E se il futuro della manifattura si chiamasse ‘Private Ai’? L’adozione di queste piattaforme interne di Intelligenza Artificiale (Ia) sta infatti emergendo come una delle risposte più promettenti alla crescente domanda di soluzioni personalizzate nel contesto delle operations aziendali. Non si tratta semplicemente di applicare un’Ia generica che opera su un vasto insieme di dati condivisi, ma di una tecnologia concepita per rispondere in modo specifico e mirato alle esigenze di una singola fabbrica, utilizzando esclusivamente i suoi dati proprietari.

Sarà proprio questo il tema del nuovo numero del settimanale OperationsManager, che sarà disponibile sul sito operationsmanager.it a partire dal primo pomeriggio di domani, venerdì 6 giugno. L’inserto dedicato al mondo dei processi e dei loro architetti nelle fabbriche, edito da ItalyPost in collaborazione con auxiell e AzzurroDigitale, vedrà intervistate tre realtà (e tre dei loro protagonisti): Cybertec, Danfoss e Thermo Fisher Scientific.

L’aspetto distintivo della Private Ai risiede nella sua capacità di essere costruita e gestita in un ambiente altamente controllato, dove l’azienda mantiene il pieno controllo su ogni fase del ciclo di vita della tecnologia: dalla raccolta dei dati, alla formazione dei modelli, fino alla loro effettiva implementazione nelle operations quotidiane. A differenza delle tradizionali soluzioni di Ia, che si basano su dataset generici, utilizzati da più soggetti e che rispondono a esigenze globali, la Private Ai può essere addestrata esclusivamente sui dati raccolti dall’impresa, riflettendo la sua realtà operativa con estrema precisione. Questo approccio permette di ottenere previsioni più accurate, ottimizzare i flussi di lavoro e migliorare la gestione della supply chain in modo molto più personalizzato e specifico rispetto a modelli standardizzati.

Vincenzo Carlone, formatore e consulente Ia di ParetoPulse, non nasconde come l’adozione della Private Ai possa risultare estremamente vantaggiosa per le aziende: “Tuttavia, va sottolineato come la creazione di modelli di Intelligenza Artificiale avanzata, come i Large Language Models, richiede risorse computazionali significative, competenze altamente specializzate e investimenti economici non indifferenti, fattori che attualmente pongono la tecnologia fuori dalla portata delle medie e piccole imprese”.

Un altro aspetto che spiega Carlone riguarda la questione della sicurezza: “Se ci si domanda se questi sistemi siano sicuri, la risposta è strettamente correlata a chi è il fornitore: se un’azienda utilizza un’architettura affidabile gestita da un partner affidabile può essere ragionevolmente sicura di non correre pericoli. Poi, naturalmente, il rischio cybersicurezza non è mai nullo e per questo va attenzionato, ma non bisogna essere troppo pessimisti su questo fronte”.

La sfida per le aziende (più che per i loro direttori operations) risiede proprio nell’infrastruttura It necessaria per implementare una soluzione di Private Ai su misura. Alcune soluzioni di compromesso sono già implementabili (come appoggiarsi a cloud offerti da terzi), altre sono ancora in fase embrionale (come tecnologie che consentirebbero di usare gli Llm su server locali). Quale sarà l’apporto specifico che sarà richiesto ai direttori operations? Quello di bilanciare gli investimenti con i ritorni effettivi che una gestione più intelligente e mirata delle operations può offrire.