IA e Augmentation: ecco come i CIO stanno testando la nuova collaborazione tra persone e algoritmi

L’intelligenza artificiale potrebbe modificare il 60% dei lavori che oggi esistono nelle economie più avanzate. Non significa che li eliminerà: in parte potrà automatizzarli ma, in misura maggiore, li renderà “augmented”, ovvero darà alle persone degli strumenti per essere più efficienti. Queste stime pubblicate all’inizio dell’anno dal Fondo Monetario Internazionale [in inglese] trovano un riscontro nelle analisi condotte dal World Economic Forum [in inglese] alla fine del 2023: i grandi modelli linguistici (Large Language Models), come ChatGPT, potrebbero influire su 19.000 singole mansioni svolte da 867 tipi di lavori; alcuni hanno un alto potenziale per essere automatizzati, altri per essere “aumentati”. I CIO italiani vedono queste potenzialità di augmentation e automation nelle loro organizzazioni e non prevedono, né desiderano, l’eliminazione di professionalità. Uno studio dell’Organizzazione Internazionale del Lavoro [in inglese] conferma: l’IA generativa probabilmente aumenterà, non distruggerà, i lavori, perché automatizzerà dei compiti piuttosto ma senza assumere interamente le veci dell’essere umano.

“Sappiamo che l’IA trasformerà il mondo delle professioni in modo significativo: alcuni studi sostengono che il 40% delle ore lavorate potrebbero essere impattate. Dipende, naturalmente, dai settori; nell’aerospazio le potenzialità di work automation e augmentation sono valutate tra il 40% e il 60% delle attività svolte, con un impatto importante su efficienza e produttività”, afferma Piera Carrà, CIO di Avio Aero, azienda parte di GE Aerospace, che opera nella progettazione, nella produzione e nella manutenzione di componenti e di sistemi propulsivi per l’aeronautica civile e militare. “Nello specifico, tramite l’IA, si possono creare opportunità di work automation, che permette di sostituire in larga parte o del tutto la persona con una macchina o un algoritmo, o di work augmentation, dove si instaura una collaborazione uomo-macchina”.

Molti CIO oggi esplorano entrambe queste opportunità.

Dall’IA alla work augmentation per la qualità nella produzione

Avio Aero è attualmente impegnata nello sperimentare potenziali applicazioni dell’IA a supporto degli operatori, proprio nell’ottica di work augmentation. Si tratta di proof of concept (PoC) e progetti pilota su cui il team Digital Technology di Avio Aero conduce delle valutazioni per misurarne l’applicabilità e l’opportunità di estensione ad altre aree. Uno di questi casi d’uso riguarda il mondo produttivo, dove l’intelligenza artificiale viene applicata a supporto dell’ispezione visiva di un prodotto specifico, per intercettare eventuali difformità (come ad esempio ammaccature, graffi, materiale aggiuntivo e così via) e quindi identificare possibili azioni correttive.

“Abbiamo avviato un progetto pilota per affiancare l’IA agli addetti al controllo qualità nella fase di ispezione visiva”, spiega Carrà. “Il nostro approccio è di fare prima un pilota, o un PoC, per testare e validare le tecnologie, valutando se sono mature e se danno i risultati attesi. Una successiva fase di assessment ne definirà evoluzione e implementazione nel contesto produttivo”.

La decisione di avviare un progetto pilota di intelligenza artificiale in ambito Defect Recognition e Visual Inspection è stata presa a seguito di un’analisi approfondita che, a partire dal dato storico, ha evidenziato il caso d’uso di riferimento. La Visual Inspection, evidenzia Carrà, rappresenta un’attività prioritaria su cui l’errore umano può avere un impatto significativo in ambito Product Safety e, dall’utilizzo dell’IA, l’azienda si aspetta una migliore qualità e una riduzione dei tempi di ispezione.

“Ma non è una sostituzione dell’operatore – chiarisce la CIO – è, piuttosto, un supporto a un compito finora svolto manualmente. Abbiamo implementato un macchinario che, tramite una telecamera, analizza il componente ed effettua un’analisi in condizioni corrette e ripetibili; queste immagini vengono processate da un algoritmo che sa riconoscere gli eventuali difetti ed è in grado di classificarli fornendo così all’operatore informazioni utili a prendere decisioni. Stiamo lavorando per creare un sistema robusto su cui chi opera nel processo possa fare affidamento”.

