Come gli agenti AI stanno accelerando la trasformazione digitale nell'industria

Immaginate che il vostro concorrente aumenti la produttività del 30%, lanciando il prodotto sul mercato più velocemente del previsto. Non perché ha assunto più ingegneri. Non perché ha esternalizzato la produzione. Ma perché ha implementato un software con agenti AI. Un software dotato di intelligenza che automatizza le attività di routine e fornisce informazioni preziose, consentendo alla forza lavoro di concentrarsi sulle attività a valore aggiunto.

Ora, mentre i vostri team tracciano manualmente le relazioni tra i prodotti e coordinano la raccolta dei dati per una modifica del progetto, i loro ingegneri si concentrano sull'innovazione. Non è fantascienza. L'intelligenza artificiale sta rimodellando le operazioni industriali e i produttori che sfruttano gli agenti AI manterranno il loro vantaggio competitivo.

Oggi le organizzazioni che si occupano di ricerca e sviluppo di software stanno ottenendo incrementi di produttività a due cifre grazie ad assistenti al codice AI come GitHub Copilot (McKinsey, 2023). I reparti di assistenza stanno migliorando il time-to-resolution con agenti AI che diagnosticano i problemi e assistono nella risoluzione dei problemi (Microsoft, 2024). Gli agenti di intelligenza artificiale stanno trasformando le catene di approvvigionamento, ottimizzando i livelli di inventario, gestendo i fornitori e ottimizzando la logistica per ridurre i costi (McKinsey, 2024).

Più in generale, le tecnologie di IA generativa consentono agli utenti di interagire con i propri dati industriali attraverso il linguaggio naturale, migliorando l'esperienza dell'utente. Questi sistemi di IA possono riassumere grandi quantità di dati, accelerare l'analisi e migliorare il processo decisionale, ampliando l'accesso alle informazioni in tutta l'azienda. Inoltre, gli agenti AI possono lavorare insieme, creando reti di IA intelligenti e collaborative in grado di interagire con i dati e i flussi di lavoro dei vari sistemi software.

In questa era trasformativa dell'intelligenza artificiale, i produttori accelereranno la loro trasformazione digitale. Sulla base del loro percorso dai metodi tradizionali alla digitalizzazione, adotteranno software intelligenti alimentati da agenti, software di assistenza basati sull'IA in grado di assistere, aumentare e automatizzare i processi di sviluppo dei prodotti principali, consentendo alle persone lungo tutta la catena del valore di lavorare più velocemente.

PTC è in una posizione unica per consentire ai produttori di affrontare la prossima fase di trasformazione digitale. Disponiamo di un portafoglio pluripremiato di software per il digital thread che opera in tutti i settori dell'ingegneria, della produzione e dell'assistenza. Abbiamo più di un decennio di esperienza nell'applicazione dell'intelligenza artificiale nei nostri prodotti. Per sfruttare questo posizionamento strategico, collaboriamo con hyperscaler come Microsoft e con una comunità di produttori che convalidano l'idoneità del prodotto al mercato.

Nelle sezioni che seguono, illustriamo gli elementi costitutivi dello stack tecnologico dell'agente AI, descriviamo un quadro in tre parti per scalare le capacità dell'agente AI e forniamo un caso d'uso concettuale in ambito ingegneristico. Per concludere, esploreremo le opportunità e le sfide che i produttori dovranno affrontare in questo viaggio nell'intelligenza artificiale.

L'Intelligenza Digitale sta digitalizzando lo sviluppo dei prodotti lungo tutta la catena del valore con software basati sull'intelligenza artificiale. La base di questa trasformazione è costituita da software aziendali per l'industria, come ALM, PLM, CAD e SLM, combinati con uno stack di software intelligente costituito da agenti AI.

Al centro di questa trasformazione digitale c'è il software aziendale. Il portafoglio di PTC offre software di livello mondiale in tutti i settori, dall'ingegneria alla produzione e all'assistenza, su cui i produttori fanno affidamento ogni giorno per gestire beni e servizi in tutti i settori verticali.

