Negli ultimi anni, il dibattito sull’intelligenza artificiale è stato polarizzato dalla crescente popolarità dei modelli generativi. Tuttavia, occorre fare un distinguo: l’AI non è solo generativa e, soprattutto, non è una bacchetta magica. Citando la definizione di Stefano Quintarelli, esiste da decenni l’intelligenza artificiale “noiosa”, quella che applica tecniche statistiche per generare valore reale. Qui, si parla ancora di intelligenza artificiale tradizionale, basata su tecniche di machine learning e deep learning, progettata per analizzare grandi volumi di dati e generare modelli predittivi affidabili. La generative AI, abilitata dai Large Language Models (LLM), ha sicuramente aperto scenari nuovi per la comprensione del linguaggio e la generazione di contenuti. Ma quando si parla di ottimizzazione dei processi industriali e delle supply chain, è l’intelligenza artificiale prescrittiva — una declinazione dell’AI predittiva — a giocare il ruolo strategico più concreto per la creazione di valore reale.
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Intelligenza artificiale prescrittiva: un’evoluzione dell’AI predittiva
Se l’intelligenza artificiale predittiva si limita, infatti, a ipotizzare cosa accadrà sulla base di dati storici e modelli analitici, l’AI prescrittiva aggiunge un ulteriore livello di sofisticazione nella gestione della supply chain, suggerendo quali azioni intraprendere per ottenere il miglior risultato possibile. Non si tratta quindi solo di sapere in anticipo cosa potrebbe succedere, ma di ricevere indicazioni concrete su come agire per ottimizzare risorse, ridurre inefficienze, e migliorare le performance. Nel caso della supply chain, l’AI prescrittiva diventa un vero e proprio strumento decisionale, capace di generare scenari alternativi e fornire raccomandazioni operative basate su simulazioni dinamiche, analisi di rischio e vincoli reali di produzione o di mercato.
Intelligenza artificiale prescrittiva e generativa: come scegliere lo strumento più adatto per la supply chain?
Le due anime dell’intelligenza artificiale rispondono rispettivamente a esigenze diverse. Infatti, utilizzare una generative AI su dati aziendali disorganizzati è come chiedere a un pittore di creare un ritratto senza sapere chi debba ritrarre. L’intelligenza artificiale tradizionale aiuta a comprendere, classificare e prevedere e per farlo, però, è necessario partire da una base solida, con dati che devono essere ordinati, normalizzati e verificati. Solo così si può fare razionalmente spazio all’intelligenza artificiale prescrittiva, capace di proporre scenari alternativi e suggerire decisioni operative ottimizzate.
I due passaggi che abilitano i modelli prescrittivi
Per un’integrazione funzionale e razionale dell’AI nei processi produttivi e nella supply chain, il primo passo coincide con un’operazione di “bonifica” del dato. I dati raccolti da diversi sistemi devono essere validati e omogeneizzati, in modo da renderli effettivamente utilizzabili. Specialmente per le piccole e medie imprese – che registrano ancora un debito tecnologico sui tempi nelle applicazioni di sistemi AI rispetto alle big corporate – questa pulizia del dato spesso implica una revisione, anche profonda, del sistema informativo aziendale e della data governance.
Adeguare l’architettura informativa è fondamentale per poter sfruttare appieno le potenzialità dell’AI perché solo con una base dati coerente è possibile avviare processi di clusterizzazione, costruire modelli predittivi e implementare soluzioni prescrittive che generano risultati tangibili come, per esempio, minori scarti, tempi di produzione più brevi, gestione ottimizzata delle scorte e riduzione dei fermi macchina.
Casi concreti: l’AI prescrittiva per vendite e produzione
Cosa succede in un’azienda di produzione, che magari ha lavorazioni interne e altre demandate a terzi, con l’applicazione dell’AI prescrittiva? Possiamo analizzare due scenari: il potenziamento delle vendite e l’ottimizzazione della produzione.
Con l’alternarsi di picchi di domanda a momenti di calo dei volumi, le aziende hanno necessità di uno strumento evoluto di previsione e l’AI prescrittiva entra in gioco apportando un livello aggiuntivo di intelligenza. L’AI predittiva, ad esempio potenzia il CRM: analizzando i trend di ordine per tipologia di prodotto e stagionalità, vengono elaborate clusterizzazioni di clienti a cui rivolgere campagne mirate, seguendo e anticipando le curve tipiche di domanda.
