Intelligenza Artificiale nell'industria: le opportunità per le PMI

Intelligenza Artificiale nell'industria: le opportunità per le PMI

Il dibattito sull’intelligenza artificiale applicata all’industria (AI nell’industria) ha conquistato anche le PMI. Se fino a poco tempo fa si trattava di una tecnologia ritenuta fuori portata per le imprese di piccole e medie dimensioni, oggi l’attenzione sta crescendo in modo significativo perché sono sempre più chiari i benefici e sempre minori i rischi.

A trainare questo interesse è stata soprattutto l’AI generativa, che ha conquistato il grande pubblico e acceso la curiosità anche delle imprese meno mature dal punto di vista digitale. L’AI, però, non è solo generativa: in ambito industriale, infatti, a diffondersi per prima è stata l’AI predittiva, basata su modelli che analizzano dati storici e in tempo reale per anticipare eventi futuri, ottimizzare i processi o migliorare la manutenzione degli impianti. Oggi entrambe le tecnologie offrono opportunità concrete anche per le PMI, sebbene con approcci e finalità differenti.

L’interesse delle PMI per i benefici dell’AI è evidente, ma non sempre si traduce in un’adozione concreta. Secondo studi datati 2024, quasi una grande azienda manifatturiera su quattro aveva già integrato almeno una tecnologia AI-based nei suoi processi. Tra le imprese con 10-49 addetti, però, la percentuale si fermava al 4,4%, e questo evidenziava con chiarezza il divario ancora esistente tra PMI e grandi realtà industriali. Anche ipotizzando una crescita importante nell’ultimo anno, il divario resta profondo perché le PMI continuano a scontare barriere strutturali che rallentano l’adozione tecnologica rispetto alle realtà più strutturate, replicando di fatto le stesse dinamiche della digitalizzazione in senso lato.

Eppure, le stesse PMI riconoscono nell’intelligenza artificiale un’area di grande interesse e un acceleratore competitivo senza precedenti, capace di generare ritorni di molto superiori ai costi. Vediamo dunque come l’AI possa diventare una leva strategica per potenziare la produttività, la qualità e la resilienza delle PMI italiane.

L’AI come leva strategica per le PMI manifatturiere

Il settore manifatturiero vive costantemente sotto pressione. Alla volatilità della domanda e all’aumento dei costi energetici e logistici si sommano complessità legate allo scenario internazionale, dalle tensioni geopolitiche alla frammentazione delle catene di fornitura globali, fino all’introduzione di dazi internazionali e normative a livello UE.

In uno scenario così articolato, l’intelligenza artificiale è una risposta trasversale. Le sue applicazioni, consolidate in alcuni contesti, forniscono risposte solide a molte delle sfide del comparto: dalla previsione della domanda alla riduzione dei costi di manutenzione, dall’abilitazione di modelli produttivi lean e smart alla spinta verso la personalizzazione di massa.

Tuttavia, una delle variabili decisive per il successo dell’AI è l’approccio con cui ci si avvicina alla tecnologia. Spesso si tende a considerare l’AI come un insieme di soluzioni puntuali, da applicare per risolvere inefficienze locali o colmare lacune operative. Questa visione frammentaria rischia di limitarne fortemente l’impatto.

Al contrario, l’AI dà il meglio di sé quando è integrata in una visione strategica d’impresa e diventa così un vero abilitatore di trasformazione. L’integrazione dell’AI nei processi industriali conduce a ripensare flussi, ruoli e modelli produttivi alla luce di nuove possibilità, rendendo le aziende più agili, efficienti e sostenibili.

Il vantaggio dell’adozione graduale 

Approfondiremo in seguito i percorsi di adozione dell’AI, tema chiave per ogni PMI manifatturiera. Qui è sufficiente evidenziare come l’introduzione dell’AI nell’industria possa avvenire in modo graduale e senza stravolgimenti strutturali, ma integrandosi nei processi già esistenti, magari a partire dalle aree più critiche o ad alto potenziale di ROI.