Ogni prodotto abilita le operazioni aziendali critiche e gestisce la qualità dei dati, essenziale per ottenere informazioni preziose e guidare l'automazione con funzionalità basate sull'intelligenza artificiale.

Per oltre un decennio abbiamo ampliato il valore del nostro software applicando l'intelligenza artificiale. Ciò include l'analisi predittiva per la manutenzione degli asset in ThingWorx, l'ottimizzazione dei progetti CAD con algoritmi genetici in Creo, l'applicazione dell'apprendimento automatico per gestire le catene di fornitura dei pezzi di ricambio con Servigistics o l'uso della computer vision per rilevare i pezzi duplicati in Windchill.

Sulla base di questa innovazione, stiamo integrando gli agenti AI e le relative tecnologie di AI generativa nei nostri prodotti. Ad esempio, abbiamo applicato flussi di lavoro agenziali avanzati in ServiceMax, stiamo lanciando nuove offerte come gli agenti in Codebeamer e continuiamo a collaborare con i nostri clienti e partner come Microsoft per espandere il valore del nostro software.

Per capire come gli agenti di intelligenza artificiale si integrano nel software aziendale, scomponiamo lo stack tecnologico di base in quattro livelli: coinvolgimento dell'utente, servizi applicativi, gestione dei dati ed ecosistema software. Ogni livello ha considerazioni tecniche specifiche e implicazioni uniche per i produttori.

Esistono tre modelli di interazione con gli agenti AI:

1. Chat: Un utente richiede informazioni o un'attività da completare utilizzando un'interfaccia di chat, ad esempio un tecnico dell'assistenza che utilizza la chat AI in ServiceMax per generare un riepilogo dell'ordine di lavoro.
2. Azioni: Un utente può attivare un flusso di lavoro dell'agente con le interfacce tradizionali, ad esempio un ingegnere dei requisiti che fa clic su un pulsante "Esegui analisi" in Codebeamer per richiedere all'agente di valutare un requisito rispetto agli standard INCOSE.
3. Autonomia: Gli agenti di intelligenza artificiale operano in modo indipendente in background, eseguendo attività senza l'intervento diretto dell'utente o la sua supervisione. Ad esempio, un agente di intelligenza artificiale in Windchill potrebbe segnalare in modo proattivo i rischi di conformità nelle richieste di modifica di progettazione.

Un principio chiave di questi approcci all'interazione è la perfetta integrazione, che garantisce l'allineamento delle funzionalità dell'IA con i flussi di lavoro, le regole e i controlli di accesso esistenti. Altrettanto importante è la fiducia e la trasparenza, fornendo visibilità sull'utilizzo dell'IA e mantenendo un sistema di registrazione per tracciare le decisioni e le azioni guidate dall'IA, soprattutto per la verifica degli agenti autonomi.

Ora che abbiamo visto dove gli utenti interagiscono con gli agenti, approfondiamo il funzionamento degli agenti, esaminando i modelli di base e quelli avanzati e come possono lavorare insieme per creare una rete di agenti intelligenti.

Gli agenti sono servizi applicativi che utilizzano l'intelligenza artificiale per pianificare, ragionare e agire. Gli agenti possono eseguire operazioni di base o avanzate e possono lavorare in modo collaborativo.

1. Agenti di base: Esistono agenti di base che assistono gli utenti nell'accesso alle informazioni, rispondendo a domande basate su dati contestuali. Un esempio è l'agente Windchill Document Vault, che consente agli ingegneri di porre domande basate su informazioni memorizzate in schede tecniche, documenti di qualità, rapporti di prova e altri documenti.

Agente Windchill Document Vault con interfaccia di chat AI

2. Agenti avanzati: Inoltre, esistono agenti avanzati che possono aumentare o automatizzare compiti specifici. Ad esempio, un tecnico dell'assistenza può porre domande sulla programmazione utilizzando la chat dell'intelligenza artificiale e, in base al contesto dell'utente, l'agente può creare automaticamente nuovi eventi in calendario. Questi agenti avanzati sfruttano gli LLM per elaborare il linguaggio naturale, dedurre l'intento dell'utente e monitorare l'avanzamento delle attività. Inoltre, possono utilizzare capacità generative per creare una risposta per l'utente o generare frammenti di codice che attivano azioni in altri strumenti o agenti.

