L’intelligenza artificiale senza dati non esiste, e non può essere efficace se i dati non sono accurati. Servono quindi strumenti e metodi di misura affidabili, un’adeguata progettazione del processo e il continuo investimento nella competenza umana.
Viviamo in un’epoca in cui l’intelligenza artificiale (IA) sta acquisendo una rilevanza senza precedenti, trasformando settori chiave e cambiando le nostre abitudini, dall’industria manifatturiera ai servizi, fino alle decisioni strategiche. Tuttavia, dietro all’entusiasmo per l’IA, si cela una verità fondamentale: la qualità del dato. Non esiste IA senza dati, e se questi non sono accurati, il processo decisionale rischia di essere inefficace o addirittura dannoso. È proprio il dato, se accuratamente misurato, contestualizzato e interpretato, a costituire la base di ogni processo analitico, ogni previsione e ogni strategia. La misura, perciò, si afferma come il fondamento silenzioso ma cruciale di ogni applicazione futura.
Le misurazioni affidabili diventano necessità strategiche
In un mondo orientato ai dati, strumenti e metodi di misura affidabili non sono solo dettagli tecnici, ma vere e proprie necessità strategiche. Secondo uno studio di McKinsey & Company (società internazionale di consulenza manageriale) del 2023, le aziende che implementano sistemi di misura accurati, calibrati e regolari, vedono un miglioramento delle performance dei loro modelli di IA fino al 20%. Ogni decisione presa da un algoritmo, ogni suggerimento dell’IA è costruito sui dati, e la bontà di una misura non dipende solo dallo strumento in sé, ma anche dalla sua calibrazione, dal metodo di raccolta, dall’ambiente in cui è effettuata e dalla preparazione dei tecnici che la conducono. Una misura inaccurata, una raccolta dati imperfetta o una scarsa interpretazione possono quindi alterare il processo decisionale, riducendo l’efficacia e la sicurezza delle decisioni strategiche.
Errori relativi ai dati di misura ricadono sui modelli predittivi
L’IA si nutre di dati, ma non di qualsiasi dato: l’efficacia di un modello predittivo dipende da quanto tali dati siano precisi, completi e affidabili. Il cosiddetto “rumore” nei dati, oppure le “false misure” possono distorcere i modelli predittivi, portando a decisioni sbagliate o inefficaci. Questo concetto diventa critico in applicazioni di IA che riguardano la sicurezza industriale, la manutenzione predittiva o l’analisi di sistemi complessi. Uno studio dell’IEEE (Institute of Electrical and Electronic Engineers) del 2022 evidenzia come l’80% dei problemi nei sistemi di IA per la manutenzione predittiva derivino da errori nella raccolta o nella qualità dei dati di misura. A livello tecnico, è fondamentale che la misura sia ottenuta tramite strumenti di elevata precisione e calibrati regolarmente secondo le normative di riferimento (ad esempio, la ISO/IEC 17025 per la taratura degli strumenti di misura). Gli strumenti devono essere anche adeguati al contesto d’uso: una misura affidabile nell’industria chimica, ad esempio, potrebbe richiedere sensori capaci di operare in ambienti con temperature o pressioni estreme. Inoltre, l’adozione di sistemi di monitoraggio avanzati come i digital twin, già ampiamente utilizzati nel settore manifatturiero, permette di simulare e verificare in tempo reale l’affidabilità dei dati misurati.
Scegliere la tecnica corretta
La qualità della misura non dipende solo dalla tecnologia e dalla competenza umana, ma anche dalla corretta progettazione e scelta della tecnica di misura. È essenziale valutare attentamente i requisiti specifici del contesto in cui il dato sarà utilizzato, il tipo di variabile da misurare e la sensibilità necessaria. Secondo l’American Society for Quality (ASQ), un’adeguata progettazione del processo di misura riduce significativamente le possibilità di errore, migliorando la consistenza e la ripetibilità dei dati (2023).
Scegliere la tecnica di misura corretta implica anche un’analisi rigorosa delle condizioni ambientali e delle interferenze possibili. Per esempio, in ambienti ad alta temperatura o in presenza di polveri, l’utilizzo di misuratori ottici o a ultrasuoni può risultare preferibile rispetto ai sensori tradizionali, come suggerito dall’istituto National Institute of Standards and Technology (NIST) nel 2022. La progettazione accurata, inoltre, permette di ottimizzare i costi e la manutenzione: adottare una tecnica di misura specifica per il tipo di ambiente industriale e il tipo di variabile fisica da rilevare (temperatura, pressione, umidità, vibrazioni) riduce la necessità di interventi correttivi, garantendo al contempo dati affidabili.
Una formazione mirata e continua
In termini di competenza umana, la figura del tecnico di misura diventa fondamentale, non solo per raccogliere e calibrare i dati, ma anche per interpretarli correttamente e contestualizzarli. Secondo una ricerca della National Institute of Standards and Technology (NIST), i tecnici di misura con un livello di formazione adeguato riescono a ridurre i margini di errore nei dati fino al 30%, contribuendo in modo significativo alla robustezza e all’affidabilità delle applicazioni di IA. La formazione deve quindi essere mirata e continua, aggiornando il personale sulle migliori pratiche di calibrazione, sulle nuove tecnologie e sulle normative di riferimento. Il futuro dell’industria e dell’IA dipende, in ultima analisi, da un ecosistema di misura robusto e affidabile. Per realizzare questa visione, gli investimenti devono andare non solo verso nuove tecnologie e algoritmi, ma anche verso la formazione dei tecnici, la manutenzione e la calibrazione degli strumenti, e l’adozione di standard rigorosi come quelli raccomandati dall’ISO/IEC 17025 o dall’ISO/IEC 27001 per la gestione della sicurezza informatica. In questo contesto, l’industria 4.0 richiede un approccio olistico che integri la tecnologia con la competenza umana.
La qualità del dato è la chiave
In questo contesto in cui i dati saranno un punto centrale di tutti i sistemi, sia di automazione sia di gestione del business e supporto alle decisioni, diventa cruciale per le aziende adottare un approccio strategico e operativo alla gestione dei dati. La qualità dei dati rappresenta un elemento fondamentale per il successo di qualsiasi sistema automatizzato, poiché decisioni errate o inaffidabili possono derivare da dati inaccurati o incompleti, compromettendo l’intero processo produttivo o gestionale. Per ottenere una qualità dei dati elevata, è indispensabile che le aziende investano in strumentazione industriale di alto livello, calibrata e specificamente progettata per le funzioni da svolgere.
Una strumentazione di qualità, infatti, non solo garantisce la precisione dei dati acquisiti, ma riduce anche il margine di errore, supportando un controllo più efficace dei processi produttivi e gestionali. La scelta della componentistica deve essere adeguata alle condizioni operative, che spesso includono ambienti estremi con elevata temperatura, pressione o esposizione a sostanze corrosive.
Un approccio strategico alla gestione dei dati implica anche la definizione di protocolli chiari per la raccolta, l’analisi e la conservazione delle informazioni, assicurandosi che ogni dato generato sia utile e interpretabile per supportare al meglio le decisioni di business.
Come sottolineato in un rapporto di quest’anno dell’OECD (Organization for Economic Co-operation and Development), i dati sono il nuovo petrolio, ma la misura è la raffineria che ne garantisce la qualità. Solo così l’industria potrà abbracciare appieno il potenziale dell’IA e dei dati, creando valore, innovazione e sicurezza per un futuro sostenibile.
