Intelligenza artificiale in fabbrica - gestionali documentali
Intelligenza artificiale in fabbrica
Intelligenza artificiale in fabbrica. Oggi, nelle multinazionali, non è raro trovare gestionali documentali che utilizzano l’intelligenza artificiale. Cosa significa? Significa che tutta la documentazione aziendale, dalle procedure, ai manuali, alle bolle, ai documenti di trasporto, tutto, viene gestito da un software. Non farò nomi per evitare problemi con i miei vari clienti. Questi documenti vengono archiviati in un sistema gestito dal gestionale, solitamente conservato in Italia, e poi vengono elaborati da un motore di intelligenza artificiale, che può essere un motore di OpenAI, un Gemini di Google, un Watson di IBM, o qualsiasi altro. I nomi cambiano a seconda delle esigenze e vengono scelti dalle software house. Il motore fornisce un risultato in base alle query inserite. Quindi l’operatore, il manutentore, l’RSPP o chiunque altro, ha accesso a un software che ha sempre utilizzato, che ora include un plugin di intelligenza artificiale per porre domande. Ad esempio, può chiedere come riparare una valvola SCQ, come accedere a un’area specifica, o se un DDT corrisponde all’ordine, e così via.
Non mi interessa la parte sui DDT, ma mi interessa quella relativa ai manutentori che chiedono come eseguire una sostituzione o un’operazione. Qui entriamo in un punto cruciale. Se il software è fatto bene, l’operatore può inserire comandi vocali o scritti, chiedendo, per esempio: “Come posso sostituire la valvola?”. Il motore, attraverso l’elaborazione semantica, capisce quale informazione cercare, non limitandosi alla parola “valvola”, ma analizzando tutto l’ambiente semantico collegato. Mostra quindi un’anteprima del testo trovato, nella lingua dell’operatore: cingalese se è cingalese, senegalese se è senegalese, italiano se è italiano, polacco se è polacco, ecc. Quest’anteprima è un dato grezzo. E questa è la cosa fondamentale: non è un prodotto finito, ma grezzo. Cosa significa? Che potrebbe essere sbagliato. Se il software è ben progettato, sotto l’anteprima compaiono i link alle fonti da cui ha preso le informazioni, che sono nella lingua originale. Se l’operatore è cingalese ma il manuale è in francese, italiano o tedesco, la fonte sarà nella lingua originale.
L’operatore deve avere le competenze per validare il dato grezzo e confermare che sia corretto; se non lo è, può chiedere di rigenerare l’anteprima o cliccare sulla fonte per verificare la correttezza delle informazioni. Il click è tracciato? Sì, normalmente lo è. Questo sistema accelera l’accesso alle informazioni, semplifica la comprensione e offre vari vantaggi, come la velocità e la disponibilità dei manuali o delle procedure spesso dimenticate. Tuttavia, è fondamentale ricordare che è un dato grezzo, che deve essere validato da una persona competente, e non è affidabile al 100%. Nei software che ho visto, la precisione varia tra l’82% e l’87%, quindi c’è un margine d’errore del 15-18%. Gli errori esistono, e bisogna avere le competenze per distinguere il giusto dallo sbagliato. Dovete sempre tenere a mente che l’intelligenza artificiale attuale, su cui ci appoggiamo, è come un bambino di 5-6 anni: impara, ma ha bisogno di supervisione. Spero che queste informazioni siano utili. Ciao!
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