L’intelligenza artificiale è una branca dell’informatica che si occupa della creazione di sistemi capaci di eseguire compiti che, per essere portati a termine, richiederebbero intelligenza umana. Questi compiti includono il riconoscimento di pattern, l’apprendimento da dati, la comprensione del linguaggio naturale, il riconoscimento visivo, e la decisione autonoma. Si possono considerare diverse metriche con cui classificare le tipologie di intelligenza artificiale ma, nell’ambito di questo articolo, possiamo considerare esclusivamente la distinzione tra intelligenza artificiale forte e debole.
di Marco Rossoni
Intelligenza artificiale forte e debole
L’intelligenza artificiale forte, anche conosciuta come intelligenza artificiale generale, può comprendere, apprendere e applicare l’intelligenza in modo simile a un essere umano su una vasta gamma di discipline. È ancora largamente teorica e non esiste attualmente nessun sistema completamente funzionante che si possa definire un’intelligenza artificiale forte. Esiste poi l’intelligenza artificiale debole, ossia la realizzazione di sistemi progettati per svolgere compiti specifici e che operano entro limiti ben definiti, come gli assistenti vocali o i sistemi di raccomandazione. Questa seconda tipologia è quella che attualmente troviamo più comunemente implementata. Questo tipo di intelligenza artificiale è progettata per svolgere compiti specifici e possiede limitate capacità di agire al di fuori dei limiti per i quali è stata programmata.
In questo contesto, vengono quindi utilizzati diversi approcci e tecnologie, tra cui l’apprendimento automatico (machine learning), il deep learning, le reti neurali, l’elaborazione del linguaggio naturale e molto altro. Queste tecnologie permettono alle macchine di migliorare le loro prestazioni e capacità tramite l’esperienza o l’acquisizione di nuove conoscenze.
Nella restante parte di questo articolo, con intelligenza artificiale ci si riferirà esclusivamente a sistemi di intelligenza artificiale debole, essendo quest’ultima quella con cui possiamo avere a che fare nella vita di tutti i giorni. Nell’era digitale, l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il modo in cui lavoriamo, viviamo e persino come concepiamo nuove idee. Nella progettazione, l’impatto dell’intelligenza artificiale è particolarmente evidente, tanto da sollevare un dibattito acceso: l’intelligenza artificiale è un catalizzatore di innovazione o un freno alla creatività umana?
Intelligenza Artificiale come aiuto
L’intelligenza artificiale può automatizzare compiti ripetitivi, consentendo ai progettisti di concentrarsi su aspetti più creativi e strategici del loro lavoro. Potendo gestire e analizzare grandi volumi di dati molto più rapidamente di quanto farebbe un essere umano, algoritmi di machine learning possono rilevare pattern, tendenze e anomalie nei dati, facilitando attività come l’ingresso dati, la loro verifica e l’analisi.
Robotic Process Automation
Nella gestione documentale e non solo, sta prendendo piede la tendenza all’automazione robotica dei processi o RPA, acronimo di “Robotic Process Automation”. Questa è una tecnologia che permette di automatizzare compiti ripetitivi basati su regole. Utilizza software, spesso denominati “robot” o “bot”, per imitare le azioni umane nell’interazione con i sistemi informatici. I bot RPA possono loggarsi in applicazioni, spostare file e cartelle, copiare e incollare dati, compilare form, estrarre dati strutturati e non strutturati da documenti, processare transazioni, e molto altro. Gli strumenti di RPA possono essere integrati con l’IA per eseguire compiti di routine come la gestione di documenti.
L’IA può automatizzare l’organizzazione e la gestione di documenti digitali, classificando e archiviando documenti in base a parametri predefiniti, facilitando la ricerca e il recupero di informazioni. Si pensi l’impatto che questa tecnologia potrebbe avere se applicata in modo appropriato ai software Product Lifecycle Management (PLM). È infatti dimostrato da diverse pubblicazioni scientifiche come, uno degli aspetti più impattanti in termini di tempo e risorse spese è proprio la gestione documentale relativa ad un prodotto. Nell’ambito della progettazione essi possono, ad esempio, essere utilizzati come supporto all’estrazione dei requisiti cliente e di progetto da documenti non strutturati, quali e-mail e pdf.
