Made4.0: strategia, dati e metodo per domare l’IA industriale con Draive e AI Matters

«L’intelligenza artificiale è una tecnologia disruptive che entra in tutti i processi e le attività delle imprese. Per noi, la sfida è supportarle per un’adozione smart dell’IA. In questo momento c’è un forte hype su questa tecnologia, il mercato delle soluzioni di intelligenza artificiale per le imprese in Italia è cresciuto del 58% nel 2024, dopo un progresso del 52% nel 2023. E non sappiamo ancora in quale punto della curva esponenziale ci troviamo». Davide Polotto è business development di Made4.0, competence center milanese che offre alle imprese formazione e supporto nei progetti industriali di digitalizzazione.

L’attività di trasferimento tecnologico riguarda tutte le principali tecnologie che abilitano la Trasformazione 4.0 e 5.0, di prodotto e di processo: digital twin, manifattura additiva, robotica, efficienza energetica, cybersecurity, 5G, tracciabilità, realtà aumentata. Sull’intelligenza artificiale, si concentra su due fronti: servizi e progetti per gli end user, ovvero le imprese, applicate a produzione, controllo qualità, manutenzione predittiva, logistica, analisi dei dati, chatbot e strumenti per supportare il lavoro umano nelle fabbriche; e lo sviluppo di applicazioni per chi invece realizza software.

Abbiamo approfondito entrambi gli aspetti con Davide Polotto in occasione di un convegno organizzato a Sps Italia 2025 dedicato all’utilizzo dell’intelligenza artificiale nelle aziende, che è partito da una domanda emblematica: da dove cominciare. La risposta può arrivare da un servizio di Made dedicato all’intelligenza artificiale, che si chiama Draive, e che parte da un assessment dell’esistente per definire ed eventualmente anche mettere in pratica progetti di digitalizzazione con l’IA. Per le software house, invece, il competence center mette a disposizione competenze ma soprattutto strutture e tecnologie nell’ambito di un’altra iniziativa, che si chiama AI Matters, fa parte di un progetto europeo, e viene portata avanti insieme a un centro di ricerca, la Fondazione Bruno Kessler, e a un’impresa della digital transformation, Concept Reply.

L’implementazione dell’intelligenza artificiale nelle imprese è solo all’inizio, soprattutto fra le Pmi, ed è alto il rischio di fallimento dei progetti

Partiamo dagli end user. Spesso il problema delle imprese è proprio l’individuazione di un bisogno o di una strategia da cui partire, e questo vale soprattutto per quelle di piccole e medie dimensioni che hanno maggiormente bisogno di rivolgersi a partner tecnologici che le sappiano guidare correttamente in una trasformazione che presenta molti elementi di complessità. «Notiamo una grande disparità legata alla dimensione delle imprese. Le big nel 59% dei casi hanno già adottato almeno una soluzione di IA, le medie imprese sono invece al 15% e fra le piccole solo il 7% si è già mosso. Questa situazione rischia di allargare ulteriormente la forchetta fra grandi e piccole aziende».

Quindi, ci sono molte imprese, soprattutto piccole e medie, che non hanno ancora intrapreso una strategia di implementazione dell’IA. C’è poi un secondo fattore che indica l’importanza di impostare bene le cose sin dall’inizio. «Il rischio di fallimento dei progetti è alto. Abbiamo visto soluzioni di IA abbandonate perché non davano i frutti desiderati, magari a causa di un contesto non adeguato alla buona riuscita del progetto. Si parla di percentuali che vanno dal 30% al 65% di progetti che falliranno».

Strategie poco definite e scarsa qualità dei dati fra i punti più critici, ma sono ostacoli superabili: analizzare l’esistente prima di investire, e creare dati sintetici

Le cause principali di fallimento delle strategie sull’IA sono cinque: mancanza di programmazione, inadeguata qualità dei dati, obiettivi non chiari, difficoltà di integrazione nei processi, mancanza di competenze, governance.