3. Architettura multi agente: Gli agenti possono lavorare insieme. Ci sono agenti di coordinamento che assegnano azioni e monitorano l'attività degli agenti; sono come un team manager per un gruppo di agenti. Gli altri agenti sono specialisti progettati per svolgere lavori specifici sulla base di istruzioni uniche. Ad esempio, ServiceMax ha implementato un agente Coordinatore che coordina diversi agenti specializzati nella gestione dell’assistenza sul campo (FSM). Un agente specializzato è l'agente Service History, che può rispondere a domande basate sui dati dell'ordine di lavoro, e un altro è l'agente Schedule Management, che può esaminare il calendario di un tecnico e programmare gli eventi in base all'utente, all'ordine di lavoro e al contesto del cliente.

ServiceMax AI: architettura multi-agente

Dopo aver esplorato i diversi tipi di agenti AI e il loro ruolo nel software aziendale, passiamo ai dati che alimentano la loro intelligenza e consentono loro di intraprendere azioni significative.

Gli agenti di intelligenza artificiale si basano sui dati memorizzati e gestiti nel software aziendale, garantendo fiducia e agibilità. Tre elementi - database vettoriale, strato semantico e API - sono essenziali per l'implementazione degli agenti.

1. Database vettoriali: I database vettoriali memorizzano dati strutturati e non strutturati, ma sono particolarmente preziosi per i contenuti non strutturati come documenti e video. Consentono agli agenti di intelligenza artificiale di cercare, riassumere ed estrarre informazioni da file che in precedenza erano difficili da analizzare, aprendo nuovi modi di interagire con la conoscenza aziendale. Ad esempio, gli utenti di Onshape possono porre domande di formazione o di risoluzione dei problemi senza dover consultare manualmente la documentazione.

I casi d'uso che sfruttano i database vettoriali possono essere rapidamente vincenti, in quanto richiedono una programmazione specializzata minima per i chatbot Q&A. Questo è particolarmente vero se esistono già meccanismi di indicizzazione per gestire i documenti, come il motore di indicizzazione Solr di Windchill. Tuttavia, poiché molti database vettoriali sono basati su cloud, le aziende devono considerare la sicurezza e la conformità della proprietà intellettuale quando prendono in considerazione questa tecnologia.

2. Strato semantico: Il livello semantico funge da ponte tra i dati aziendali complessi e gli agenti AI (o altri strumenti come i cruscotti di reporting). Traduce le domande di tipo commerciale in precise query di database. Ad esempio, se un utente di Windchill chiede: "Quali richieste di modifica aperte riguardano la parte X?", il livello semantico:

• Riconosce termini chiave come "richiesta di modifica" e "Parte X".
• Li mappa ai giusti oggetti di dati nel sistema.
• Genera una query per ottenere risultati accurati.

Gestendo questa traduzione, il livello semantico consente agli agenti di intelligenza artificiale di fornire risposte chiare e di facile comprensione, pur lavorando con le complesse strutture di dati del software aziendale.

Un altro vantaggio fondamentale di un livello semantico è il miglioramento delle integrazioni software. Quando più sistemi hanno mappato i livelli semantici, gli agenti di intelligenza artificiale possono navigare senza problemi tra i dati dei sistemi aziendali. Ad esempio, la mappatura del livello semantico tra sistemi come ALM, PLM e FSM sblocca nuovi casi d'uso a ciclo chiuso, come un agente in Codebeamer che elabora le segnalazioni di problemi da ServiceMax per informare un aggiornamento dei requisiti che a sua volta avvia un progetto di modifica in Windchill.

