IA generativa e visione umanocentrica superano il problema dei problemi: iato tra progettazione e produzione. Con Mics, Leonardo, Camozzi

Per anni, uno dei principali ostacoli nell’industria è stato il divario tra chi progetta e chi produce: due mondi spesso scollegati, con il risultato di ritardi, sprechi e perdita di efficienza. Secondo l’Osservatorio Transizione Industria 4.0 del Politecnico di Milano, oltre il 60% delle aziende italiane non ha ancora un’integrazione efficace tra progettazione e produzione, con un impatto negativo sull’efficienza che può superare il 20%. Si ipotizza che oggi questo iato possa essere superato grazie all’IA generativa, che permette un dialogo continuo tra idea e realizzazione. I progetti si adattano in tempo reale ai vincoli di fabbrica, si simulano e correggono prima ancora di essere prodotti, rendendo il processo fluido, veloce e preciso. Insieme a questa tecnologia, serve però una visione che metta l’uomo al centro: la macchina deve aiutare chi lavora, non complicargli la vita. L’IA generativa diventa così uno strumento che collabora con il progettista, lo affianca, suggerisce soluzioni e lascia spazio alla creatività. In questo modo, l’innovazione diventa davvero utile, concreta, e pensata per le persone.

L’unione tra IA generativa e visione “umanocentrica” porta benefici concreti: le fabbriche diventano più intelligenti, perché le macchine apprendono dai dati, si adattano da sole e ottimizzano i processi, riducendo errori e sprechi; gli impianti diventano flessibili e pronti a cambiare al variare di materiali o richieste. Anche la personalizzazione non è più un problema: oggi si possono creare prodotti su misura in tempi rapidi e a costi sostenibili, anche su larga scala. L’IA affianca chi lavora, non lo sostituisce: suggerisce, corregge, anticipa. Così l’uomo può concentrarsi su decisioni, creatività e innovazione. Il risultato è una manifattura più efficiente, adattabile e fatta su misura per le persone.

Questo articolo trae spunto dalla tavola rotonda “Generative mAInufacturing – la convergenza del futuro tra manifattura e generative AI”, tenuta giorni fa a Cernobbio nel contesto del “Made in Italy Innovation Forum”, l’evento promosso dal Mics (Made in Italy Circolare e Sostenibile, un ecosistema nazionale di innovazione promosso dal Ministero dell’Università e della Ricerca con l’obiettivo di rafforzare la competitività e la sostenibilità del Made in Italy attraverso ricerca avanzata, tecnologie digitali e modelli circolari; Ndr) che ha riunito una grande comunità di ricerca e innovazione del manifatturiero italiano, tra cui imprenditori, manager, esperti, ricercatori e istituzioni, per confrontarsi sulle ultime novità nella sostenibilità e nella digitalizzazione per le aziende del Made in Italy.

Hanno partecipato alla tavola rotonda Bianca Maria Colosimo, docente al dipartimento di Meccanica del Politecnico di Milano e Presidente Comitato Tecnico Scientifico del Mics; Giuseppe Ettorre, Founder di DataSpark, una start-up tecnologica italiana che si occupa dello sviluppo di soluzioni basate su intelligenza artificiale generativa; Andrea Camisani, direttore della ricerca di Camozzi Group e Luciano Gallazzi della divisione elettronica di Leonardo.

Innovazione digitale: la tecnologia al servizio dell’ingegno umano

Secondo i dati più recenti del citato Osservatorio, le aziende che hanno introdotto soluzioni digitali integrate, come l’intelligenza artificiale e i digital twin, hanno registrato un calo del 35% nei tempi di rilavorazione e una riduzione del time-to-market fino al 25%. Risultati già significativi. Il punto è questo: potrebbero essere ulteriormente amplificati con l’integrazione dell’IA generativa in una logica davvero “umanocentrica”? Per ottenere una risposta, occorre cambiare il piano di osservazione, perché non è solo questione di tecnologia, ma di come la tecnologia viene messa al servizio delle persone.