Inserite in una strategia chiara, azioni tattiche basate sull’AI generativa – come l’adozione di chatbot o repository documentali intelligenti – possono essere implementate rapidamente, diventando il primo passo di un percorso più ampio che punta a diffondere una cultura del dato e dell’innovazione continua.

L’impatto dell’AI si può misurare

Un altro elemento chiave è la misurabilità dell’impatto, ovvero la capacità di valutare puntualmente i benefici ottenuti in termini di produttività, efficienza, qualità e sostenibilità, nonché di correlare l’adozione tecnologica ai risultati di business. Anche metriche semplici, come la riduzione degli scarti, i tempi di ciclo o i consumi energetici, permettono di calcolare il ritorno sull’investimento.

Come iniziare: roadmap per l’adozione dell’AI nelle PMI  

Che si tratti di un percorso interno o guidato da partner esperti, le aziende che vogliono adottare l’AI devono seguire un approccio strutturato, fatto di analisi, obiettivi e scelte progressive.

Analisi dei processi e identificazione delle aree ad alto impatto

Il primo passo consiste nel capire dove abbia senso applicare l’intelligenza artificiale. Esistono framework strutturati e strumenti tecnologici che aiutano a mappare i processi aziendali, analizzarne i colli di bottiglia e identificare le aree dove l’AI può generare l’impatto maggiore.

Il supporto di partner esperti è fondamentale, non solo per la capacità tecnica ma per l’esperienza maturata su casi reali; il consiglio è concentrarsi su processi critici ma delimitati, dove anche un miglioramento del 5-10% può generare ritorni rilevanti. Soprattutto, bisogna evitare la logica della sperimentazione fine a sé stessa: come si è visto nel capitolo delle sfide, l’AI va applicata con uno scopo chiaro e deve essere orientata verso obiettivi misurabili.

Valutare i dati disponibili e il livello di digitalizzazione

L’intelligenza artificiale ha bisogno di un substrato digitale solido. È per questo che, prima ancora di parlare di modelli e algoritmi, è necessario valutare con lucidità il livello di digitalizzazione aziendale e la qualità del patrimonio informativo disponibile.

Nelle PMI i dati ci sono ma spesso non sono omogenei, centralizzati o pronti all’uso. Possono mancare standard comuni, storicità, oppure la semplice consapevolezza di dove risiedano le informazioni. Ciò che conta è sapere fin da subito se si dispone dei prerequisiti minimi o se è necessario un percorso di messa a punto.

Scelta di partner tecnologici e soluzioni scalabili

La scelta del partner è uno degli aspetti più importanti dell’intero percorso di adozione dell’AI. Per una PMI, significa trovare un interlocutore in grado di tradurre la tecnologia in valore reale, guidando il progetto dall’analisi fino all’operatività. Un buon partner è fondamentale perché:

1. La tecnologia evolve in modo continuo e imprevedibile, e una PMI non può presidiare da sola tutti i trend, le piattaforme o i modelli emergenti;
2. Ha competenze ed esperienza trasversali, che permettono di evitare errori costosi e di scegliere strumenti realmente utili, capaci di generare valore misurabile per l’impresa;
3. Garantisce continuità e supporto nel tempo, accompagnando l’azienda nella formazione, nel miglioramento dei modelli e nella loro integrazione con processi e sistemi esistenti;
4. Pensa al futuro dell’impresa, proponendo soluzioni modulari e scalabili, che crescono insieme al business e non si rivelano rigide o obsolete dopo pochi mesi.

Dove e come l’AI genera valore nell’industria 

Le applicazioni dell’AI nell’industria sono numerose e in continua evoluzione, spinte dal costante affinamento delle soluzioni intelligenti. In questa sede ci concentriamo sui casi d’uso più rilevanti per le PMI manifatturiere tenendo conto delle loro esigenze, delle infrastrutture disponibili e delle sfide più diffuse.

