Di recente ho rilasciato un'intervista ai media sulle sfide che l'industria della difesa sta affrontando a livello globale e su come l'intelligenza artificiale stia iniziando a trasformare il modo in cui le organizzazioni rispondono a queste sfide. Vorrei condividere alcune delle principali riflessioni emerse da quella conversazione, perché sia le difficoltà sia le opportunità stanno diventando ogni giorno più urgenti.
Mentre le forze armate di tutto il mondo potenziano le proprie capacità in risposta alle crescenti tensioni geopolitiche, i fornitori sono sottoposti a una pressione sempre maggiore. I requisiti diventano più complessi, la cybersicurezza è imprescindibile e l'intelligenza artificiale non è più un'opzione. Tutto questo può rallentare i cicli di progettazione, creare colli di bottiglia nella produzione e ritardare le consegne.
I nostri clienti del settore difesa devono spesso gestire backlog significativi, che generano colli di bottiglia operativi proprio mentre è richiesto loro di accelerare il time to market, aumentare la resilienza e mantenere il controllo, operando al tempo stesso in ambienti altamente sicuri e regolamentati.
Molti di questi colli di bottiglia derivano da infrastrutture digitali frammentate, nelle quali gli ambienti di Enterprise Resource Planning (ERP), Product Lifecycle Management (PLM), Application Lifecycle Management (ALM) e Manufacturing Execution System (MES) non offrono una visione condivisa di requisiti, configurazioni, stato della produzione e impatto sull'intero ciclo di vita.
Un settore sotto pressione a tutti i livelli
Ciò che distingue l'industria della difesa è il ruolo centrale dei consorzi, modello attraverso il quale molti produttori operano sul mercato. Se una singola azienda deve già affrontare sfide legate al time to market, alla complessità operativa e alla gestione della supply chain, il livello di difficoltà cresce esponenzialmente quando si coinvolgono numerosi partner all'interno dello stesso ecosistema.
A tutto questo si aggiunge il fatto che la maggior parte dei nostri clienti punta a raddoppiare o addirittura triplicare la propria capacità produttiva nei prossimi anni, pur disponendo di meno personale e operando in un contesto molto più complesso.
Anche lo scenario generale è in rapida evoluzione. Governi e forze armate stanno aumentando in modo significativo gli investimenti nella difesa, con la conseguenza che i fornitori devono rispondere più rapidamente, consegnando volumi molto superiori senza rinunciare al rispetto dei rigorosi requisiti nazionali ed europei in materia di sicurezza, sovranità e conformità normativa.
Anche le tecnologie per la difesa stanno evolvendo rapidamente. Occorre progettare nuovi sistemi, ridurre il time to market e aumentare la capacità produttiva, mentre le materie prime continuano a essere scarse.
Pur disponendo dei finanziamenti necessari, molti fornitori faticano a soddisfare la domanda. È proprio in questo contesto che dati, intelligenza artificiale e tecnologie correlate stanno assumendo un ruolo centrale, sia per migliorare l'efficienza sia per sviluppare capacità industriali più resilienti, sicure e interoperabili.
Dove l'AI inizia a fare davvero la differenza
Il passo successivo non consiste semplicemente nell'aggiungere l'intelligenza artificiale ai flussi di lavoro esistenti. Le organizzazioni della difesa hanno bisogno di modelli operativi software-defined in grado di collegare requisiti, progettazione, produzione, logistica e feedback provenienti dall'intero ciclo di vita attraverso un'infrastruttura digitale sicura. È qui che l'AI agentica dimostra il suo valore: può interpretare i requisiti, coordinare le attività, avviare controlli di conformità, suggerire le azioni più appropriate e sottoporre le eccezioni agli esperti, nel rispetto di policy di governance predefinite.
Può inoltre analizzare grandi volumi di dati per individuare i requisiti pertinenti, eseguire simulazioni attraverso i digital twin e identificare percorsi logistici più efficienti. Nel settore della difesa, questo rende l'intelligenza artificiale un vero moltiplicatore di capacità, ma solo se viene integrata in architetture digitali sicure e sovrane, in grado di supportare decisioni più rapide e consapevoli senza compromettere il controllo.
Uno degli impatti più immediati che stiamo osservando riguarda la gestione di requisiti e specifiche militari sempre più complessi. In passato, ogni forza armata nazionale definiva le proprie specifiche, che diventavano rapidamente molto articolate. Oggi tali requisiti sono spesso consolidati in documenti estremamente corposi: non più 20 pagine, ma oltre 2.000.
È facile immaginare quanto tempo possa impiegare un ingegnere per analizzare tutta questa documentazione, individuare le informazioni rilevanti e verificare l'eventuale presenza di contenuti ridondanti. L'AI generativa può ridurre drasticamente questo lavoro. Invece di leggere l'intero documento, un ingegnere può accedere direttamente alle informazioni di interesse, ad esempio isolando tutti i requisiti relativi a una specifica tecnologia, e concentrarsi sulle attività realmente necessarie.