Un ruolo anche per la Gen AI

L’algoritmo sviluppato dal team Digital Technology del colosso dell’industria aeronautica europea è stato addestrato a partire da immagini e dati raccolti direttamente sul campo, che comprendono prodotti realizzati sia in conformità alle specifiche sia che presentano non conformità; la realizzazione di una banca dati è stata il necessario punto di partenza, perché l’algoritmo deve essere istruito a riconoscere tutti i possibili difetti e, per far questo, è necessaria una grandissima mole di dati.

Riguardo a questo aspetto, Carrà e il suo team stanno valutando se usare unicamente le informazioni “dal campo”, ovvero provenienti dalla produzione reale, o se integrarle con dati “artificiali”, che si appoggiano su algoritmi di Generative AI che creano immagini aggiuntive.

“Stiamo esaminando questa possibilità, perché, da un lato, sarebbe utile per arricchire il database, ma, dall’altro, presenta la complessità di dover bilanciare il dato artificiale con quello reale”, dichiara la CIO. “La generazione di dati con la Gen AI, infatti, impatta sull’apprendimento e sull’output dell’algoritmo: è sì potente, ma va gestita e testata con estrema attenzione”.

Un secondo caso di augmentation di Avio Aero, che descrive la collaborazione uomo-macchina, è l’applicazione dell’IA al riconoscimento intelligente dei caratteri a supporto del processo di rilevazione dei codici seriali (marcati con differenti tecnologie sulle parti prodotte) durante le fasi di assemblaggio. Anche qui si tratta di un compito finora svolto quasi solo manualmente dagli operatori, quindi con tempi relativamente lunghi e margini di errore nella rilevazione o nella trascrizione.

“Per noi augmentation vuol dire aiutare gli operatori con uno strumento che rende più preciso e veloce il loro lavoro, facendo sì che possano concentrarsi sulle attività a maggior valore”, aggiunge Carrà. “In questo ambito stiamo testando l’uso di telecamere e lettori di codici a barre, integrati, anche qui, con algoritmi per riconoscere diversi tipi di carattere e marcature. Non è un compito semplice, perché questi segni possono essere anche fatti con delle penne speciali ed essere posizionati in punti diversi del prodotto, per cui, ancora una volta, per addestrare l’algoritmo ci fondiamo su un database interno molto vasto. Il progetto ha portato alla realizzazione di un algoritmo che utilizziamo nel nostro stabilimento in Polonia e ora stiamo valutando di estenderlo anche in altri contesti produttivi”.

L’augmented intelligence per fare innovazione

Anche Sky Italia sta lavorando sull’augmentation, applicata alla sua filosofia di digital transformation. Da circa tre anni, l’azienda sta lavorando per trasformare il suo business nei media e nella comunicazione, ponendosi non semplicemente come azienda della Tv con un’offerta digitale, ma come una vera tech company. Al tempo stesso, è aumentata l’integrazione con il Gruppo Sky nel Regno Unito e con la statunitense Comcast.

“Per navigare in questo panorama complesso, dove lo sviluppo delle innovazioni chiave è centralizzato, ci siamo imposti di essere purpose-driven, non solo tech-driven”, evidenzia la CTO di Sky Italia, Gabriella Vacca. “Questa mentalità è propria di un’azienda che riconosce come la tecnologia e l’innovazione non si limitino soltanto allo sviluppo di prodotto. Per questo parlo di Sky come di una tech company. Non portiamo solo prodotti digitali al mercato, ma abbiamo l’obiettivo di migliorare le esperienze dei clienti con i nostri contenuti, il wifi e le altre nostre offerte al di là dei confini dell’approccio incentrato sul prodotto. È una prospettiva a tutto campo che possiamo realizzare solo portando la tecnologia anche nella nostra quotidianità, e valorizzando il lavoro di squadra, la creatività e la curiosità delle persone. Questo è il modo in cui intendiamo l’innovazione”. 

Ed è qui che si inserisce l’augmentation, anzi, l’augmented intelligence, un concetto che Gartner ha definito come “un modello di collaborazione tra persone e IA, in cui le prime sono il centro, che lavorano insieme per ampliare e migliorare le prestazioni cognitive, tra cui l’apprendimento, il processo decisionale e le nuove esperienze”.

