Real Talk - Innovazione Artificiale

Esperti reali. Idee reali. Conversazioni reali. Protolabs presenta... Real Talk.

Benvenuti a Real Talk, una serie audio di thought leadership che analizza i cambiamenti e le sfide di trasformazione dell'industria manifatturiera.

Questa serie di conversazioni esplora il modo in cui le industrie affronteranno e supereranno le questioni più importanti che le attendono nel 2024 e oltre. Tre delle voci più influenti in un determinato argomento tagliano corto alle dicerie e offrono un dibattito basato sulla comprensione pratica, non sulla speculazione.

Che cos'è l'innovazione artificiale e perchè trasformerà il business?

L'intelligenza artificiale si sta rapidamente integrando in quasi tutti i settori della nostra vita. E nell'industria manifatturiera sta già avendo un impatto profondo. Il World Economic Forum prevede che il mercato dell'IA nel settore manifatturiero crescerà fino a 20,8 miliardi di dollari entro il 2028.^[1]

Quindi, come assicurarsi che l'industria manifatturiera utilizzerà l'IA come un fattore di innovazione piuttosto che come un fattore di disturbo della crescita?

In questa puntata audio, tre leader di pensiero globali discutono sul perché i produttori devono andare oltre l'implementazione dell'IA per praticare l'innovazione artificiale.

The Speakers

Sinossi

Ma nella loro corsa all'implementazione delle tecnologie IA, i produttori stanno correndo prima di poter camminare? O stanno usando con successo l'IA per diventare più innovativi?

In questa rubrica audio, la conduttrice Meg Wright, Responsabile dell'Innovazione di FT Longitude, chiede perché i produttori devono andare oltre la semplice implementazione dell'IA per praticare l'innovazione artificiale.

Con Meg ci sono:

• Aric Dromi: Strategista, consulente creativo ed ex capo futurologo di Volvo
• Umbar Shakir: Digital Lead e Partner di Gate One
• Carlos Sentís: Fondatore e CEO di Improve X IA

Trascrizione

VO: Stai ascoltando la serie di conversazioni The Real Talk di Protolabs, realizzata in collaborazione con FT Longitude.

Meg Wright: La rivoluzione dell'IA è arrivata.

L'intelligenza artificiale si sta rapidamente integrando in quasi tutti i settori della nostra vita, dall'assistenza sanitaria alla finanza, dall'istruzione all'intrattenimento e tutto il resto.

Nel settore manifatturiero, sta già avendo un impatto profondo.

E mentre le capacità dell'IA continuano a crescere, i produttori si affrettano a capire come possono utilizzarla per trasformare la loro efficienza, produttività e redditività.

Secondo il World Economic Forum, il 68% dei produttori di tutti i settori ha implementato una qualche forma di IA nelle proprie attività.^[2]

E il mercato globale della produzione dell’IA? Beh, si prevede che crescerà fino a un valore stimato di 20,8 miliardi di dollari entro il 2028.^[1]

Mentre le aziende si affrettano a trarre vantaggio da questa promessa, sarà fondamentale un approccio ponderato.

Umbar Shakir: In effetti, trovo che alcuni dei miei clienti stiano cercando di correre prima di poter camminare. Quindi, sebbene l'IA ci offra opportunità straordinarie, non tutti i problemi aziendali hanno una risposta basata sull'IA.

Aric Dromi: Oggi ci sono così tante organizzazioni che si buttano rapidamente in questa palude di soluzioni senza porsi le domande pertinenti. E penso che quando ci stiamo spostando in un mondo dominato dagli algoritmi, le domande stanno diventando molto più importanti in questo momento.

Meg Wright: Una nuova ricerca di Protolabs rivela che la promessa di un'industria stravolta dall'IA deve ancora essere pienamente realizzata.^[3] Ma non c'è dubbio che il cambiamento è alle porte.

Carlos Sentís: Si prevede che molti posti di lavoro saranno distrutti e molti settori saranno stravolti. E se non innoviamo abbastanza velocemente, sarà molto difficile competere o far crescere le nostre economie.

Meg Wright: Quindi, come può l'industria manifatturiera cogliere le opportunità che l'IA presenta?

