Industrial AI vs AI generativa: sapete quali sono le differenze?

L’intelligenza artificiale è entrata nel nostro quotidiano, abbiamo case intelligenti, auto intelligenti, smartphone intelligenti e via dicendo. Ma quando si parla di AI industriale a cosa ci si riferisce esattamente? Vediamolo nel dettaglio.

Che cos’è l’Industrial AI e quali sono le differenze con l’AI generativa?

La differenza fondamentale tra Industrial AI e AI “comune”, sta nell’utilizzatore finale, infatti, mentre l’AI generativa (pensiamo ad esempio ai vari chatbot) è progettata per parlare o scrivere come un essere umano, l’Industrial AI è specializzata per le macchine. Nasce per gestire fabbriche, centrali elettriche e sistemi complessi, rendendoli più veloci, sicuri ed economici.

Quando parliamo di industrial AI siamo di fronte alla tecnologia che consente alle macchine di imparare dai propri dati per lavorare meglio senza l’intervento costante dell’uomo.

Nello schema che segue possiamo evidenziare le differenze principali:

Caratteristica	AI Generativa (es. ChatGPT)	Industrial AI
Obiettivo	Ragionare e conversare.	Ottimizzare la produzione.
Dati usati	Testi, immagini, internet.	Sensori, calore, velocità, vibrazioni.
Utilizzo	Scrivere email, rispondere a quesiti, creare immagini.	Prevedere guasti, gestire l’energia, ecc.

Ambiti di utilizzo dell’Industrial AI

L’Industrial AI è un supervisore infallibile in diversi settori:

• Manutenzione predittiva: prevede i guasti prima che accadano, evitando che la fabbrica si fermi.
• Risparmio energetico: si occupa di regolare i consumi energetici in base alla richiesta effettiva.
• Controllo qualità: individua difetti invisibili all’occhio umano.
• Sicurezza: monitora i cantieri o le aree ad altra criticità per prevenire incidenti in tempo reale.

Le tecnologie “dietro le quinte”

Per funzionare, questa AI usa alcuni strumenti fondamentali:

• Sensori (IoT): “nervi” elettronici che raccolgono dati da ogni macchinario.
• Robotica: macchine fisiche che eseguono i compiti decisi dall’AI.
• Edge Computing: la capacità dell’AI di prendere decisioni istantanee direttamente sul posto, senza aspettare che i dati viaggino su internet.
• Machine learning e deep learning: ovvero tecniche che consentono ai sistemi di apprendere dai dati, di migliorare nel tempo e di fare previsioni informate, guidando l’efficienza dei processi industriali.

Sul concreto, quali sono le sfide da superare nelle PMI?

Poter introdurre strumenti come quelli descritti apporta indubbiamente un vantaggio competitivo in ambiente industriale. Al momento però le aziende si trovano di fronte a grosse sfide da superare per fare il salto di qualità. Ecco alcune delle problematiche più comuni:

• Dati disordinati: spesso le informazioni raccolte sono troppe o di bassa qualità.
• Vecchi macchinari: far dialogare un computer moderno con una macchina di 30 anni fa è difficile.
• Mancanza di figure professionali specializzate: servono lavoratori con nuove competenze digitali.

Sicurezza: aumentare la parte digitale significa anche dover aumentare la protezione da attacchi informatici.

Verso quale futuro ci stiamo dirigendo?

L’Industrial AI è già una realtà del presente. Permette alle aziende di essere più flessibili e veloci, ma richiede una strategia precisa e investimenti nelle persone.

La prossima frontiera saranno i “Gemelli Digitali”, ovvero, copie virtuali di intere fabbriche dove l’AI può fare test senza rischi prima di applicarli nel mondo reale.

Continuate a seguirci per scoprire quali applicazioni dell’AI si possono ottenere in ambito industriale.