3. API: Le API consentono agli agenti AI di recuperare dati strutturati dal software aziendale, di eseguire ricerche semantiche su database vettoriali per ottenere informazioni non strutturate e di orchestrare azioni tra i sistemi. Più che un semplice canale di trasmissione dei dati, le API consentono agli agenti di intelligenza artificiale di richiamare strumenti specializzati, attivare flussi di lavoro e interagire senza interruzione in tutta l'azienda, assicurando che operino come lavoratori digitali intelligenti piuttosto che come risponditori passivi. Come strumenti consolidati nel software aziendale, le API forniscono una base scalabile e sicura per i flussi di lavoro agenziali. In prospettiva, il monitoraggio e la misurazione delle API diventeranno sempre più critici man mano che gli agenti di intelligenza artificiale opereranno negli ecosistemi software.

Una gestione efficace dei dati è essenziale affinché gli agenti di intelligenza artificiale possano operare in modo affidabile e fornire informazioni utili. Tuttavia, gli agenti AI non funzionano in modo isolato: si basano su un ecosistema software più ampio che fornisce l'infrastruttura e le integrazioni necessarie per scalare le loro capacità.

Gli agenti di intelligenza artificiale non operano in modo isolato: si affidano a un ecosistema software più ampio per accedere ai dati, eseguire attività e fornire valore aziendale. Tre attori chiave di questo ecosistema sono i fornitori indipendenti di software (ISV), gli hyperscaler e il produttore.

1. Fornitori indipendenti di software (ISV – Indipendent software vendor): :Man mano che gli agenti di intelligenza artificiale diventano più diffusi nel software aziendale, gli ISV adotteranno architetture multi-agente all'interno e tra i sistemi software. Il modello di maturità per gli ISV inizia in genere con l'incorporazione degli agenti di intelligenza artificiale in singoli sistemi software, come le soluzioni CAD o PLM di PTC. Dopo questa fase, ci sono due opzioni. Un'opzione è quella di creare integrazioni di agenti tra i software del portafoglio dell'ISV o integrazioni mirate tra soluzioni di terze parti. In alcuni casi le integrazioni all'interno di un portafoglio sono strategiche, ad esempio sfruttando le integrazioni esistenti tra Creo e Windchill per supportare i progettisti. Oppure la priorità delle integrazioni PLM di Windchill con soluzioni ERP e MES esterne per supportare le operazioni critiche a valle per i produttori.

In ogni scenario di integrazione, API di alta qualità, quadri di governance per la supervisione dell'intelligenza artificiale e modelli di business per l'utilizzo degli agenti saranno essenziali sia per gli ISV che per i produttori.

2. Hyperscaler: Gli hyperscaler forniscono servizi e infrastrutture di IA essenziali per gli agenti, fornendo potenza di calcolo, hosting di modelli e offerte aziendali su scala. Microsoft, ad esempio, dispone di oltre 1.800 LLM, offre una piattaforma completa di AI e dati, Microsoft Fabric, e sta creando grafi di conoscenza specializzati per l'industria, come il Manufacturing Data Solution. Per questo motivo PTC collabora strategicamente con Microsoft, sfruttando la sua infrastruttura AI all'avanguardia e l'ampio set di servizi AI che operano su scala e in modo sicuro. Inoltre, consideriamo questo viaggio alimentato dall'IA come uno sport di squadra, in cui la condivisione delle tecnologie e delle best practice è fondamentale per supportare i produttori nell'adozione e nella scalabilità dell'IA all'interno delle loro attività.

3. Produttori: I produttori sono al centro di un ecosistema di software alimentato dall'IA e forniscono input su dove realizzare il valore aziendale, oltre a essere consumatori e creatori di software alimentato dall'IA. Per i produttori, l'adozione dell'IA è guidata dalla necessità di accelerare lo sviluppo dei prodotti e di ottenere un vantaggio competitivo. Si concentrano sull'identificazione dei punti in cui gli agenti di IA possono creare il massimo valore. Dando priorità ai casi d'uso ad alto impatto, i produttori non solo danno forma alle proprie strategie di IA, ma influenzano anche il mercato più ampio, guidando gli ISV e gli hyperscaler verso le applicazioni più valide. In qualità di consumatori, i produttori mirano ad accelerare il loro time to value, sfruttando soluzioni costruite ad hoc. In qualità di creatori, i produttori sviluppano i propri agenti AI, applicando gli stessi principi di governance, integrazione e scalabilità degli ISV per garantire una funzionalità continua nel loro panorama IT.