Intelligenza artificiale per generare idee
Rimanendo sempre nell’ambito dello sviluppo prodotto, l’intelligenza artificiale può essere utilizzata a supporto della generazione di idee. Tali strumenti, basati sul concetto di intelligenza artificiale generativa, possono generare rapidamente una vasta gamma di idee o concetti, offrendo intelligenza artificiale progettisti una fonte di ispirazione quasi illimitata. Potendo analizzare enormi set di dati per identificare tendenze, preferenze dei consumatori e gap nel mercato che potrebbero non essere immediatamente evidenti, l’IA generativa può generare rapidamente una vasta gamma di concetti di prodotto. Questi strumenti possono proporre varianti innovative basate su combinazioni inaspettate di caratteristiche esistenti, spesso risultando in idee originali e creative. Non solo, grazie all’enorme quantità di dati processabile da questi strumenti, è anche possibile simulare come gli utenti interagiscono con un design, fornendo feedback preziosi che possono essere utilizzati per migliorare il prodotto.
Intelligenza artificiale per monitoraggio e controllo
L’impiego dell’intelligenza artificiale (IA) per il monitoraggio e il controllo della qualità dei prodotti in ambienti di produzione rappresenta una delle applicazioni più efficaci e trasformative in ambito industriale. In particolare, i sistemi di visione artificiale basati sull’IA hanno rivoluzionato il modo in cui le aziende gestiscono il controllo qualità. I sistemi di visione artificiale utilizzano telecamere e algoritmi di apprendimento automatico per ispezionare i prodotti in cerca di difetti. Questi sistemi possono analizzare immagini dei prodotti ad alta velocità, identificando anomalie, variazioni di colore, difetti strutturali, o altre imperfezioni che potrebbero sfuggire all’occhio umano. Grazie alla loro capacità di apprendere da vasti set di dati, questi sistemi migliorano continuamente la loro precisione nel rilevare difetti.
L’IA offre un livello di consistenza nel controllo qualità che è difficile da ottenere manualmente. Indipendentemente dalle variabili umane come la fatica o la soggettività, i sistemi di visione artificiale mantengono uno standard uniforme e replicabile di ispezione, garantendo che ogni prodotto venga valutato secondo gli stessi criteri rigorosi. Infine, utilizzando opportunamente i dati raccolti, le aziende possono applicare tecniche di analisi predittiva per anticipare e prevenire i difetti prima che si verifichino. Ciò porta a un miglioramento continuo nella produzione e a prodotti di qualità superiore.
Quanto appena discusso rappresenta solamente una parte dei benefici che si possono ottenere dall’applicazione dell’intelligenza artificiale al mondo produttivo. Ben lontano da essere esaustiva, questa introduzione può però evidenziare come l’automatizzazione dei processi difficilmente approcciabile con tecniche tradizionali è l’aspetto chiave per l’applicazione dell’intelligenza artificiale nell’industria.
Intelligenza Artificiale come ostacolo
Con i benefici attesi dall’applicazione dell’intelligenza artificiale, ci sono anche sfide che devono essere adeguatamente affrontate.
La dipendenza dall’Intelligenza Artificiale
Il primo timore è che l’uso eccessivo dell’intelligenza artificiale possa rendere i progettisti troppo dipendenti dagli strumenti automatizzati, limitando la loro capacità di pensare in modo critico e creativo. Infatti, l’utilizzo di strumenti intelligenza artificiale comuni potrebbe portare a una certa omogeneità nei design, con soluzioni che tendono a somigliarsi. I progettisti potrebbero trovarsi a fare affidamento eccessivo sugli output generati dall’IA, riducendo così l’esplorazione di soluzioni non convenzionali e innovative che emergono tipicamente attraverso un processo creativo più organico e meno guidato da dati.