Il programma di innovazione di Sky ha tre principi-guida: innovazione all’edge, ovvero riconoscere l’importanza delle idee che arrivano dal basso e dalla periferia; attuare i progetti, ovvero assicurarsi che, se l’idea è buona, diventi concreta e porti vero valore ai clienti e all’azienda; puntare sulla forza del gruppo, ovvero far sì che l’innovazione sia uno sforzo collettivo, non di singoli visionari, spiega ancora Gabriella Vacca. Per passare, in concreto, da questi tre principi all’operatività, Sky Italia ha creato delle figure con un ruolo di guida (che formano il “core innovation team”), incaricate di raccogliere le idee e i casi d’uso innovativi in una piattaforma aperta a tutti. Questo team ha messo a punto un “innovation radar” basato su tre dimensioni, tra cui l’augmented intelligence, in cui l’azienda esplora le innovazioni che nascono all’intersezione dell’intelligenza umana e artificiale, e la valutazione della fattibilità e dell’impatto di ciascuna innovazione.

“In pochi mesi, questo framework ha portato a un vivace scambio di casi d’uso e a progetti collaborativi che danno un importante contributo al nostro innovation journey”, sottolinea la CTO di Sky Italia. “Oggi l’innovation radar contiene più di 100 casi d’uso e siamo orgogliosi di questo nostro metodo di crowdsourcing e di aver dato alle persone gli strumenti per innovare, espandere le loro conoscenze e contribuire al valore che la tecnologia ha per Sky. È anche grazie a questo approccio che siamo pronti per adottare anche le innovazioni più recenti basate sull’IA Generativa, che richiedono una sperimentazione bottom-up, una chiara governance e la certezza delle priorità strategiche da parte del top management”.

L’IA human-centered è la nuova frontiera per la valorizzazione dei dati

Per lo svolgimento delle sue iniziative di augmentation, Carrà di Avio Aero sottolinea che l’azienda, pur avvalendosi dell’apporto dei fornitori, sta costruendo, in parallelo, un percorso di formazione e upskilling delle sue risorse. Lo sviluppo delle competenze interne, infatti, deve procedere di pari passo con l’implementazione di una strategia dedicata all’IA, osserva la CIO: Avio Aero continuerà a portare avanti una formazione mirata sia verso chi sviluppa le applicazioni sia per l’utente finale (oltre a seguire le policy delle istituzioni nazionali e degli enti regolatori dell’aviazione civile).

Questo ruolo centrale della formazione torna a mettere l’accento sull’aspetto human dell’intelligenza artificiale e sull’IA come strumento per potenziare il lavoro e l’intelligenza delle persone, più che per sostituirli.

“Contrariamente alla tradizionale visione dell’IA come sistema autonomo, l’augmented intelligence usa il machine learning e il deep learning per fornire alle persone dei dati su cui basare le decisioni e agire”, si legge nel “Digital Reality White Paper” dell’IEEE [in inglese], associazione professionale dell’IT. In definitiva, l’intelligenza aumentata è un potente strumento per valorizzare i big data, la mole gigantesca di informazioni digitali che ogni giorno imprese e persone sono chiamate a gestire e che, senza l’aiuto degli algoritmi, non sarebbe possibile utilizzare.

Ci sono altri impieghi immediati dell’IA per “aumentare” le risorse dei CIO e affiancare i loro team. Gartner [in inglese] evidenzia l’augmentation nello sviluppo del software, un’applicazione dell’IA classica e di quella generativa che già molti CIO stanno esplorando.

IDC [in inglese] sottolinea un altro aspetto: l’automazione intelligente è una caratteristica distintiva dei Digital Native Business (DNB), che ne assicura la portata innovativa e il successo sul mercato. Da un lato, armonizzando l’IA con la Robotic Process Automation (RPA), le aziende native digitali automatizzano i compiti manuali ripetitivi e spostano le loro persone su compiti più specializzati e strategici: questo, in tempo di carenza di talenti IT, è un vantaggio competitivo. Dall’altro, i DNB non trascurano l’aspetto umano e dedicano ai loro talenti attività di formazione continua e programmi di wellness che li fidelizzano. In particolare, reskilling e upskilling sono una protezione contro la perdita massiccia di posti di lavoro, la tanto temuta ricaduta della diffusione dell’IA che potrà essere arginata solo se le persone impareranno a svolgere nuovi ruoli professionali.