In sintesi, un ecosistema software è essenziale per gli agenti di intelligenza artificiale, in quanto garantisce la loro perfetta integrazione tra i sistemi software, la scalabilità con infrastrutture all'avanguardia e affidabili fornite dagli hyperscaler e la fornitura di valore commerciale ai produttori.

Più in generale, abbiamo trattato gli elementi essenziali di uno stack tecnologico alimentato da agenti AI. Queste caratteristiche integrate, intelligenti e collaborative degli agenti AI sono ciò che posiziona questa tecnologia come una forza trasformativa, portando molti leader di pensiero a dichiarare che gli agenti saranno onnipresenti nel software.

Siamo nella fase iniziale dell'applicazione degli agenti di intelligenza artificiale nel software aziendale. Sebbene analisti di mercato come Gartner prevedano un'adozione sostanziale degli agenti di intelligenza artificiale, con un obiettivo del 33% entro il 2028, l'adozione attuale è inferiore all'1% nelle aziende (Gartner, 2024).

Per realizzare questo mondo agenziale, i produttori devono adottare un approccio incrementale, partendo da risultati rapidi e scalando i successi. Come guida per questo viaggio nell'IA, consigliamo di immaginare agenti AI basati su tre capacità chiave: assistere, aumentare e automatizzare, ognuna delle quali si basa su quella precedente con un valore crescente per le operazioni aziendali.

Gli agenti di intelligenza artificiale non sono limitati a una sola capacità. Un agente può incorporare più capacità in base al contesto del caso d'uso e all'ambiente software associato. Ad esempio, un agente ingegneristico dotato di intelligenza artificiale potrebbe recuperare le specifiche di prodotto rilevanti (Assist), ma anche suggerire materiali alternativi in base alla conformità normativa e al costo (Augment). Nel tempo, lo stesso agente potrebbe essere configurato per applicare autonomamente le modifiche di progetto approvate in base alle integrazioni con i sistemi PLM ed ERP (Automate).

Esaminiamo ciascuna capacità, evidenziandone il ruolo, il valore unico, le considerazioni tecnologiche e gli esempi reali.

• Ruolo: Agente come assistente intelligente - fornisce informazioni, recupera dati e offre raccomandazioni per aiutare gli utenti a prendere decisioni migliori.
• Proposta di valore: Efficienza - riduce i tempi di ricerca dei dati, semplifica i flussi di lavoro e migliora l'accessibilità delle conoscenze.
• Ruolo umano: Pienamente in controllo - gli utenti guidano le decisioni e sfruttano l'intelligenza artificiale per ottenere approfondimenti più rapidi.
• Considerazioni tecnologiche: Basso investimento- richiede l'integrazione con le fonti di dati, capacità di ricerca/interrogazione e spesso beneficia di tecniche di Retrieval-Augmented Generation (RAG).
• Esempio: Un agente Windchill aiuta gli ingegneri a individuare rapidamente le specifiche, i documenti di conformità o i rapporti di prova recuperando le informazioni pertinenti dal vault dei documenti Windchill.

• Ruolo: Agente come collaboratore intelligente - Va oltre l'assistenza, eseguendo attivamente alcuni compiti o ottimizzando i flussi di lavoro.
• Proposta di valore: Ottimizzazione dei processi - riduce gli errori, migliora la produttività e migliora il processo decisionale grazie alle raccomandazioni guidate dall'intelligenza artificiale.
• Ruolo umano: Guidato dall'uomo e supportato dall'IA - gli utenti rivedono e approvano le ottimizzazioni suggerite dall'IA.
• Considerazioni tecnologiche: Investimento moderato - richiede un'integrazione più profonda con i sistemi aziendali, una sofisticata ingegneria di prompt e un supporto decisionale basato sull'intelligenza artificiale.
• Esempio: Un agente ServiceMax recupera la disponibilità del tecnico (Assist) e suggerisce opzioni di programmazione ottimizzate in base alla competenza del tecnico, alla posizione e all'urgenza (Augment). Il tecnico approva comunque la selezione finale prima della prenotazione.

