Intelligenza artificiale

Per il centro studi Antares e Confindustria Reggio Emilia bisogna unire le competenze delle imprese sull’AI per sfidare i mercati

Nella corsa alla competitività delle imprese è entrata di prepotenza l’intelligenza artificiale. Non solo quella che analizza le immagini dei prodotti per trovare difetti o i dati delle macchine per individuare derive di processo. Oggi le aziende produttive pensano sempre di più a integrare nei loro sistemi algoritmi di AI generativa o fisica capaci di governare i flussi, dalla progettazione alla produzione, con un alto livello di autonomia supervisionata dall’uomo. Una conferma di questo trend arriva da uno dei settori più ricchi di idee e di creatività del manifatturiero italiano, quello della meccatronica, ogni anno oggetto di un’analisi approfondita da parte dal centro di ricerche economiche Antares di Forlì e dal Gruppo Meccatronico di Confindustria Reggio Emilia.

Ciapetti: «La fabbrica definita dal software»

Quest’anno Antares si è concentrata proprio sulle dinamiche introdotte dal boom dell’IA generativa e fisica che, osserva Lorenzo Ciapetti, direttore del centro, «sta spostando il valore del prodotto meccatronico dalla funzionalità, cioè dalla macchina in sé, all’intelligenza che la governa». È una tendenza che vediamo affermarsi anche nell’industria in senso lato, dove si parla sempre più di “software defined factory”, o fabbrica definita dal software, per indicare come i siti produttivi crescano in efficienza e produttività non solo per i macchinari utilizzati, ma soprattutto grazie ad algoritmi di IA capaci di armonizzare le funzioni dei vari software di governo dell’azienda produttiva, dal Cad al Mes, dall’Erp al gestionale. In questo scenario sono i dati il punto di partenza della trasformazione tecnologica.

Alla ricerca di una strategia strutturata

Che cosa avviene allora nel mondo meccatronico? Parliamo di un settore che conta circa 33 mila imprese e poco meno di un milione di addetti in tutta Italia, con un valore della produzione di oltre 360 miliardi. Questi i dati raccolti da Antares lo scorso anno. Ma l’indagine per il 2026 è stata più qualitativa e ha esaminato i contenuti di migliaia di brevetti ibridi di meccatronica e IA oltre a interrogare un ristretto panel di imprese del Reggiano, scelte per le loro capacità tecnologiche. Ne è emerso un quadro che dimostra come, dice Ciapetti, «l’IA è già molto presente, ma spesso in modo sotterraneo e non organizzato, in forma di ‘shadow AI’, cioè applicazioni adottate spontaneamente dai singoli addetti attraverso piattaforme come ChatGPT, Copilot o Gemini, senza una strategia aziendale strutturata per governarne l’utilizzo. L’impiego riguarda soprattutto funzioni amministrative, commerciali e di marketing. Più rara, anche se non certo assente, è la presenza di una policy aziendale strutturata o di una strategia industriale dedicata».

Mettere i dati a fattor comune

Le risposte delle aziende del campione studiato da Antares indicano però tendenze interessanti. Tutte stanno sperimentando forme di utilizzo dell’intelligenza artificiale e la maggioranza ha in corso progetti pilota, su ambiti limitati, per testare l’impegno dell’investimento e avere una misura concreta dei ritorni, sempre difficili da quantificare con una tecnologia immateriale come l’AI. È la pressione competitiva la prima spinta a muoversi. «Per le aziende - dice Ciapetti - la capacità di utilizzare questi strumenti rappresenterà un fattore decisivo nei prossimi anni. Ma emerge anche un’importante criticità: la quantità e il valore dei dati che le nostre Pmi del settore hanno a disposizione spesso non sono sufficienti ad addestrare e far funzionare i modelli».

Nasce quindi l’esigenza di “federare” i dati, metterli a fattor comune, unendo capacità e competenze di più aziende del settore che vogliano di collaborare, con la garanzia però di mantenere controllo e proprietà dei dataset. «È la strada che può consentire alla meccatronica italiana di competere negli utilizzi dell’IA in un mercato dominato da Cina e Stati Uniti», osserva Ciapetti. Esistono già esempi a livello europeo, come l’iniziativa Catena-X, in cui importanti gruppi dell’automotive hanno deciso di “federare” i loro dati per potenziare gli output dell’intelligenza artificiale.