Sono Meg Wright, Responsabile dell'Innovazione di FT Longitude. In questa puntata audio esplorerò perché i produttori devono abbracciare l'innovazione artificiale e come questa li Aiuterà a prosperare nei prossimi anni.

Capitolo 1: Perché l'IA nella produzione?

Meg Wright: Chieda a chiunque operi nel settore manifatturiero, dall'automotive alle scienze della vita, e le dirà che l'IA è parte integrante del futuro del settore.

Carlos Sentís: Beh, la prima cosa che dobbiamo sapere è che l'intelligenza artificiale ha ora la capacità non solo di prevedere o trovare modelli, ma anche di generare con l'IA generativa per generare qualsiasi tipo di modalità. Quindi testo, numeri, audio, video, 3D, codice.

Meg Wright: Incontriamo Carlos Sentís, fondatore e CEO di Improve X IA, una società di consulenza strategica e di aggiornamento dei dirigenti, focalizzata sulle applicazioni pratiche e sui rischi dell'intelligenza artificiale.

Carlos Sentís: Come influisce sulle aziende manifatturiere o su qualsiasi altra azienda? Beh, prima di tutto, se ha dei prodotti, può progettare più prodotti, può iterare sui prodotti che progetta. Può iterare sul design del packaging, ma può anche iterare sulle macchine che utilizza. Può migliorare le macchine che utilizza. Può ridurre il costo dell'efficienza delle sue fabbriche o dell'intera catena di fornitura. Quindi, sia dal punto di vista della generazione, la capacità di creare di più e meglio, sia dal punto di vista del risparmio, dell'ottimizzazione, della migliore allocazione delle risorse che può fare è enorme.

Quindi, in sostanza, l'intelligenza artificiale consente di esplorare tutte le combinazioni e poi di impiegare algoritmi per perfezionare o ottimizzare e trovare la soluzione ottimale per un problema o il miglior candidato che abbiamo.

Meg Wright: Queste capacità aiutano i produttori a migliorare l'efficienza, la produttività e la produzione. Ed è ciò che Umbar Shakir chiama "IA quotidiana".

In qualità di Digital Lead e Partner presso la società di consulenza per la trasformazione digitale e aziendale, Gate One, Umbar è molto esperto di cambiamenti abilitati dalla tecnologia.

Umbar Shakir: Sono a capo delle nostre practice tecnologiche, quindi strategia digitale, piattaforme tecnologiche, trasformazione agile e di prodotto, dati e IA. Ma quello che vedo è che la maggior parte dei miei clienti si concentra sull'IA quotidiana. Quindi guardano all'automazione della produttività. E ho visto alcuni esempi davvero interessanti di aumento della produttività.

Uno è quello di un'azienda farmaceutica nordamericana, che ha fatto, e in realtà l'abbiamo aiutata a costruire questi strumenti, che doveva sottoporre la letteratura di marketing a un esame di conformità normativa e a un'approvazione. Quindi non si poteva cambiare nulla in un sito web senza che questo passasse attraverso una sorta di processo normativo. E questo con organismi esterni. Perciò, da diversi anni, hanno intrapreso questo processo. Presentano i loro contenuti, ricevono un audit. E addestrando un modello di IA su tutti i dati che sono stati inviati, oltre a tutte le decisioni che sono state prese, ora ciò che l'IA generativa può fare è che se lei invia il suo contenuto, in base all'apprendimento che ha avuto dIA precedenti audit, le darà uno stato rosso, ambra, verde per sapere se il suo contenuto potrebbe superare una revisione normativa e sta facendo risparmiare loro milioni.

Aric Dromi: Dico sempre che l'obiettivo di qualsiasi azienda è quello di fare soldi.

Meg Wright: Ecco Aric Dromi, Strategista, consulente creativo ed ex capo futurologo di Volvo.

In qualità di ex futurologo interno di Volvo, Aric conosce fin troppo bene le sfide che l'industria automobilistica deve affrontare. In particolare: come uscire vincenti dalla transizione dai motori a combustione ai veicoli elettrici.

