Indice degli argomenti
Industrial AI ed ESG: una relazione sempre più strategicaIl ruolo fondamentale dei dati industrialiChe cos’è l’Industrial AI e in quali relazioni si pone con l’ESGQuali sono le differenze con l’AI generativaPer quali ragioni l’Industrial AI è importante per l’ESGEfficienza energetica e riduzione dei consumi: il ruolo dell’Industrial AIRiduzione delle emissioni di CO2Economia circolare: Industrial AI e ESG per la riduzione degli scarti e per l’utilizzo delle materie primeGestione intelligente delle risorseSocial: come cambia il rapporto tra persone e lavoro con l’Industrial AIEliminazione delle attività ripetitiveNuove competenze e reskillingHuman-centric AIESG data managementIndustrial AI e ESG tra governance e responsabilitàPerché Industrial AI ed ESG rappresentano il futuro dell’impresaIndustrial AI ed ESG: una relazione sempre più strategicaPer molti anni il dibattito sulla sostenibilità aziendale e quello sulla trasformazione digitale hanno seguito percorsi paralleli. Da una parte le imprese investivano in tecnologie per aumentare produttività ed efficienza; dall’altra sviluppavano strategie ESG per ridurre impatti ambientali, migliorare il benessere delle persone e rafforzare la governance.Oggi queste due prospettive stanno convergendo. L’Industrial AI, cioè l’applicazione dell’intelligenza artificiale ai processi produttivi, agli impianti e alle infrastrutture industriali, sta infatti diventando una delle principali leve che permettono di raggiungere gli obiettivi ESG e soprattutto rappresenta una fonte di conoscenza fondamentale relativamente alla gestione delle risorse necessarie per la produzione (leggi a questo proposito il servizio Industrial AI, Robotica, Physical AI verso una creazione di valore più vicina all’ESG n.d.r.).Il ruolo fondamentale dei dati industrialiNon si tratta semplicemente di utilizzare algoritmi avanzati per automatizzare attività o ridurre i costi. La vera leva di trasformazione riguarda la capacità dell’intelligenza artificiale di trasformare le enormi quantità di dati industriali presenti nelle imprese in decisioni operative che possono produrre effetti misurabili in termini ambientali, sociali e di governance. In questa prospettiva l’Industrial AI non va vista solo come una tecnologia che abilita un significativo aumento della produttività ma anche come un fattore di conoscenza che permette alle aziende di aumentare la capacità di conoscere il proprio impatto sull’ambiente e l’impatto dell’ambiente sulle proprie capacità produttive, esattamente nel senso della Doppia materialità prevista dalla CSRD.Che cos’è l’Industrial AI e in quali relazioni si pone con l’ESGPer comprendere al meglio il rapporto con l’ESG è importante chiarire cosa si intenda per Industrial AI. L’Intelligenza artificiale industriale rappresenta l’applicazione di tecniche di intelligenza artificiale e machine learning ai dati provenienti da macchine, impianti, sensori, linee produttive e sistemi operativi industriali. L’obiettivo dell’Industrial AI è quello di consentire alle organizzazioni di comprendere meglio ciò che accade nei processi; di prevedere eventi futuri; di ottimizzare le performance; di automatizzare gradualmente le decisioni operative e di migliorare la resilienza produttiva. (Leggi anche il servizio sul rapporto tra Physical AI e ESG n.d.r.)Quali sono le differenze con l’AI generativaA differenza dell’AI generativa, che lavora prevalentemente su testi, immagini e contenuti digitali, l’Industrial AI opera nel mondo fisico e lavora su dati tipici del mondo della produzione come i dati provenienti da sistemi SCADA; da PLC; dal mondo della sensoristica IoT; dalle macchine utensili; ovviamente anche dai robot; dai sistemi MES; dalle piattaforme ERP e dalle soluzioni che danno vita a digital twin.L’obiettivo è quello di focalizzare l’attenzione su dati relai di produzione per predisporre e attuare una capacità di intervento diretta sui processi industriali.Per quali ragioni l’Industrial AI è importante per l’ESGSe la sostenibilità sta diventando una delle principali priorità strategiche per le imprese è altrettanto vero che la gestione delle risorse rappresenta l’ambito nel quale è oggi più importante riuscire a intervenire. Sono tante peraltro le aspettative: le normative europee, le prospettive degli investitori, òe stesse richieste del mercato ma anche le nuove esigenze dei consumatori stanno spingendo le aziende a misurare e migliorare le proprie performance ESG.In questo senso l’Industrial AI porta un contributo importante prima di tutto sulle possibilità di monitorare e misurare tutti i fattori che concorrono a una buona gestione delle risorse. L’intelligenza artificiale consente di raccogliere, elaborare e interpretare grandi quantità di dati relativi a una ricchissima serie di fattori che incidono direttamente sulla sostenibilità come i consumi energetici; le emissioni; l’utilizzo delle risorse; la sicurezza sul lavoro; la produttività; la qualità; la conformità normativa.Concretamente l’AI è in grado di trasformare la sostenibilità da obiettivo astratto a processo misurabile e governabile.Efficienza energetica e riduzione dei consumi: il ruolo dell’Industrial AIUno degli ambiti in cui l’Industrial AI sta generando il maggiore impatto riguarda proprio la gestione dell’energia. Gli algoritmi sono in grado di analizzare in tempo reale il comportamento di impianti e macchinari, individuando inefficienze spesso invisibili agli operatori.Attraverso modelli predittivi è