• Ruolo: AI come operatore autonomo - esegue le attività in modo indipendente, regolandosi dinamicamente in base a nuovi dati e flussi di lavoro.
• Proposta di valore: Scalabilità e riduzione dei costi - riduce al minimo l'impegno manuale, consente l'adattamento dei processi in tempo reale e favorisce l'efficienza operativa.
• Ruolo umano: Supervisiona le azioni dell'intelligenza artificiale, intervenendo solo se necessario per gestire le eccezioni o perfezionare le regole di automazione.
• Considerazioni tecnologiche:Investimento elevato - richiede architetture agenziali, ingegneria avanzata e possibilmente modelli di apprendimento automatico specializzati per le operazioni autonome.
• Esempio: Un agente Windchill monitora gli aggiornamenti dei requisiti in Codebeamer, gestendo le dipendenze, i controlli di conformità e il controllo delle versioni con un intervento manuale minimo.

Progettando agenti AI con intelligenza progressiva, i produttori possono implementare l'innovazione in modo controllato e scalabile, garantendo che l'adozione dell'IA sia in linea con gli obiettivi aziendali e con la preparazione della forza lavoro . Nella sezione seguente immaginiamo questo futuro con un esempio illustrativo di ingegneria.

Immaginate un produttore globale che sviluppa un prodotto software-defined di nuova generazione: un veicolo elettrico, un dispositivo medico intelligente o un'attrezzatura da costruzione intelligente. La complessità ingegneristica è immensa e richiede una collaborazione perfetta tra i team che si occupano di requisiti, ingegneria dei sistemi e progettazione.

Per illustrare come gli agenti di intelligenza artificiale possono trasformare questo processo, esploreremo quattro casi d'uso chiave, mostrando la progressione dai metodi tradizionali al software aziendale digitalizzato, fino all'integrazione degli agenti di intelligenza artificiale - migliorando la collaborazione aziendale, ottenendo approfondimenti utili e accelerando i flussi di lavoro.

1. Tracciabilità e collaborazione digitale: Gli agenti di tracciabilità monitorano le modifiche (Automate) ai requisiti, ai progetti e ai modelli di sistema all'interno dei software ALM e PLM, avvisando gli ingegneri delle modifiche e consigliando gli aggiornamenti (Assist). Se è necessaria una modifica, l'agente automatizza il collegamento di oggetti nuovi o aggiornati in base all'ontologia dei dati (Automate).

Gli ingegneri riducono il tempo dedicato al collegamento di routine dei dati e si concentrano sul monitoraggio delle modifiche, garantendo la qualità e aumentando la collaborazione.

2. Gestione delle modifiche aziendali: La gestione delle modifiche ingegneristiche è complessa e le modifiche di un sistema si ripercuotono sugli altri. Gli agenti di gestione delle modifiche analizzano le dipendenze (Assist) tra i domini software, meccanico ed elettrico, prevedendo l'impatto delle modifiche prima dell'implementazione e generando un rapporto sull'impatto (Automate) che gli ingegneri possono esaminare.

Gli ingegneri ottengono rapidamente informazioni sull'impatto delle modifiche, garantendo approvazioni più rapide e riducendo i problemi a valle.

3. Ingegneria delle linee di prodotto: Gli agenti AI generano dinamicamente modelli di sistema basati su descrizioni in linguaggio naturale (Automate), aiutando gli ingegneri a standardizzare i componenti e le configurazioni tra le diverse linee di prodotto in caso di modifiche.

Gli ingegneri riducono i tempi di stesura dei modelli di sistema e aumentano l'allineamento degli stakeholder grazie all'aggiornamento dinamico.

