L’Intelligenza Artificiale (AI) è ormai al centro degli investimenti aziendali in quasi ogni settore, con l’AI generativa e strumenti come ChatGPT e Gemini che catalizzano gran parte dell’attenzione. Tuttavia, mentre gli agenti AI catturano l’immaginazione e l’attenzione di molti, è altrettanto vero che altri campi dell’intelligenza artificiale, più consolidati, stanno silenziosamente ma efficacemente trovando applicazione in quasi ogni settore industriale. Tra questi spicca la visione artificiale, la tecnologia che consente alle macchine di estrarre informazioni dalle immagini donando gli occhi ai computer. La computer vision consente di estrarre, identificare, classificare, tracciare e interpretare informazioni presenti nelle immagini che possono poi essere utilizzate dall’uomo o da altri agenti AI. Può essere applicata in una molteplicità di casi d’uso, che vanno dal riconoscimento di prodotti difettosi al tracking di veicoli, persone o oggetti in movimento, e con una precisione che va dal singolo pixel alla classificazione dell’intera immagine.
Si tratta di una tecnologia estremamente versatile, che secondo uno studio1 condotto da Panasonic su un campione di 300 professionisti che lavorano nel campo della trasformazione digitale e nell’implementazione di AI e Computer Vision, viene impiegata in moltissime aree e applicazioni di business. Le riparazioni e la manutenzione (34%), il monitoraggio della produzione (33%) e il check della qualità (32%) sono le aree in cui la computer vision viene più comunemente adottata, seguite dalle aree sales e marketing (31%), la logistica e la distribuzione (28%), i reparti di back office e amministrativi (25%), la sicurezza (24%) e la sanità (22%).
I vantaggi sulla produttività
Secondo lo studio, la computer vision si rivela essere la tecnologia preferita da molte aziende per incrementare la produttività. La visione artificiale ha infatti raggiunto un livello di maturità molto maggiore rispetto ad altre soluzioni di AI. Proprio per questo, la maggior parte degli intervistati prevede di ottenere un aumento medio del 42% della produttività dopo tre anni dall’implementazione e integrazione di soluzioni di computer vision nella propria azienda, con picchi del 52% per il settore manifatturiero e del 45% per il settore pubblico e dei servizi.
Ciò che conta davvero però, è la capacità di individuare le aree in cui questa tecnologia può impattare maggiormente sui processi di business e di integrare sapientemente questi strumenti all’interno della propria azienda. A tal fine, come evidenziato da un altro studio di Microsoft2 bisogna partire dalla forza lavoro: l’obiettivo non è eliminare dipendenti, quanto potenziarli sollevandoli da attività ripetitive e dispendiose. Le aziende che stanno ottenendo maggiori vantaggi da queste tecnologie sono quelle che hanno saputo capire come aumentare la produttività del proprio personale potenziandolo con l’AI. Un esempio di successo è rappresentato dal settore assicurativo. Una società di assicurazioni come Generali3 gestisce ogni anno oltre 90 milioni di immagini di veicoli soggetti a sinistri. Senza strumenti di image analytics gli addetti spendono il 50% del loro tempo analizzando queste immagini per estrarre le informazioni rilevanti. Si tratta di un processo tedioso, ripetitivo e dispendioso in termini di tempo, che Generali ha saputo automatizzare velocizzando notevolmente questo processo. Qui, la computer vision viene adottata per rilevare e localizzare automaticamente i danni e i dati come il numero di targa o il numero identificativo del veicolo (VIN), per stimare l’entità dei danneggiamenti subiti o per mostrare all’operatore immagini di danni simili.
I problemi da considerare
Nonostante gli enormi potenziali di questa tecnologia, i costi di sviluppo e la mancanza di skill rappresentano le due principali barriere all’adozione segnalate dalla maggior parte delle aziende intervistate. Trattandosi infatti di tecnologie particolarmente recenti, trovare un team qualificato è spesso molto difficile. Inoltre, il 37% degli intervistati segnala difficoltà nel trovare supporto nello sviluppo e nella manutenzione in outsourcing con fornitori terzi.
In Synapsi offriamo proprio questo servizio. Ogni attività di sviluppo e integrazione è sempre preceduta da uno studio preliminare dei processi di business e dell’impatto che queste tecnologie possono avere sull’azienda. Coinvolgendo tutti gli stakeholder, ci assicuriamo di sviluppare soluzioni che portano valore misurabile e ritorni sull’investimento. Il budget e i limiti di tempo delineano la rotta da percorrere, ma è sempre importante avere chiara la destinazione. Solo successivamente passiamo alle fasi di sviluppo, integrazione e mantenimento delle soluzioni di computer vision.
In ultimo, la sicurezza e la privacy dei dati sono un altro grande ostacolo all’adozione di queste tecnologie. Per ovviare a questo, è sempre importante adottare soluzioni conformi con le norme vigenti come il GDPR e che garantiscano uno stoccaggio e una gestione dei dati sicura. In tal senso, può risultare vantaggioso scegliere soluzioni ibride tra cloud ed edge computing o completamente isolate (air gapped).
Il futuro della computer vision
La Computer Vision è, come rivela lo studio, una delle applicazioni più mature dell’intelligenza artificiale, e sta silenziosamente rivoluzionando in modo significativo il modo di lavorare di aziende di quasi ogni settore. Questa rivoluzione è però soltanto all’inizio e la traiettoria è chiara. Oltre un terzo delle aziende intervistate (37%) ha infatti dichiarato che ha già implementato e sta traendo benefici dall’AI generativa ed agentica, con un ulteriore 34% che si trova nella fase di implementazione di questa tecnologia e il 17% che sta ancora valutando di adottarla.
Ed è qui che il potenziale della computer vision raggiunge la sua massima espressione. Dalla sua integrazione con agenti AI, questa tecnologia consente infatti di fare un passo ulteriore: non si tratta più di estrarre solo informazioni dalle immagini ma di poter automatizzare le decisioni. Potenziando infatti gli agenti AI con la percezione visiva del mondo fisico è possibile, infatti, prendere automatizzare task complessi che coinvolgono l’estrazione e l’interpretazione di dati visivi. Se anche tu vuoi capire come integrare l’AI all’interno della tua azienda ti invito a fissare un incontro con il nostro team per capire come possiamo aiutarti rivoluzionare i tuoi processi di business.