La mancanza di obiettivi sufficientemente definiti, che secondo Polotto è uno dei motivi per cui più frequentemente i progetti di intelligenza artificiale finiscono per naufragare. «Spesso le imprese adottano determinate soluzioni perché disponibili e facili da implementare, magari rispondendo alla proposta di un vendor. Ma senza che la soluzione risponda a un bisogno oppure a un obiettivo che l’azienda si era posta. E questo metodo fa naufragare la soluzione». Si tratta di una fattispecie che denota anche un altro dei cinque pillar sopra esposti, ovvero la mancanza di una programmazione strategica che preceda la fase di adozione vera e propria della tecnologia.

C’è invece una criticità particolarmente diffusa fra le imprese di piccole o medie dimensioni, ed è legata alla qualità dei dati. «L’intelligenza artificiale si nutre di dati, questi devono essere di qualità, altrimenti non sono utilizzabili. Esistono diverse metodiche per superare questo gap. Una soluzione consiste nel creare dati sintetici, che possono essere di altre aziende oppure creati ad hoc, e poi man mano che se ne acquisiscono di nuovi basare gli algoritmi su dati invece reali. Un’altra metodologia può essere seguita quando un processo si discosta dall’optimum. Noi prendiamo i dati che definiscono cosa intendiamo per ottimo, e ogni scostamento rispetto a questo parametro rappresenta un punto d’attenzione».

L’errore di implementare soluzioni di IA che rischiano di essere un corpo estraneo all’interno dei processi, perché non vengono adeguatamente integrate con le altre tecnologie, vale per la trasformazione digitale in generale. Partire dal reale bisogno dell’azienda, identificare un obiettivo preciso, sono da sempre i punti di partenza consigliati per intraprendere il cammino verso la smart factory. A maggior ragione, vale per l’intelligenza artificiale, che «ha valore se viene innestata su processi robusti. Al contrario, se alle spalle non ha processi solidi, è difficile che dia risultati» sintetizza Polotto.

Il tema della mancanza di competenze è legato alla veloce evoluzione delle tecnologie, che con l’IA ha avuto un’ulteriore e a tratti impressionante accelerazione, e rende necessarie nuove policy sia nella talent attraction sia nella retention. Infine, la governance: «non sono le soluzioni a imporre un modus operandi all’uomo, ma viceversa». Ci sono anche questioni legate alle responsabilità e alla compliance con le normative come l’AI Act.

Come funziona Draive: mappatura dello stato dell’arte, definizione degli obiettivi, e roadmap di adozione dell’intelligenza artificiale

Draive, il servizio di Made pensato per guidare le piccole e medie imprese nel processo di adozione dell’intelligenza artificiale, si inserisce in questo contesto. L’acronimo sta per Data-Driven Roadmap for AI Vision and Excellence. «Un team di esperti affianca l’azienda, non con la presunzione di voler osservare e fare una diagnosi, ma con l’idea di procedere insieme all’azienda, con metodo in qualche modo maieutico. Fanno innanzitutto un’analisi, quindi partono dalla reale situazione esistente, definiscono insieme all’azienda quali sono gli obiettivi strategici da perseguire attraverso l’IA, e propongono una pianificazione, una roadmap composta da attività, soluzioni di AI, definizione delle priorità».

Queste tre fasi sono codificate con precisione. La mappatura dei processi esistenti consente di individuare le aree in cui ha senso implementare soluzioni di intelligenza artificiale, la definizione degli obiettivi viene condotta attraverso la raccolta di dati e interviste alle persone, in base alla complessità dei processi e allo stato dell’arte tecnologico. E infine la roadmap viene presentata in un workshop di discussione che serve a stabilire priorità e a prendere eventualmente le decisioni di investimento e pianificazione.

«L’impresa può decidere se poi vuole realizzare il progetto con noi, oppure scegliere altri partner. Ovviamente noi speriamo nella prima ipotesi, e devo dire che si verifica nella stragrande maggioranza dei casi. Ma ci tengo a chiarire che noi le lasciamo completamente libere. Siamo un ente terzo, è importante sottolinearlo».

