L'intelligenza artificiale non farà risparmiare denaro o dipendenti in tempi brevi
Anche l'industria spera che l'intelligenza artificiale generativa (AI) porti a grandi passi avanti. Il Chief Digital Officer di Körber AG, Christian Schlögel, è uno dei suoi sostenitori. In un'intervista a ntv.de, spiega cosa bisogna considerare quando si utilizza l'IA nella vecchia economia, a che punto è la Germania e perché ritiene che questa tecnologia sia indispensabile. Le domande a Schlögel sono state completate con l'aiuto di ChatGPT.
Il gruppo tecnologico internazionale Körber affonda le sue radici nell'ingegneria meccanica e impiantistica. Nelle quattro aree di business "Digital, Pharma, Supply Chain e Technologies", l'azienda di Amburgo offre ora anche software e altri prodotti digitali con particolare attenzione all'intelligenza artificiale. Körber AG è interamente di proprietà della Fondazione Körber.
ntv.de: Cosa pensa del caos Altman di OpenAI e della questione fondamentale se l'IA debba essere un bene comune a beneficio dell'umanità?
Christian Schlögel: Sono dell'idea che l'IA debba essere un bene comune. Si tratta di una tecnologia così innovativa che cambierà così tanto che faremmo bene a rendere generalmente accessibili ampie parti di essa. Quindi penso che l'idea di base di OpenAI sia giusta, ma non è sostenibile per un'azienda a lungo termine perché richiede investimenti massicci. Questo spiega anche molto di ciò che si è saputo su OpenAI negli ultimi giorni.
Lei si aspetta anche che l'intelligenza artificiale generativa provochi grandi sconvolgimenti nell'industria. Quali sono i risultati che può raggiungere?
L'IA viene utilizzata da tempo nell'industria sotto forma di apprendimento automatico per ottimizzare i compiti con l'aiuto dei dati. Ora si sta aggiungendo l'IA generativa, che viene utilizzata per creare nuove cose, cioè principalmente per supportare il lavoro mentale.
Per esempio?
Vi faccio due esempi dalla nostra azienda: Nella lavorazione della carta, l'intelligenza artificiale può generare raccomandazioni da una grande quantità di dati provenienti dalle linee di produzione su come devono essere impostate le macchine per aumentare la produzione, ad esempio. La carta è un materiale naturale con molte variazioni di consistenza. Ci sono più di 300 parametri macchina per ottimizzare il risultato. L'apprendimento automatico è particolarmente utile in questo caso. Invece di aumentare la produzione, è possibile ridurre il consumo energetico. Utilizziamo un'altra applicazione AI nell'industria farmaceutica: Ogni fiala di vaccino deve essere controllata singolarmente. In questo caso, il riconoscimento delle immagini può ridurre del 90% il tasso di fiale respinte automaticamente in modo errato. Questo perché l'IA riconosce, ad esempio, che si tratta solo di un graffio sul vetro e non di un corpo estraneo nel vaccino.
Ha un altro esempio di IA generativa? Si tratta principalmente di apprendimento automatico.
L'uso dell'IA generativa è ancora in una fase iniziale. Tuttavia, le aziende la stanno già utilizzando per redigere rapporti di audit interno, che chiamano AuditGPT, basati su ChatGPT. Il sistema riceve il contesto dell'audit, la struttura prevista e il risultato dell'audit e li utilizza per generare il rapporto di audit. Tutto questo richiede solo pochi secondi invece di molte ore di lavoro. Un altro caso d'uso proviene dal servizio clienti: un cliente segnala problemi o ha domande sui sistemi tecnici. L'IA generativa, che è stata addestrata con i ticket di assistenza elaborati in passato, con la documentazione del prodotto e con i database di conoscenza esistenti, genera proposte di soluzione adeguate per problemi anche complessi in pochi secondi.
Secondo loro, l'IA nell'industria potrebbe anche dare un contributo significativo alla protezione del clima. Ma che dire del consumo di energia e delle emissioni di CO2 causate dall'IA stessa, semplicemente a causa della potenza di calcolo richiesta? Qual è il livello di protezione del clima alla fine della giornata?
È importante che i centri dati in cui viene calcolata l'IA siano gestiti con elettricità verde. E: i benefici devono essere superiori ai costi. Per raggiungere questo obiettivo, sono in corso ricerche massicce su come ridurre i volumi di dati necessari, al punto che in futuro i modelli di IA potranno essere calcolati anche su uno smartphone. Nel settore farmaceutico, addestriamo i modelli nel cloud, ma poi li portiamo in macchina. Questo è necessario per motivi normativi, ma consente anche di risparmiare energia.