L’IA come partner aumentato: progettare meglio, insieme

L’IA non è più un semplice strumento da usare, ma un vero partner progettuale che collabora attivamente con l’ingegno umano. Non esegue ordini, ma propone, suggerisce, stimola nuove idee. Accompagna il progettista nel suo lavoro, lo affianca nelle scelte complesse, lo aiuta a esplorare soluzioni che da solo difficilmente avrebbe immaginato. Lo spiega chiaramente Bianca Maria Colosimo: «la generative AI ci consente di progettare forme nuove, ispirate anche alla natura, con una complessità funzionale prima irraggiungibile». Ma il vero salto, sottolinea, non sta solo nella potenza di calcolo: «Sta nella possibilità di affiancare l’ingegno umano, rendendolo più potente, esplorativo e creativo». L’IA generativa diventa così un amplificatore del pensiero progettuale, capace di adattarsi, interpretare e anticipare.

«È come avere accanto un partner progettuale che suggerisce alternative, interpreta vincoli e anticipa soluzioni», aggiunge Colosimo. In questo rapporto uomo-macchina, il progettista non perde il controllo, ma guadagna nuove prospettive. «L’IA non impone, ma propone: non sostituisce il progettista, ma lo stimola a ripensare il problema, a vedere con occhi diversi». Il risultato è un processo più fluido, ma anche una qualità progettuale più alta, più consapevole, più sostenibile. È una svolta culturale: «Non è più tempo di costruire strumenti che l’uomo deve imparare a usare; è tempo di creare sistemi che imparano a lavorare con l’uomo». In questa logica, l’innovazione tecnologica diventa finalmente umana, accessibile, utile. E davvero trasformativa.

Anche Leonardo, secondo Luciano Gallazzi, conferma questa trasformazione: «l’IA generativa ci aiuta a risolvere problemi progettuali che sarebbero difficilmente affrontabili solo dall’uomo, trovando soluzioni nuove, leggere, resistenti e più performanti». In settori ad alta criticità come l’elettronica di bordo o i sistemi ottici, questa capacità di esplorare milioni di combinazioni progettuali consente di raggiungere obiettivi prima inaccessibili.

Nel mondo industriale, Camozzi Group vive questa evoluzione ogni giorno. Andrea Camisani racconta che «oggi la progettazione e la produzione devono nascere insieme, in modo sinergico», e che le loro macchine intelligenti sono dotate di sensori che, in tempo reale, raccolgono dati sul processo. «Questo ci consente di correggere subito ciò che non va, di apprendere dal dato certo e migliorare le decisioni».

Anche le start-up contribuiscono a questa rivoluzione. Giuseppe Ettorre di DataSpark parla di una tecnologia capace di «generare in automatico applicazioni personalizzate, partendo dai requisiti del cliente, senza necessità di sviluppo rigido o standardizzato». È l’IA generativa che permette non solo di progettare, ma di costruire software adattivi per ogni fase della produzione, con tempi e costi drasticamente ridotti.

Manifattura intelligente e sensibile: l’industria che apprende in tempo reale

Nel nuovo paradigma dell’industria digitale, le macchine non sono più soltanto strumenti passivi, ma diventano entità intelligenti, sensibili e adattive. È questa la visione condivisa, dove l’idea di “fabbrica del futuro” si fonda sulla capacità dei sistemi produttivi di osservare, apprendere, prevedere e ottimizzare. Si parla di manifattura intelligente, ma anche di processi sensibili, capaci di reagire istantaneamente a cambiamenti e variabili, con un impatto concreto sull’efficienza e sulla sostenibilità.

Bianca Maria Colosimo lo spiega così: «i sistemi produttivi hanno ormai una dotazione sensoristica molto estesa e riescono a raccogliere dati in tempo reale. Il passo successivo è far sì che apprendano da questi dati come migliorare il processo, riducendo errori e scarti». È il concetto di zero-defect manufacturing, dove ogni fase è monitorata e corretta in autonomia.

