Nell’industria manifatturiera il potenziale di cambiamento legato all’utilizzo di soluzioni di Intelligenza Artificiale è enorme. Possiamo prevedere per il prossimo futuro – ma in parte sta già avvenendo – un significativo innalzamento dell’efficienza produttiva basato sull’ottimizzazione dei costi e dei tempi di manutenzione dei macchinari (anche senza interruzioni dei cicli produttivi), sull’adattamento continuo e autonomo delle linee di produzione (anche in riferimento alle fluttuazioni della domanda), sulla semplificazione delle catene di fornitura attraverso una gestione intelligente di magazzini e inventari. Le imprese manifatturiere, naturalmente, potranno anche beneficiare dei fattori di ottimizzazione che interessano le aziende tout court a prescindere dal settore di appartenenza, compresi naturalmente i servizi. Ad esempio nel marketing, nella comunicazione e nel perfezionamento dei rapporti con clienti e fornitori. Non si può negare che le piccole imprese manifatturiere partano con una situazione di svantaggio rispetto alle grandi corporations: da un lato non possiedono la stessa “cultura del dato” (indispensabile per applicare con successo i modelli di AI), dall’altro hanno maggiori difficoltà ad investire, sia per dotarsi di soluzioni di AI sia per reclutare quelle competenze specialistiche di cui c’è bisogno per estrarre – con il supporto dell’AI – tutto il “valore” presente in azienda. Non a caso circa il 30% delle grandi imprese hanno già adottato soluzioni di AI e almeno il 90% ha già sviluppato precisi piani al riguardo (dati Istat e Manufacturing Trend Report). Viceversa sono ancora poche le piccole imprese che hanno compiuto qualche passo in questa direzione (il 5,2%, secondo i dati raccolti con l’indagine CNA a fine 2024, arrivando al 10% circa considerando le imprese con almeno 20 addetti).
Nonostante ciò, l’indagine condotta CNA a fine 2024 dimostra che la maggior parte delle piccole imprese non ha alcuna intenzione di “stare alla finestra”: il 53,6% di titolari d’impresa, infatti, si dichiarano molto propensi ad integrare soluzioni di AI negli schemi produttivi della loro azienda.
A conti fatti si può stimare che nel novero complessivo delle 356mila piccole manifatture (quelle che dispongono di meno 50 addetti) solo circa 35mila abbiano già incluso nei loro schemi produttivi algoritmi di intelligenza artificiale, ma che ulteriori 172mila siano ben intenzionate a muoversi a breve nella stessa direzione. Questo riguardo l’indicazione più importante che proviene dalla ricognizione sul campo di CNA riguarda la domanda di supporto che le imprese esprimono, una domanda che è soprattutto di “orientamento”. Prima ancora che di formazione specifica le imprese hanno oggi bisogno di qualcuno che le aiuti a “guardarsi dentro” per cogliere esigenze e opportunità specifiche. In sostanza, hanno bisogno di una funzione di assessment che consenta loro un matching attento tra le soluzioni di AI già oggi disponibili, quello di cui l’azienda potrebbe aver bisogno per poterle utilizzare concretamente, i tempi, i modi e i costi con cui questo incontro possa realmente avvenire.
Tentando un parallelo con una situazione già in essere, si può affermare che questa domanda di assessment non è molto dissimile, nella sua logica sottostante, da quella che esprimono le imprese che intendono cominciare a convogliare le loro produzioni sui mercati esteri.
La disponibilità di figure professionali esterne alle imprese, in grado di accompagnarle nella transizione, potrebbe dunque ricalcare il modello dei TEM (Temporary Export Manager) e del sostegno pubblico concesso per il loro reclutamento concreto. Queste nuove figure di supporto consulenziale sarebbero in sostanza dei Temporary manager. Volendo coniare un acronimo potremmo definirli TAIM – Temporary Artificial Intelligence Manager. Nella sostanza, figure professionali in grado di analizzare gli specifici processi produttivi e di prospettare concreti percorsi di evoluzione verso la “fabbrica intelligente”.
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