Aric Dromi: Ci sono due tipi di soffitti a cui dobbiamo rispondere. C'è un soffitto di vetro che è facile da rompere, ma c'è anche un soffitto di cemento, che ci fa rompere la testa invece del soffitto stesso. E stiamo rapidamente raggiungendo un punto in cui non possiamo introdurre nuovi modelli di efficienza, non possiamo migliorare l'efficienza, molto di più di quello che siamo in grado di fare oggi. Quindi dobbiamo spostare le discussioni dal valore all'impatto. Qual’ è la nuova linea di impatto che dobbiamo creare in questo momento e che ci permetterà di scalare verso il futuro?

Meg Wright: La risposta: L'innovazione artificiale. Questa è la leva che eleverà i produttori dalla semplice fornitura di efficienza a pionieri di nuove idee.

Capitolo 2: Che cos'è l'innovazione artificiale?

Meg Wright: Quindi, cos'è esattamente l'innovazione artificiale? E come può aiutare i produttori a preservare e far crescere la loro attività per gli anni a venire?

Carlos Sentís: L'innovazione artificiale sfrutta l'intelligenza artificiale per espandere la nostra capacità di innovare e trovare soluzioni ai problemi. L'innovazione nella sua essenza è migliorare lo stato delle cose. È trovare nuovi modi di fare le cose o semplicemente creare nuove opportunità per far crescere le nostre aziende o anche per affrontare alcune delle sfide che dobbiamo affrontare. E credo che gli esempi parlino molto bene di questo.

Un esempio è la differenza tra ciò che un essere umano con la sua intuizione può fare per creare nuovi prodotti o nuovi servizi, rispetto a ciò che si può fare quando si dispone della potenza dell'IA. Un esempio è il lavoro svolto da DeepMind, che ora fa parte di Google, guidato da Demis Hassabis con GNoME, che è l'innovazione della scienza dei materiali. Invece di creare una sola nuova ricerca su nuovi materiali potenziali, hanno fatto questo tipo di combinatoria in cui hanno messo insieme tutti i diversi tipi di possibilità per cercare di trovare i migliori nuovi materiali possibili.

E nella storia dell'umanità abbiamo scoperto in totale circa 200.000 materiali, di cui 50.000 sono stabili. In un solo anno, sono stati in grado di scoprire 2 milioni di nuovi materiali, di cui 400.000 sono effettivamente stabili o hanno il potenziale per esserlo.

Meg Wright: Quindi l'innovazione artificiale è un'espansione intenzionale delle capacità dell'IA, portandola dall'operatività all'aspirazione.

Si tratta di una partnership tra esseri umani e macchine che mira a stabilire e realizzare ambizioni audaci.

Umbar Shakir: Ciò che sta accadendo ora con l'innovazione artificiale è con l'IA generativa, le macchine stanno imparando il nostro linguaggio. Quindi, l'elaborazione del linguaggio naturale, sta imparando da tutte le nostre enormi quantità di dati digitali che abbiamo accumulato negli ultimi 30 anni, e ora sono in grado di generare e sintetizzare nuovi dati.

Quindi c'è una differenza davvero marcata nel modo in cui la tecnologia viene sviluppata, in ciò che apprende, nel modo in cui apprende e nel modo in cui si presenta all'uomo. Quindi stiamo fondamentalmente ridefinendo l'intero rapporto che gli esseri umani hanno con le macchine.

Meg Wright: Nonostante questo enorme potenziale di cambiamento, alcune aziende manifatturiere stanno mancando il bersaglio. Secondo l'esperienza di Aric, le loro strategie sono incentrate sulla tecnologia piuttosto che sull'uomo.

E, come spiega Aric, questo rischia di compromettere non solo il potenziale innovativo che l'IA ha da offrire, ma anche la preziosa opportunità di migliorare l'esperienza dell'utente finale.

Aric Dromi: Viviamo in questa realtà di parole d'ordine che guidano il nostro processo decisionale. Siamo guidati dalla tecnologia, non dall'esperienza dell'utente. E nell'industria automobilistica è molto, molto chiaro, e ci sono cose così semplici che possono migliorare drasticamente il viaggio, ma non sono nemmeno presenti al momento.

