Intelligenza Artificiale e Artigianato: impatto sui processi produttivi

Appena qualche anno fa, l’Intelligenza Artificiale (IA) suscitava meraviglia e sembrava appartenere al mondo della fantascienza. Oggi, invece, è diventata in molti contesti un termine d’uso comune.

Si tratta in effetti di un potente motore di cambiamento, che sta velocemente riscrivendo le regole del gioco anche nel mondo del business. Non solo: anche in termini di cambiamenti sociali e di competenze richieste (a tutti i livelli e a tutte le età per il suo sviluppo e per le sue applicazioni), l’Intelligenza Artificiale poterà più di un cambiamento radicale anche nel mondo dell’Artigianato. Proprio a questi temi è dedicato il Quaderno monografico “Orgogliosi, attenti, consapevoli: gli Artigiani e l’Intelligenza Artificiale” edito dalla collana Spirito Artigiano (progetto della Fondazione Manlio e Maria Letizia Germozzi Onlus). Un approfondimento con uno sguardo particolare agli scenari, inattesi e interessanti, che si prospettano dal connubio Artigianato-IA. 

In tale studio si legge fra l’altro che “nel mondo dell’artigianato, dove il tocco umano è sinonimo di originalità e significato profondo, l’IA può essere uno strumento complementare. Gli artigiani non solo creano in modo unico, ma raccontano le loro storie e motivazioni, creando esperienze autentiche difficilmente replicabili. L’AI può amplificare la creatività e offrire nuovi punti di vista, ma il tocco umano rimane un valore insostituibile”; così scrive per esempio Marco Bettiol, docente dell’Università di Padova, in uno dei contributi del Quaderno. Lontano dall’essere un concetto astratto quindi l’IA, i cui albori risalgono addirittura alla seconda metà degli anni ’50 del Novecento, sta già plasmando il futuro in modi sorprendentemente concreti e vari. Anche per questo rappresenta pure per le piccole e medie imprese una sfida e un’opportunità. A riassumere le applicazioni concrete di queste nuove tecnologie viene in aiuto il DIH (Digital Innovation Hub) di Confartigianato Vicenza, che quotidianamente s’impegna a comprenderne gli sviluppi e a trasferirli all’interno delle aziende. Vediamo come.

Intelligenza o Intelligenze Artificiali?

Per classificare questa incredibilmente vasta famiglia di tecnologie si possono utilizzare diversi approcci, tra i quali i più importanti sono:

1. Classificazione in base alla metodica o alla tecnologia adottata. In questo caso le metodiche più importanti che possiamo descrivere sono:
   • il Machine Learning: si tratta di un metodo di AI che consente ai software di imparare e migliorare dall’esperienza senza essere esplicitamente programmati. Include l’apprendimento supervisionato, non supervisionato, e per rinforzo;
   • il Deep Learning: basata sulle reti neurali, questa metodica consente di elaborare e apprendere a partire da enormi quantità di dati;
   • Elaborazione del linguaggio naturale: questo approccio, diventato famoso grazie all’avvento di ChatGPT di Open Ai, consente al software di interpretare il linguaggio e offrire alle persone dei veri e propri assistenti virtuali;
   • Sistemi esperti: basati su una serie di regole codificate che guidano le scelte, sono software che imitano la capacità decisionale degli umani;
   • Visione artificiale: riguarda il processo di comprensione dell’ambiente visivo da parte di un computer, inclusa la capacità di riconoscere oggetti, volti e scene;
   • Robotica cognitiva: è un approccio che coniuga molte delle metodiche appena menzionate, oltre naturalmente alla robotica. Questi sistemi sono progettati per operare in ambienti complessi e adattarsi a nuove situazioni attraverso l’apprendimento e l’interazione.
2. Classificazione in base al livello di autonomia dell’IA
   • AI Debole o Stretta: questa forma di AI è progettata per eseguire compiti specifici e non possiede coscienza, intelligenza generale o autonomia. Gli esempi includono assistenti vocali e sistemi di riconoscimento delle immagini. 
   • AI Forte o Generale (AGI): Un’AI con capacità cognitive paragonabili a quelle umane, in grado di eseguire una vasta gamma di compiti e di apprendere in modo autonomo. Questo tipo di AI è ancora teorico e non è stato ancora realizzato.
3. Classificazioni basate sull’ambito applicativo. In questo caso la ripartizione può riguardare un numero molto elevato di settori (biomedicale, gaming, manifatturiero, finanza…). Tali tecnologie possono entrare, da un punto di vista pratico, nei processi produttivi delle piccole imprese, artigiane e no.