Il settore industriale sta affrontando due trasformazioni contemporaneamente: la rapida adozione dell’AI e la transizione verso operations e modelli di business più sostenibili. Insieme, queste trasformazioni offrono l’opportunità di migliorare il modo in cui si utilizzano oggi energia, risorse e beni, consentendo al contempo la creazione di sistemi industriali più sostenibili in futuro. Questo Report QuantisxBCGxSiemens valuta l’attuale diffusione e l’impatto dell’IA nel settore dell’industria pesante, evidenzia le opportunità per migliorarne la misurazione e la scalabilità, illustra il potenziale di sostenibilità futura dell’AI e indica una direzione futura per realtà front-runner in materia sia di adozione dell’AI che di sostenibilità.
AI × Sostenibilità: dallo spunto alla diffusione su larga scala
L’intelligenza artificiale sta fornendo applicazioni mature e rilevanti per la sostenibilità in tutti i settori industriali, grazie a capacità specifiche e performance ambientali possibili.
- Il rapporto parte da un database di “segnali” composto da 420 spunti verificati, provenienti da oltre 100 aziende del settore industriale. Oltre l’80% ddi questi rappresentano implementazioni attive di soluzioni di AI nel settore industriale.
- L’attività è più intensa nei settori produttivo ed energetico, mentre la “manutenzione predittiva” figura tra le tre funzionalità di AI più diffuse nei cinque settori oggetto dello studio.
- L’applicazione dell’AI all’economia circolare e alla decarbonizzazione della catena del valore sono ancora poco diffuse. Si tratta di applicazioni ancora in fase iniziale piuttosto che di un potenziale limitato dell’AI.
- La sostenibilità raramente costituisce il fattore principale che determina l’adozione di una soluzione; l’impulso è più forte laddove il valore ambientale, operativo e finanziario si rafforzano a vicenda.
Dalla scalabilità il valore: misurare e rendicontare i risultati dell’AI in ambito industriale
Misurare contemporaneamente i risultati operativi e le performance ambientali mette in luce il valore dell’AI nel mondo industriale e fornisce una base più solida per decidere quali applicazioni potenziare.
- Solo circa il 40% dei “segnali” individuati riporta un indicatore chiave di performance (KPI) quantificato legato alla sostenibilità; la misurazione rimane sbilanciata verso i risultati operativi.
- Comprendere e tenere conto dei costi ambientali propri dell’intelligenza artificiale rimane una sfida fondamentale in materia di misurazione.
- Una maggiore trasparenza e metodologie comuni potranno fornire alle aziende una base più solida per valutare in modo coerente l’impatto ambientale netto delle singole applicazioni industriali dell’AI.
Scalabilità: cosa distingue le implementazioni possibili dai progetti pilota destinati allo stallo
L’adozione dell’AI industriale oltre i singoli siti e prodotti dipende da tre condizioni: un solido business case, un’infrastruttura dati accessibile e una gestione efficace del cambiamento.
- Dalle interviste agli esperti emerge che la tecnologia in sé non rappresenta più il principale ostacolo.
- Il business case deve partire dal problema e tenere conto dell’intero contesto di implementazione: è necessario poter disporre di dati affidabili – i team di settore rimangono responsabili della loro qualità. La gestione del cambiamento richiede una chiara attribuzione delle responsabilità, competenze specifiche di settore e un sostegno visibile da parte della leadership per le decisioni supportate dall’intelligenza artificiale.
- La scalabilità rappresenta oggi una sfida organizzativa più che tecnologica.
In futuro: come sfruttare appieno il potenziale dell’AI nel settore industriale per ottenere un maggiore impatto?
Le potenzialità ambientali dell’intelligenza artificiale vanno ben oltre le applicazioni attuali.
- L’utilizzo dell’AI amplia i confini delle potenzialità in materia di sostenibilità industriale, andando oltre l’ottimizzazione delle operazioni per consentire il raggiungimento di risultati di sostenibilità difficili da ottenere in altro modo.
- L’intelligenza artificiale può ridurre al minimo il proprio impatto ambientale: più efficienza in termini di risorse e un’infrastruttura informatica a minore impatto e più circolare aumentano le performance e il valore in termini di sostenibilità offerti rispetto alle risorse consumate.
- L’AI potrebbe collegare e ampliare l’ottimizzazione all’interno degli ecosistemi industriali, un’opportunità che rimane in gran parte inutilizzata: oggi, quasi il 90% dell’attività osservata si svolge ancora all’interno dei confini di aziende singole.
Trasformare la visione in azione: cosa dovrebbero fare ora i leader del settore industriale?
Per cogliere questa opportunità, i leader del settore industriale devono considerare l’AI non solo come un investimento tecnologico, ma come una leva strategica, al tempo stesso, di valore aziendale e di sostenibilità.
- Consiglio di amministrazione / Amministratore delegato: Rendere l’AI una leva strategica per la sostenibilità e la creazione di valore.
- Dirigenti / Responsabili di funzione: creare le condizioni affinché l’AI possa essere adottata in modo responsabile.
- Responsabili operativi: trasformare le priorità in risultati misurabili.
