa di manager IT presso UNIS&F LAB di Treviso ed organizzato dalla stessa UNIS&F, la società di servizi e formazione del Sistema Confindustria, assieme ad Aused, l’Associazione di utenti dei sistemi e delle tecnologie dell’informazione, al Gruppo IT di Federmanager Treviso e Belluno e col sostegno di Sdg Group. Convegno, che oltre a tracciare lo stato dell’arte dell’uso e delle opportunità dell’IA, ha anche mostrato alcuni esempi di applicazioni reali in azienda.
“L’uso dell’intelligenza artificiale nelle aziende – ha detto Daniele Gamba, docente del corso Machine Learning Università di Bergamo e Ceo di AI Sent, selezionato da Forbes Italia tra i 100 innovatori italiani under 30 del 2023, – ha svariate applicazioni: dagli algoritmi generativi, utili ad esempio nella creazione di un nuovo design di prodotto, a robot che fanno packaging, dall’ottimizzazione energetica al supporto alle decisioni, dal controllo della qualità alla gestione della logistica di carico-scarico, dall’analisi predittiva nella manutenzione all’automazione dei processi. Visto il loro vasto utilizzo, bisogna però saper intercettare bene quali sono effettivamente quei punti dove ad un investimento in IA, l’azienda avrà poi un effettivo ritorno sul reddito”. Quello che manca, ha continuato il professor Gamba, è ancora lavorare sull’aspetto della formazione: “Dove le intelligenze artificiali peccano pesantemente è in ragionamento e spirito critico. Gli algoritmi, inoltre, possono anche sbagliare quindi non vanno mai lasciati liberi a se stessi, ma serve competenza per capirne i limiti”. E proprio su questi limiti è intervento il giornalista esperto del mondo digital Marco Schiaffino, direttore responsabile ZEROUNO, raccontando due casi eclatanti: “Il primo è quello riguardante la selezione dei curricula per l’assunzione di personale di una nota azienda internazionale, che si è accorta come l’algoritmo di intelligenza artificiale aveva cominciato a scartare automaticamente tutte le donne. Questo perché l’algoritmo era stato addestrato su dati precedenti e avevo acquisito dei pregiudizi già presenti. La lezione è che, a volte, rischiamo di trasferire i nostri pregiudizi all’intelligenza artificiale. Il secondo esempio è il caso di un avvocato statunitense che si è presentato in udienza con una memoria scritta grazie all’aiuto dell’intelligenza artificiale, la quale pur di fargli vincere la causa si era inventata di sana pianta dei precedenti inesistenti. L’avvocato se l’è cavata con una multa, ma questo dimostra come serva molta cautela nell’addestramento e nell’uso delle intelligenze artificiali”.
“Questo incontro – ha concluso Francesco Pezzutto, membro di Aused e responsabile del Gruppo IT di Federmanager Treviso e Belluno – ha avuto l’obiettivo di offrire divulgazione e formazione sul distretto manifatturiero della nostra realtà, che può innestare processi virtuosi di progetti pilota, di training e di adozione di questo tipo di applicazioni. Sicuramente dopo questo incontro, le aziende hanno una consapevolezza di cosa possono adottare già da subito, di cosa possono provare e di quali vantaggi possono ottenere dall’applicazione di questo tipo di tecnologie”. E sull’uso delle IA anche in realtà medio piccole, come quelle del tessuto produttivo trevigiano, Daniele Gamba ha aggiunto: “L’intelligenza artificiale può essere utile perché è un modo di semplificare alcune fasi del lavoro che, a prescindere dalla dimensione dell’azienda, sono comuni, come la gestione amministrativa, la produzione o la gestione degli ordini. Ma è anche un modo per preservare in azienda know-how e conoscenza specifiche, che tramite gli algoritmi si possono mantenere e far proprie, raccogliendo le proprie competenze verticali in dati, per accentuare ulteriormente il proprio vantaggio competitivo”.