La manifattura intelligente non si limita però all’ottimizzazione dei processi: introduce anche una nuova relazione uomo-macchina, più collaborativa, trasparente e naturale. Grazie a interfacce basate sul linguaggio naturale, l’operatore può “dialogare” con i sistemi, ricevere suggerimenti, comprendere cause e soluzioni. «Non si tratta di delegare all’IA, ma di farsi affiancare da essa», osserva Colosimo, «per prendere decisioni migliori e più rapide».

Su misura per tutti: la customizzazione di massa nel nuovo paradigma produttivo

La customizzazione di massa non è più un’utopia o un lusso per pochi, ma una concreta possibilità offerta dal connubio tra IA generativa e tecnologie produttive avanzate. Oggi è possibile realizzare prodotti su misura per ogni cliente, in tempi brevi e a costi sostenibili, anche su larga scala. Questo vale in settori molto diversi: dalla moda al biomedicale, dal design all’industria meccanica.

Bianca Maria Colosimo, presidente del Comitato Tec. Scientifico del partneriato MICS. Il più grande esperimento mai fatto in Italia di ricerca integrata (prodotti, processi, applicazioni) su temi industriali: 115 milioni di investimento, 1.000 persone, 12 università e 13 imprese (fra cui Brembo, StMicroelectronics, Leonardo, Camozzi, Cavanna) per progetti su Abbigliamento, Arredamento e Automazione.

Grazie all’IA, le macchine possono adattarsi in tempo reale alle caratteristiche del materiale, alle esigenze del cliente o alle condizioni operative, modificando i parametri produttivi per garantire sempre la qualità desiderata. Come sottolinea Bianca Maria Colosimo, «immagino un futuro in cui, in base alla variabilità naturale del materiale o del componente d’ingresso, la macchina sia in grado di adattarsi autonomamente con i parametri corretti per ottenere il risultato atteso».

Questo significa meno scarti, più efficienza, più personalizzazione. Ma la customizzazione non è solo tecnica: è anche estetica, funzionale, emozionale. L’IA diventa così un ponte tra bisogni individuali e capacità industriale, consentendo di rispondere in modo preciso e flessibile alla diversità dei clienti. Il risultato è una nuova manifattura: intelligente, sensibile, e capace di mettere davvero la persona al centro.

Applicazioni nei settori avanzati: l’IA generativa nei contesti ad alta complessità

Nel settore aerospaziale e difesa, Luciano Gallazzi racconta come Leonardo stia sperimentando con successo l’uso dell’IA per l’ottimizzazione strutturale e termo-fluidodinamica dei suoi apparati elettronici di bordo. «La generative AI ci permette di affrontare vincoli progettuali molto complessi e spesso contrastanti, trovando configurazioni che un progettista umano difficilmente avrebbe immaginato». Non si tratta solo di ridurre peso o migliorare lo scambio termico, ma di integrare in modo sinergico tutte le funzioni richieste, con un impatto decisivo sulla performance dei sistemi radar, ottici e di navigazione. Il valore aggiunto è anche nella rapidità con cui è possibile esplorare e validare numerose soluzioni alternative, riducendo i tempi di sviluppo e i costi associati alla prototipazione fisica. Inoltre, l’IA aiuta a gestire meglio la complessità normativa e i criteri di certificazione, garantendo fin da subito il rispetto dei requisiti tecnici. Gallazzi sottolinea che uno degli aspetti più sfidanti è proprio il passaggio culturale richiesto: «Serve abituare i progettisti a definire con precisione i requisiti di prodotto, perché l’IA generativa lavora su ciò che le viene chiesto». È un nuovo modo di pensare il progetto, dove la qualità dell’input diventa determinante per la qualità dell’output.

