Immagina di spendere milioni per costruire la casa dei tuoi sogni, completa di illuminazione intelligente, pannelli solari e ogni comfort moderno, per poi scoprire che poggia su fondamenta compromesse. Prima o poi, la struttura inizierà a cedere.
L’AI industriale rischia di seguire lo stesso percorso. Troppe organizzazioni stanno cercando di portare su scala soluzioni di intelligenza all’avanguardia basandosi su fondamenta operative che non sono in grado di sostenerle.
Il 2026 Global AI Report: A Playbook for AI Leaders di NTT DATA definisce AI leader le organizzazioni che presentano strategie AI più solide, una maggiore maturità nell’adozione dell’intelligenza artificiale e profitti derivanti dall’AI superiori rispetto alle altre aziende. Queste organizzazioni hanno una probabilità più che doppia rispetto alle realtà in ritardo nell’adozione dell’AI di riprogettare le applicazioni core integrandovi l’intelligenza artificiale: 34,5% contro 14,5%.
Questo divario indica chiaramente dove l’AI genera valore. I leader integrano l’intelligenza nei sistemi, nei workflow e nelle attività operative fisiche che determinano le performance del business.
Per le organizzazioni in cui i prodotti vengono progettati, realizzati, ispezionati, movimentati e venduti attraverso reti operative complesse, la vera domanda è se siano state create le fondamenta necessarie per trasformare gli insight generati dall’AI in decisioni migliori, azioni più sicure e risultati misurabili su larga scala.
Passare dalla sperimentazione all’intelligenza operativa
Le organizzazioni di diversi settori hanno già dimostrato che l’AI può migliorare singole attività. Ora arriva la parte più complessa: migliorare il lavoro interconnesso che coinvolge linee di produzione, team di pianificazione, processi di controllo qualità e supply chain.
Negli ambienti industriali, anche piccoli miglioramenti possono generare rapidamente benefici significativi. Decisioni più efficaci sulla manutenzione, ad esempio, riducono i tempi di inattività, mentre una pianificazione più accurata produce vantaggi in termini di gestione delle scorte, produzione e consegne ai clienti.
I leader riconoscono l’interdipendenza tra questi ambiti. Per questo riprogettano i workflow end-to-end, integrano l’AI nei processi operativi e mettono a disposizione delle persone informazioni migliori nel momento in cui devono prendere una decisione. È così che l’AI passa dall’essere un progetto pilota promettente a diventare una capacità consolidata e replicabile.
Come afferma Alonso Fernandez, Global Co-Lead: Product Industries di NTT DATA: «Oggi non è più possibile raggiungere l’eccellenza operativa ottimizzando una funzione alla volta. I maggiori vantaggi si ottengono collegando l’intera catena del valore, integrando l’AI nei processi quotidiani e modernizzando le tecnologie core che li supportano. È così che decisioni, dati e attività possono fluire insieme, anziché rimanere confinati in silos.»
La Physical AI porta l’intelligenza dove avviene il lavoro
La Physical AI rende questa evoluzione particolarmente evidente perché opera direttamente nei luoghi in cui si svolge il lavoro industriale: accanto a macchinari, sensori, telecamere, sistemi robotici, operatori, infrastrutture edge e digital twin.
Un progetto pilota può dimostrare che l’AI è in grado di riconoscere ciò che sta accadendo. È però nell’ambiente di produzione che si verifica se questa capacità può trasformarsi in indicazioni affidabili, aiutando le persone ad agire più rapidamente e con maggiore sicurezza.
Il controllo qualità è uno degli esempi più evidenti. Si basa sulla capacità di ispettori esperti di individuare variazioni anche minime nei prodotti e trasformare le proprie osservazioni in decisioni. Nel rilevamento dei difetti di verniciatura, ad esempio, le ispezioni manuali richiedono molto tempo e risorse e possono essere soggette a risultati non uniformi.
NTT DATA ha sviluppato su Google Cloud Platform una soluzione AI no-code per aiutare Asian Paints a identificare i difetti di verniciatura in base a posizione, colore, texture e tipologia. Un esempio di come l’AI possa aumentare precisione e uniformità in un processo tradizionalmente manuale. Questo tipo di modernizzazione permette all’intelligenza di andare oltre la semplice osservazione, diventando parte integrante del miglioramento continuo delle attività operative.