4. Convalida virtuale del prodotto: L'intelligenza artificiale automatizza la generazione di scenari di test e flussi di lavoro di convalida (Automate), accelerando la creazione di prodotti a valle necessari per soddisfare i requisiti di conformità, sicurezza e prestazioni dei componenti software e hardware prima della prototipazione fisica.

Gli ingegneri migliorano la qualità della convalida dei prodotti e riducono il tempo dedicato a compiti pesanti come i documenti.

In questa trasformazione alimentata dall'AI, l'AI non sostituisce gli ingegneri, ma ne amplifica l'impatto, consentendo loro di concentrarsi sull'innovazione mentre l'AI scopre nuove informazioni, ottimizza i processi e automatizza i flussi di lavoro mirati. Queste funzionalità di IA si integrano perfettamente nei sistemi aziendali esistenti, aumentando il valore dei flussi di lavoro consolidati e dei dati che gestiscono.

Nella sezione seguente concluderemo questo articolo condividendo gli ostacoli e le opportunità che le aziende produttrici devono affrontare in questo viaggio verso l'IA e come PTC sia un partner fidato che guida l'innovazione alimentata dall'IA in tutto il settore digitale.

La trasformazione digitale nell'industria non è uno sprint, ma una maratona. Le organizzazioni iniziano con risultati rapidi e realizzano progressivamente un valore maggiore nel tempo, scalando il successo in tutte le operazioni aziendali.

Il viaggio verso l'intelligenza digitale si basa su questa strategia e, come gli sforzi passati, prende forma come una maratona, ma il percorso è in continua evoluzione. I progressi dell'intelligenza artificiale, i cambiamenti normativi e il mutamento del panorama competitivo impongono ai produttori di adattarsi e di dotarsi dei mezzi organizzativi necessari per sfruttare questa opportunità di trasformazione.

Nella prossima sezione esaminiamo gli ostacoli e le opportunità che determinano l'adozione dell'IA, evidenziando tre sfide e opportunità chiave che i produttori devono affrontare.

• Complessità e gestione dei dati: L'IA prospera grazie a dati accessibili e organizzati, ma le aziende produttrici spesso gestiscono un mosaico di dati maturi, da documenti legacy su file drive a sistemi aziendali completamente governati. Per sfruttare appieno il potenziale dell'IA è necessario mettere ordine nella propria casa dei dati, un percorso già avviato con iniziative di digitalizzazione come la transizione da un PLM incentrato sui documenti a uno incentrato sulle parti o il passaggio dei requisiti da Excel a sistemi tracciabili come Codebeamer. Con l'AI che amplifica la necessità di dati di qualità, garantire la preparazione dell'azienda è più che mai fondamentale.
• Preparazione della forza lavoro: L'adozione dell'IA è un cambiamento culturale che richiede nuove competenze, modifiche ai processi e allineamento organizzativo. Una parte fondamentale della gestione del cambiamento consiste nell'inquadrare l'IA come un acceleratore, aiutando i dipendenti a lavorare in modo più intelligente e veloce. Ciò significa aumentare la consapevolezza, la formazione e le best practice per garantire che l'IA venga utilizzata in modo responsabile ed efficace. Ad esempio, in PTC abbiamo un approccio strutturato alla preparazione della forza lavoro, che comprende webinar mensili che illustrano le innovazioni dell'IA, flussi di lavoro specifici per l'IA che identificano, convalidano e scalano i miglioramenti della produttività determinati dall'IA e una libreria di risorse digitali, che vanno dalla formazione introduttiva sull'IA a percorsi di apprendimento specializzati per diversi team.
• Cambiamenti normativi: L'IA si evolve più rapidamente delle normative, lasciando i produttori alle prese con complessi requisiti di conformità. I sistemi di IA devono essere trasparenti, spiegabili e allineati agli standard (GDPR, ISO, EU AI Act). I team legali e normativi svolgono un ruolo fondamentale. Anche noi di PTC ci troviamo di fronte a questi ostacoli; abbiamo affrontato questa sfida costruendo un consiglio di governance dell'IA incentrato sull'uso responsabile dell'IA, ispirato dai Microsoft Responsible AI Principles.

