Costruire l’impresa intelligente con AI e data science: strategie per il successo

Le sfide della data science

Tuttavia, la scienza dei dati deve affrontare sfide significative:

• Origini disparate dei dati: l’accesso, l’estrazione e la pulizia richiedono ancora troppo tempo.
• Difficoltà nell’implementazione: i team che sviluppano modelli ML/AI spesso incontrano ostacoli per renderli operativi.
• Velocità dell’innovazione tecnologica: le nuove tecnologie si sviluppano a ritmi mai sperimentati prima, imponendo tempi di reazione estremamente rapidi.

L’ascesa dell’intelligenza artificiale generativa (GenAI)

La Generative AI ha spalancato nuove opportunità per le aziende, che stanno aumentando i loro investimenti in questa tecnologia. Molte imprese pianificano di sviluppare modelli linguistici di grande scala (LLM) personalizzati o altre soluzioni basate su GenAI. Tuttavia, la creazione di queste applicazioni e la loro integrazione nei processi aziendali rappresentano una sfida, soprattutto per raggiungere i livelli di accuratezza, sicurezza e governance necessari per le applicazioni interne e orientate al cliente.

Attualmente, molte aziende si trovano ancora nelle prime fasi di adozione della tecnologia GenAI. Per ottenere risultati concreti, è fondamentale avere una strategia generale di AI, definire casi d’uso chiari e coinvolgere professionisti esperti, come data scientist, per guidare il percorso di trasformazione.

Knowledge Graphs e la costruzione di un “Data Fabric” aziendale

I Knowledge Graphs (KG), strumenti su scala aziendale, sono ideali per progetti di data science complessi. Essi consentono di: integrare e trasformare dati provenienti da fonti disparate in raccolte armonizzate; esporre e rappresentare le relazioni tra i dati, semplificando la loro analisi.

Questa tecnologia rappresenta la spina dorsale di molti prodotti basati su AI generativa, tra cui:

• Motori di ricerca e raccomandazione per esplorare e scoprire informazioni.
• Sistemi di supporto alle decisioni e gestione della conoscenza.
• Assistenti virtuali capaci di rispondere a domande in linguaggio naturale e supportare attività come l’ingegneria o la gestione produttiva.

Quando i dati interni ed esterni all’azienda vengono intrecciati in un tutto omogeneo, si realizza un “data fabric”, un’architettura dinamica e distribuita che rende i dati condivisibili e riutilizzabili in modo trasversale.

La Generative AI è in grado di creare contenuti completamente nuovi e originali (come immagini, video, musica, testo) o di migliorare contenuti esistenti. Nell’ingegneria, queste tecnologie sono utilizzate per progettare prodotti e componenti da zero, con l’ottimizzazione della topologia come elemento chiave. La progettazione generativa implica:

• Esplorazione di compromessi tra prestazioni e opzioni produttive.
• Progetti pre-convalidati: riducono i costi dei materiali e le emissioni di CO2, migliorando l’efficienza.

Questo paradigma si basa su tecnologie avanzate come simulazioni, calcolo ad alte prestazioni (HPC) e AI, per generare soluzioni pronte per la produzione.

L’esplorazione del design space guida team multidisciplinari nel comprendere come gli attributi progettuali siano interconnessi, considerando aspetti quali:

• Multifisica.
• Fattibilità della produzione.
• Interpretazione della geometria.

Ottenere risparmi sui costi ed efficienza con gli agenti AI

Gli agenti AI (AI Agents) stanno rivoluzionando il modo in cui operano le aziende automatizzando processi complessi, agendo in base a informazioni approfondite e offrendo risparmi sui costi precedentemente irraggiungibili. A differenza degli strumenti di automazione tradizionali, che spesso falliscono quando i processi diventano troppo complessi o imprevedibili, gli agenti di intelligenza artificiale eccellono perché possono adattarsi, apprendere e agire in modo autonomo. Stanno trasformando le operazioni nei settori, dalla produzione al servizio clienti, creando flussi di lavoro più intelligenti e organizzazioni più snelle.

Gli strumenti di automazione tradizionali si basano su regole fisse e flussi di lavoro predefiniti. Sono molto efficienti nel gestire attività semplici e ripetitive, come l’elaborazione di fatture o l’invio di solleciti, ma crollano di fronte a irregolarità, eccezioni o processi che si evolvono nel tempo. Ad esempio, uno strumento di automazione potrebbe elaborare perfettamente una fattura se corrisponde al modello previsto, ma non può adattarsi se un fornitore modifica il formato o appare una discrepanza. Ciò crea inefficienze, richiedendo interventi manuali e rallentando le operazioni.

Agenti AI e supply chain

Gli agenti AI risolvono queste sfide andando oltre le regole fisse. Analizzano i dati, comprendono i modelli e prendono decisioni in tempo reale per adattarsi a nuove informazioni o eventi imprevisti. Ad esempio, nella gestione della catena di fornitura, un agente AI può rilevare ritardi nelle spedizioni, analizzare l’impatto sulle operazioni a valle e regolare automaticamente i programmi o reindirizzare gli ordini per ridurre al minimo le interruzioni.

Agenti AI nei servizi finanziari e nel servizio clienti

Nei servizi finanziari, gli agenti possono monitorare le transazioni per rilevare eventuali anomalie, segnalando potenziali frodi e consentendo al tempo stesso che le transazioni legittime procedano senza ritardi.

Nel servizio clienti, gli agenti AI stanno già trasformando il modo in cui le aziende interagiscono con i propri clienti. Gestiscono richieste di routine, come aggiornamenti sullo stato degli ordini o reimpostazioni degli account, in modo istantaneo e accurato, consentendo ai team umani di concentrarsi su interazioni complesse e di alto valore. Gli agenti AI possono anche imparare da ogni interazione, migliorando le loro risposte nel tempo e fornendo un servizio sempre più personalizzato.

Agenti IA nel settore manifatturiero

Gli agenti IA nel settore manifatturiero monitorano le linee di produzione, prevedono le esigenze di manutenzione e identificano i colli di bottiglia in tempo reale. Quando si verifica un ritardo del fornitore, l’agente può modificare automaticamente i programmi di produzione o trovare fonti alternative per mantenere le operazioni senza intoppi, risparmiando tempo e denaro.

Un AI Fabric è la base che rende gli agenti AI veramente efficaci. Funziona come un livello unificante che si sovrappone ai sistemi esistenti di un’organizzazione, collegando origini dati frammentate, infrastrutture legacy e strumenti esterni in un quadro dinamico e senza soluzione di continuità.

Miglioramento della gestione dei processi produttivi

Nel dominio della produzione, l’analisi avanzata dei dati consente di:

• Incrementare la produttività.
• Ridurre i costi operativi.
• Ottimizzare consumi energetici e qualità del prodotto.

La Generative AI permette di superare la complessità delle fonti informative (ERP, MES, SCADA, PLC, sensori), collegandole in un modello integrato. Questo facilita:

• Navigazione fluida nei dati.
• Generazione di contenuti.
• Creazione di dataset per modelli ML/AI.

Con gli strumenti giusti, le aziende possono aggregare dati da qualsiasi fonte, garantire una governance adeguata e sviluppare analisi coerenti e affidabili. I risultati includono miglioramenti significativi nell’efficienza operativa, nella manutenzione predittiva e nella qualità complessiva.