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Computer Vision: con l'AI è al punto di svolta

Il potenziamento delle funzioni AI sembra realizzare le promesse di maggiore proddutività della Computer Vision, secondo un sondaggio Panasonic. Ma ci sono ancora ostacoli da superare, pratici ed etici.

Intelligenza Artificiale

Panasonic Connect Europe ha coinvolto un campione di 300 manager aziendali che guidano la Trasformazione Digitale in aziende europee con un fatturato annuo di oltre 50 milioni di euro per comprendere meglio come sta procedendo nelle loro imprese l'implementazione di soluzioni di Computer Vision. Il segnale principale che viene da questa indagine è che, per le imprese europee, l'adozione della Computer Vision alimentata dall'AI è a un importante punto di svolta ed è considerata come una tecnologia capace di aumentare la produttività in vari settori industriali.

In media, i decision maker intervistati prevedono infatti un aumento della produttività del 42% nei tre anni successivi all'implementazione di soluzioni di Computer Vision. L'industria manifatturiera, dove queste soluzioni trovano già diffusione da tempo, prevede miglioramenti ancora maggiori, con aumenti della produttività fino al 52%. Il settore manifatturiero è in effetti quello che si aspetta di più dalla Computer Vision, ma soprattutto perché in ambito manufacturing essa ha - già adesso e in prospettiva - una ampia gamma di applicazioni, tanto nella produzione vera e propria quanto in processi complementari come assicurazione qualità, ispezione prodotti, logistica, controllo dei processi.

Nel manufacturing ma non solo, a guidare l'adozione della Computer Vision è il suo potenziale in attività concrete, pratiche: riparazioni, manutenzione, monitoraggio delle linee di produzione, controllo qualità, logistica, backoffice, vendite. Meno "gettonate" - ma solo in senso relativo - le soluzioni legate alla sicurezza e alla safety. La valutazione dipende ovviamente dallo specifico settore considerato: ad esempio, la Computer Vision nel Retail è spesso associata alla videosorveglianza e al controllo dei flussi di pubblico.

Fonte: Panasonic

La Computer Vision si conferma comunque come una tecnologia molto versatile, che supporta applicazioni specifiche davvero molto diverse fra loro. Basta guardare quelle mirate che il campione dell'indagine Panasonic ha citato come più rilevanti: la misura di volumi, ad esempio dei pallet per ottimizzare le attività di immagazzinamento e trasporto; il Real-Time Projection Mapping, specie nell'Entertainment ma non solo; il tracciamento delle persone, nel Retail o per la sicurezza; la ricerca di immagini basata sul contenuto, nelle applicazioni di Digital Asset Management; l'identificazione di oggetti, ad esempio nelle applicazioni di logistica e magazzino.

Tra l'altro, molte di queste applicazioni possono lavorare in sinergia. Ad esempio, in applicazioni di security le soluzioni di tracciamento delle persone si possono integrare con la ricerca di immagini basata sul contenuto per identificare eventuali sospetti. In altri casi applicazioni differenti agiscono in fasi diverse di uno stesso processo. Nel Retail, ad esempio, il rilevamento dell'esaurimento delle scorte può attiva funzioni di ordine automatico che a loro volta attivano soluzioni di trasporto e logistica basate sulla Computer Vision.

Gli ostacoli per la Computer Vision

Certo non tutto è semplice nell'adozione della Computer Vision. Il campione coinvolto da Panasonic indica che gli ostacoli principali all'adozione di soluzioni di Computer Vision sono la mancanza di supporto specialistico esterno (37% di citazioni) e la mancanza di sufficienti competenze tecniche sviluppate dal personale all’interno delle aziende (33%). Due problemi analoghi e in buona parte inevitabili: c'è sempre un ritardo tra l'introduzione di una nuova tecnologia e lo sviluppo di un numero sufficiente di persone con le competenze necessarie per utilizzarla, gestirla e manutenerla. Conta anche la questione costi. Il campione Panasonic indica come problematici sia gli alti costi di implementazione della Computer Vision (31% di citazione) sia i costi di supporto (anche qui 31%).

Se queste sono le principali barriere pratiche alla diffusione della Computer Vision, ce ne sono anche altre importanti sul versante genericamente etico. La sicurezza dei dati è la preoccupazione maggiore, citata dal 35% del campione. Ciò deriva probabilmente dal fatto che le imprese sono ben consapevoli dei rischi di cybersecurity che oggi corrono e sanno anche bene di dover soddisfare importanti requisiti di compliance in merito proprio alla sicurezza dei dati.

Le preoccupazioni relative alla privacy personale e alla sorveglianza sono al secondo posto per importanza (32% di citazioni) e sono strettamente correlate alla sicurezza dei dati: tutte le informazioni personali raccolte devono essere protette da un punto di vista sia etico sia normativo. Le aziende segnalano anche una questione etica più generale in applicazioni come il riconoscimento facciale e il tracciamento delle persone: è necessario trovare un equilibrio tra l'importanza dell'applicazione e il diritto fondamentale alla privacy.

A quota 32% di citazioni troviamo altri due temi caldi, a completare una sorta di "podio" delle preoccupazioni legate alla Computer Vision. Il primo è la percezione di una mancanza di governance aziendale legata proprio all'utilizzo della Computer Vision. Il secondo è il timore che l'AI sostituisca il lavoro umano: un rischio che probabilmente non tocca direttamente gli intervistati ma che è anche per loro una considerazione generale importante.

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