C’è qualcosa di profondamente simbolico nel discutere di intelligenza artificiale, produttività e manifattura a Manchester.

La città che ha visto nascere la prima rivoluzione industriale ospita quest’anno la conferenza annuale di R&D Management. Siamo nel cuore della storia industriale europea, in un luogo in cui fabbriche, energia, capitale, lavoro e conoscenza hanno cambiato per sempre il modo di produrre e di vivere. Non è un dettaglio geografico. È quasi una provocazione.

Silvia Massini e il team della Manchester Institute of Innovation Research hanno accettato l’incarico di RADMA e sono riusciti ad organizzare una delle più grandi conferenze collegate a R&D Management Journal più grandi di sempre, con circa 600 delegati. Hanno scelto tre parole chiave per la conferenza: resilience, creativity, disruption. Resilienza, creatività, discontinuità. Sono tre parole molto adatte al nostro tempo, ma sono anche tre parole che ci obbligano a tornare a una questione antica e attualissima: che cosa succede quando separiamo l’innovazione dalla capacità di produrre?

A me questa domanda riporta indietro a Berkeley, al BRIE, la Berkeley Roundtable on the International Economy. Lì ho avuto la fortuna di trascorrere i miei anni di dottorato e incontrare  Stephen Cohen e John Zysman, che nel 1987 pubblicarono un libro dal titolo inequivocabile: Manufacturing Matters. La loro tesi era semplice e controcorrente nell’America degli anni 80, proiettata verso un mondo che si terziarizzava: la manifattura non è un residuo del passato, non è la parte “bassa” e sostituibile della catena del valore. È il luogo in cui la conoscenza diventa applicata e dalla sua applicazione si crea capacità produttiva, in cui l’innovazione incontra competenze, processi, macchine, fornitori, tecnici, clienti. Quando un Paese perde la capacità di fare, prima o poi rischia di perdere anche la capacità di innovare. “What you stop manufacturing today you will stop innovating tomorrow.”

Per molti anni questa idea è sembrata fuori moda. La globalizzazione ci ha abituati a pensare la catena del valore come una grande curva del sorriso: da una parte ricerca, design e proprietà intellettuale; dall’altra marketing, brand e servizi; in mezzo, la manifattura, vista come attività a minor valore aggiunto, da spostare dove costa meno. Era una rappresentazione elegante, ma sbagliata.

A Manchester, ascoltando il keynote di Tim Minshall, direttore dell’Institute for Manufacturing di Cambridge, ho avuto la sensazione che quel vecchio insegnamento tornasse con forza. Minshall non ha fatto una difesa nostalgica della fabbrica. Ha fatto qualcosa di più interessante: ha spiegato perché la manifattura è una infrastruttura dell’innovazione. Non è semplicemente il luogo in cui “si fanno le cose”. È il sistema in cui ricerca, tecnologia, persone e organizzazioni vengono messe alla prova.

La sua tesi è netta: R&D e manufacturing non possono essere separati senza conseguenze. La ricerca e sviluppo conta davvero quando diventa prodotti, sistemi, servizi, soluzioni. E questo passaggio non avviene in astratto. Avviene dentro processi produttivi, reti di fornitura, competenze tecniche, impianti, dati, macchine, lavoratori qualificati.

Minshall ha costruito il suo ragionamento attorno ad alcuni esempi molto efficaci. Ha parlato di resilienza delle supply chain, mostrando come le nostre catene di fornitura non siano catene lineari ma reti complesse, fatte di nodi, interdipendenze, fragilità. Una crisi in un punto del sistema può propagarsi molto lontano. Un canale bloccato, una fabbrica ferma, un componente mancante possono interrompere flussi globali di produzione. In questo contesto, l’intelligenza artificiale può aiutare a vedere, simulare e prevenire vulnerabilità che prima restavano invisibili. Ma c’è un avvertimento: dietro i dati ci sono ancora container, materiali, componenti, navi, porti, persone. Il mondo digitale non abolisce la consequenzialità che si manifesta nel mondo fisico. La rende più leggibile, ma non più  evitabile.

Tim ha poi parlato di sostenibilità, automazione, personalizzazione. Ha ricordato che le fabbriche più avanzate non sono sempre quelle che sembrano uscite da un film di fantascienza. A volte sono impianti tradizionali che diventano straordinariamente sofisticati nella circolarità, nell’efficienza, nella riduzione degli sprechi. Ha mostrato come l’automazione non debba essere letta solo come sostituzione del lavoro umano, ma anche come augmentation: macchine e persone che lavorano meglio insieme.  Questo vale per le  terapie cellulari personalizzate, dove la medicina del futuro diventa anche una sfida manifatturiera: come si produce, in modo sicuro e scalabile, qualcosa che deve essere adattato a un singolo paziente? Ma questo vale anche per industrie più tradizionali, il cemento lo zucchero.. il backbone di tanta tanta produzione che statisticamente defniamo a bassa intensità di tecnologia. Anche lì l’innovazione non consiste soltanto nell’inventare un nuovo materiale miracoloso. Consiste nel portare intelligenza, automazione, sensori, dati e AI dentro processi produttivi esistenti per renderli meno inefficienti, meno inquinanti, più sicuri.