L'esperienza dell'utente, per me, è sapere che non devo aspettare per il parcheggio, è che posso andare in città con mia moglie per un appuntamento e bere qualcosa, senza preoccuparmi, perché avremo un concierge che ci accompagnerà a casa con la nostra auto. L'esperienza dell'utente è: so che quattro volte all'anno, con i miei cosiddetti abbonamenti, ho qualcuno che mi accompagna in aeroporto e mi viene a prendere all'aeroporto. L'esperienza dell'utente consiste nel dire: "Ehi, non si preoccupi, sta viaggiando in questo momento verso l'Australia. Verremo il giorno prima a prendere i suoi bagagli e la incontreremo in hotel. Non c'è bisogno di stare in piedi". Questa è l'esperienza dell'utente. La mobilità non è solo quando si sale in macchina, si avvia l'auto e si resta in piedi nel traffico. È molto più olistica di così. E le aziende automobilistiche dovrebbero rivoluzionare questo settore.

Non abbiamo nemmeno casi aziendali sufficienti per giustificare gli investimenti nelle infrastrutture che consentono la guida autonoma delle auto. Oggi non abbiamo nemmeno questo. Quindi, prima di precipitarci a implementare il ChatGPT all'interno delle nostre auto, dobbiamo chiederci perché. Cosa farà l'utente? Dov'è il valore che verrà dato all'utente dall'avere questo tipo di interazione all'interno del veicolo? Al momento non abbiamo le domande giuste in questo settore.

Meg Wright: Oltre a questa sfida, Umbar solleva un'ulteriore preoccupazione: che le aziende possano precipitarsi nella trasformazione dell'IA senza prestare attenzione alle loro responsabilità etiche.

Umbar Shakir: Se si cerca di saltare al tentativo di inserire l'IA prima che i dati o i processi siano pronti, si rischia di amplificare alcuni dei reticoli nella propria attività, di amplificare alcuni dei pregiudizi presenti nei dati. Quindi metto in guardia, cosa strana per un consulente di gestione che dice: "Rallentiamo", ma io la chiamo l'innovazione artificiale cha-cha-cha, come se si dovesse fare un passo indietro per fare due passi avanti.

E non potrò mai sottolineare abbastanza che se si vuole essere etici, bisogna essere inclusivi. Deve iniziare a guardare davvero cosa c'è nel modello linguistico di grandi dimensioni. E questo è davvero difficile da fare, perché le grandi aziende tecnologiche non rivelano le loro fonti per i modelli linguistici di grandi dimensioni, per cui l'unico modo per capire il livello di pregiudizio è quello di testare diversi modelli linguistici di grandi dimensioni.

Ma sappiamo già dagli ultimi 30 anni di serie di dati digitali che abbiamo, sono in gran parte serie di dati occidentali. Sappiamo che sono ipersessualizzati, in particolare per quanto riguarda le immagini delle donne. Sappiamo che hanno pregiudizi e preconcetti nei confronti delle comunità di minoranza etnica nera. E sappiamo che in molti di questi dati ci sono parole al vetriolo e di odio. Quindi, quando ho detto che stavamo imparando il linguaggio delle macchine, ora loro stanno imparando il nostro, non lo stiamo insegnando con i migliori set di dati.

Meg Wright: Se la vera innovazione si basa su un pensiero diversificato, questo deve valere anche per l'innovazione artificiale. Quindi, come possiamo creare strategie di IA responsabili e innovative? Per Carlos si tratta di porre le domande giuste.

Carlos Sentís: La sua leadership comprende l'opportunità e i rischi e sta intraprendendo un viaggio di apprendimento e di ricerca per capire dove possiamo usarla e come dovremmo usarla? E quali sono i limiti della tecnologia attuale? E quali sono gli usi migliori per noi? Perché non è necessario fare tutto ciò che è possibile, ma dobbiamo davvero concentrarci sull'innovazione di ciò che è veramente di valore aggiunto e scartare tutte le altre cose. Perché molti dei problemi che si presentano con l'innovazione è che non si sa esattamente a cosa dire di no.

