NTT DATA, il report: la svolta dell’intelligenza artificiale nella manifattura. Le aziende manifatturiere si trovano a un bivio. Come in molti altri settori, anche nella manifattura l’adozione dell’intelligenza artificiale generativa promette una trasformazione profonda dell’intera catena del valore industriale, dalla progettazione alla produzione, passando per la manutenzione predittiva e la supply chain. Ma se da un lato l’entusiasmo per queste tecnologie è altissimo, dall’altro emergono lacune strutturali e strategiche che potrebbero compromettere la capacità di cogliere appieno i benefici.
È questa la principale evidenza che emerge da un recente studio presentato da NTT DATA, dal titolo “Feet on the Floor, Eyes on AI: Do you have a plan or a problem?”, condotto su oltre 500 decisori del settore manifatturiero in 34 Paesi in tutto il mondo.
Un potenziale trasformativo che le aziende iniziano a toccare con mano
Il report fotografa un settore in fermento, che non guarda più alla GenAI come a una tecnologia futuristica, ma come a una leva concreta di valore. Il 95% delle aziende intervistate a livello globale dichiara che la GenAI sta già migliorando l’efficienza operativa e le performance economiche, dato che in Europa sale al 96%. Una percentuale ancora più alta (96%) evidenzia come la tecnologia stimoli creatività e innovazione, mentre il 64% la considera un vero e proprio game changer.
Questa trasformazione si riflette già in molteplici aree operative, con applicazioni che trovano spazio, ad esempio, in ambiti quali la gestione della supply chain, il controllo qualità, l’automazione dei processi e la documentazione tecnica. Oltre un terzo delle imprese ha riscontrato benefici anche nella ricerca e sviluppo, con una significativa accelerazione del time-to-market di nuovi prodotti e servizi.
Nel settore automotive, analizzato in particolare nel report, la combinazione tra GenAI, Internet of Things e digital twin promette di ridefinire standard produttivi e progettuali. Il 99% degli operatori ritiene che l’integrazione dei dati IoT nei modelli AI aumenti l’accuratezza degli output, mentre il 93% individua un impatto positivo in termini di resilienza della supply chain e performance degli asset fisici. Tuttavia, l’87% dei rispondenti riconosce che queste ambizioni possono entrare in conflitto con gli obiettivi di sostenibilità, cosa che imporrebbe un bilanciamento tra velocità di innovazione e responsabilità ambientale.
Oltre l’hype: le sfide strutturali
Nonostante le opportunità, il percorso di adozione presenta ostacoli significativi. Il primo nodo è l’infrastruttura tecnologica: il 92% dei produttori lamenta che i sistemi IT legacy e le infrastrutture obsolete ostacolano l’implementazione dell’AI, percentuale che in Europa sale al 96%. Meno della metà dei rispondenti ha condotto una valutazione completa della propria readiness infrastrutturale.
A questo si aggiunge la difficoltà nell’integrare tecnologie complementari come edge computing, 5G e GPU: pur riconoscendone il valore (94% a livello globale, 97% in Europa), non tutte le aziende sono pronte a sostenere questa convergenza tecnologica.
Ma il gap più preoccupante riguarda la governance: solo il 47% delle imprese ha già adottato framework solidi per bilanciare rischio e creazione di valore. In Europa la percentuale sale appena al 50%. La mancanza di policy interne sull’utilizzo della GenAI da parte dei dipendenti è diffusa (76%), lasciando spazi di incertezza e rischio, soprattutto sul fronte della protezione della proprietà intellettuale e della sicurezza informatica.
Il nodo della forza lavoro: rischio paralisi se non si investe subito
Il capitale umano si conferma un altro punto critico. Due terzi delle imprese a livello globale ammettono che i propri dipendenti non possiedono le competenze per lavorare efficacemente con l’intelligenza artificiale. In Europa il dato è ancora più allarmante: 71%. Tuttavia, meno della metà delle aziende ha avviato programmi strutturati di upskilling o formazione etica sull’uso dell’AI.
La mancanza di competenze tecniche non è l’unico problema: solo il 45% delle aziende dichiara di rivedere regolarmente i processi GenAI per valutarne l’impatto sull’esperienza degli utenti, e appena il 44% afferma che i team IT e operation collaborano attivamente per individuare casi d’uso e progettare soluzioni.
Il rischio, in assenza di un approccio human-centric, è di compromettere l’adozione stessa delle tecnologie, generando resistenza interna e inefficienze operative. Come evidenzia lo studio, il successo futuro dipenderà dalla capacità di usare l’AI per potenziare le competenze delle persone, non per sostituirle.
Dalla sperimentazione all’impatto scalabile
Dopo anni di test e progetti pilota, le aziende vogliono passare all’azione. Il fenomeno della “pilot fatigue” è evidente: il 90% dei partecipanti dichiara di essere stanco di sperimentazioni prive di risultati concreti. La nuova priorità è portare la GenAI nei processi core, con impatti misurabili e scalabili.
Le aziende che già integrano la GenAI in funzioni chiave come il forecasting, l’automazione, la progettazione e la gestione documentale registrano benefici tangibili. Tuttavia, questa transizione richiede un’infrastruttura flessibile, cloud-based, in grado di sostenere la crescita dei carichi di lavoro e garantire sicurezza, performance e scalabilità. Non a caso, oltre il 95% delle imprese prevede di rivedere le proprie strategie cloud e di rete nei prossimi mesi.
Anche la gestione dei dati emerge come priorità assoluta: solo il 41% dei produttori globali, e il 48% di quelli europei, ritiene di avere capacità adeguate per supportare le esigenze GenAI. Il 59% riconosce che la qualità dei dati è la principale causa di adozione inefficace della tecnologia.
Le raccomandazioni per i CEO: visione, governance, persone
In questo contesto, NTT DATA propone quattro raccomandazioni strategiche per i leader del settore:
- Integrare tecnologie complementari nella strategia GenAI, includendo IoT, edge, 5G e GPU. L’obiettivo è abilitare un monitoraggio continuo, risposte in tempo reale e nuovi modelli di efficienza operativa.
- Innovare con responsabilità, superando il mero rispetto normativo. Serve una governance proattiva, che assicuri trasparenza, inclusività e una visione etica dell’AI, con policy condivise e meccanismi di controllo.
- Valorizzare la forza lavoro, promuovendo cultura del cambiamento, formazione continua e coinvolgimento attivo dei dipendenti nelle iniziative GenAI. L’intelligenza artificiale sarà sostenibile solo se sarà anche “umana”.
- Pianificare l’impatto scalabile, combinando quick wins e investimenti a lungo termine. Le imprese vincenti saranno quelle capaci di trasformare la GenAI in una leva permanente di innovazione e vantaggio competitivo.
Come sintetizza Prasoon Saxena, Co-Lead Product Industries di NTT DATA, “la GenAI può aiutare le organizzazioni a raggiungere la flessibilità in ambienti aziendali in rapida evoluzione, soprattutto di fronte all’incertezza delle politiche tariffarie a livello mondiale”. Ma aggiunge anche un monito: “le aziende che non riescono a pianificare, implementare e governare la GenAI in modo strategico non solo avranno un problema, ma potrebbero pianificare il loro fallimento”. Il futuro della manifattura intelligente passa dall’intelligenza artificiale, ma anche da scelte di leadership consapevoli.
