Utilizzo efficace delle risorse di IA in azienda

Lo studio commissionato dal Ministero federale dell'ambiente, della natura e della sicurezza nucleare (BMU) intitolato »Potenzialità della debole Intelligenza Artificiale per l'efficienza delle risorse aziendali« esamina le possibilità concrete di utilizzo dell'IA per aumentare l'efficienza delle risorse, soprattutto nelle piccole e medie imprese (PMI).

Il 5 maggio è di nuovo arrivato: il giorno del sovraccarico della Terra in Germania. Da un mese viviamo di nuovo a spese dell'ambiente e delle future generazioni. Agiamo al di fuori dei limiti planetari e consumiamo più risorse di quante la nostra Terra possa rigenerare. Questa era la cattiva notizia.

E ora quella buona: la sostenibilità economica viene sempre più riconosciuta come una necessità – anche per garantire la futura capacità delle PMI. Tra le forze trainanti ci sono, tra l'altro, le richieste di clienti, investitori e della società, nonché normative e regolamenti sempre più stringenti da parte del legislatore. Questo spinge sempre più aziende ad agire.

Sostegno nell'implementazione in azienda

È quindi arrivato il momento di rendere sostenibile il nostro modo di produrre e di vivere. Ciò include un aumento significativo dell'efficienza delle risorse. In che modo i metodi dell'Intelligenza Artificiale sono adatti a utilizzare in modo efficiente le risorse naturali acqua, energia e materiali nel settore manifatturiero, evitando così le emissioni di gas serra, viene esaminato nello studio appena pubblicato dall'Istituto Fraunhofer per la tecnologia della produzione e l'automazione IPA e dalla società di consulenza Deloitte Artificial Intelligence & Data. Il focus è sulle PMI. Perché, in particolare, per le PMI è difficile individuare i punti di intervento corretti per l'uso dell'IA. Spesso mancano tempo e personale per avere una panoramica sulle possibilità dell'IA e sui metodi e le tecnologie correlate. Anche le competenze necessarie per la selezione e l'implementazione di progetti di IA in azienda sono spesso assenti. Pertanto, l'implementazione e l'applicazione dell'IA rappresentano spesso una grande sfida. Lo studio non solo presenta esempi di IA per l'efficienza delle risorse aziendali, ma offre anche supporto pratico per l'implementazione in azienda.

Domande di ricerca

Lo studio si basa sulle seguenti domande:

- Quali tecnologie e metodi dell'IA debole possono utilizzare le PMI del settore manifatturiero per aumentare l'efficienza delle risorse aziendali?
- Quali potenzialità in termini di efficienza delle risorse aziendali consente l'IA debole nelle PMI del settore manifatturiero?
- Quali scenari di applicazione dell'IA debole sono i più promettenti per aumentare l'efficienza delle risorse aziendali nelle PMI?
- Quali fattori di successo e ostacoli esistono per l'applicazione sistematica dell'IA debole al fine di aumentare l'efficienza delle risorse aziendali nelle PMI?
- Quali esempi di attuazione esistono per un aumento riuscito dell'efficienza delle risorse aziendali nelle PMI attraverso l'uso dell'IA debole?

Vantaggi competitivi e caratteristiche distintive per le PMI

Poiché l'analisi di grandi quantità di dati e la conseguente individuazione di possibili misure di ottimizzazione sono spesso possibili solo con l'implementazione di soluzioni digitali, la digitalizzazione è da tempo considerata uno strumento centrale per migliorare la sostenibilità delle aziende manifatturiere. «L'integrazione di metodi di IA rappresenta il passo successivo coerente nel percorso verso l'estrazione di potenzialità di efficienza delle risorse nelle ambienti di produzione», afferma il professor Alexander Sauer, responsabile dell'Istituto Fraunhofer IPA e dell'Istituto per la produzione energeticamente efficiente (EEP) dell'Università di Stoccarda. «Anche per le PMI, ci sono opportunità attraverso un'integrazione mirata dell'IA per ottenere vantaggi competitivi e rafforzare o stabilire caratteristiche distintive.»

Lo studio, realizzato su incarico del Ministero federale dell'ambiente, della conservazione della natura e della sicurezza nucleare (BMU), è stato coordinato dal VDI Zentrum Ressourceneffizienz (VDI ZRE) ed è stato condotto congiuntamente dall'Istituto Fraunhofer per la tecnologia della produzione e l'automazione IPA e Deloitte Artificial Intelligence & Data. Lo studio è stato pubblicato il 7 giugno 2021 e presentato pubblicamente per la prima volta nel quadro della 25ª conferenza di rete »Intelligenza artificiale – Opportunità e sfide per l'efficienza delle risorse«.

Lo studio «Potenzialità della debole Intelligenza Artificiale per l'efficienza delle risorse aziendali» è disponibile per il download al seguente link: https://www.ressource-deutschland.de/fileadmin/user_upload/downloads/studien/VDI-ZRE_Studie_KI-betriebliche-Ressourceneffizienz_Web_bf.pdf

Cos'è l'IA debole?

In generale, si distingue tra «IA debole» e «IA forte» (inglese: artificial narrow intelligence vs. artificial general intelligence). La IA forte dovrebbe caratterizzarsi principalmente dal possedere capacità cognitive superiori o equivalenti a quelle umane in quasi tutti gli aspetti. Al contrario, la IA debole può essere superiore all'uomo, ma di solito solo nei settori per i quali è stata esplicitamente programmata e addestrata. La IA debole si concentra sulla risoluzione di problemi applicativi concreti basandosi su metodi noti di matematica e informatica. I sistemi sviluppati sono in grado di auto-ottimizzarsi.