Come e in che misura l'IA generativa viene già utilizzata nella produzione industriale in Germania?
Ancora molto poco. C'è il fenomeno che l'IA generativa è ancora allucinata, cioè produce cose che non sono basate sui fatti. C'è ancora un po' di strada da fare. Alcune aziende come Mercedes-Benz e altre stanno già utilizzando i primi prototipi di IA generativa, ma sono ancora in una fase iniziale.
In che modo queste aziende utilizzano l'IA generativa nello specifico?
Mercedes utilizza l'IA nell'area della gestione della qualità. Il sistema è stato addestrato con dati sulla qualità provenienti dalla produzione, dallo sviluppo e dall'esperienza dei clienti. Ciò consente di identificare e correggere più rapidamente gli errori. Un altro vantaggio di questo approccio è che la comunicazione può avvenire attraverso il dialogo e il linguaggio naturale, senza la necessità di conoscenze specialistiche o di competenze di programmazione. Il sistema può anche elaborare i dati in modo personalizzato in base alle specifiche, il che può portare a una più rapida risoluzione dei problemi. In questo modo si crea una sorta di dialogo tra il tecnico o l'addetto all'assistenza e il sistema, per comprendere meglio e in modo più mirato il problema.
Da dove viene il software che sta alla base, dagli Stati Uniti?
Sì, soprattutto. Aleph Alpha di Heidelberg svolge un ruolo importante anche in Europa; le aziende locali sono più attente alla protezione dei dati, ad esempio. Ma anche aziende statunitensi come Microsoft si rendono conto di questi requisiti, ovviamente. Quando vengono lanciate sul mercato estensioni AI per Outlook, PowerPoint o Teams, ad esempio, i dati degli utenti non devono trapelare su Internet.
Quali Paesi sono all'avanguardia nell'uso dell'IA generativa nell'industria?
Stati Uniti, Stati Uniti, Stati Uniti, poi a un certo punto la Cina e infine la Germania.
La Germania può recuperare?
Certo, e la Germania deve cogliere questa opportunità. Il recente finanziamento di 500 milioni di dollari da parte di Aleph Alpha ci fa ben sperare, ma non è ancora all'altezza dell'America. È necessario uno sforzo tra università, start-up e industria. Le aziende innovative hanno bisogno di campi di applicazione nell'industria, ma anche nella pubblica amministrazione, dove l'automazione ha un potenziale estremamente elevato. È per questo che sono ottimista che il Baden-Württemberg stia utilizzando un assistente amministrativo AI di Aleph Alpha per aiutare nella ricerca e nella creazione di testi.
Dove manca ancora l'applicazione dell'IA generativa nell'industria?
C'è ancora una mancanza di comprensione della tecnologia. Gli americani e i cinesi sono più aperti alla tecnologia, la provano e, se non funziona, usano le loro scoperte per qualcos'altro. In Germania, l'obiettivo è spesso la soluzione al 100% fin dall'inizio. In questo Paese manca anche il capitale di rischio per far diventare grandi le aziende. Elon Musk, invece, sta investendo miliardi nella sua azienda di intelligenza artificiale.
Qual è la situazione al di fuori della Germania?
L'IA generativa è ancora una tecnologia molto giovane e con ChatGPT ha raggiunto una svolta in pochissimo tempo. Questo perché è stato rimosso un ostacolo enorme: chiunque può ora semplicemente parlare con il sistema senza alcuna conoscenza di programmazione. Questa è stata una sorpresa anche per le grandi aziende come Google, che volevano perfezionare il proprio sistema prima di lanciarlo sul mercato. Ma improvvisamente tutti hanno dovuto seguire l'esempio. Per i giganti del software si tratta di un'occasione imperdibile, perché cambierà in modo massiccio tutte le loro offerte: Vedremo l'IA sotto forma di copilota per tutte le applicazioni.
Quali sono le norme che si applicano all'uso dell'IA generativa in questo Paese - a quali condizioni e in che modo l'industria è attualmente autorizzata a utilizzarla?