Manutenzione predittiva e riduzione dei fermi macchina

La manutenzione predittiva è una strategia che applica algoritmi di AI - in particolare tecniche di machine learning - all’analisi dei dati operativi raccolti da sensori, log e parametri di funzionamento delle macchine. L’obiettivo è anticipare i guasti e intervenire in modo puntuale prima che si verifichino fermi macchina, che rappresentano una delle principali voci di costo per tutte le imprese manifatturiere.

Secondo alcune stime, l’uso dell’AI in ottica predittiva consente di ridurre i costi di manutenzione del 18‑25% e i downtime imprevisti fino al 50%. Un aspetto particolarmente interessante per le PMI è la possibilità di iniziare in modo mirato, senza stravolgere l’infrastruttura produttiva: si può partire da un cluster di macchine critiche integrando sensori IoT, o sfruttare modelli di servizio esterni e piattaforme che aggregano e analizzano i dati. Se l’azienda ha già intrapreso un percorso verso i paradigmi 4.0 o 5.0, l’integrazione è più semplice, perché la base connessa e digitalizzata è già presente.

Ottimizzazione della supply chain e gestione dell’inventario

Per una PMI manifatturiera, abbattere gli sprechi è una priorità. In particolare, una gestione inefficiente delle scorte - sia di materie prime che di semilavorati e di prodotti finiti – si traduce in costi per capitale immobilizzato, spazio di magazzino sprecato, obsolescenza e ritardi.

Il demand forecasting è una delle applicazioni più mature del machine learning: grazie all’analisi avanzata di dati storici e variabili esterne (mercato, trend di vendita), permette di prevedere la domanda e di adeguare per tempo gli acquisti e la produzione. Secondo McKinsey, l’adozione di soluzioni AI nella gestione della supply chain può ridurre i costi di magazzino del 5‑10%, abbattere i costi logistici fino al 15% e ottimizzare i livelli delle scorte con miglioramenti fino al 35%.

La gestione dell’inventario è solo una parte del tutto. Ottimizzare la supply chain con l’AI significa infatti intervenire su tutta la catena del valore: è possibile, per esempio, individuare in anticipo colli di bottiglia lungo le linee o nei rifornimenti, pianificare gli acquisti in base all’andamento della domanda, riprogrammare le consegne in caso di ritardi da parte dei fornitori o variazioni nei costi di trasporto.

Automazione intelligente e robotica collaborativa

L’automazione intelligente assume forme diverse, alcune perfettamente in linea con le esigenze delle PMI, altre più complesse e tipiche delle grandi realtà industriali. In ogni caso, oggi sono disponibili soluzioni scalabili, accessibili e adattabili a qualsiasi contesto produttivo.

Per una PMI manifatturiera, l’automazione AI-based può tradursi in sistemi di visione artificiale per rilevare difetti o anomalie, robot autonomi (miniload) che movimentano materiali tra reparti e magazzino, macchine che regolano automaticamente i propri parametri operativi e via dicendo.

Un trend particolarmente interessante dell’AI nell’industria è quello della robotica collaborativa (cobot), che si sostanzia in robot progettati per lavorare fianco a fianco con l’operatore umano, senza barriere fisiche e in condizioni di sicurezza. Pur essendo una tecnologia avanzata, i cobot stanno diventando sempre più accessibili grazie alla riduzione dei costi e alla disponibilità di casi d’uso mirati, adatti anche a linee produttive compatte o ad attività di assemblaggio di precisione.

Controllo qualità e analisi dei dati in tempo reale

Scarti, rilavorazioni e non conformità sono un costo enorme per le aziende, perché rallentano la produzione e peggiorano la marginalità. Eppure, in molte realtà il controllo qualità è ancora affidato a verifiche manuali a campione, un modello che può funzionare in contesti a basso volume o alta personalizzazione, ma che non garantisce continuità.

L’intelligenza artificiale è in grado di analizzare dati e informazioni visive in tempo reale, segnalando eventuali anomalie nel momento stesso in cui si manifestano. Parliamo di sistemi di visione artificiale potenziati da algoritmi di AI, ma anche di soluzioni che monitorano parametri di processo come temperatura, vibrazioni o pressione, rilevando scostamenti spesso impercettibili per un operatore umano. A differenza dei sistemi basati su logiche deterministiche, i modelli AI apprendono dai dati e migliorano progressivamente la loro accuratezza, affinando la capacità di riconoscere situazioni critiche o fuori standard.