L'intelligenza artificiale consente inoltre di supportare processi decisionali affidabili e federati all'interno di ecosistemi complessi. I dati devono continuare a rimanere dove appartengono, all'interno delle diverse funzioni dell'organizzazione o della rete di partner e in ambienti basati sul modello Zero Trust. L'AI, tuttavia, può mettere in evidenza le informazioni più rilevanti nel rispetto delle policy definite, senza superare questi confini.
Questo approccio favorisce l'interoperabilità tra le reti della NATO (Organizzazione del Trattato dell'Atlantico del Nord) e quelle dei partner, preservando al tempo stesso il controllo nazionale, la governance e la sovranità dei dati.
La realtà dei fatti: dati, rischi e preparazione delle persone
Naturalmente, tutto questo non è privo di sfide. La prima, e più evidente, riguarda la qualità dei dati. Se i dati sono di scarsa qualità, anche i risultati dell'intelligenza artificiale lo saranno, indipendentemente dalle prestazioni dei modelli utilizzati. Il rischio aumenta ulteriormente man mano che i sistemi diventano più autonomi. Se qualcosa non funziona correttamente, il problema deve essere individuato tempestivamente. In caso contrario, si rischia di attivare processi in modo involontario.
In passato esistevano numerosi punti di controllo affidati alle persone, che consentivano di intercettare eventuali anomalie nelle fasi iniziali. Con l'aumento dell'automazione, invece, i problemi potrebbero emergere solo in una fase molto più avanzata, quando risolverli può risultare estremamente costoso.
Alcuni vincoli sono specifici del settore della difesa. Operare tra più organizzazioni e in ambienti altamente protetti significa che non è possibile sperimentare con la stessa libertà di altri comparti industriali. Le soluzioni devono soddisfare requisiti di sicurezza di livello militare, garantire la tracciabilità delle attività ed essere conformi ai quadri normativi nazionali ed europei.
Nel settore della difesa, la governance dell'intelligenza artificiale deve essere parte integrante del modello operativo. Tracciabilità dell'origine dei dati (data lineage), validazione dei modelli, audit trail, punti di approvazione umana, attività di red team testing e pipeline di rilascio sicure non sono elementi accessori, ma requisiti essenziali.
C'è poi il fattore umano. È ancora diffusa la convinzione che l'intelligenza artificiale sia destinata a sostituire le persone. L'esperienza dimostra invece che il valore maggiore deriva dal supporto alle persone e dall'automazione delle attività più ripetitive e dispendiose in termini di tempo. Alcune mansioni, inevitabilmente, si ridurranno, rendendo necessario sviluppare nuove competenze affinché i dipendenti possano assumere ruoli più orientati all'analisi e al processo decisionale. Per questo motivo il change management diventa fondamentale. La preparazione delle persone all'adozione dell'intelligenza artificiale rappresenta una delle sfide più rilevanti. Le persone si fidano dell'AI? Sono disposte a utilizzarla? Che si tratti del management, delle funzioni operative o del personale sul campo, la dimensione umana viene spesso sottovalutata. Senza affrontarla in modo adeguato, tuttavia, la tecnologia non sarà in grado di mantenere le promesse che la accompagnano.
Basta con il "partire in piccolo"
Oggi molte organizzazioni trasmettono ancora messaggi contrastanti sull'intelligenza artificiale. Cosa può fare davvero l'AI? E come possiamo dimostrarne il valore? Questa incertezza porta spesso ad adottare un approccio prudente: avviare alcuni casi d'uso pilota e cercare risultati rapidi.
L'approccio più efficace consiste invece nel partire da un ambito ben definito, progettando però fin dall'inizio una soluzione in grado di scalare. È possibile selezionare uno o due flussi di valore ad alto impatto, come la gestione dei requisiti, la valutazione del rischio dei fornitori, la pianificazione della produzione o la manutenzione predittiva, implementando l'intelligenza artificiale end-to-end con governance, sicurezza, controlli e risultati misurabili fin dal primo giorno.
Creare progressivamente fiducia, una governance solida e un modello operativo condiviso è ciò che consente all'AI di essere adottata su larga scala in modo sicuro, conforme alle normative ed efficace dal punto di vista operativo. È anche il modo migliore per superare le resistenze al cambiamento.
Trovare il giusto equilibrio con l'intelligenza artificiale
L'aspetto che è cambiato maggiormente nelle tecnologie per la difesa nell'ultimo anno è la mentalità. Le organizzazioni sono passate dall'osservare l'evoluzione dell'AI al chiedersi come implementarla concretamente, considerandola una necessità piuttosto che un'opzione.
L'intelligenza artificiale offre un potenziale straordinario, ma rappresenta anche un forte elemento di discontinuità. Implementarla con successo significa trovare il giusto equilibrio tra velocità e controllo, innovazione e sicurezza, tecnologia e persone.
Per l'industria della difesa questo equilibrio è ormai fondamentale. L'obiettivo non è soltanto accelerare i processi, ma farlo in modo da rafforzare la resilienza, tutelare la privacy e la sovranità dei dati e preservare la fiducia all'interno degli ecosistemi di difesa condivisi tra i Paesi alleati.
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