• Trasformazione digitale: Il passaggio a sistemi aziendali moderni è una tendenza consolidata da tempo, con le aziende che digitalizzano le operazioni per migliorare l'efficienza, la collaborazione e il processo decisionale. Sostituendo i processi manuali e frammentati con sistemi connessi, i produttori stanno creando le basi di cui l'IA ha bisogno: dati strutturati e di alta qualità, flussi di lavoro integrati e visibilità a livello aziendale. Questa trasformazione digitale garantisce che le funzionalità alimentate dall'IA, come i sistemi multi-agente, possano interagire senza problemi con i dati e i processi aziendali critici. In poche parole, l'IA è tanto potente quanto l'infrastruttura digitale su cui si basa. La trasformazione digitale è quindi un precursore necessario per liberare il pieno potenziale dell'IA.
• Innovazione della tecnologia d’IA: L'IA si è evoluta per decenni, dai sistemi basati su regole all'apprendimento automatico, e ogni fase ha portato maggiore automazione e comprensione. Tuttavia, le recenti scoperte nell'IA generativa hanno accelerato l'innovazione a un ritmo senza precedenti, sbloccando nuovi modi per interagire con i dati aziendali, generare contenuti e automatizzare attività complesse. Questi progressi non sono solo teorici, ma stanno trasformando attivamente il modo in cui i produttori progettano, costruiscono e assistono i prodotti, incorporando l'intelligenza nel software aziendale. Il rapido progresso dell'IA multimodale, degli agenti di ragionamento e dei modelli auto-miglioranti garantisce che i produttori continueranno a trovare nuove applicazioni di alto valore per l'IA in tutto il ciclo di vita del prodotto.
• Cloud / SaaS: L'ascesa del cloud computing e dei modelli di fornitura SaaS ha cambiato le carte in tavola per l'IA, consentendo alle organizzazioni di accedere a capacità di IA all'avanguardia senza massicci investimenti in infrastrutture on-premise. I LLM non esisterebbero senza il cloud computing, che fornisce l'immensa potenza di elaborazione necessaria per addestrare e distribuire questi modelli in modo efficiente. Oltre all'intelligenza artificiale, le soluzioni SaaS accelerano l'innovazione grazie agli aggiornamenti continui, alla distribuzione più rapida delle funzionalità e alla scalabilità senza soluzione di continuità, garantendo ai produttori l'accesso alle più recenti funzionalità basate sull'intelligenza artificiale senza i lunghi cicli di aggiornamento delle implementazioni on-premise. Con la crescita dell'adozione dell'IA, la combinazione di infrastrutture cloud e applicazioni aziendali basate su SaaS sarà fondamentale per offrire i vantaggi dell'IA su scala.

Nel momento in cui i produttori intraprendono il viaggio verso l'integrazione dell'IA nello sviluppo dei loro prodotti, PTC si pone come partner di fiducia, in una posizione unica per aiutare le aziende a realizzare il valore dell'IA.

Con il nostro portafoglio di digital thread leader del settore, che spazia dalla progettazione alla produzione e all'assistenza, forniamo il software di base necessario per integrare le funzionalità AI senza problemi.

La nostra profonda esperienza nell'IA, basata su oltre un decennio di innovazione, garantisce che l'IA sia applicata in modo responsabile e su scala per ottenere risultati aziendali misurabili. Con l'introduzione degli agenti AI nel nostro software, stiamo portando l'intelligenza direttamente nei flussi di lavoro su cui i produttori fanno affidamento ogni giorno, aiutando i team a lavorare in modo più intelligente e veloce.

Grazie alle nostre partnership strategiche e a un ecosistema globale di leader industriali, consentiamo ai nostri clienti di sfruttare il pieno potenziale dell'IA, garantendo al contempo sicurezza, scalabilità e prontezza aziendale.

L'era dell'intelligenza digitale è arrivata e PTC è pronta a fare da apripista.