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AUTOMAZIONE OGGI 456 SOLUZIONI SOFTWARE PER L’INDUSTRIA 81 S SI intelligenza artificiale Fonte: foto GettyImages sale e strategico in Schneider hanno un team dedicato guidato da Philippe Rambach, chief AI officer. L’AI generativa e le sue applicazioni in ambito industriale Sappiamo tutti che l’intelligenza artificiale esiste da più di 50 anni, ma ChatGPT ha dimostrato inmodo strabiliante e irreversibile come l’AI generativa abbia totalmente cambiato l’interazione dell’uomo con i sistemi informatici e non solo. I Large Language Model (LLM) sono creati e addestrati con algoritmi di deep learning e reti neurali e stanno rivoluzionando l’interazione anche conmacchine e sistemi industriali. La Boston Consulting Group afferma che l’AI generativa porterà sicuramente una maggiore capacità di collaborazione tra persone e macchine e un conseguente aumento della produttività. Usare i LLM è un potente fattore di semplificazione e accelerazione che libera spazio e tempo - da dedicare ad attività ad alto valore, semplificando ulteriormente il modo di interagire con i dispositivi, sfruttando interfacce che utilizzeranno il linguaggio naturale con- sentendo agli operatori di interagire con i sistemi d’automazione industriale. All’ultima Hannover Messe, Schneider Electric ha pre- sentato un assistente virtuale che permette la generazione automa- tica del codice PLC, supportato da Copilot di Microsoft, e stimiamo che l’uso della GenAI in questo e in altri contesti d’automazione specificamente addestrati possa ridurre del 20% lo sforzo richiesto a un OEM per realizzare un’applicazione PLC supportandolo nella programmazione: vantaggio che si traduce in un risparmio poten- ziale sui costi tra i 40.000 e gli 800.000 euro all’anno. In base a quanto detto, la parola chiave è ‘specificamente adde- strati’. La personalizzazione per casi d’uso e compiti specifici è ciò che consente fin d’ora di ottenere vantaggi non solo per generare codice ma anche per la documentazione, gli script di test, il re- factoring. In Schneider stanno testando queste e altre funzionalità sul sistema di automazione aperta EcoStruxure Machine Expert e hanno notato risultati promettenti. Ovviamente, il controllo umano rimane, ma si fa meno gravoso, e il co-pilot è un assistente che sem- plifica le azioni più standard e ripetitive. Un’altra area di utilizzo per i LLM sono le interfacce in linguaggio na- turale verso i sistemi di automazione industriale, che consentono di dialogare senza usare linguaggi specializzati. Altra area che stanno te- stando in Schneider è la creazione di assistenti virtuali che supportano il servizio al cliente, ad esempio come supporto al troubleshooting. Poter contare su questa ‘expertise’ e sulla semplificazione del lin- guaggio naturale, infine, può aiutare anche a gestire il cambiamento generazionale che sta avvenendo oggi nel mondo industriale, aiu- tando a ‘trasferire’ competenze e capacità al personale più giovane o meno esperto, riducendo la curva di apprendimento e fornendo a tutti i medesimi strumenti e conoscenze. Qualità dei dati e responsabilità Ogni modello di AI applicato all’industria, sia esso di apprendimento automatico o generativo, è addestrato su un set di dati. È impor- tante che siano sempre i data scientist e gli esperti del dominio in- dustriale specifico a convalidare e perfezionare questi modelli, così da evitare potenziali distorsioni. I Large Language Model applicati in ambito industriale richiedono, quindi, una maggiore attenzione e gestione, perché possono impattare su molteplici aspetti: sicu- rezza, privacy e cybersecurity. Questa è un’importante differenzia- zione rispetto ad altri ambiti più ‘consumer’. Tale considerazione è un esempio lampante di come con l’AI le ra- gioni tecnologiche e quelle etiche debbano andare a braccetto. L’at- tenzione a un uso responsabile dei Large Language Model riguarda l’ambito industriale esattamente come qualsiasi altro ambito e il loro impiego deve fondarsi anche su pilastri solidi di sicurezza, fi- sica e cibernetica, a tutela delle informazioni e delle persone. Una sana prudenza, guardando sempre al futuro L’AI generativa è una tecnologia giovane, che si sta sviluppando con una rapidità tale da rendere difficile prevederne gli impatti, in po- sitivo ma anche in negativo, prima che essi si siano già dispiegati. Introdurla in contesti complessi come l’industria è un’opportunità da non perdere, ma è fondamentale in questa fase mantenere un controllo saldo sui processi e applicarli affinché vi sia un miglio- ramento continuo della qualità e interpretabilità delle risposte prodotte dall’utilizzo dei LLM, in modo da poterli integrare con fi- ducia all’interno dei processi decisionali. Ad oggi la verifica da parte dell’uomo è un passaggio ineludibile, che non deve però spingere a mettere da parte lo studio delle opportunità dell’AI generativa. Siamo in un momento difficile quanto entusiasmante, foriero di in- novazione, efficienza operativa ed energetica, riduzione del nostro impatto ambientale e molte altre opportunità. Mettendo a fattor co- mune partnership tecnologiche e competenze di dominio, si potrà creare un percorso prudente, ma solido, da offrire agli utilizzatori e strategico per portare le industrie nell’era dell’AI. Schneider Electric - www.se.com/it/it La personalizzazione per casi d’uso e compiti specifici è ciò che consente fin d’ora di ottenere vantaggi non solo per generare codice ma anche per la documentazione, gli script di test, il re-factoring