In che modo la computer vision sta trasformando l’industria? La risposta arriva da una recente ricerca commissionata da Panasonic Connect Europe.
Il programma del World Economic Forum (Wef) di quest'anno a Davos non lasciava spazio a dubbi. L'intelligenza artificiale sta trasformando il nostro modo di vivere e lavorare.
Il posto centrale riservato all'IA in occasione del Wef è in parte dovuto al lancio nel 2023 di strumenti accessibili di IA generativa (GenAI). Pensiamo a ChatGpt, Dall-E e Google Bard. Questi strumenti hanno catapultato l'IA nella coscienza pubblica, stimolando un'ondata di sperimentazione da parte dei cittadini.
Tuttavia, mentre GenAI fa notizia, ci sono molte altre tecnologie di IA che stanno già diventando parte integrante dei flussi di lavoro di quasi tutti i settori. Una di queste è la computer vision.
Che cosa è la computer vision
La computer vision rientra nel campo dell'IA. Di fatto consente ai computer e ai sistemi di ricavare informazioni significative dalle immagini digitali.
Si tratta degli "occhi dell'intelligenza artificiale", che osservano, identificano, classificano, tracciano e infine interpretano le immagini in "conoscenza" utilizzabile che può essere ulteriormente analizzata dall'uomo o da un'intelligenza artificiale complementare.
Rispetto a ChatGpt, la computer vision è più avanzata. Si prevede che raggiungerà il suo alto livello di produttività entro due anni.
È quanto pensano 300 professionisti del settore che hanno partecipato alla ricerca. In pratica prevedono un aumento medio della produttività del 42% in tre anni. Dato che sale al 52% nel manifatturiero.
Le attività di business che più utilizzano la computer vision
Attualmente sono le attività pratiche ad utilizzare soprattutto la computer vision. Questa tecnologia è maggiormente diffusa nelle operazioni di riparazione e manutenzione (34%); monitoraggio o ispezioni della linea di produzione (33%); test o ispezioni di controllo qualità (32%).
Tuttavia, la computer vision migliora anche le attività di vendita e marketing (31%); magazzino e distribuzione (28%); amministrazione e back office (25%). Il campione segnala opportunità anche per le attività di security (24%) e salute e safety (22%).
Il settore manifatturiero mostra una maggiore adozione della computer vision per i test o ispezioni di controllo qualità. Lo stesso vale nel retail, nella logistica e nella supply chain.
Le applicazioni di computer vision più diffuse
La computer vision viene utilizzata in un'ampia gamma di applicazioni. Questo conferma la sua notevole versatilità.
L'applicazione più comune è la misurazione del volume (18%), compreso quello dei pallet per un carico e un trasporto efficienti. Per esempio, la computer vision è in grado di valutare istantaneamente l'orientamento e lo spazio nei pallet calcolando la capacità disponibile prima del carico.
La mappatura di proiezioni in tempo reale è la seconda applicazione più comune (17%). Soprattutto nel campo dell'intrattenimento basato sulla localizzazione e nella logistica.
Sempre nella logistica, la tecnologia assiste il tracciamento e smistamento automatico di oggetti in ambienti di magazzino.
Le aspettative del settore manifatturiero
Come abbiamo visto, il settore manifatturiero è quello che si aspetta di più dagli aumenti di produttività generati dalla computer vision.
Ciò è indice innanzitutto dell'ampia gamma di applicazioni di questo settore. Si va, infatti, dall'uso operativo nel taglio e saldatura di precisione automatizzati, ai processi come il controllo qualità; ma anche ispezione, monitoraggio e imballaggio.
In generale, la computer vision può accelerare la produzione senza compromettere la qualità.
Esistono ancora alcune barriere
Ogni nuova tecnologia incontra delle barriere sulla strada che porta a dei benefici. Anche in questo caso gli intervistati rilevano ostacoli legati alle carenze di competenze interne (33%) e ai costi (31%).
Questi due problemi più comuni sono correlati. Infatti, i costi sono una sfida comune in ogni nuova implementazione; in più, c'è sempre un ritardo tra l'introduzione di una nuova tecnologia e lo sviluppo del le competenze ingegneristiche necessarie per utilizzarla e mantenerla. In questa fase, poi, si denuncia anche la mancanza di supporto specialistico esterno (37%).
Ci sono inoltre barriere di tipo etico. La ricerca rileva che la sicurezza dei dati è la preoccupazione più comune (35%). Seguono i problemi di privacy personale e sorveglianza (32%); la mancanza di una guida aziendale per l'utilizzo della computer vision (32%); il timore che la tecnologia sostituisca il lavoro umano (32%).
Nel complesso, è positivo che gli intervistati abbiano una buona comprensione dei problemi etici relativi a ciascun caso d'uso. Questo fa ben sperare per una crescita futura sostenibile.
Luce verde alla GenAI
Guardando all'adozione più ampia dell'IA generativa, lo slancio è evidente. Più di un terzo degli intervistati (37%) ha già implementato una soluzione e ne sta vedendo i benefici; il 18% sta iniziando a vedere i benefici a medio e lungo termine. Un altro terzo (34%) è in fase di pianificazione o di implementazione della tecnologia. Il 17% ci sta ancora pensando, ma solo il 13% dichiara che non utilizzerà affatto l'IA generativa.
La computer vision ha già percorso il cammino che l'IA generativa dovrà fare prima di diventare un reale vantaggio per la produttività. I professionisti che hanno contribuito all'implementazione della computer vision nelle loro organizzazioni dovrebbero poter trasferire la loro esperienza all'IA generativa per accelerarne l'adozione.
Nel frattempo, due terzi (67%) degli intervistati affermano che l'utilizzo dell'IA generativa è importante per la loro azienda. Il 18% assicura che è molto importante. Al momento, nel manifatturiero tre aziende su quattro rimarcano la sua importanza (75%).
Questa consapevolezza permetterà di costruire un percorso maturo e responsabile verso l'integrazione dell'IA.
