Investimenti e maturità dell’AI nella manifattura italiana
Le imprese manifatturiere stanno incrementando gli investimenti nell’intelligenza artificiale per migliorare processi, qualità e continuità produttiva. Nel rapporto Deloitte “La manifattura industriale in Italia 2026” emerge che più del 60 % delle grandi imprese industriali europee ha aumentato la spesa per l’AI, tendenza confermata anche dalle aziende italiane.
Tra le piccole e medie imprese (PMI) italiane, il 67 % considera l’AI determinante per la crescita e la competitività. Questa percezione è legata alla necessità di recuperare produttività e capacità innovativa, ma il livello di maturità varia notevolmente: molte PMI sono ancora nella fase sperimentale, mentre le grandi realtà hanno avviato progetti più consolidati.
Applicazioni più mature
- Machine learning e visione artificiale per il controllo qualità: riconoscimento di anomalie, riduzione difetti e rilavorazioni.
- Gestione dei materiali attraverso analisi di migliaia di componenti per individuare parti simili, ottimizzare scorte e ridurre acquisti non necessari.
- Modelli predittivi per il post‑vendita che anticipano abbandoni, classificano richieste di assistenza e programmano manutenzioni proattive.
Da AI a Agentic AI: una nuova fase di automazione
L’AI tradizionale fornisce informazioni e previsioni, ma gli agenti autonomi (Agentic AI) vanno oltre, coordinando attività tra applicazioni aziendali diverse e gestendo flussi di lavoro complessi. Un agente può ricevere un obiettivo, selezionare gli strumenti disponibili, pianificare passi intermedi e persino eseguire azioni operative, mantenendo però regole, autorizzazioni e supervisione umana nei processi critici.
Questa evoluzione richiede una base informativa affidabile, condivisa e governata. Senza integrazione dei dati e processi riprogettati, si rischia di moltiplicare dimostrazioni tecnologiche senza aumentare l’impatto industriale.
Esempio di manutenzione preventiva
- Un assistente tradizionale fornisce al tecnico le istruzioni basate su documentazione statica.
- Un sistema di agenti coordinati adatta le indicazioni ai dati in tempo reale del macchinario, avvisa la pianificazione di eventuali fermate, modifica la sequenza dei controlli in caso di anomalie e registra l’esito dell’intervento.
Ostacoli strutturali alla diffusione dell’Agentic AI
Il principale freno è la frammentazione delle informazioni: dati distribuiti tra macchine, reparti e software non interoperabili. L’assenza di una base dati unificata impedisce la replicabilità dei modelli su impianti diversi, poiché un algoritmo addestrato su una linea non produce automaticamente gli stessi risultati su un’altra con sensori, cicli e materiali differenti.
Per superare questi limiti è necessario:
- Definire regole condivise per la qualità e la tracciabilità del dato.
- Stabilire collegamenti robusti con le applicazioni operative quotidiane.
- Designare responsabili per il controllo del dato, la verifica dei suggerimenti e la gestione delle eccezioni.
Governance e responsabilità
Ogni intervento deve avere un responsabile che definisca quali attività possono essere automatizzate, quali decisioni rimangono umane e come gestire le eccezioni. Senza queste scelte, l’applicazione dell’AI può aumentare la complessità anziché semplificare il lavoro.
Strategie per le imprese con basi dati solide
Le aziende che hanno già consolidato una base dati integrata possono seguire due direttrici:
- Estendere l’AI a livello organizzativo, collegando stabilimenti, funzioni e canali commerciali con meccanismi di governo comuni.
- Aprire progressivamente le soluzioni a clienti e partner, trasformando la conoscenza interna in servizi di monitoraggio remoto, manutenzione predittiva o ottimizzazione dei consumi.
Questo approccio consente di trasformare la vendita di un asset in una relazione continuativa, offrendo flussi di servizi basati sui dati e sulle competenze operative accumulate.
Il caso ABB
Daniele Dominicis, business manager operations energy distribution Italia di ABB, racconta che l’azienda investe nell’AI sia per uso interno sia per lo sviluppo di proposte di mercato, collaborando con startup specializzate. La sperimentazione interna funge da prova sul campo prima di estendere la soluzione a clienti esterni, garantendo che prestazioni e condizioni d’uso siano verificabili.
Prospettive future e previsioni
Le analisi Deloitte indicano che oltre l’80 % delle imprese industriali europee e quasi il 90 % di quelle italiane sta già sperimentando agenti autonomi. Tuttavia, “sperimentare” non equivale a impiegare gli agenti in produzione continuativa né a quantificare i risultati finanziari ottenuti.
Le previsioni per il 2028 suggeriscono un’accelerazione dell’adozione, ma con la stessa cautela nella misurazione del ritorno economico. La chiave sarà la capacità di trasformare le dimostrazioni in valore industriale reale, grazie a dati di alta qualità, processi interoperabili e governance chiara.
Conclusioni
L’Agentic AI rappresenta una svolta per la manifattura italiana, offrendo la possibilità di coordinare sistemi disparati, automatizzare flussi di lavoro e creare nuovi modelli di business basati sui dati. Tuttavia, il successo dipenderà dalla capacità delle imprese di superare barriere strutturali, garantire la qualità dei dati e definire ruoli e responsabilità in modo trasparente.