Responsabilità, visione e fiducia: come viene utilizzata l'intelligenza artificiale in SSI SCHAEFER

L'intelligenza artificiale sta influenzando anche il settore dell'intralogistica, sollevando questioni sia tecniche che strategiche ed etiche. Per SSI SCHAEFER una cosa è chiara: chiunque utilizzi l'IA deve assumersene la responsabilità. L'azienda era consapevole di questa responsabilità già prima dell'introduzione dell'AI Act dell'UE e da molti anni segue una serie di principi consolidati. Questi principi fungono da linee guida a livello aziendale per un comportamento responsabile.

Innovazioni nel campo dell'intelligenza artificiale e regolamentazione: oltre i requisiti di legge 

Una domanda che ci si pone spesso in relazione all'intelligenza artificiale è: quanta libertà può avere la tecnologia? E quali limiti sono necessari per garantire che sia davvero sicura? SSI SCHAEFER dimostra che l'una non esclude l'altra. Anzi, al contrario. 

La legge dell'UE sull'AI stabilisce i principi fondamentali per un uso responsabile dell'intelligenza artificiale. Già molto prima delle prime proposte normative, SSI SCHAEFER si era concentrata su due questioni chiave. In primo luogo, quali possibilità offre questa tecnologia e come dovrebbe essere implementata in modo responsabile. In secondo luogo, in che misura sono necessari controlli e monitoraggio, a prescindere dai requisiti di conformità previsti dalla legge. Entrambi gli aspetti sono strettamente legati al fattore cruciale dell'accettazione da parte dei clienti.

Già prima dell'introduzione della legge dell'UE sull'AI, SSI SCHAEFER si occupava in modo approfondito dello sviluppo e dell'applicazione responsabili del software e dell'AI, anche per quanto riguarda l'accettazione da parte dei clienti di una maggiore automazione dei processi decisionali. Le linee guida interne si basano su valori chiari che supportano le tecnologie, dall'idea iniziale fino alla realizzazione. Ciò garantisce che le soluzioni siano praticabili, spiegabili e in linea con le esigenze dei clienti.

Pratiche comuni nell'ambito dell'intelligenza artificiale, con particolare attenzione al valore sostenibile per il cliente

L'intelligenza artificiale viene impiegata per applicazioni specifiche nello sviluppo dei prodotti e nei processi operativi, con l'obiettivo di aumentare l'efficienza, la sicurezza dei processi e i vantaggi per i clienti nel lungo periodo. In questo contesto, l'azienda punta a una maggiore interazione tra i team di esperti interni e le iniziative intraprese, piuttosto che su soluzioni isolate.

Un esempio è rappresentato dal team di Data Science, che analizza flussi di dati complessi provenienti dai processi di magazzino e logistica e utilizza queste informazioni per sviluppare modelli intelligenti a supporto del processo decisionale. Il machine learning e i processi statistici vengono impiegati per sviluppare servizi basati sui dati che migliorano le previsioni, ottimizzano i flussi di lavoro e aumentano la trasparenza nell'intralogistica, tenendo sempre conto della loro applicazione pratica e del valore aggiunto per i clienti.

Questo approccio data-driven è integrato dall'AI Accelerator, un'iniziativa a livello aziendale che funge da ponte tra la tecnologia e l'applicazione pratica. In questo contesto, esperti provenienti dai settori della ricerca, dello sviluppo dei prodotti, delle infrastrutture IT e dell'ufficio legale collaborano per fornire un supporto strategico all'uso dell'intelligenza artificiale e per integrare le nuove tecnologie in modo mirato nelle strutture esistenti. Il risultato è un quadro operativo che promuove l'innovazione e, al contempo, soddisfa i requisiti di sicurezza, trasparenza e accettazione da parte dei clienti.

Un elemento chiave di questo lavoro è il campo dell'AI esplicabile. SSI SCHAEFER sta attualmente lavorando per integrare questo aspetto nei propri processi di sviluppo. La capacità di rendere comprensibili le decisioni prese dall'AI non è solo una caratteristica di qualità, ma anche un fattore cruciale per la fiducia e l'accettazione. 

I dipendenti di SSI SCHAEFER partecipano inoltre attivamente a iniziative europee e comitati scientifici. Ciò garantisce che, pur rimanendo al passo con gli sviluppi tecnologici, l'azienda contribuisca attivamente anche al futuro dell'intelligenza artificiale, in modo responsabile e trasparente e sempre tenendo conto delle esigenze dei clienti.

La fiducia come fondamento della logistica di magazzino 

La fiducia è un fattore critico di successo nel mondo altamente automatizzato dell'intralogistica. Per SSI SCHAEFER l'intelligenza artificiale è molto più di una semplice “scatola nera”: è una tecnologia che deve essere trasparente e spiegabile. I clienti contano su un impatto a lungo termine dei loro investimenti in soluzioni intralogistiche, per garantire catene di fornitura stabili, processi efficienti e decisioni affidabili. Questo rimane l’obiettivo di SSI SCHAEFER anche nell’era dell’intelligenza artificiale, con particolare attenzione alla spiegabilità, alla trasparenza e alla sicurezza (dei dati).

Plasmare il futuro con valori chiari 

SSI SCHAEFER è un partner affidabile e lungimirante nel campo dell'intelligenza artificiale, non perché siamo obbligati a esserlo per motivi normativi, ma perché è ciò in cui crediamo. Grazie a valori chiari, a una vasta esperienza pratica e a una visione che va al cuore delle questioni, l'azienda offre ai propri clienti un supporto affidabile su temi complessi quali l'AI, l'automazione e la digitalizzazione. Anziché concentrarci sulle mode tecnologiche del momento, adottiamo un approccio collaborativo e orientato alle soluzioni per cogliere queste opportunità future.

 

L'autore:

Dal 2022, il dott. Martin Böhmer è a capo del Dipartimento Innovazione globale di SSI SCHAEFER. In team interdisciplinari, ha sviluppato e testato soluzioni innovative per l’intralogistica. Oltre all’analisi delle dinamiche di mercato, dei progressi tecnologici e del panorama delle start-up, il suo lavoro si concentra in particolare sulla digitalizzazione e sull’intelligenza artificiale. Attinge alla sua pluriennale esperienza presso il Fraunhofer Institute for Material Flow and Logistics IML, uno dei più grandi istituti europei per la ricerca logistica integrata e orientata alla pratica. Ha conseguito la laurea in Informatica e Logistica presso l’Università Tecnica di Dortmund e ha completato il dottorato, parallelamente alla sua carriera professionale, presso la Facoltà di Ingegneria Meccanica della stessa università.