Con me i leader dei produttori di batterie, armi, medicinali, automazione industriale e telefonia, mentre non ho avuto modo di parlare con le aziende del largo consumo e degli alimentari. Tra quelli che ho conosciuto, alcuni tratti comuni sono interessanti.
Innanzitutto, il riconoscimento che le transazioni del mondo fisico avvengono e sono controllate in pochi millisecondi: se il controller di un robot impiega più di 20 millisecondi a fermarlo o muoverlo, rischi un incidente grave. Al contrario un’applicazione può rispondere in 200 millisecondi, senza dare problemi a niente e nessuno. Questa considerazione si porta dietro risvolti importanti per la progettazione della rete di comunicazione, che deve essere necessariamente deterministica, per mandare il pacchetto di dati giusti all’indirizzo giusto il prima possibile, e per la protezione in termini di accuratezza e ridondanza del dato e di cybersecurity. Ne discende che il ranocchio elettronico deve scendere dall’olimpo del cloud e mettersi in fabbrica, a stretto contatto con i sensori, motori, attuatori e le applicazioni che producono. Da un punto di vista architetturale, dobbiamo separare nettamente il dato in movimento dal dato fermo, e l’intelligenza artificiale deve essere distribuita tra la fabbrica con la sua Operational Technology (OT) e l’olimpo dell’IT nel cloud, nella nuvola.
Questo approccio architetturale consente l’utilizzo di nuovi chip con molteplici circuiti neuronali a bordo, che a loro volta permettono al produttore di armi di creare droni sempre più autonomi, in grado di scegliere obiettivi, muoversi, attaccare o difendersi a seconda del contesto con una supervisione umana minima, tendente a zero. Con una battuta gli ho detto che il confine tra videogioco e guerra è sempre più labile, che idealmente non avremo più morti, feriti ed orfani. Per un paio di secondi il suo elettroencefalogramma s’è appiattito, poi ha riso di gusto, sapendo che il suo posto di lavoro è ben al sicuro, grazie alle lobby che alimentano un conflitto dietro l’altro.
L’amica dell’automazione industriale ci ha spiegato bene la loro integrazione Claude 4.6 con il sistema di controllo impianti usato nella produzione di birra: il sistema LLM aiuta l’operatore a tenere sott’occhio il funzionamento dell’impianto, ed appena compare un allarme lo aiuta nel processo diagnostico passo a passo, mettendo sul tavolo, istantaneamente, tutto lo scibile disponibile. Avevo già lavorato su questo problema in passato, per aiutare operatori di call center a risolvere i 17 tipi di problemi diversi che capitano a chi debba ricaricare un’auto elettrica. In questo caso sono centinaia i tipi di guai che possono capitare ad una fabbrica di birra, ma il beneficio è lo stesso: maggior accuratezza e rapidità nella risoluzione, e minor bisogno di formazione per il lavoratore. Di nuovo la conferma che se potete scegliere, stare lontano da un lavoro procedurale a ricette è la scelta prudente.
Da ultimo il caso farmaceutico, leader del medicinale che vi consente il controllo di peso, apnea e diabete, che dopo avere usato un paio di LLM per migliorare la gestione dei documenti interni, ora ha adottato degli agenti AI per accelerare le fasi di test dello sviluppo di nuovi prodotti, se volete il processo più critico e costoso per qualsiasi aziende produca pillole. Anche in questo caso gli agenti interagiscono direttamente con le macchine di laboratorio, prendendo l’iniziativa su campionamenti, test e quali altri analisi fare in base ai risultati ricevuti. Seguono una procedura molto complessa ma scolpita nella pietra, regolata dalla legge e dagli standard farmaceutici. Hanno scelto Claude 4.6 per scrivere i report dei test e sottometterli agli enti regolatori, prima ancora della verifica da parte dei loro scienziati bipedi. Non sappiamo se dall’altra parte del recinto ci sia un altro robot a leggere questi documenti, e che si finisca per giocare a ping-pong tra macchine, ma che problema hanno: non è certo la loro salute quella in gioco. Visto che lo sviluppo di ogni medicinale costa tra $1.7 e $2.3 miliardi di dollari, è chiaro l’obiettivo dell’azienda: tagliare i costi. La speranza è che questo risparmio rimetta in carreggiata lo sviluppo di quei medicinali che le assicurazioni e gli ospedali hanno tarpato, perché non remunerativi per le loro tasche.
In conclusione, dopo aver speso parecchie ore con chi si occupa dell’intelligenza artificiale fisica, quella che comanda e controlla macchinari di ogni genere, è chiaro che il volume di investimenti e la fretta del portare a casa risultati sono importanti. Questa e’ una buona notizia per le aziende italiane dell’automazione industriale: occorre rischiare in innovazione e mettersi in gioco.