I diritti di co-determinazione si applicano come per qualsiasi tecnologia, così come il Regolamento generale sulla protezione dei dati. La legge europea sull'IA è attualmente in fase di completamento, così come la legge europea sui dati, in base alla quale i clienti possono decidere che fine fanno i loro dati generati dalle macchine. Non vedo grossi ostacoli legali. Le domande riguardano piuttosto le modalità di addestramento dell'IA, l'ottenimento dei dati e il coinvolgimento dei gruppi aziendali interni, come il consiglio di fabbrica. L'UE introdurrà anche regole etiche per garantire che i dati utilizzati per addestrare i sistemi di IA non contengano pregiudizi, ad esempio. Tuttavia, vedo meno problemi con i dati tecnici per il controllo delle macchine. Tuttavia, aziende come i nostri clienti lo prendono molto sul serio, il che è importante anche per la fiducia dei dipendenti.
Vede ancora dei pericoli nell'uso dell'IA nell'industria?
Vedo più opportunità che rischi. Il rischio maggiore è che le persone siano troppo ansiose di automatizzare completamente i processi aziendali con l'aiuto dell'IA. Sono necessari diversi cicli per garantire che l'IA produca i risultati desiderati. A mio parere, l'idea di Microsoft di un copilota che mi aiuti a essere più produttivo è buona. Come essere umano, sono ancora responsabile.
Cosa risponde alle preoccupazioni dei critici secondo cui l'IA potrebbe dominarci e persino spazzarci via?
La preoccupazione che i sistemi raggiungano la completa autonomia e non siano più controllabili deriva dal fatto che non capiamo ancora bene perché il sistema reagisce in questo o quel modo. Se ci atteniamo al mantra del copilota, non vedo questo pericolo, e certamente non nell'industria.
Ci sono ancora preoccupazioni etiche quando si usa il sistema nell'industria?
Sì, se i deepfake fanno improvvisamente dire alle persone cose che non hanno mai detto. La falsa e-mail del presunto capo per effettuare rapidamente un grosso bonifico bancario può trasformarsi in una videochiamata da parte di un avatar che ha l'aspetto e la voce del vostro capo. Questo pericolo si applica anche alle aziende industriali. Occorre quindi trovare dei processi per proteggersi da questo pericolo. Ovunque siano coinvolti dati personali, devo anche prestare attenzione a un quadro etico, ad esempio nel contatto con i clienti.
Quali e quanti posti di lavoro nell'industria potrebbero essere sostituiti dall'IA generativa e in quale arco di tempo?
È difficile fare una stima perché dipende dallo sviluppo della tecnologia. Per l'Europa, tuttavia, con l'invecchiamento della popolazione e il cambiamento della manodopera qualificata, si tratta piuttosto di un vantaggio. Dopo tutto, dobbiamo aumentare la nostra produttività per garantire la nostra prosperità. L'intelligenza artificiale renderà i dipendenti più produttivi, soprattutto per quanto riguarda il lavoro mentale. I settori di lavoro cambieranno di conseguenza, ma è sempre stato così: alcune mansioni scompariranno e se ne aggiungeranno di nuove. Nell'industria automobilistica, oltre il 90% della produzione di scocche è ora automatizzata. Questo non significa che gli operai industriali non siano più necessari, ma che sono stati creati nuovi posti di lavoro a più alto valore per gestire questi sistemi. Lo stesso accadrà con l'IA generativa. Automatizzeremo un maggior numero di attività di routine e saremo in grado di utilizzare il nostro capitale umano per attività più creative.
Quante e quali persone perderanno il posto di lavoro e quali alternative ci sono per le persone interessate?
È difficile da quantificare, ma sì, ci saranno persone che perderanno il lavoro. Dobbiamo poi vedere come trovare un'altra occupazione per queste persone. Anche questo sarà un compito sociale. Questo include una grande quantità di formazione continua, dove l'IA può aiutare: attraverso contenuti formativi personalizzati.
In che misura le aziende industriali possono ridurre i costi grazie all'IA generativa?
È troppo presto per dirlo, perché siamo solo all'inizio. Prima di tutto, dobbiamo capire per quali compiti i sistemi di IA sono adatti e dove vale la pena investire. Secondo un sondaggio di Forbes della primavera scorsa, la maggior parte delle aziende americane non prevede grandi cambiamenti nei costi o effetti sul numero di dipendenti nei prossimi due anni. È il momento di trovare campi di applicazione.
Christina Lohner ne ha parlato con Christian Schlögel
Fonte: www.ntv.de