Questa è, a mio avviso, la parte più importante del discorso. L’AI non sarà solo una rivoluzione di prodotto. Sarà soprattutto una rivoluzione di processo.

Negli ultimi anni ci siamo concentrati molto sui modelli, sulle piattaforme, sui chatbot, sui nuovi servizi digitali. Tutto giusto. Ma la grande partita della produttività si giocherà dentro le imprese: nei processi, nella manutenzione, nella qualità, nella logistica, nella programmazione della produzione, nella gestione delle scorte, nella progettazione, nella relazione tra tecnici e macchine, nella capacità di apprendere più velocemente dagli errori.

L’AI potrà portare scienza e tecnologia dentro l’azienda in modo più profondo di quanto sia accaduto in passato. Potrà rendere visibili inefficienze, colli di bottiglia, ritardi, sprechi, rischi. Potrà aiutare le imprese a usare meglio tecnologie che già esistono. E siamo alle solite… come gran parte della storia della diffusione tecnologica dimostra:  l’innovazione si manifesta tramite l’implementazione intelligente di tecnologie già disponibili.

Attenzione: se manufacturing matters (anche nell’era dell’AI), allora Europe matters (anche nell’era dell’AI).

Le grandi piattaforme digitali e molti modelli di AI nascono oggi soprattutto negli Stati Uniti e in Cina. Ma l’applicazione dell’AI ai processi produttivi, ai sistemi industriali, alle filiere, alle macchine, ai distretti e alle reti di PMI è una partita ancora aperta. E l’Europa possiede  una base manifatturiera, competenze tecniche, sistemi produttivi locali e una cultura industriale che possono diventare un vantaggio, se non li consideriamo un’eredità ingombrante ma una piattaforma per il futuro.

e se Europe Matters… possiamo giocarcela anche in Italia.

L’Italia arriva a questa nuova rivoluzione industriale con un paradosso. Da oltre vent’anni la produttività ristagna. Siamo indietro rispetto ai principali Paesi europei. Abbiamo perso terreno, spesso anche fiducia. Ogni rivoluzione industriale produce nuovi divari: tra imprese che adottano e imprese che restano ferme, tra territori che imparano e territori che aspettano, tra lavoratori che acquisiscono nuove competenze e lavoratori lasciati soli. Il rischio è reale. Potremmo trovarci dalla parte sbagliata del nuovo divide dell’AI.

Ma sarebbe un errore fermarsi al pessimismo. Perché la storia economica italiana dimostra come i nostri distretti industriali  abbiamo giocato un ruolo di protagonisti proprio perché hanno saputo adottare, adattare, combinare, migliorare tecnologie sviluppate ovunque nel mondo. La Terza Italia ha saputo trasformare scienza e tecnologia globale in vantaggi produttivi locali. I nostri imprenditori hanno costruito competitività attraverso saperi taciti, relazioni di prossimità, fornitori specializzati, imprenditori pratici, tecnici capaci, apprendimento collettivo. Hanno dimostrato che l’innovazione non è solo il lampo dell’inventore, ma anche la pazienza dell’implementatore. Se l’AI è una rivoluzione di processo, allora questa storia antica diventa improvvisamente molto attuale, e potrebbe tornare ad essere cronaca.

Chi saprà portare l’AI dentro un’azienda metalmeccanica, una filiera tessile, un distretto della meccatronica, una media impresa alimentare, un produttore di macchinari, una fabbrica farmaceutica, una rete di subfornitura? Chi saprà usarla per ridurre tempi morti, migliorare la qualità, anticipare rotture, personalizzare prodotti, coordinare fornitori, formare lavoratori, ridurre sprechi, aumentare produttività?

Queste sono sfide per politiche industriali di casa nostra. Sono sfide alla nostra portata e sono soprattutto ambiti di investimento su cui  una nuova generazione di imprenditori europei si può cimentare. Penso in particolare ai giovani (e meno giovani) che stanno prendendo il controllo delle tante aziende familiari italiane. Il loro compito non è custodire il passato come un museo. È usare questa nuova ondata tecnologica per dimostrare alla vecchia leadership l’urgenza del momento. L’AI generativa crea l’opportunità di reinventare i processi produttivi, senza perdere ciò che rende forti le nostre imprese. Anzi, l’applicazione intelligente di AI  può spingere ancora di più su flessibilità, competenza, prossimità al cliente, capacità di fare bene cose difficili. In ultima analisi, questo momento permette di dare nuova propulsione al radicamento al territorio e alle tradizioni che il mio collega Alfredo De Massis mette al centro delle sue ricerche sul capitale socio emotivo delle aziende familiari.

Serve coraggio. Serve formazione. Servono investimenti. Serve anche una cultura manageriale capace di capire che l’AI non si compra come un software miracoloso ma che si  implementa dentro un’organizzazione. Richiede dati, competenze, fiducia, redesign dei processi, dialogo tra tecnici, operai, manager, fornitori e clienti. Richiede quella cosa che la manifattura conosce bene: apprendere facendo.

Per questo il messaggio di Manchester mi sembra importante. Nel luogo simbolico della prima rivoluzione industriale, Tim Minshall ci ha ricordato che l’innovazione non diventa reale finché non impariamo a produrla, scalarla, mantenerla, migliorarla. L’AI può essere la grande tecnologia abilitante  del nostro tempo.

Di Alberto Di Minin