L'intelligenza artificiale sta trasformando ogni settore, compreso quelle delle industrie manifatturiere: grazie alla capacità di analizzare velocemente grandi volumi di dati e guidare i professionisti nelle attività quotidiane, questa tecnologia sta assumendo un ruolo sempre più centrale nell'automazione della produzione, nel controllo dell'inventario, nella manutenzione predittiva e nella gestione della supply chain.
Affinché però l'IA venga utilizzata in modo vantaggioso, la forza lavoro dovrà adattarsi sviluppando nuove skill, perlomeno quelle basilari per comprendere i benefici e i rischi dell'IA e come usare la tecnologia a proprio vantaggio.
Satyandra K. Gupta, co-fondatore e chief scientist di GrayMatter Robotics, spiega che, per prima cosa, i professionisti del settore dovranno essere in grado di verificare la qualità dei dati usati per l'addestramento dei tool ed eventualmente filtrare quelli errati.
Per fare ciò è essenziale capire da dove provengono i dati, eseguire dei controlli qualità per identificare eventuali anomalie e individuare tutte le feature non rilevanti che non contribuiscono alle performance dei sistemi.
Durante il processo di training gli utenti possono anche rendersi conto che i dataset mancano di alcune categorie di dati fondamentali; in questo caso, essi devono essere in grado di identificare quali informazioni andranno integrate e implementare meccanismi per il monitoraggio continuo della qualità dei dati e delle performance dei modelli.
La capacità di individuare gli errori deve essere applicata anche ai risultati dei tool di IA: poiché gli output errati possono avere conseguenze anche gravi sul business, è fondamentale riuscire a misurare le performance del sistema e identificare i potenziali fallimenti.
La forza lavoro del manifatturiero deve anche sviluppare una conoscenza di base sul funzionamento degli algoritmi e dei modelli di IA, comprendendo i punti cardine della loro logica; ciò serve a identificare quali algoritmi sono i più adatti per un certo tipo di applicazioni.
Non può mancare poi un certo livello di capacità nel configurare i tool di IA per assicurarsi che producano risultati corretti e nel formato atteso.
Gestire i rischi di privacy, sicurezza ed etica
La capacità di gestire e monitorare i tool di IA implica anche riuscire a individuare eventuali problemi di privacy e risolverli. Gupta fa l'esempio di un tool usato per riconoscere attività umane: essendo addestrato su dati umani, potrebbe inavvertitamente rivelare informazioni private.
La responsabilità dei professionisti del manifatturiero è identificare questi possibili leak e ottenere il consenso informato per la raccolta e l'utilizzo dei dati sensibili.
Le informazioni vanno anche protette da eventuali attacchi: per questo la forza lavoro deve avere conoscenze di cifratura, controllo degli accessi e data segregation per ridurre il rischio di data breach e furti di dati.
Infine, è fondamentale essere consapevoli dei rischi etici dei modelli e saper sviluppare e applicare best practice per controllarli, assicurandosi che l'IA non sia viziata da pregiudizi e distorsioni.
Addestrare la forza lavoro all'uso dei tool e investire sul reskilling dei dipendenti significa preparare la propria azienda alla rivoluzione dell'IA senza lasciare nessuno indietro, traendo il massimo vantaggio dalla tecnologia.