Capitolo 3: Come possono le aziende cogliere questa opportunità?

Meg Wright: Quindi, come possono le aziende manifatturiere adottare una mentalità veramente innovativa e cogliere le opportunità presentate dall'IA? E come si presenta nella realtà?

Umbar Shakir: Ho anche parlato del lavoro umano in termini di artigianato e di innesto. L'innesto è il tipo di input che facciamo, la ricerca, l'analisi, la collazione. L'artigianato è il luogo in cui attingiamo alla nostra umanità e alle nostre emozioni, ai nostri valori e alle nostre bussole morali e poi al nostro cervello e alle nostre soluzioni creative. Ed è così che risolviamo i problemi.

Meg Wright: Per cominciare, i leader devono ampliare la loro mentalità, formandosi continuamente sul potenziale dell'IA. Emergono costantemente nuovi casi d'uso e con essi nuove opportunità di innovazione.

Prendiamo ad esempio l'IA incarnata, che sta rivoluzionando il campo della robotica, come spiega Carlos:

Carlos Sentís: Quando si inserisce l'IA in un robot, si può fare quasi tutto. Quindi si possono inserire questi sistemi sia nei droni che nei robot. E la robotica non è solo quella a cui si pensa quando si pensa a un impianto di produzione, ma ci sono anche robot umanoidi che sono in grado di svolgere un numero sempre maggiore di compiti, che ora hanno una visione e capiscono l'ambiente circostante, possono parlare, possono muoversi.

Ma non solo, ci sono anche nuove generazioni di robotica che permettono di avere robot flessibili. Robot che sono in grado di fondersi, trasformarsi in liquido e spostarsi da un'altra parte, per poi tornare solidi. Ora hanno la capacità di espandere le loro dimensioni e alcuni di essi, ancora una volta, sono flessibili. Quindi non sono i robot super rigidi e goffi che pensavamo prima, ma piuttosto abbiamo una possibilità infinita di robot con tutte queste capacità di comprendere l'ambiente circostante, di parlare, di raccogliere informazioni. E tutto questo può essere utilizzato in ogni parte del processo di produzione.

Meg Wright: Sono proprio questi tipi di innovazioni che consentono agli esseri umani di prendere in mano la partnership con l'IA, spostando l'attenzione dal miglioramento dell'efficienza alla gestione dei punti dolenti della vita reale. Ecco di nuovo Umbar.

Umbar Shakir: La costruzione di una cultura dell'innovazione artificiale, in cui si esaminano i vari tipi di IA e il modo in cui possono essere applicati alla sua azienda, necessita di alcuni quadri di riferimento.

Come si fa a discernere i risultati che si ottengono dai diversi modelli? Perché diversi modelli danno risultati diversi per diversi tipi di casi d'uso. Quindi è molto importante avere un quadro di riferimento. E poi, fondamentalmente, qual è il risultato che sta cercando di raggiungere? Quindi, un quadro strategico adattivo è molto utile in questo caso, perché il tasso di innovazione è così veloce che non si vuole più una strategia statica di due o tre o cinque anni. È necessario avere qualcosa che permetta di cambiare.

Quindi, stabilisca i suoi obiettivi strategici, abbia risultati molto chiari per quanto riguarda il cliente, il commerciale, la capacità e il collega. Provare il concetto, incubare idee, testare e imparare, ma poi essere disposti a cambiare gli obiettivi strategici o a cambiare alcuni dei risultati che sta cercando di raggiungere.

Meg Wright: Per garantire che l'innovazione artificiale sia davvero una priorità strategica, Aric dice che i leader aziendali devono considerare quanta energia stanno dedicando alle esigenze aziendali quotidiane e al quadro generale.

Aric Dromi: C'è un modello che mi piace molto. Si chiama 90-9-1. Dedica il 90% del suo tempo a soddisfare le esigenze della sua azienda. Va bene. Può utilizzare molte tecnologie per automatizzare queste esigenze. Dedichi il 9% del tempo a parlare con i suoi dirigenti di ciò che effettivamente desidera, e poi dedichi l'1% del tempo a concentrarsi su ciò che desidera.