Le PMI possono integrare sistemi di AI per il controllo qualità, magari a partire da un singolo punto critico della linea o da una macchina strategica. In molti casi, bastano una telecamera industriale, un hardware edge e un modello pre-addestrato, senza bisogno di ripensare l’impianto.

Personalizzazione dei prodotti e progettazione assistita

La mass customization è uno dei trend più rilevanti nel manifatturiero contemporaneo. Esso consiste nella capacità di offrire prodotti personalizzati su scala industriale, combinando la flessibilità tipica dell’artigianato con i volumi e l’efficienza della produzione di massa.

In quanto trend derivante direttamente dal consumatore, la personalizzazione di massa non riguarda solo le grandi imprese ma anche le PMI, che sono chiamate a gestire micro-lotti e a soddisfare richieste di configurazione su misura, personalizzazioni estetiche o funzionali.

Qui, l’intelligenza artificiale scende in campo non tanto come tecnologia di produzione, ma come assistente progettuale in grado di velocizzare e rendere più efficiente il lavoro degli uffici tecnici. Utilizzando approcci di generative design è possibile creare automaticamente decine o centinaia di alternative progettuali, partendo da vincoli precisi (materiali, costi, performance, geometrie) e simulando l’impatto di ciascuna scelta. Il progettista non è sostituito, ma potenziato nelle sue competenze: può valutare le varianti migliori, confrontare scenari e prendere decisioni rapide.

Supporto decisionale AI-based

L’intelligenza artificiale generativa facilita l’accesso alla conoscenza e automatizza attività che, fino a ieri, richiedevano tempo e competenze specialistiche (di cui il mercato è sempre stato avaro).

Immaginiamo, ad esempio, un tecnico sul campo o un operatore di linea con poca esperienza: grazie a un’interfaccia conversazionale, un modello generativo può rispondere alle sue domande operative, richiamare schede tecniche, proporre checklist di intervento o suggerire azioni in base al tipo di criticità rilevata. Allo stesso modo, l’AI può generare report tecnici, piani di produzione e analisi comparative tra scenari, aiutando la direzione a prendere decisioni migliori.

Le principali sfide per le PMI nell’adozione dell’AI

Abbiamo visto che le applicazioni dell’intelligenza artificiale in ambito manifatturiero sono numerose e diventano sempre più concrete nel corso del tempo. Eppure, molte PMI ci stanno arrivando solo oggi, e spesso in modo frammentato. Perché?

In questa sezione approfondiamo i principali ostacoli all’adozione, per poi proporre un percorso realistico che aiuti le imprese a trasformare l’AI in un vantaggio competitivo reale.

Investimenti iniziali e ritorno economico incerto

Il tema degli investimenti è una delle barriere ricorrenti quando si parla di innovazione nelle PMI: l’AI viene ancora percepita come una tecnologia costosa e incerta a livello di ROI. Ma questa visione, senz’altro corretta agli albori della tecnologia, oggi è più teorica che reale.

Negli ultimi anni, sono maturate sia le esperienze di sviluppo e implementazione di soluzioni AI-based, sia la cultura digitale delle imprese, spinta anche dai programmi Industria 4.0. Oggi esistono casi d’uso solidi, con ritorni verificati sul campo, una rete diffusa di partner specializzati e centri di competenza in grado di supportare progetti su scala contenuta, con approcci pratici e sostenibili per le PMI.

Inoltre, l’avvento dell’AI generativa e dei modelli pre-addestrati ha ridotto drasticamente le soglie di ingresso, rendendo l’adozione molto più accessibile anche in assenza di infrastrutture complesse.