possibile: ottimizzare l’utilizzo degli impianti; ridurre sprechi energetici; migliorare il rendimento produttivo; diminuire i costi operativi.Riduzione delle emissioni di CO2Considerando poi che le emissioni rappresentano uno degli indicatori ESG più monitorati ecco che l’Industrial AI è nella condizione di intervenire per monitorare, controllare e gestire numerose fonti emissive. L’Industrial AI permette un maggior controllo sui processi produttivi; sulla logistica interna; sui sistemi HVAC; sugli impianti energetici ma anche sull’utilizzo delle materie prime. Inoltre, la capacità di ottimizzare continuamente i processi permette di ridurre l’intensità carbonica della produzione.Economia circolare: Industrial AI e ESG per la riduzione degli scarti e per l’utilizzo delle materie primeUn altro tema centrale nell’utilizzo dell’Industrial AI riguarda l’economia circolare. Grazie all’analisi dei dati di processo, l’Industrial AI permette di: migliorare la qualità dei prodotti; di ridurre i difetti; di limitare le rilavorazioni; di minimizzare gli scarti. Meno scarti significa meno materie prime consumate, meno energia utilizzata e minore impatto ambientale. L’Industrial AI permette inoltre di fornire quel livello di conoscenza che contente di costruire gradualmente modelli di economia circolare.Gestione intelligente delle risorseAcqua, energia, materiali e prodotti chimici possono essere monitorati in modo continuo attraverso algoritmi di AI. Questo consente di sviluppare modelli di gestione delle risorse molto più efficienti rispetto agli approcci tradizionali. In settori ad alta intensità di consumo, come hard to abate, chimica, siderurgia, agroalimentare e manifattura pesante, il potenziale è notevole.Social: come cambia il rapporto tra persone e lavoro con l’Industrial AIUno degli impatti sociali più rilevanti dell’Industrial AI riguarda la sicurezza. I sistemi intelligenti possono: identificare situazioni di rischio; rilevare comportamenti pericolosi; prevedere guasti; monitorare condizioni operative. L’AI può cioè contribuire a ridurre incidenti e infortuni migliorando la prevenzione.Eliminazione delle attività ripetitiveMolte attività industriali caratterizzate da elevata ripetitività possono essere automatizzate. Questo permette agli operatori di concentrarsi su attività a maggiore valore aggiunto. Si tratta di uno dei principali contributi dell’Industrial AI alla qualità del lavoro.Nuove competenze e reskillingNello stesso tempo però l’introduzione dell’Industrial AI rende necessario un importante investimento sul capitale umano in termini di skill e formazione. Emergono nuove figure professionali come AI specialist; industrial data engineer; industrial data scientist; AI trainer; esperti di digital twin ed esperti di sostenibilità digitale. In questo senso le aziende devono quindi sviluppare programmi di upskilling; reskilling e formazione continua.Human-centric AIVa poi sottolineato che l’approccio europeo alla sostenibilità promuove una visione human-centric dell’intelligenza artificiale. Questo significa che la tecnologia deve essere progettata per amplificare le capacità umane e non semplicemente per sostituirle. In questo scenario l’Industrial AI diventa così uno strumento per migliorare il benessere i fattori di inclusione; la sicurezza e la qualità del lavoro.ESG data managementL’Industrial AI in relazione all’ESG pone in modo particolare un tema di governance ESG che si deve basare sulla qualità delle informazioni disponibili. L’Industrial AI consente di raccogliere dati accurati e aggiornati lungo l’intera catena del valore e questo aspetto rappresenta un elemento fondamentale per la rendicontazione richiesta da normative come la CSRD.Sempre più aziende stanno utilizzando sistemi di AI per raccogliere dati ESG; per validare informazioni; per monitorare KPI; per generare report.Il risultato è una maggiore affidabilità delle informazioni e una riduzione del rischio di errori.Industrial AI e ESG tra governance e responsabilitàL’introduzione dell’Industrial AI apre però nuove sfide, le imprese devono infatti garantire anche una trasparenza algoritmica; una corretta tracciabilità delle decisioni; devono rispondere della qualità dei dati; della sicurezza informatica e naturalmente della conformità normativa. L’AI Act europeo e le nuove normative sulla governance dell’AI rendono questi aspetti sempre più rilevanti.Perché Industrial AI ed ESG rappresentano il futuro dell’impresaL’incontro tra Industrial AI ed ESG segna per queste e tante altre ragioni una delle trasformazioni più importanti che il mondo industriale abbia affrontato negli ultimi decenni. La sostenibilità non può più essere considerata una funzione separata dal business e l’intelligenza artificiale non può più essere vista soltanto come una tecnologia per aumentare l’efficienza. Le imprese più avanzate stanno comprendendo che i due percorsi coincidono sempre di più.Concretamente l’Industrial AI permette di rendere la sostenibilità misurabile, operativa e scalabile. L’ESG fornisce invece la direzione strategica entro cui utilizzare l’intelligenza artificiale per generare valore economico, ambientale e sociale.In questo scenario, il successo non dipenderà soltanto dalla capacità di adottare nuove tecnologie, ma dalla capacità di integrare dati, persone, processi e sostenibilità in una visione unitaria dell’impresa. Le organizzazioni che riusciranno a farlo saranno probabilmente quelle che guideranno la competitività industriale del prossimo decennio.
