L'industria manifatturiera non è un settore uniforme. C'è il reparto produzione, dove si incontrano lavoro fisico, azionamento di macchine e controllo qualità. C'è la pianificazione, che coordina ordini, materiali e capacità produttiva. C'è l'amministrazione relativa ad acquisti, magazzino e fatturazione. E c'è il contatto con i clienti, dalla richiesta di offerta all'accordo di consegna. In questo tipo di aziende, la maggior parte delle ore d'ufficio è dedicata alla pianificazione, alla comunicazione e all'amministrazione attorno al processo produttivo, non al lavoro fisico in sé. Quel lavoro fisico richiede spesso ancora manodopera umana, anche se l'azionamento delle macchine non è più completamente manuale da tempo.
Ciò che rende speciale questo settore è la combinazione di molti sistemi separati. ERP per la pianificazione, un pacchetto separato per il magazzino, un CRM per il contatto con i clienti, e sul reparto produzione talvolta ancora elenchi Excel o ordini di lavoro su carta accanto ai sistemi digitali. Questa frammentazione determina fortemente cosa l'AI può e non può automatizzare bene: un compito che si svolge in un unico sistema è più facile da automatizzare rispetto a un compito che passa attraverso quattro sistemi e due reparti. Inoltre gioca un ruolo la normativa, si pensi alla certificazione, alla tracciabilità dei materiali e alle norme di sicurezza. Dove un errore ha conseguenze per la sicurezza o la conformità, l'asticella per l'automazione completa si alza.
Nell'industria manifatturiera esistono compiti che sono in gran parte basati su regole e richiedono poca valutazione. Si pensi all'invio di conferme standard dopo un ordine, alla tenuta di semplici movimenti di magazzino basati su regole fisse, o alla generazione di documentazione standard come le bolle di consegna. Anche la comunicazione che dipende poco dalla situazione specifica si presta a questo. Ad esempio, l'AI può automatizzare l'invio di messaggi di benvenuto ai nuovi clienti spesso completamente, perché il contenuto è in gran parte fisso e le conseguenze di un piccolo errore sono limitate. Lo stesso vale spesso per l'invio di promemoria su appuntamenti o consegne, dove è rilevante anche se l'AI può automatizzare l'invio di promemoria di appuntamenti si adatta a questo processo. Il fattore comune è: contenuto fisso, basso rischio in caso di errore e un momento chiaro in cui il compito inizia.
La maggior parte del lavoro nell'industria manifatturiera rientra in questa categoria intermedia. Si pensi alla stesura di piani di produzione, dove l'AI può fare una proposta basata su ordini e capacità, ma un pianificatore deve valutare le eccezioni, gli ordini urgenti e i guasti alle macchine. Si pensi anche all'emissione di ordini di lavoro al reparto produzione: un sistema può preparare e instradare l'ordine, ma la domanda se ciò possa avvenire senza controllo dipende da quanto prevedibile sia il processo. Nella pagina su l'AI può automatizzare l'emissione di ordini di lavoro al reparto produzione è indicato esattamente dove si trova quel limite. Anche il controllo qualità basato su dati di sensori o riconoscimento immagini rientra spesso in questa categoria: l'AI segnala anomalie, una persona valuta se ciò giustifica un rifiuto e per quale motivo. In questi compiti non conta tanto la complessità dell'azione, quanto la necessità di un giudizio motivato, cosa che richiede supervisione con approvazione o rifiuto invece di automazione completa.
Alcuni compiti restano per ora lavoro umano, e non è una questione di preferenza ma di natura del lavoro. Le operazioni fisiche sul reparto produzione, la regolazione fine delle macchine basata sull'esperienza, e la negoziazione con i fornitori su prezzo e tempi di consegna richiedono valutazione, margine di trattativa e presenza fisica che l'AI non può fornire. Anche la gestione di reclami complessi, dove un cliente segnala un problema tecnico che non rientra in una categoria standard, richiede qualcuno che possa approfondire e assumersi la responsabilità di una soluzione. Si tratta di un tipo di lavoro diverso dai compiti di contatto con i clienti simili che si vedono in cosa può automatizzare l'AI nei servizi professionali, dove entra in gioco meno contesto fisico.
La distribuzione tra queste tre categorie varia fortemente da azienda ad azienda, e anche da linea di produzione a linea di produzione all'interno di un'azienda. Una fabbrica con un unico sistema ERP integrato e prodotti standardizzati può collocare più compiti nelle categorie 1 e 2 rispetto a un'azienda che produce su misura con specifiche variabili per ogni ordine. Anche il livello di normativa gioca un ruolo: settori con requisiti di tracciabilità rigorosi, come la produzione alimentare o farmaceutica, mantengono più compiti nelle categorie 2 e 3 rispetto a settori con meno obblighi. Questo schema di frammentazione e normativa si ritrova peraltro anche in settori adiacenti, come si può leggere in cosa può automatizzare l'AI nel settore dei trasporti, dove pianificazione e comunicazione con i clienti giocano ugualmente un ruolo importante.
È importante anche notare che questa classificazione non dice nulla sulle decisioni relative al personale. Se e come un'organizzazione impiega diversamente le ore che si liberano è una scelta che spetta al datore di lavoro, per la quale, quando si tratta di licenziamento o riorganizzazione, valgono requisiti legali propri. Questa pagina descrive solo quali compiti si prestano all'automazione da parte dell'AI e quali no, non cosa dovrebbe accadere di conseguenza.
Per vedere come queste tre categorie si applicano ai suoi compiti specifici, può compilare la quickscan gratuita di ftetoai: dodici domande, senza account, con come risultato un'indicazione di quale parte delle ore nel suo profilo è oggi automatizzabile dall'AI. La scan di lavoro completa, che approfondisce compiti e processi individuali, è ancora in fase di sviluppo e non è al momento disponibile. La quickscan offre tuttavia un primo quadro, senza impegno, di dove nella sua situazione si trovi il margine di automazione.
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