Mirco Sperandio, CTO di auxiell, analizza le trasformazioni che stanno ridisegnando la produzione industriale: dall’integrazione della catena del valore all’automazione collaborativa, fino alle condizioni necessarie perché dati e intelligenza artificiale generino risultati concreti
Mirco Sperandio è Chief Technology Officer di auxiell, azienda di consulenza che affianca imprese e organizzazioni nell’analisi, nella riprogettazione e nella trasformazione dei processi, con l’obiettivo di migliorarne le performance. In questa intervista approfondisce il rapporto tra tecnologia e organizzazione, evidenziando come digitalizzazione, automazione e intelligenza artificiale possano produrre valore soltanto quando poggiano su processi solidi, dati affidabili e competenze adeguate.
auxiell lavora sul miglioramento delle performance aziendali attraverso un approccio che integra processi, persone e tecnologie. Guardando oggi alla produzione, quali sono i cambiamenti più rilevanti che stanno realmente modificando il modo in cui le imprese industriali lavorano, decidono e generano valore?
«Innanzitutto, credo che oggi il cambiamento non riguardi una singola tecnologia, ma il modo in cui la produzione si sta integrando con il resto dell’azienda e con l’intera catena del valore.
Il primo elemento è proprio l’interconnessione tra la produzione e le altre funzioni aziendali. La fabbrica non può più essere considerata un sistema isolato: pianificazione, acquisti, logistica, qualità, manutenzione e produzione devono operare in modo sempre più coordinato. Questa integrazione consente di prendere decisioni più rapide, ridurre i tempi di risposta e accelerare il miglioramento continuo.
Il secondo cambiamento riguarda la supply chain, che sta diventando sempre più digitale e integrata. Negli ultimi anni le tensioni sui mercati, la volatilità della domanda e le difficoltà di approvvigionamento hanno dimostrato quanto sia fondamentale governare l’intera catena del valore. Le aziende più competitive sono quelle capaci di ridurre la complessità, aumentare la visibilità sui flussi e prendere decisioni basate su informazioni aggiornate lungo tutta la filiera.
Infine, stiamo assistendo a una crescente diffusione dell’automazione collaborativa, attraverso cobot e sistemi automatici sempre più accessibili. Il loro ruolo non è sostituire le persone, ma supportarle: da un lato stabilizzano la qualità e la ripetibilità delle attività; dall’altro consentono di affidare alle macchine le operazioni più ripetitive o a basso valore aggiunto.
Le persone possono così concentrarsi sulle attività che richiedono competenze, capacità di analisi e attitudine al miglioramento continuo, con ricadute positive sia sulle performance aziendali sia sulla valorizzazione del capitale umano.
In sintesi, il valore non nasce semplicemente dall’introduzione di nuove tecnologie, ma dalla capacità di far dialogare persone, processi e sistemi lungo l’intera catena del valore, trasformando la produzione in un motore sempre più integrato, flessibile e orientato ai risultati».
Si parla molto di innovazione in fabbrica, ma non sempre la tecnologia produce un impatto concreto. Dal vostro punto di vista, quali condizioni devono esserci affinché digitalizzazione, automazione e dati diventino strumenti efficaci per migliorare processi, qualità e competitività?
«Credo che il tema delle condizioni di partenza sia uno degli aspetti oggi più trascurati, ma anche il più determinante per il successo delle nuove tecnologie. L’innovazione evolve a una velocità straordinaria: prodotti, servizi e strumenti cambiano continuamente. La vera domanda è se le aziende stiano evolvendo con la stessa rapidità.
Per molti anni le organizzazioni si sono strutturate in funzioni autonome, ciascuna con i propri obiettivi, strumenti, metodologie e dati. Questo ha inevitabilmente creato dei “silos”, che rallentano le decisioni e limitano la capacità di migliorare i processi in modo trasversale.
Le imprese che oggi ottengono i risultati migliori stanno invece compiendo un passo differente: mettono il processo al centro, costruiscono basi di dati condivise e collegano persone, sistemi e funzioni lungo l’intera catena del valore. Non si tratta semplicemente di raccogliere più dati, ma di renderli coerenti, accessibili e affidabili, affinché possano supportare decisioni tempestive e fondate su evidenze.
È questo il presupposto che rende realmente efficaci le tecnologie più evolute, dall’automazione all’intelligenza artificiale. Senza processi solidi e una base di dati affidabile, anche gli strumenti più avanzati rischiano di produrre benefici marginali.
Osserviamo ogni giorno che le aziende che investono in questa direzione migliorano le proprie performance, prendono decisioni più rapide e consapevoli, liberano risorse dalle attività a basso valore aggiunto e riescono ad adottare l’innovazione con maggiore velocità ed efficacia.
In definitiva, la vera trasformazione non nasce dalla tecnologia, ma dalla capacità di abbattere i confini organizzativi che separano persone, processi e informazioni. La tecnologia accelera il cambiamento; sono l’organizzazione e il metodo a renderlo possibile».
L’intelligenza artificiale è spesso presentata come una leva di trasformazione immediata. In ambito produttivo, però, quanto contano la maturità dei processi, la qualità dei dati e la preparazione delle persone affinché l’AI generi davvero valore e non resti soltanto una promessa tecnologica?
«La qualità dei dati è certamente uno dei fattori più determinanti. L’intelligenza artificiale generativa ci ha abituati a risultati sorprendenti perché utilizza modelli addestrati su enormi quantità di dati pubblici, strutturati e continuamente aggiornati. È quindi naturale aspettarsi lo stesso livello di efficacia anche all’interno delle aziende. Nella realtà, però, il contesto è molto diverso.
Nelle imprese i dati sono spesso distribuiti tra sistemi differenti, incompleti, non omogenei o semplicemente non progettati per essere utilizzati da un modello di intelligenza artificiale. Per questo motivo, prima ancora di parlare di AI, è fondamentale costruire una base informativa affidabile e condivisa. Più che raccogliere nuovi dati, occorre rendere quelli disponibili coerenti, accessibili e contestualizzati rispetto ai processi aziendali.
Allo stesso modo, è fondamentale disporre di processi maturi. Uno degli errori che osserviamo più frequentemente consiste nel partire dallo strumento, chiedendosi: “Dove possiamo utilizzare l’intelligenza artificiale?”. L’approccio dovrebbe essere esattamente opposto: definire innanzitutto il risultato che si vuole ottenere, individuare il processo da migliorare e soltanto in seguito valutare se e come l’AI possa contribuire al raggiungimento dell’obiettivo. Quando questo ordine viene invertito, il rischio è introdurre tecnologia senza generare un valore reale per l’impresa.
Infine, c’è un elemento spesso sottovalutato: le persone. L’intelligenza artificiale non elimina la necessità di competenze, ma ne modifica la natura. Servono persone capaci di interpretare i risultati, porre le domande corrette, verificare le risposte e integrare l’AI nei processi decisionali.
La vera trasformazione, quindi, non consiste nell’adottare un nuovo strumento, ma nel costruire un’organizzazione capace di utilizzarlo in modo consapevole e orientato ai risultati».
