Chi determinerà il futuro del controllo industriale: gli algoritmi o gli ingegneri?

Nelle discussioni sull’automazione industriale, l’intelligenza artificiale (IA) è spesso rappresentata come una forza dirompente che sostituisce i tradizionali ruoli ingegneristici. In particolare, gli ingegneri specializzati nei PLC sono spesso al centro di questa discussione. Tuttavia, questo punto di vista è eccessivamente semplificato e ignora le realtà operative delle fabbriche e dei team ingegneristici.

La realtà non è una sostituzione di ruoli, bensì una ridistribuzione delle responsabilità. Sebbene l’IA stia modificando il modo in cui vengono sviluppati i sistemi di controllo industriale, gli ingegneri rimangono responsabili della definizione dei principi di funzionamento e dell’efficacia di tali sistemi.

Riduzione dei ruoli nell’automazione industriale

Storicamente, il controllo industriale ha avuto una chiara divisione dei compiti: i PLC eseguono logiche deterministiche, gli ingegneri progettano e mantengono tali logiche, e gli strumenti software svolgono esclusivamente la funzione di ausili allo sviluppo. Questo modello ha funzionato bene in periodi di stabilità ambientale produttiva e di lenta evoluzione della complessità del sistema.

Oggi i sistemi industriali devono far fronte a modifiche frequenti delle configurazioni, obiettivi di efficienza più stringenti e crescenti esigenze di integrazione dati. In questo contesto, i flussi di lavoro ingegneristici, e non l’hardware, costituiscono il principale vincolo. La sfida non è più se il PLC sia in grado di controllare la macchina, ma se il team di ingegneria riesca a tenere il passo con l’evoluzione del sistema.

L’intelligenza artificiale è emersa proprio per affrontare questa pressione, non per sostituire le competenze specialistiche.

L’impegno ingegneristico non è più proporzionale al valore ingegneristico generato.

In molti progetti di automazione, una parte significativa del tempo dedicato all'ingegneria è spesa in attività necessarie ma a basso contenuto intellettivo. La creazione di logiche ripetitive, la modifica di modelli standard, la verifica della mappatura dei segnali e l'aggiornamento della documentazione consumano tutte risorse considerevoli.

Queste attività sono strutturate, basate su schemi e ripetibili, il che le rende particolarmente adatte all'assistenza dell'intelligenza artificiale. Consentendo agli strumenti AI di generare strutture di controllo preliminari o di identificare precocemente le incongruenze, gli ingegneri risparmiano tempo senza perdere il controllo.

Il cambiamento del valore è evidente: si spende meno tempo nella costruzione della logica e più tempo nella valutazione del sistema.

L'intelligenza artificiale modifica il punto di ingresso, non quello di uscita.

Un importante vantaggio dello sviluppo di PLC assistito dall'IA è l'accelerazione dei tempi di onboarding. Anche gli ingegneri junior possono ora eseguire compiti che in precedenza richiedevano una conoscenza approfondita degli ambienti specifici del fornitore. Ciò non significa tuttavia che gli ingegneri senior siano indispensabili; piuttosto, cambia il modo in cui la loro esperienza viene applicata.

Gli ingegneri senior stanno sempre più assumendo ruoli quali revisori, architetti di sistema e responsabili della gestione del rischio. Il loro ruolo sta passando dalla scrittura del codice riga per riga alla verifica del comportamento del sistema in ambienti reali. L’intelligenza artificiale accelera l’esecuzione, ma il giudizio richiede comunque un elemento umano.

Le strategie dei fornitori stanno guidando il cambiamento.

L’integrazione dell’intelligenza artificiale (AI) nelle piattaforme di controllo industriale riflette considerazioni strategiche più ampie. Con la differenziazione dell’hardware PLC in calo, l'affidabilità non è più un fattore competitivo distintivo. I fornitori si concentrano quindi sull’ambiente di ingegnerizzazione, sugli ecosistemi software e sull’engagement a lungo termine degli utenti.

L'IA rafforza questi ecosistemi integrando le conoscenze ingegneristiche accumulate in strumenti applicabili a una varietà di progetti. Il Industrial Copilot di Siemens ne è un esempio emblematico, non per la sua novità, ma perché ha formalmente consolidato la tendenza a trasformare le conoscenze ingegneristiche in software riutilizzabile. Questo cambiamento non solo apporta vantaggi sia ai fornitori che agli utenti, ma ridefinisce anche le aspettative nei confronti degli esperti.

Un aumento dell'efficienza non significa rinunciare alla responsabilità.

Gli strumenti basati sull'IA possono accelerare i flussi di lavoro ingegneristici, ma non assumono la responsabilità per i risultati del sistema. L'automazione industriale opera in ambienti fisici e i guasti hanno conseguenze tangibili, come danni agli impianti, fermi produttivi e rischi per la sicurezza.

L'IA non è responsabile del debug delle attrezzature, della risposta alle anomalie sul campo o delle decisioni operative finali. Gli ingegneri rimangono responsabili di ogni aspetto del funzionamento del sistema. Questa responsabilità fondamentale non può essere sostituita dall’automazione.

Cambiamento della produttività verso il pensiero sistemico

Le organizzazioni che hanno adottato strumenti di ingegneria assistiti dall’IA segnalano una significativa riallocazione delle priorità lavorative. I team dedicano meno tempo alla configurazione e più tempo all’analisi delle prestazioni, al miglioramento dei processi e all’ottimizzazione del ciclo di vita.

Gli ingegneri non chiedono più: «Come posso scrivere questa logica più velocemente?», ma piuttosto: «In che modo dovrebbe funzionare questo sistema a lungo termine?». Questo cambiamento potenzia, anziché ridurre, il ruolo degli ingegneri.

Un nuovo vantaggio competitivo

I professionisti dell’automazione più preziosi non sono più definiti esclusivamente dalle loro competenze nella programmazione. Il vantaggio competitivo odierno risiede nella combinazione di conoscenze specialistiche con l’applicazione critica degli strumenti di intelligenza artificiale.

Questi ingegneri sanno come convalidare l’output generato dall’intelligenza artificiale, come applicarlo a specifici contesti industriali e come garantire la conformità agli standard e ai requisiti di sicurezza. L’intelligenza artificiale integra queste competenze, non le sostituisce.

Il ruolo dell’intelligenza artificiale

Rappresentare l’intelligenza artificiale e gli ingegneri PLC come forze opposte crea una narrazione fuorviante. L’automazione industriale si è sempre evoluta grazie a strumenti migliori affiancati da professionisti qualificati.

L’intelligenza artificiale accelera i compiti ingegneristici. Gli ingegneri garantiscono il funzionamento affidabile dei sistemi nel mondo reale. Uno senza l’altro è insufficiente.

Il controllo rimane una responsabilità umana

Il futuro del controllo industriale non sarà determinato dagli algoritmi da soli, né preservato dalla tradizione. Sarà plasmato da ingegneri che sanno come integrare l’intelligenza artificiale senza rinunciare alla propria responsabilità.

In questo futuro, l'IA si occupa della ripetizione e del riconoscimento dei pattern. Gli ingegneri si occupano del giudizio, della responsabilità e dell'innovazione. Il vero protagonista dell'automazione industriale non è una tecnologia né una professione, ma la collaborazione tra loro.