A rigor di termini, l’IA non dovrebbe riguardare tanto quale tool porta con sé quali funzioni di intelligenza artificiale. Ma piuttosto: quale use case ripaga davvero per un’azienda? E in secondo luogo: come si inserisce nell’architettura esistente?
Per me sono questi i punti che devono stare in primo piano. Non aiuta quindi una lista generica di «use case IA nell’engineering» secondo il principio one-size-fits-all, fedele al motto: fai X e sarai felice*. Serve piuttosto scoprire caso per caso dove l’IA nell’engineering di prodotti complessi crea un vero business value — e dove sarebbe solo rumore. Fa parte del tema anche come tutto questo si traduca in un panorama PLM/ALM concreto.
In realtà sto lavorando anche a una «lista» di questo tipo — ma l’obiettivo esplicito non è che debba adattarsi a ogni azienda in ogni situazione. Piuttosto fornire un catalogo come fonte di ispirazione su cosa può essere possibile con l’IA.
I miei colleghi Benny e Zacharias affrontano esattamente questo tema il 27 agosto nel webinar live:
- il WHAT — come identificare use case con un ROI reale,
- il HOW — un’architettura di engineering neutrale rispetto al vendor e pronta per l’IA,
- e il TO(OL) — una demo live della PROSTEP AI Workbench (PAW).
In realtà sto lavorando anche a una «lista» di questo tipo — ma l’obiettivo esplicito non è che debba adattarsi a ogni azienda in ogni situazione. Piuttosto fornire un catalogo come fonte di ispirazione su cosa può essere possibile con l’IA.
