L’intelligenza artificiale distribuita (Edge AI) nell’automazione decisionale operativa
Introduzione
L’Edge AI – l’intelligenza artificiale distribuita – consiste nell’implementare algoritmi e capacità decisionali direttamente sui dispositivi periferici o vicino alla fonte del dato, anziché affidarsi esclusivamente a server centralizzati o cloud. In questo modo è possibile prendere decisioni automatizzate in tempo reale, proprio dove avviene l’azione, senza le latenze dovute a comunicazioni remote. Si pensi ad esempio a un veicolo a guida autonoma che deve reagire in pochi millisecondi a un ostacolo improvviso: non può attendere l’elaborazione di un server remoto, ma necessita di capacità di calcolo locale per evitare l’incidente. L’Edge AI risponde a queste esigenze, abilitando processi decisionali operativi rapidi e autonomi anche in ambienti complessi e distribuiti.
Questa tendenza si è affermata grazie a vari fattori: da un lato la crescita esponenziale dei dati prodotti da sensori IoT e sistemi connessi, dall’altro i progressi in connettività (5G) e hardware dedicato (chip specializzati a basso costo) che rendono praticabile l’elaborazione in locale. Secondo Gartner, entro il 2025 ben il 75% dei dati aziendali sarà creato ed elaborato fuori dai tradizionali data center o dal cloud centrale. Parallelamente, i vertici aziendali riconoscono l’importanza strategica di queste tecnologie: un sondaggio Accenture del 2023 condotto su dirigenti di 18 settori ha rilevato che l’83% considera il edge computing critico per restare competitivi, e teme che ritardi in questo ambito possano far perdere benefici potenziali. L’Edge AI promette inoltre benefici collaterali come maggior privacy (i dati sensibili possono restare sul dispositivo) e minori costi di banda, dato che si evita di trasmettere in cloud enormi moli di informazioni grezze.
Di seguito analizziamo come l’Edge AI stia automatizzando processi decisionali operativi in diversi settori – industria manifatturiera, logistica, energia, sanità, mobilità, ecc. – illustrando casi concreti e documentati tratti da fonti autorevoli. Per ciascun ambito vedremo come dispositivi intelligenti periferici e algoritmi locali stiano rendendo più efficienti, sicure e autonome le operazioni quotidiane, trasformando i modelli di business e l’organizzazione del lavoro.