In questo contesto, anche l’AI Gen apporta valore: l’analisi di notizie dal mercato, gli impatti di situazioni geo-politiche e altri accadimenti fuori dal controllo dell’azienda vengono considerate e analizzate per condurre a decisioni più consapevoli non solo per il canale di vendita, ma anche per calibrare meglio i piani di produzione, l’approvvigionamento di materie prime, la gestione delle scorte.
L’evoluzione del digital manufacturing
“Giocando” con l’AI generativa potrebbero inoltre emergere correlazioni inaspettate fra prodotti o servizi, nuovi abbinamenti da proporre al mercato per anticipare richieste o migliorare la soddisfazione cliente.
Ed è in fabbrica che l’AI prescrittiva riveste un ruolo ancora più strategico. Dati raccolti in tempo reale grazie a sistemi IoT integrati a ERP e MES a bordo macchina consentono di sapere quanto sto producendo in un dato momento e di monitorarne l’andamento nel tempo. La bontà della base storica è la condizione essenziale per applicare con successo modelli di AI prescrittiva e offrire una chiave di lettura aggiuntiva che permetta di prendere decisioni “non a sensazione”, ma basate su informazioni oggettive, misurate e comprese.
Grazie a modelli di machine learning, gli operatori di fabbrica possono ad esempio rilevare tempestivamente rallentamenti o colli di bottiglia, analizzando sinergie o al contrario disallineamenti fra linee di prodotto diverse che possono incidere sulle performance di produzione e il delivery time. Applicata in questo contesto, l’AI è in grado di elaborare scenari alternativi di produzione, ottimizzando i tempi di consegna, la saturazione delle linee e dei magazzini, la gestione interna delle risorse. Un occhio digitale AI-driven diventa, infine, fondamentale anche per prevedere guasti sulle linee ed evitare fermi macchina, agendo in manutenzione preventiva e predittiva.
Perché partire dalle persone è la chiave per adottare l’AI prescrittiva (e non solo) nella supply chain
L’intelligenza artificiale è uno strumento potente ma non lavora in autonomia e necessita naturalmente del know how tecnico ed esperienziale umano. Diventa quindi cruciale il coinvolgimento attivo dei tecnici specializzati per garantire la reale efficacia delle soluzioni implementate, mentre per tutti coloro che operano nei reparti produttivi o nelle funzioni commerciali è necessario cominciare a sviluppare e comprendere il “perché” e il “come” dell’adozione di questi strumenti, sentendosi parte integrante e imprescindibile di un processo di innovazione, e non vittima di una “sostituzione tecnologica”. L’aspetto umano non è accessorio, anzi, diventa particolarmente centrale nei contesti manifatturieri, cioè quelli già investiti da forti ondate di automazione.
Per questo motivo, si dovrebbe guardare all’AI come strumento a supporto dei lavoratori – e non sostituto – per migliorare le performance professionali rendendo i processi più fluidi, riducendo i margini di errore, e aumentando il tempo da dedicare ad attività a valore aggiunto. Proprio sulla questione occupazionale ci si scontra con un tema rilevante, in particolare in Italia, dove si registra – in primis per motivi anagrafici – una mancanza sempre più marcata di giovani tecnici e professionisti in grado di sostituire le generazioni che oggi stanno uscendo dal mondo del lavoro.
In questo frangente, dove l’AI non è più solo sinonimo di leva di efficienza ma è fattore abilitante per la sostenibilità del tessuto aziendale, non ci si può permettere di perdere il patrimonio di conoscenza accumulato dalle imprese nel tempo e le nuove generazioni devono essere pronte a ricevere il testimone di ciò che si è costruito fino ad oggi.
E, ancora una volta, grazie all’ausilio di intelligenza artificiale (tradizionale e generativa) possiamo salvaguardare il know-how produttivo e trasferirlo alle nuove generazioni, conservando il ruolo Made-in-Italy nel panorama competitivo internazionale.
Conclusioni
Per concludere, quindi, l’intelligenza artificiale prescrittiva rappresenta oggi uno dei principali asset strategici per l’evoluzione dei processi industriali ma non è la risposta ad ogni problema; per ottenere risultati reali serve metodo, visione e coinvolgimento umano e solo le aziende che sapranno razionalizzare i propri dati, adeguare i sistemi e valorizzare le competenze interne, potranno affrontare con successo le sfide poste dalle future ondate di innovazione.