Carenza di competenze interne e necessità di formazione

La mancanza di competenze interne è una barriera reale ma non insormontabile. Le PMI non devono necessariamente costruire competenze AI da zero: oggi è possibile affidarsi a partner esterni, integratori e consulenti che offrono competenze tecniche, strumenti e modelli già pronti, affiancando il personale interno anche con formazione mirata. L’obiettivo, per le PMI, non è diventare esperti di AI, ma sapere dove applicarla e come governarla.

Difficoltà nel definire obiettivi chiari e misurabili

La stragrande maggioranza delle imprese riconosce il potenziale dell’AI, ma fatica a tradurlo in progetti concreti, con obiettivi chiari, misurabili e collegati a obiettivi reali dell’impresa. Il rischio è duplice:

1. da un lato, guardare all’AI come a un fine e non come a un mezzo;
2. dall’altro, restare fermi per timore di non sapere da dove iniziare.

In entrambi i casi, manca un elemento chiave: un metodo per individuare le aree in cui l’AI può generare valore.

È inoltre fondamentale essere in grado di misurare l’impatto tramite indicatori semplici: riduzione dei tempi, abbattimento degli scarti, miglioramento dell’affidabilità, incremento dei margini. KPI chiari e definiti prima dell’avvio dei progetti sono fondamentali per valutare il ritorno dell’investimento e orientare le scelte successive.

Conformità normativa, soprattutto nei settori regolati

L’adozione dell’AI nelle PMI manifatturiere deve affrontare il tema della conformità normativa. Da un lato troviamo settori fortemente regolamentati - alimentare, medicale, pharma… - nei quali l’utilizzo di soluzioni di AI passa dalla conformità con norme stringenti in ambito di qualità, sicurezza o privacy. Dall’altro, la maggior parte dei produttori è comunque soggetta alle norme generaliste italiane ed europee come il GDPR, il Data Act e l’AI Act, che richiedono valutazioni ad hoc.

Il ruolo dei Competence Center nella AI transformation delle PMI

I Competence Center rappresentano un supporto fondamentale per le PMI che vogliono adottare soluzioni AI-based in modo efficace e sostenibile. Queste strutture hanno l’obiettivo di accompagnare le imprese nel percorso di trasformazione digitale, fornendo un supporto concreto su più livelli, dall’assistenza tecnica alla formazione delle competenze chiave, fino alla gestione di progetti innovativi.

Per un’azienda che si accinge ad esplorare le potenzialità dell’AI, la scelta di interagire con un Competence Center può fare la differenza nel superare barriere tecniche, culturali e infrastrutturali. Ecco i principali benefici:

Assessment e diagnosi tecnologica

I Competence Center affiancano le imprese nella fase di analisi del livello di maturità digitale, valutando in modo strutturato i processi produttivi, la gestione dei dati e le infrastrutture tecnologiche esistenti. L’assessment consente di definire un piano d’azione mirato, individuando con precisione le aree in cui l’introduzione dell’AI e delle tecnologie 4.0 può generare il massimo impatto sul business, in termini di efficienza, qualità e competitività.

Accesso a infrastrutture e linee pilota attrezzate

Con il supporto di un Competence Center, le PMI possono sperimentare nuove soluzioni senza sostenere investimenti iniziali onerosi. I centri mettono a disposizione aree attrezzate dove testare applicazioni reali in contesti protetti.

Formazione e sviluppo delle competenze

Attraverso corsi specialistici e programmi formativi mirati, i Competence Center aiutano le imprese a colmare il divario di competenze digitali del proprio personale, coinvolgendo professionisti esperti e docenti universitari.

Supporto nell'accesso ai finanziamenti

I centri accompagnano le PMI nell'intero percorso di accesso agli incentivi pubblici, dalla progettazione di iniziative finanziabili alla predisposizione della documentazione necessaria, fino all'orientamento tra i bandi disponibili.

Supporto allo sviluppo e alla sperimentazione di progetti AI

I Competence Center affiancano le PMI nella definizione, test e validazione di soluzioni AI-based, mettendo a disposizione competenze tecniche e infrastrutture per sperimentare in sicurezza prima del deployment su larga scala.

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