Siamo abituati, giustamente, a temere gli impatti delle applicazioni dell’intelligenza artificiale (IA) nelle varie industrie e a vedere questa innovazione come un fattore che produce forti rischi per l’occupabilità delle persone. A che punto siamo?
Questa rivoluzione abbraccia in effetti un’ampia gamma di campi, dalla sanità alla manifattura, dalla finanza alla difesa, dove sono in corso cambiamenti epocali dal punto di vista delle risorse che vengono messe a disposizione ella collettività. Le sue capacità di analizzare enormi quantità di dati, identificare modelli complessi e prendere decisioni in tempo reale, promettono di rivoluzionare interi settori industriali e dei servizi.
Nel settore sanitario, sistemi avanzati di IA sono impiegati per analizzare immagini mediche con un livello di dettaglio e precisione che supera spesso le capacità umane. L’IA gioca un ruolo cruciale nell’interpretazione di grandi volumi di immagini diagnostiche, riducendo il carico di lavoro dei radiologi e migliorando l’efficienza del processo diagnostico. Inoltre, algoritmi di deep learning sono utilizzati per identificare segni precoci di malattie come il cancro, analizzando radiografie, scansioni MRI o TAC. Questi sistemi possono rilevare anomalie che potrebbero essere trascurate dall’occhio umano, permettendo una diagnosi precoce e aumentando le possibilità di successo del trattamento. Utilizzando l’analisi dei dati clinici, sistemi basati sull’IA possono assistere i medici nella scelta delle terapie più efficaci per i singoli pazienti, tenendo conto della loro storia clinica, genetica e delle loro condizioni attuali. Questo approccio su misura è particolarmente rilevante nel campo dell’oncologia, dove il trattamento può essere fortemente personalizzato in base alle caratteristiche genetiche dei tumori. Aziende come IBM con Watson Health stanno esplorando come l’IA possa elaborare enormi quantità di dati clinici e letteratura medica per suggerire opzioni di trattamento che potrebbero non essere immediatamente evidenti ai medici. Inoltre, l’IA sta aiutando nella gestione delle malattie croniche, ad esempio attraverso l’uso di wearable (sistemi che si possono indossare come gli orologi o simili), che monitorano in tempo reale i parametri vitali del paziente, permettendo un’adeguata modifica del trattamento in risposta ai cambiamenti delle condizioni di salute. Questo non solo migliora l’efficacia delle cure, ma contribuisce anche a ridurre i costi sanitari generali, prevenendo le complicazioni e facilitando la gestione delle patologie a lungo termine.
Anche nel settore finanziario, l’impiego dell’Intelligenza Artificiale sta trasformando radicalmente i metodi tradizionali di gestione del rischio, adottando tecnologie basate sull’IA per un’analisi più profonda e predittiva delle tendenze di mercato, grazie alla crescente adozione di sistemi di IA per il trading algoritmico. Questi sistemi sono capaci di analizzare enormi volumi di dati di mercato in tempo reale, identificando modelli nascosti e sfruttando le variazioni di prezzo per operazioni di trading ad alta frequenza, con rischi non indifferenti per i mercati stessi. Un’azienda come BlackRock, ad esempio, utilizza sofisticati algoritmi di IA per gestire i propri fondi, analizzando dati di mercato e segnali economici globali per prendere decisioni di investimento in tempo reale.
Nel settore manifatturiero, l’integrazione dell’Intelligenza Artificiale (IA) sta rivoluzionando il processo di produzione, specialmente nell’automazione e nella manutenzione predittiva. Le tecnologie basate sull’IA, come quelle implementate da Siemens, stanno permettendo alle aziende di monitorare in tempo reale lo stato operativo delle macchine e prevedere eventuali guasti, riducendo significativamente i tempi di inattività e i costi associati alla manutenzione non pianificata. Un altro esempio è General Electric, che utilizza l’IA per monitorare e analizzare i dati provenienti da sensori installati sulle sue attrezzature, consentendo di prevedere i guasti e programmare la manutenzione in modo efficiente, migliorando la longevità e la performance delle macchine. La manutenzione predittiva basata sull’IA non solo aumenta l’affidabilità delle operazioni produttive, ma consente anche una gestione delle risorse più efficiente, contribuendo a una produzione più sostenibile. L’IA nel settore manifatturiero contribuisce inoltre a una maggiore personalizzazione e flessibilità nella produzione, permettendo una produzione su misura che risponda in modo dinamico alle esigenze dei clienti. Ad esempio, BMW ha implementato sistemi di IA nelle sue linee di assemblaggio per personalizzare i veicoli secondo le specifiche richieste dei clienti. Questo approccio consente non solo di aumentare la soddisfazione del cliente, ma anche di ottimizzare l’intero processo produttivo, riducendo i tempi di produzione e i costi di magazzino, adattando la produzione in tempo reale e trasformando le catene di fornitura in sistemi più efficienti e adattabili. Facile pensare, come si diceva in apertura, agli ingenti costi umani di una trasformazione epocale di tale genere, mentre sono misconosciute le conseguenze che potrà causare sul ruolo stesso del lavoratore nel processo produttivo di qualsivoglia settore, come pure le implicazioni etiche di una prospettiva indefinita. L’Unione Europea è leader nel definire e implementare regolamenti rigorosi per la privacy e l’uso dell’IA, come il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) o l’AI ACT. Questi standard stanno diventando benchmark globali, influenzando le politiche e le pratiche anche al di fuori dei confini europei. Va però sottolineato come le applicazioni ad oggi esistenti ed estese, operino ancora sostanzialmente “backward”, sono cioè rivolte al passato, alla gestione dei dati immagazzinati e al loro migliore sfruttamento ed utilizzo. Infatti, per guardare “forward”, cioè in avanti, sono ancora gli uomini e le donne a dover impiegare intelligenza ed immaginazione per forgiare il futuro; un futuro dove l’umanità abbia ancora un ruolo e non sia schiava delle macchine. Per quanto intelligenti queste macchine siano.