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Il monitoraggio di otto aree aziendali, e le cinque dimensioni di analisi: strategia, tecnologie, persone, IA, governance

Per arrivare alla roadmap vengono monitorate otto aree aziendali nelle quali si può applicare l’IA, attraverso cinque dimensioni di analisi. Gli ambiti, ovvero i processi, sono design ed engineering, progettazione, produzione, manutenzione, qualità, logistica, supply chain, ricerca e sviluppo, marketing. Le cinque dimensioni di analisi: strategia aziendale, asset tecnologici, persone, strategia specifica sull’intelligenza artificiale, e governance. L’ouput è una sorta di indicatore numerico quantitativo. Ad esempio, il processo di design ed engineering misurato sul parametro della strategia aziendale può avere un indicatore alto, medio o basso. Quindi, c’è una sorta di punteggio per tutte le dimensioni, accompagnato da un grafico. E una valutazione complessiva che rappresenta il maturity model, che è precisamente costruito sulla singola realtà, non in base a parametri generali. Vengono valutate la complessità dei processi dell’impresa, il livello di adozione delle tecnologie dei competitor in quel settore, e lo stato dell’arte interno all’impresa. Tutto questo serve per mettere a punto una short list di interventi, accompagnati dalle linee guida tecniche di ogni progetto, dal design allo sviluppo.

Il servizio è finanziato dal Pnrr, attraverso un meccanismo che per le imprese si risolve in uno sconto in fattura pari all’80 per cento per le piccole, al 70 per le medie e 40% per le grandi aziende. Attenzione: l’agevolazione si applica fino a quando ci sono risorse disponibili, non è una condizione valida per sempre. È partito a metà del 2024, «le aziende stanno rispondendo bene, nel senso che le adesioni sono numerose. Abbiamo avuto, naturalmente, un primo periodo di testing e di rodaggio, ma adesso l’attività è notevole, anche grazie al fatto che abbiamo organizzato un evento ad hoc e continuiamo a parlarne nei convegni di settore».

AI Matters per le software house, un progetto europeo per testare e validare soluzioni di IA: un roadshow di presentazione con una tappa al mese

Come detto, Draive si rivolge alle imprese, soprattutto Pmi, che devono mettere in atto progetti di IA inserendoli in produzione o in altre aree aziendali. Nell’ambito invece di un’iniziativa europea rivolta a software house e maker, Made è capofila per l’Italia di AI Matters. Si tratta di una rete europea di tef, testing and experimentation facilities, quindi strutture che consentono di sperimentare e validare soluzioni di intelligenza artificiale. Sono dislocate in otto paesi, oltre all’Italia Spagna, Grecia, Francia, Germania, Repubblica Ceca, Olanda e Danimarca.

«Questo è un progetto ancora in fase iniziale, si rivolge a tutti i soggetti che hanno come missione quello di creare soluzioni di software di IA da immettere sul sul mercato, ai quali diamo la possibilità di effettuare i test, mettendo a disposizione le facilities del competence center, quindi tecnologie, macchinari, capacità di calcolo, e competenze delle persone». Si inserisce nell’obiettivo europeo di aumentare resilienza e flessibilità del settore manifatturiero, potenziando il mercato delle soluzioni di intelligenza artificiale per l’industria. «Stati Uniti e Cina sono più avanti rispetto a Europa e Italia sia nello sviluppo sia nella diffusione dell’intelligenza artificiale, e queste iniziative mirano a fare sistema per colmare il gap».

Made 4.0 come detto è capofila del nodo italiano, e lavora insieme a Fondazione Bruno Kessler, centro di ricerca con sede a Trento, e Concept Reply, software house e system integrator che a parte del gruppo Reply.

L’iniziativa è finanziata con fondi europei, e anche in questo caso le imprese possono contare su sconti che per le piccole e medie imprese sono pari al 100%, mentre scendono al 90% per le medie aziende e al 65% per le realtà di grandi dimensioni. È in corso un roadshow per approfondire applicazioni e casi d’uso, con una tappa ogni mese in una diversa città italiana: dopo Bologna, Chieti-Pescara, Jesi-Ancona e Bari, prossimi appuntamenti a Padova (25 giugno), Brescia (2 luglio), Roma (24 settembre), Pisa-Firenze (22 ottobre), Cagliari (5 novembre) e Catania (3 dicembre).

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(Ripubblicazione dell’articolo pubblicato il 6 giugno 2025)