L’intelligenza artificiale nelle operations non è più una promessa lontana. È una realtà che sta riscrivendo i processi industriali, ridefinendo ruoli e abilitando nuovi modelli decisionali.
Oggi, per molte aziende manifatturiere — e non solo — il tema non è più “se” adottare l’AI, ma come farlo in modo sostenibile, utile e concreto. È una trasformazione che parte dai bisogni quotidiani, tocca le infrastrutture IT, entra nella fabbrica e arriva fino alle strategie ESG. Ed è proprio su questa traiettoria che in MADE Competence Center abbiamo scelto di puntare, costruendo percorsi di accompagnamento per le PMI che vogliono passare dalla sperimentazione all’impatto.
Dalla complessità alla concretezza: cosa serve davvero per applicare l’AI nelle operations
Non c’è AI senza dati, senza persone e senza un problema reale da risolvere. È questa la lezione che emerge dai progetti sviluppati negli ultimi mesi. E soprattutto, è la condizione per evitare due grandi trappole: da un lato la “AI washing” — l’adozione forzata e senza ROI — dall’altro l’inerzia.
Chi ha partecipato all’Aperitivo Tecnologico del 3 giugno ha potuto vedere questo principio all’opera. Le storie di Sky Italia, MediSpa, SaidText e Carel mostrano percorsi diversi, ma convergenti nella loro visione: l’AI funziona solo se è calata nei processi, se incontra bisogni veri, e se si costruisce passo dopo passo, a partire da un prototipo.
- Sky Italia, con il progetto EXPLAIN, utilizza AIOps e LLM per governare un’infrastruttura IT sempre più complessa. Il focus? Correlare eventi, riconoscere anomalie, ridurre tempi di diagnosi. Una sfida ad alta complessità tecnica, affrontata con il supporto di MADE e una startup verticale.
- MediSpa, PMI del benessere, ha invece abbattuto i tempi di sviluppo dei suoi check-up da sei mesi a una settimana, grazie all’AI generativa. Ma la vera innovazione non è stata tecnica: è stata organizzativa e culturale. Il progetto ha attivato nuove competenze (prompt engineering, domain validation), nuovi processi e una nuova visione dell’impatto ESG.
- SaidText ha sviluppato, in collaborazione con MADE, un copilota vocale che “ascolta” le comunicazioni informali degli operatori e le trasforma in insight operativi. Una soluzione che dimostra come l’AI possa valorizzare il capitale umano anche nei contesti più operativi.
- Carel, infine, ha progettato un digital twin della propria linea produttiva per gestire il lancio globale di un nuovo prodotto. L’AI ha supportato la modellazione e l’ottimizzazione, ma il vero risultato è stato l’acquisizione di un metodo replicabile, oggi esteso ad altre aree aziendali.
Quattro settori, quattro approcci, ma una costante: l’AI non è un traguardo. È un catalizzatore. Non basta “introdurla”: va compresa, testata, adattata. E va governata.
Le PMI al centro: perché proprio le aziende più agili possono guidare il cambiamento
C’è un paradosso che si ripete spesso nei processi di trasformazione digitale. Le grandi aziende hanno i budget, ma sono più lente. Le PMI, invece, pur con meno risorse, possono essere più rapide, più adattive, più capaci di fare sistema. È qui che l’AI incontra il suo terreno più fertile — a patto che ci sia un contesto abilitante.
In MADE questo contesto esiste. Non solo come infrastruttura tecnologica, ma come spazio di accompagnamento, prototipazione e cultura. I servizi come DRAIVE (per l’ottimizzazione dei processi attraverso AI e simulazione) o AI4Knowledge (per l’organizzazione intelligente della documentazione tecnica) sono pensati per abbassare la soglia d’ingresso e rendere l’AI uno strumento a misura di PMI.
In questo senso, la collaborazione con un Competence Center come MADE permette alle imprese di:
- Sperimentare soluzioni su problemi specifici prima di investire.
- Accedere a competenze multidisciplinari (tecnologia, organizzazione, formazione).
- Usufruire di un ecosistema di partner tecnologici e startup verticali.
- Valorizzare l’intelligenza collettiva, facendo emergere nuove idee da chi vive i processi ogni giorno.
Non si tratta solo di “adottare l’AI”, ma di ridisegnare processi, modelli decisionali, ruoli e cultura aziendale. Ed è proprio questo il tipo di innovazione che fa la differenza in un contesto competitivo.
Quale AI per quale fabbrica: l’era dell’Intelligenza Specifica
C’è una retorica dell’AI “onnipotente” che spesso disorienta. Ma in realtà, l’AI che funziona è quella “specifica”: addestrata su un dominio, integrata in un processo, utile a un obiettivo chiaro.
Non serve replicare i chatbot generalisti o rincorrere le mode: serve capire dove l’AI può ridurre errori, aumentare efficienza, supportare le persone nelle decisioni. Nell’infrastruttura IT, nel controllo qualità, nella logistica, nella manutenzione predittiva. Ma anche nell’analisi dei dati vocali, nella costruzione della reportistica ESG, nella generazione automatica di documentazione tecnica.
Chi lavora ogni giorno in fabbrica, in magazzino, negli uffici tecnici sa che il tempo è poco, le risorse scarse e la pressione alta. È proprio per questo che l’AI — se ben progettata — può essere un alleato straordinario. Perché automatizza, suggerisce, struttura, organizza. Ma soprattutto perché valorizza il lavoro umano, anziché sostituirlo.
MADE come piattaforma di abilitazione: dal tour tecnologico all’integrazione concreta
L’evento del 3 giugno ha offerto anche un’occasione per visitare dal vivo il MADE Demo Center: spazi dimostrativi dove le tecnologie non sono solo raccontate, ma “messe in scena”. Un luogo dove vedere da vicino come può funzionare un digital twin, un algoritmo di controllo qualità, un’interfaccia AI conversazionale.
Ma la vera forza di MADE sta nel dopo: nella possibilità di passare dal tour alla progettazione, dalla visione all’implementazione. È qui che si gioca il valore reale di un Competence Center: essere ponte tra ricerca e impresa, tra potenziale e realtà, tra idee e soluzioni.
Chi oggi guarda all’AI con curiosità, timore o entusiasmo, può trovare in MADE non solo un fornitore, ma un compagno di percorso. Perché la vera trasformazione digitale non si compra. Si costruisce. Insieme.
