Intelligenza artificiale, la sfida è costruire fabbriche che imparano

Bentivogli, Gay e Nannicini: competenze, reti territoriali e nuovi modelli di lavoro per trasformare la manifattura

L’intelligenza artificiale può cambiare la manifattura italiana, ma la trasformazione richiede imprese capaci di apprendere e territori in grado di diffondere conoscenza. Al Festival dell’Impresa di Bergamo, Marco Bentivogli, coordinatore di Base Italia, Marco Gay, presidente dell’Unione Industriali Torino, e Tommaso Nannicini, economista dell’Istituto universitario europeo, hanno affrontato il rapporto tra innovazione, competenze e organizzazione del lavoro.

Per Bentivogli la prospettiva è quella della manifattura cognitiva: fabbriche che conservano il sapere accumulato, continuano a imparare e integrano le capacità delle persone con quelle dell’intelligenza artificiale. Il punto decisivo è rendere la conoscenza una risorsa che cresce nel tempo dentro l’organizzazione. In questa visione, l’adozione della tecnologia si accompagna alla capacità di valorizzare l’esperienza dei lavoratori e di trasformarla in un patrimonio condiviso, utile anche quando cambiano processi e mansioni.

La singola azienda, tuttavia, non esaurisce il percorso. Bentivogli insiste sulla necessità di un ecosistema territoriale che coinvolga anche piccole e microimprese. Una rete di trasferimento tecnologico dovrebbe radicare l’innovazione nei territori e sostenere gli investimenti. È su questo piano che colloca la risposta alle difficoltà della manifattura: collegare le competenze, far circolare le esperienze e permettere che i progressi di un’impresa possano alimentare quelli delle altre.

Gay porta l’esempio dell’aerospazio e della difesa in Piemonte, dove grandi gruppi, imprese specializzate, università e Politecnico partecipano a una filiera nella quale la ricerca trova applicazioni industriali. Il rapporto IRES richiamato dalla Regione Piemonte descrive un comparto da circa 8 miliardi di euro di volume d’affari annuo, con una filiera di circa 350 aziende, in larga parte piccole e medie ad alta specializzazione. Il valore dell’esempio, nel ragionamento dell’imprenditore, risiede soprattutto nella connessione tra produzione e laboratori: luoghi nei quali il trasferimento tecnologico diventa un’attività applicata.

Il passaggio successivo riguarda le persone. Secondo Gay, chi entra in fabbrica, in ufficio o in azienda deve possedere le competenze necessarie per contribuire al cambiamento. Questo comporta una responsabilità diretta degli imprenditori, chiamati a curare l’introduzione dell’intelligenza artificiale nell’organizzazione. La formazione entra così nel percorso di adozione: dalle capacità dei lavoratori dipende la possibilità di partecipare alla trasformazione dei processi e di utilizzare gli strumenti nel lavoro quotidiano.

Per Gay l’AI va affrontata come una componente della politica industriale, con investimenti strutturali che non possono essere rinviati. All’impegno finanziario si affianca la diffusione dei casi di adozione: osservare ciò che funziona in un’altra impresa può incoraggiare nuove sperimentazioni. Le relazioni di filiera diventano quindi un canale attraverso cui l’esperienza concreta riduce la distanza tra il dibattito sulla tecnologia e il suo impiego nelle attività produttive. È la contaminazione tra aziende, descritta da Gay, a favorire questo passaggio.

Nannicini sposta l’attenzione sul modo di valutare i risultati. Se persone e agenti artificiali svolgono insieme una parte crescente delle attività, diventa più difficile distinguere il contributo dell’essere umano da quello dell’algoritmo. Da qui la proposta di superare una lettura centrata soltanto sulla produttività individuale del lavoro. Quando cambia il processo produttivo, cambia anche il perimetro entro il quale interpretare il miglioramento: attribuire il risultato al singolo può non descrivere adeguatamente un’attività costruita attraverso l’integrazione con la macchina.

Questa prospettiva investe anche le carriere. Per Nannicini, giovani e imprese si muoveranno in un mercato del lavoro nel quale crescita professionale dei singoli lavoratori e sviluppo aziendale saranno legati a una collaborazione continua con gli strumenti di AI. Le mansioni oggi riconoscibili potrebbero lasciare spazio a combinazioni differenti di attività, mentre alcuni lavori e alcune organizzazioni devono ancora prendere forma. La difficoltà consiste nel prepararsi a operare dentro strutture in evoluzione, imparando a costruire il proprio percorso professionale insieme alla trasformazione delle tecnologie.