Approcci sempre più innovativi all’adozione della generative AI (GenAI) da parte di organizzazioni attive nei settori dell’energia, dei materiali, della chimica e dell’agricoltura potrebbero creare nei prossimi anni un valore aggiunto compreso tra i 390 e 550 miliardi di dollari.

Grazie alla sua capacità di estrarre insight, generare nuovi contenuti e interagire con l’utente, questa tecnologia si distingue dalle forme tradizionali di intelligenza artificiale per ampiezza di casi d’uso, flessibilità e creatività.

Tali capacità sono particolarmente rilevanti nei settori dell’energia, dei materiali, della chimica e dell’agricoltura grazie all’abbondanza di dati di cui dispongono i principali operatori, che si trovano in una posizione unica per beneficiare dell’integrazione della GenAI nei loro processi.

Grandi quantità di dati offrono infatti l’opportunità di sviluppare un importante vantaggio competitivo, in ambiti quali l’ottimizzazione dell’utilizzo delle risorse e l’analisi predittiva.

I casi d’uso più ambiziosi richiedono però una maggior personalizzazione e investimenti iniziali significativi, sia a livello di competenze che di infrastrutture.

L’applicazione della GenAI in questi casi potrà dunque variare sulla base delle specificità del segmento o della porzione di catena del valore considerata.

Nelle utility, per esempio, si potrebbe potenziare l’integrità e la resilienza degli asset attraverso modelli di manutenzione predittiva.

La GenAI potrebbe inoltre migliorare il livello di sicurezza e le operazioni delle infrastrutture, dei siti produttivi e dei macchinari complessi: i cosiddetti co-piloti possono aiutare operatori e manutentori a processare in breve tempo grandi quantità di informazioni contenute nei manuali tecnici e a reperire i dettagli necessari alle attività sul campo. Inoltre, la capacità della GenAI di interagire con gli operatori permette di guidare l’assistente virtuale nella risoluzione dei problemi.

Nell’Oil&Gas, l’applicazione di modelli di image processing può consentire di identificare caratteristiche tecniche del terreno semplificando le attività di esplorazione.

Inoltre, la tecnologia può essere utilizzata su ampi database del settore chimico per creare modelli in grado di prevedere le proprietà di nuove molecole e di accelerarne la scoperta.

Guardando al settore agricolo, le aziende possono creare consulenti virtuali in grado di identificare rischi e opportunità specifiche per l’intera filiera basandosi, ad esempio, su dati meteorologici e sulle condizioni del suolo.

Per cogliere appieno il potenziale della GenAI, le organizzazioni dei settori considerati dovrebbero valutare lo sviluppo di una roadmap strategica, così da individuare target realizzabili e azioni da mettere in atto per ottenere un valore reale con un approccio incrementale.

Tale strategia dovrà allinearsi a un percorso ben definito lungo il quale sviluppare nuove capacità e competenze soprattutto in caso di applicazioni particolarmente sofisticate e complesse.

L’infrastruttura tecnologica e una gestione efficace dei dati costituiranno la base per un’implementazione scalabile della GenAI.

Infine, un approccio mirato su casi d’uso selezionati, dando priorità alla creazione di valore tangibile, si rivelerà più vantaggioso e gestibile, soprattutto in fase iniziale.

A fronte di numerose opportunità, non bisogna tuttavia trascurare alcuni rischi potenziali: i modelli di intelligenza artificiale possono generare allucinazioni ed essere vulnerabili ad attacchi di backdoor, con rischio di furti di dati o di frodi.

Dati riservati o sensibili possono trapelare anche attraverso interfacce di programmazione pubbliche, il che rende fondamentale l’introduzione di pratiche di compartimentazione e controlli stringenti sugli accessi.

Esistono inoltre rischi legati a possibili bias e al furto della proprietà intellettuale.

La GenAI, se ben gestita, ha il potenziale per contribuire significativamente alla crescita di tutti i settori, ma in particolar modo di quelli basati su processi complessi e altamente specializzati.

Il principale interrogativo da porsi non sarà tanto in quali ambiti applicare questa tecnologia, quanto piuttosto come utilizzarla per poter innescare e sostenere una trasformazione di valore all’interno delle organizzazioni.