Intervista a Floriano Masoero, CEO e Presidente di Siemens Italia, che spiega cosa può fare l’AI applicata all’industria e come l’Italia possa assumere una posizione di leadership in Europa
Come legge oggi il contesto industriale italiano ed europeo?
Oggi abbiamo un’opportunità rara, soprattutto in Italia e Germania. Sono i due Paesi industriali più forti d’Europa, il baricentro di un know-how che copre l’intero ciclo del valore: dalla progettazione al planning, dall’ingegneria alle operation e al service. Se riusciamo a mettere a fattor comune competenze di filiera e nuove tecnologie, possiamo costruire una propulsione industriale capace di ridefinire il ruolo dell’Europa nello scenario macroeconomico globale e in cui l’Italia non sia follower ma attore di primo piano. In questo quadro, grazie anche alla collaborazione con Microsoft, Siemens dà forma all’integrazione nativa tra intelligenza artificiale e mondo industriale promuovendo il concetto di Industrial AI.
Che cambiamenti porterà l’Industrial AI?
Non si tratta di un semplice upgrade tecnologico. È un cambio di paradigma, paragonabile al passaggio a Internet o al mobile. È una rivoluzione che permeerà l’industria al punto tale da diventare “invisibile”, ma che costituirà il motore dei prossimi salti di produttività, qualità e time-to-market. Il potenziale è enorme e l’incremento di produttività derivante dall’adozione dell’AI Industriale potrebbe generare benefici economici che stimiamo tra gli 80 e i 100 miliardi di euro, se parametrati sul fatturato nazionale. Non va però scordato che l’AI industriale è molto differente da quella che utilizziamo sui nostri computer perché ogni errore può avere impatti diretti sulla produttività e persino sulla salute e sicurezza delle persone. Per questo motivo Siemens ha sviluppato un approccio “industrial grade”, focalizzato su robustezza, precisione e affidabilità.
Come si integra questa nuova AI?
Un primo pilastro è Siemens Industrial Copilot: un’interfaccia conversazionale e uno stack applicativo che portano l’AI dentro l’ingegneria e la smart factory. Il Copilot accelera digitalizzazione e produttività, automatizza attività ripetitive, riduce errori e connette tra loro persone, OT e IT lungo la catena del valore. Ma ciò che ne esalta il valore è la sua disponibilità all’interno dell’ecosistema Siemens Xcelerator che realizza l’integrazione con applicazioni e casi d’uso specifici e offre la possibilità di estensione con soluzioni di terze parti. Per esempio Microsoft è uno dei partner dell’ecosistema.
Ma oltre l’interfaccia parlate anche di AI agentica. Perché?
Perché il punto di arrivo non è limitarsi a cercare informazioni, ma definire obiettivi, delegando compiti a una squadra di agenti specializzati. In due anni e mezzo siamo passati dall’attenzione per la sola AI generativa a un’AI agentica, capace di eseguire task, orchestrare processi e interagire con macchine e dati in modo naturale. È ciò che chiamiamo “automating automation” a significare che l’AI non assiste soltanto, ma opera sul sistema scegliendo gli agenti opportuni da ingaggiare. È la direzione che abbiamo intrapreso estendendo l’offerta con Industrial AI Agents integrati nell’ecosistema dei Siemens Industrial Copilot e aperti anche a terze parti.
Ci sono già applicazioni reali dell’AI Industriale?
Innumerevoli. Ne cito alcune. La società svedese VA SYD utilizza la soluzione Siemens SIWA Leak Finder di AI industriale per il rilevamento delle perdite d’acqua nella rete di distribuzione riuscendo a ridurre a meno dell’8% l’acqua non fatturata. EPF, realtà italiana specializzata in soluzioni di robotica e automazione, e l’azienda d’imbottigliamento GAI Macchine hanno realizzato impianti complessi sfruttando l’allenamento dell’AI nel Metaverso industriale.
Infine, le stesse piattaforme tecnologiche che ospitano l’AI possono essere utilizzate anche per altri progetti avveniristici. Audi, per esempio, ha deciso di virtualizzare i controllori dell’automazione in uno stabilimento automobilistico grazie ad app dedicate ed eseguite su Edge, conseguendo maggiore flessibilità, prestazioni superiori e semplificando la manutenzione.
Le aziende italiane come possono usufruire in tempi rapidi dei benefici portati dall’AI industriale?
Per riuscire a concretizzare le opportunità in tempi rapidi è essenziale adottare un approccio progettuale basato su un framework standardizzato che riunisca hardware e software e che faciliti la scalabilità. È possibile, per esempio, sfruttare soluzioni AI già industrializzate, capaci di risolvere problemi ricorrenti come il rilevamento dei difetti o la manipolazione di oggetti. Inoltre, è importante valorizzare l’ecosistema di competenze già disponibile, pensato per supportare aziende di ogni dimensione e settore.
L’AI industriale è una tecnologia appannaggio solo delle grandi aziende?
No. Uno degli obiettivi chiave di Siemens è rendere l’intelligenza artificiale accessibile a tutte le aziende, indipendentemente dalle dimensioni o dal settore. Anche le PMI possono trarre vantaggio da queste tecnologie, in un processo che possiamo definire di democratizzazione dell’AI. È una tecnologia democratica perché il paradigma cloud permette a un ufficio tecnico di cinque progettisti di usare, in prova o in esercizio, la stessa “cassetta degli attrezzi” di una grande impresa, senza investimenti iniziali proibitivi. Si può partire con piccoli progetti mirati per scalare verso attività avanzate di engineering, operations e service.
Come si coniuga l’Industrial AI con la sicurezza e la tutela dei dati riservati?
Si tratta di prerequisiti non negoziabili. Per questo motivo l’uso dell’Industrial Copilot, in sede o da remoto, non espone i sistemi aziendali. I dati incrementali usati per contestualizzare le risposte restano privati e sotto la piena governance del cliente. L’architettura rispetta policy e confini di rete, integra identity aziendale, logging e controlli di sicurezza by design. È qui che l’unione tra piattaforma cloud e dominio industriale fa la differenza: l’AI “vede” solo ciò che deve, quando serve e lo fa in modo tracciabile.
Qual è il passo successivo per Siemens?
La maturità degli agenti AI. Immaginate un orchestratore capace di comprendere la richiesta di un ingegnere, interrogare di conseguenza il progetto all’interno della nostra piattaforma integrata per l’automazione industriale (TIA Portal N.d.R.), incrociare manuali e specifiche, individuare problemi hardware, proporre la correzione, aggiornare lo schema elettrico e notificare il tutto al progettista. È un esempio reale del passaggio dall’AI che risponde all’AI che agisce sui processi industriali. La nostra roadmap su Industrial AI Agents e l’apertura dell’ecosistema su Xcelerator vanno esattamente in questa direzione.
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