Nel settore manifatturiero avanzato, Camozzi Group sta portando avanti una profonda trasformazione digitale. Andrea Camisani spiega che, grazie all’uso di tecnologie predittive e di monitoraggio in sito, è possibile costruire digital twin dei processi produttivi, raccogliendo dati direttamente dalle macchine e alimentando modelli di intelligenza artificiale «che ci aiutano a capire cosa è successo, ma anche cosa sta per succedere». In questo modo, anche impianti datati possono essere integrati in reti intelligenti capaci di auto-regolarsi e prevenire inefficienze o guasti. Questa capacità di analisi in tempo reale consente di intervenire prima che si verifichino problemi, riducendo i tempi di fermo e aumentando la produttività. Camisani sottolinea anche l’importanza di costruire modelli su dati certi, raccolti e gestiti direttamente all’interno del sistema, per garantire decisioni affidabili. «Non possiamo basarci su dati generici o su modelli esterni, dobbiamo dominare noi stessi la conoscenza che generiamo», afferma. La digitalizzazione spinta permette inoltre di valorizzare l’esperienza maturata in anni di attività, integrando l’intelligenza umana con quella artificiale per migliorare ogni giorno le prestazioni dell’intero impianto.

Nel mondo bancario e finanziario, Giuseppe Ettorre di DataSpark mostra come l’IA generativa sia in grado di personalizzare le interazioni tra istituzioni e clienti. «Abbiamo sviluppato agenti intelligenti che, partendo da milioni di dati, generano offerte uniche per ogni utente, automatizzando la relazione commerciale e aumentando l’efficacia delle strategie di vendita». Questi sistemi operano in tempo reale, apprendono dai comportamenti degli utenti e si adattano alle specificità del settore, garantendo al contempo efficienza e rispetto della normativa. Oltre alla personalizzazione estrema, questi agenti sono capaci di gestire autonomamente l’intero ciclo di contatto, dalla proposta all’assistenza, offrendo un’interazione continua e coerente. Ettorre spiega che «è come avere un consulente finanziario digitale che conosce in profondità il profilo di ogni cliente e agisce di conseguenza». La flessibilità di questi strumenti li rende applicabili anche ad altri contesti, come la manifattura o la logistica, grazie alla loro capacità di adattarsi al dominio specifico. Inoltre, la raccolta e l’analisi intelligente dei dati permettono alle aziende di anticipare tendenze, bisogni e criticità, trasformando l’informazione in valore competitivo.

Un aspetto particolarmente interessante è la versatilità della tecnologia: gli stessi principi applicabili in ambito bancario possono essere adattati all’industria aerospaziale, alla moda, alla sanità o all’agritech. L’IA generativa si configura come un vero sistema operativo adattivo, capace di essere “allenato” su domini specifici e di interagire con altri agenti in modo cooperativo, come evidenzia Ettorre: «Immaginate missioni spaziali dove ogni agente è esperto di un dominio — traiettorie, peso, combustibile — e dialoga con gli altri per costruire insieme la soluzione ottimale».

Oltre la terra: l’IA generativa per fabbriche nello spazio

Il futuro della manifattura guarda anche oltre il nostro pianeta. Durante il dibattito, è emersa la visione – tutt’altro che fantascientifica – di applicare l’intelligenza artificiale generativa e la manifattura additiva in ambienti estremi come le basi lunari, o in contesti remoti ed emergenziali sulla Terra. In questi scenari, costruire sul posto ciò che serve, in modo autonomo, efficiente e personalizzato, non è solo un vantaggio, ma una necessità.

Secondo Bianca Maria Colosimo, «l’IA generativa può davvero fare la differenza quando non è possibile portare tutto con sé. Immaginate di dover costruire strumenti, componenti o oggetti complessi su una base lunare, partendo da materiali locali e con vincoli estremi». In questi casi, spiega, «la capacità dell’IA di adattarsi ai vincoli reali, di proporre forme nuove e funzionali, diventa decisiva».

Ma non si tratta solo di tecnologie “spaziali”: queste stesse logiche possono essere applicate a contesti critici sulla Terra, come aree di crisi, emergenze ambientali o siti isolati. «Non progettiamo più un oggetto statico da spedire, ma un processo intelligente che sa cosa fare, come adattarsi, come rispondere» afferma Colosimo. In questo senso, l’IA non costruisce solo oggetti, ma soluzioni: autonome, flessibili e capaci di rispondere a sfide estreme. Un salto di paradigma che apre letteralmente nuovi mondi alla manifattura.