LEGGI ANCHE: Physical AI: dal cloud-centric AI all’intelligenza dove accade il lavoro
Supply chain: dalle risposte frammentate a un’esecuzione adattiva
Lo stesso principio si applica anche oltre i confini della fabbrica. Le supply chain incontrano difficoltà quando le informazioni sono frammentate, le decisioni vengono prese in silos e i modelli di pianificazione non riescono a tenere il passo con la volatilità. L’AI può migliorare singole decisioni, ma l’opportunità più significativa consiste nel collegare l’intelligenza lungo l’intero flusso operativo, permettendo alle organizzazioni di anticipare prima i cambiamenti e reagire con maggiore sicurezza.
Il caso di un produttore globale di bevande dimostra ciò che è possibile ottenere. Abbiamo implementato strumenti di GenAI, comprese tecnologie di agentic AI, per analizzare grandi volumi di dati, suggerire la distribuzione ottimale degli investimenti commerciali nel retail e rendere più efficienti i processi decisionali dei team retail e marketing. L’iniziativa ha individuato circa 10 milioni di dollari di nuove opportunità di ricavo annuo e ha contribuito a un incremento dei ricavi pari a 30 milioni di dollari.
Questi risultati derivano dall’integrazione dell’intelligenza nelle decisioni commerciali e operative quotidiane, non dalla creazione dell’ennesima applicazione AI indipendente.
L’obiettivo non è soltanto prendere più rapidamente le singole decisioni, ma anche aiutare la supply chain a trovare il giusto equilibrio tra efficienza, costi, capacità di risposta e rischio in condizioni in continua evoluzione. Quando l’AI collega dataset precedentemente separati, le organizzazioni possono adattarsi più rapidamente e con maggiore sicurezza, garantendo al tempo stesso la continuità del business.
Come spiega Fernandez: «Le supply chain non hanno bisogno di altri strumenti AI isolati. Hanno bisogno di un’AI connessa lungo le attività di pianificazione, operations ed execution. Una volta modernizzate le applicazioni sottostanti, l’intera azienda diventa più reattiva e molto più preparata ad affrontare un cambiamento continuo.»
L’intelligent manufacturing diventa una capacità operativa
Per i leader del Manufacturing, l’opportunità va ben oltre l’automazione di singole attività. L’obiettivo è creare ambienti produttivi capaci di diventare progressivamente più intelligenti.
Agentic AI, digital twin e sistemi predittivi aiutano le fabbriche a prendere decisioni migliori e a generare un miglioramento continuo sia sullo shop floor sia nel resto dell’organizzazione. Tutto questo, però, è possibile soltanto quando queste tecnologie sono supportate da dati affidabili, connessioni sicure tra IT e OT, workflow governati e piattaforme riutilizzabili nei diversi siti produttivi.
Il nostro Global AI Report rafforza questo concetto: l’85,6% degli AI leader utilizza l’intelligenza artificiale per supportare le interazioni di back-office e mid-office. In altre parole, i leader stanno integrando l’AI sempre più in profondità nei workflow operativi che permettono all’azienda di funzionare.
Quando l’AI entra a far parte dei processi di produzione, pianificazione, qualità e manutenzione, le organizzazioni possono reagire in maniera più coerente, individuare prima i problemi e portare i miglioramenti su scala tra diversi stabilimenti, evitando di dover risolvere ripetutamente le stesse criticità.
Automotive e mobilità: la prova su scala di ecosistema
Il settore Automotive dimostra fino a che punto si sia estesa la modernizzazione del core. L’opportunità non riguarda più soltanto lo stabilimento produttivo, ma comprende gli ambienti interconnessi di engineering, software e mobilità che determinano come vengono sviluppati e aggiornati i veicoli.
Per Continental Automotive, abbiamo utilizzato la Retrieval-Augmented Generation (RAG) e workflow agentici per sviluppare un AI companion dedicato allo sviluppo dei prodotti automotive, aiutando i team di engineering a gestire i requisiti in modo più efficiente.
Il principio rimane lo stesso: il valore dell’AI aumenta quando sistemi frammentati diventano sufficientemente interconnessi da consentire a dati, decisioni e azioni di fluire attraverso l’intera organizzazione.
La lezione per i leader
Costruire fondamenta solide per l’AI è oggi una priorità per le organizzazioni. È necessario modernizzare le applicazioni core, collegare i workflow operativi, rendere sicura l’infrastruttura sottostante e definire la governance necessaria per portare l’AI su scala in modo responsabile.
Altrettanto importante è progettare questi sistemi mettendo al centro le persone e la loro esperienza: il giudizio umano continua infatti a svolgere un ruolo fondamentale in ogni decisione critica.
Per le aziende del Manufacturing, Automotive e dei beni di consumo, il prossimo capitolo dell’AI sarà determinato dalla profondità con cui l’intelligenza verrà integrata nel core operativo, là dove i prodotti vengono realizzati, movimentati, ispezionati, migliorati e consegnati.