Il settore industriale affronta sfide di integrazione dell'IA, trova il rapporto Aras

Il principale fornitore di soluzioni PLM (Product Lifecycle Management) e di digital thread, l'esposizione "2024 Spotlight on the Future" evidenzia un enorme divario nella prontezza del settore industriale ad adottare l'IA. In linea con il rapporto, si è scoperto che circa l'80% delle aziende coinvolte nella produzione e lavorazione di beni industriali non riesce a comprendere il concetto di IA o le competenze strategiche necessarie per utilizzarla in modo efficace. Tuttavia, prevale un ottimismo globale: l'84% delle aziende si aspetta che l'IA dia vita a nuovi servizi o migliori quelli esistenti, mentre l'82% prevede un improvviso miglioramento degli standard di qualità.

Approfondimenti sul sondaggio: preparazione vs. aspettative

Lo studio, condotto tra 835 prestigiosi dirigenti di alto livello di aziende straniere e locali negli Stati Uniti, in Europa e in Giappone, ha coinvolto un background industriale eterogeneo. Evidenzia un problema urgente: una parte significativa delle aziende sperimenta colli di bottiglia nella capacità (79%), carenza di competenze (77%), soluzioni IT generalmente isolate (75%) e preoccupazioni per la qualità dei dati (70%), che rappresentano un grave problema per il settore. 

Questi ostacoli comprendono elementi sostanziali che minano l'uso armonioso e il corretto funzionamento delle tecnologie IA nel settore industriale. Andando oltre, con uno sguardo più positivo, il rapporto registra un consenso sui possibili vantaggi dell'introduzione dell'IA come parte dei processi PLM. È stato accertato che il 75% dei rispondenti sostiene che l'IA è un fattore positivo per le strategie aziendali legate all'intelligenza artificiale. È interessante notare che un terzo dei partecipanti al sondaggio ritiene che le attuali infrastrutture PLM e dati siano ben posizionate per supportare le tecnologie IA, mentre due terzi pensano il contrario. Questo è un segno di divisione tra un numero uguale di rispondenti.

Il ruolo cruciale della qualità dei dati

Il rapporto di Ara colloca i dati di alta qualità al centro delle sue iniziative IA e si concentra su come. Il sondaggio tra i partecipanti riflette l'importanza dei dati sulle informazioni sui prodotti, sui dati di controllo qualità, sui dati di produzione e sui dati dei consumatori, ma può comunque essere carente rispetto agli obiettivi aziendali a causa della qualità dei dati attuali. Per contrastare l'insorgere di questo problema, il 51% dei rispondenti sta accelerando le attività per migliorare i processi di produttività, il 46% si concentra sui dati dei servizi e il 45% sui set di dati di ricerca e sviluppo. 

La natura variabile di queste forme di avanzamento del lavoro mostra il cambiamento che ci si può ora aspettare nel modo in cui l'IA verrà utilizzata nell'industria, dovuto al fatto che il settore ora sta esaminando il ruolo che svolgono i dati di qualità. Mentre Roque Martin, CEO di Aras, sottolinea la necessaria proattività nell'approccio dell'azienda nel suo complesso verso l'innovativa tecnologia dell'IA, dallo sviluppo del prodotto alla sua produzione e vendita, vogliono vedere le aziende con PLM dinamico e datato essere molto più di quelle che si adattano bene alle sfere delle nuove tecnologie ricche di dati. Attraverso l'adozione dell'IA, le aziende possono trarre molto più vantaggio dai progressi tecnologici e dalle opportunità che essa apre.

Ottimismo sull'IA nonostante le sfide industriali

L'altra quota di partecipanti al sondaggio esprime ottimismo: l'84% prevede che l'IA porterà servizi diversi o migliorati, mentre l'82% si aspetta un miglioramento nella qualità e nell'affidabilità dei servizi. Questa prospettiva offre l'opportunità per l'IA di migliorare le aziende e i loro clienti, e le limitazioni attuali non dovrebbero essere motivo di timore. 

La prontezza del settore industriale per il deployment dell'IA può essere osservata nel rapporto "The Industrial Sector Today", realizzato da Aras. In superficie, i risultati incarnano una valutazione critica impeccabile delle carenze in termini di conoscenze, capacità e qualità dei dati. Tuttavia, c'è una forte corrente sotterranea di ottimismo riguardo all'IA come agente trasformativo. Con ALM che cerca di affrontare queste sfide, mantiene la sua attenzione sul miglioramento della qualità e sulla modernizzazione dei sistemi PLM. Oltre all'obiettivo attuale di successo a breve termine, si tratta di uno sforzo per la sostenibilità e la sopravvivenza competitiva a lungo termine in un'era in cui l'IA è un fattore determinante.

Le intuizioni generate dalla ricerca diventano un campanello d'allarme per le aziende, che devono rendersi conto della necessità di un nuovo modello integrato di adozione dell'IA. Questo risveglio porta anche l'alba di una nuova era in cui tecnologia ed expertise umana intrecciano le loro forze per imporre un livello di efficienza e innovazione mai visto prima.