Quando si affida il 100% del potere di gestione della propria azienda al punto vendita, non si può mai capire come sarà il domani. Non è possibile che accada. Quindi deve fare un passo indietro e dire: "Come posso utilizzare la tecnologia per automatizzare le mie esigenze quotidiane, in modo da avere più tempo per pensare in seguito?".

Per me, l'innovazione artificiale consiste nel riuscire a semplificare, ad analizzare grandi serie di dati per catturare il ciclo di feedback degli utenti e identificare i modelli, in modo da poterli reintrodurre nel prodotto e nel servizio in tempo reale. Si tratta di una collaborazione tra una mente creativa e una mente ingegneristica, rappresentata da un algoritmo.

Conclusione

Meg Wright: Nel nostro mondo sempre più digitale e dirompente, la sopravvivenza di un'azienda dipende dalla sua capacità di innovare e di utilizzare l'IA in modo intelligente. Ora spetta ai produttori abbracciare l'innovazione artificiale per creare nuove opportunità per loro stessi e per i loro dipendenti.

Carlos Sentís: Dovremo essere più proattivi e spero che le organizzazioni, sia pubbliche che private, e i politici aiutino le nostre società ad apprendere queste informazioni e ad essere più proattive, per creare nuove opportunità per se stesse. Perché se siamo autosufficienti, siamo in una posizione molto migliore. In caso contrario, credo che ci sia il rischio enorme di una transizione dolorosa che potrebbe portare a proteste violente molto presto.

Meg Wright: E sebbene la corsa all'intelligenza artificiale dell'industria manifatturiera sia basata su buone intenzioni, i leader devono fare attenzione a farsi guidare dall'intuizione strategica e a non farsi trascinare dal clamore.

Umbar Shakir: Non è la tecnologia a preoccuparmi, sono le persone a preoccuparmi. Sono i leader aziendali che, se si lasciano prendere dall'entusiasmo, pensano che posso rendere molti team molto snelli e fare questo molto velocemente. E mi preoccupo di questo, perché penso che rimarranno molto delusi e si renderanno conto che forse hanno anche sprecato denaro e risorse in alcune di queste cose, se non hanno una strategia e una pianificazione iniziale per capire come questa tecnologia possa davvero IAutare le loro persone, aiutare la qualità del lavoro, aiutare a risolvere i giusti problemi aziendali. Ma cerchiamo di non inserire questa tecnologia solo per il gusto di farlo.

Aric Dromi: L'industria automobilistica è molto guidata dalla tecnologia. Tutti nell'industria automobilistica dicono: "Siamo un'azienda di mobilità, siamo un'azienda tecnologica, non siamo un'azienda automobilistica". Ma qual è lo scopo di un'auto, in fin dei conti? E qual è lo scopo del valore dell'auto? E se iniziamo a porci queste domande, ci aiuterà a ridefinire l'intero panorama dei modelli di business dell'industria automobilistica.

E non mi sembra che queste domande si stiano verificando in questo momento e abbiamo un gruppo di dirigenti che si precipitano a implementare algoritmi ovunque, senza capire le conseguenze a lungo termine che questo percorso avrà.

Si basa sul contenuto, non sul contesto. Ma gli esseri umani sono guidati dal contesto e dall'intenzione, non dal contenuto. E non mi piace l'idea che il contenuto sia il re, perché non è così. È il contesto che è il re. Quindi, se vogliamo utilizzare l'IA in modo molto migliore, deve essere guidata dal contesto e dall'intenzione.

Meg Wright: Sono Meg Wright. Grazie per l'ascolto.

VO: Stai ascoltando la serie di conversazioni The Real Talk di Protolabs, realizzata in collaborazione con FT Longitude.

Riferimenti

^[1] https://www.weforum.org/agenda/2024/01/how-we-can-unleash-the-power-of-ai-in-manufacturing/

^[2] www3.weforum.org/docs/WEF_Harnessing_the_AI_Revolution_in_Industrial_Operations_2023.pdf

^[3] https://protolabs.gcs-web.com/news-releases/news-release-details/protolabs-3d-printing-report-reveals-accelerated-industry-growth