Sebbene l’intelligenza artificiale sia uno strumento molto potente per analizzare dati e tendenze, potrebbe non essere in grado di comprendere pienamente il contesto culturale o emotivo dietro certe scelte di design. Infatti, l’integrazione dell’IA nei processi di design potrebbe portare a una “deumanizzazione”, dove l’importanza dell’intuito umano, delle emozioni e delle esperienze personali viene sottovalutata. Il design, specialmente nel settore industriale, non è solo una questione di risolvere problemi tecnicamente ma anche di comprendere e progettare per le necessità umane e emotive.
La sostituzione del lavoro umano
A questo si accompagna la preoccupazione che l’intelligenza artificiale possa sostituire il lavoro umano in alcuni aspetti del processo di design, portando a questioni di disoccupazione o dequalificazione professionale. Sebbene l’IA possa automatizzare alcuni compiti ripetitivi nel processo di design, il suo ruolo dovrebbe essere principalmente visto come “augmentativo” piuttosto che sostitutivo. L’IA può liberare i designer da compiti meno creativi, permettendo loro di concentrarsi su aspetti più strategici e innovativi del design. Tuttavia, l’adozione dell’IA potrebbe richiedere nuove competenze, spingendo i professionisti a riformulare il loro ruolo e ad adattarsi per lavorare efficacemente con le nuove tecnologie.
Un altro timore è che l’IA possa dequalificare il lavoro umano, rendendo le competenze tradizionali meno rilevanti. In un ambiente dove le macchine svolgono gran parte del lavoro tecnico, il valore dell’esperienza e delle competenze umane potrebbe essere percepito come diminuito, spostando l’enfasi su abilità che l’IA non può replicare facilmente, come il pensiero critico, la creatività e l’intelligenza emotiva.
Una questione (anche) di responsabilità!
Chi è responsabile quando un prodotto progettato con l’aiuto dell’IA fallisce o causa danni? La diffusione dell’IA nei processi di design solleva complesse questioni di responsabilità e etica, compresa la difficoltà di attribuire colpa o responsabilità in caso di errori derivanti da decisioni automatizzate. Quando un sistema di IA è coinvolto nel processo di design, la catena di responsabilità può diventare confusa, rendendo difficile determinare chi sia realmente responsabile degli errori o dei malfunzionamenti. Infatti, l’IA può prendere decisioni basate su algoritmi complessi che non sono sempre trasparenti o comprensibili per gli esseri umani. Quando questi sistemi influenzano o guidano la progettazione di un prodotto e questo prodotto poi fallisce, può essere difficile tracciare la logica dietro la decisione e quindi stabilire chi sia effettivamente responsabile.
La mancanza di standard chiari e di regolamenti specifici per l’uso dell’IA nel design può rendere ancora più difficile determinare la responsabilità. Senza linee guida chiare, le aziende e gli individui possono interpretare diversamente il loro livello di responsabilità nel prevenire o mitigare i fallimenti. La legge “tradizionale” spesso non è adeguata per affrontare le sfide poste dall’IA. Le normative esistenti potrebbero non contemplare scenari in cui la responsabilità deve essere attribuita a decisioni prese da un algoritmo o un sistema automatizzato. Ciò richiede una riflessione e, probabilmente, una riformulazione del diritto della responsabilità civile e penale.
Conclusione
La chiave sta nel trovare un equilibrio tra l’utilizzo dell’intelligenza artificiale come strumento che può potenziare la creatività e l’efficienza, senza sostituire l’essenza umana e il pensiero critico che sono fondamentali nel design. Integrare l’intelligenza artificiale con saggezza, considerandola un’estensione delle capacità del progettista piuttosto che una sostituzione, può portare a innovazioni significative e soluzioni di design più efficaci ed emozionanti. La strada verso un’integrazione armoniosa dell’intelligenza artificiale nel design richiede un approccio bilanciato. Non si tratta quindi di sostituire l’intuizione e la creatività umana con algoritmi, ma di arricchire il processo creativo con nuove possibilità offerte dalla tecnologia. La sfida per i designer moderni sarà quella di utilizzare l’intelligenza artificiale come uno strumento che amplifica la propria creatività, piuttosto che vederla come un sostituto.
