Automazione e Intelligenza Artificiale: qual è la differenza?

Queste due tecnologie possiedono punti di forza ben distinti e sono adattabili a contesti diversi. L’automazione entra in gioco per migliorare l’efficienza di compiti ripetitivi e prevedibili, mentre l’intelligenza artificiale si applica nella risoluzione di problemi più complessi, che richiedano adattamento ed evoluzione continua. Spesso questi due mezzi possono essere integrati, in modo da creare sistemi avanzati in grado di combinare l’efficienza dell’automazione con l’ecletticità dell’AI. Andiamo dunque ad approfondire nel dettaglio le loro caratteristiche e i rispettivi vantaggi.

Automazione: peculiarità e differenza con l’intelligenza artificiale 

L’automazione presuppone l’uso di sistemi e tecnologie per portare a termine compiti ripetitivi, esulando dall’intervento umano. Questi sistemi lavorano tramite l’input anticipato di regole e procedure specifiche. Abbiamo visto come questo approccio sia ideale nell’ottica di compiti ripetitivi e sistematici: consente di aumentare la velocità e l’efficienza dei processi, riducendo al minimo gli errori umani. L’esecuzione dei compiti, insomma, viaggia ad una velocità di gran lunga superiore rispetto a quella degli esseri umani, con una precisione altrettanto notevole, che garantisce il mantenimento di un livello di qualità costante. Un ulteriore punto di forza dell’automazione, infine, risiede nella possibilità di ridurre i costi operativi nel lungo periodo. Tra le criticità, però, spicca la quasi totale assenza di versatilità: non può adattarsi a situazioni nuove o non previste.

Le catene di montaggio rappresentano un perfetto esempio di automazione: l’utilizzo di robot per l’assemblaggio di prodotti consente di eseguire con efficienza un compito standardizzato. Ogni stazione della catena è responsabile di un’operazione specifica: questo, mediante una continua sequenza di produzione, migliora l’efficienza produttiva, modera i tempi e aumenta il numero di prodotti finiti in un determinato periodo.

Definizione e caratteristiche dell’AI 

L’intelligenza artificiale consiste in un sistema che simula e cerca di riprodurre l’intelletto umano. Attraverso una fase di apprendimento frutto dell’esperienza e dell’adattamento a nuove informazioni, l’AI impara ad eseguire compiti che solitamente richiedono l’intervento della mente umana: il riconoscimento del linguaggio, la risoluzione di problemi, la presa di decisioni. Tutto merito degli algoritmi di machine learning, in grado di garantire un apprendimento automatico, migliorare le prestazioni nel tempo e adattarsi a situazioni nuove e impreviste.

Punto cardine sostanziale dell’intelligenza artificiale è dunque la sua duttilità, oltre alla capacità di imparare e migliorare nel tempo. Può inoltre simulare l’interazione umana, rapportandosi in modo naturale con gli esseri umani attraverso il linguaggio naturale e altri mezzi. Basandosi su modelli e dati passati, l’AI può persino prevedere eventi futuri. Alcuni esempi concreti di questa tecnologia sono gli assistenti virtuali come Siri e Alexa, le auto a guida autonoma, gli algoritmi di apprendimento automatico utilizzati per l’analisi dei dati e i sistemi di diagnostica medica basati sulle immagini.

Integrare automazione e AI: applicazioni ed esempi 

Anche alla luce delle differenze elencate, automazione e intelligenza artificiale possono collaborare? Non solo è possibile, ma una simile sinergia consente di ottenere sistemi di automazione intelligente più efficienti e adattabili. Questa integrazione rappresenta dunque un’opportunità per le aziende, che possono migliorare la qualità, ridurre i costi e rimanere competitive in un mercato sempre più dinamico. Nell’ambito della logistica, ad esempio, l’AI può ottimizzare la disposizione degli articoli in magazzino, dimezzando le tempistiche di prelievo e, di conseguenza, quelle di consegna. L’automazione, dal canto suo, gestisce il movimento fisico degli articoli tramite nastri trasportatori e robot mobili.

L’implementazione dell’intelligenza artificiale all’automazione può trovare applicazioni anche nella sanità: attraverso l’AI, sistemi di diagnostica medica possono contribuire a rilevare patologie, mentre l’automazione gestisce il flusso di lavoro delle immagini e delle informazioni del paziente. Combinare questi due strumenti, insomma, ha ripercussioni positive sull’efficienza complessiva, lasciando alle macchine l’esecuzione di compiti complessi e ripetitivi dietro una supervisione minima.