Intelligenza Artificiale, infinite opportunità nel design di prodotto

Una indagine svolta da Avnet rileva che i progettisti non sono sicuri di dove l’Intelligenza Artificiale avrà il maggiore impatto, perché ne vedono il potenziale ovunque. Il 2025 si prospetta come uno degli anni più trasformativi per il ruolo dell’IA nello sviluppo e nel miglioramento dei prodotti.

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Intelligenza Artificiale design di prodotto

I progettisti guardano all’opportunità dell’Intelligenza Artificiale nello sviluppo dei prodotti con cauto ottimismo; molti stanno ancora valutando in quali aree del loro lavoro l’IA avrà il maggiore impatto.

È quanto emerge dall’ultima indagine Avnet Insights. Mentre gli ingegneri iniziano a sentirsi complessivamente più ottimisti – il 75% ha dichiarato di ritenere che le condizioni di mercato per i loro prodotti di progettazione stiano migliorando e la metà (49%) prevede che le condizioni economiche e di mercato nel prossimo anno renderanno più facile il loro lavoro di progettazione e sviluppo dei prodotti – l’ultima indagine di Avnet si è rivolta a una tecnologia chiave che potrebbe avere un impatto sull’anno appena iniziato.

Avnet ha rilevato che 4 ingegneri su 10 (42%) hanno incorporato l’IA nel loro processo di progettazione dei prodotti e li stanno attualmente realizzando, per poi esaminare in che altro modo gli ingegneri stanno rispondendo alla tecnologia mentre navigano in questa nuova frontiera.

Tabella Intelligenza Artificiale design di prodotto

L’Intelligenza Artificiale presente ovunque

Avnet ha chiesto agli ingegneri dove l’emergente tecnologia AI potrebbe avere il maggiore impatto tra 14 aree, dalla simulazione e dai test guidati dall’AI, agli strumenti di progettazione hardware fino alla generazione di codice software.

Gli intervistati non sono stati in grado di identificare un’unica area principale di opportunità, indicando che, in realtà, le possibilità potrebbero essere trasversali. “È quasi impossibile delineare un’opportunità specifica per una tecnologia che ha un impatto potenziale come l’intelligenza artificiale”, ha dichiarato Alex Iuorio, Senior Vice President, Global Supplier Development di Avnet. “Nel nostro ultimo sondaggio, i progettisti ci hanno detto che vedono l’IA avere un impatto su tutto, dalla loro efficienza agli strumenti di progettazione hardware, alla generazione di codice e persino al modo in cui collaborano. Non è che l’IA non avrà un impatto su nessuna area, ma piuttosto il contrario. L’IA può avere e avrà un impatto significativo in tutte queste aree”.

Per quanto riguarda lo sviluppo del prodotto, quasi tutti gli ingegneri (96%) concordano sul fatto che l’IA avrà un impatto da lieve a estremamente probabile sulle funzioni chiave dello sviluppo del prodotto, tra cui: l’aumento dell’automazione delle attività di progettazione, la possibilità di progetti più personalizzati e su misura, il miglioramento delle capacità predittive per le esigenze del mercato e la riduzione dei tempi complessivi dei cicli di sviluppo del prodotto.

Affrontare le sfide dell’AI con competenze aggiuntive

Avnet ha rilevato che le principali sfide che gli ingegneri si aspettano quando prendono in considerazione l’integrazione dell’IA nella progettazione dei loro prodotti includono problemi di sicurezza e privacy (37%) e di qualità dei dati (31%).

Per circa un quarto di loro, anche l’integrazione con gli strumenti esistenti (25%) e i costi elevati (24%) sono i problemi più sentiti. “Ogni nuova frontiera comporta nuove sfide”, ha dichiarato Iuorio. “Stiamo vedendo gli ingegneri sollevare dubbi sull’IA nello sviluppo dei prodotti, il che è in linea con le preoccupazioni che riscontriamo sull’IA in generale. In Avnet sappiamo come affrontare le nuove sfide; abbiamo oltre un secolo di esperienza in questo senso. Possiamo riunire le competenze dei fornitori e le idee innovative dei clienti per capitalizzare le ampie opportunità che ci attendono”.

I progettisti si aspettano anche che determinate competenze li aiutino a meglio capitalizzare le opportunità immediate, ha rilevato Avnet. Le competenze che gli ingegneri ritengono più necessarie per utilizzare efficacemente l’IA nella progettazione dei prodotti sono: analisi e interpretazione dei dati (16%), ottimizzazione dei modelli di IA (16%), risoluzione dei problemi e pensiero critico (16%).

L’IA è ormai pervasiva nel processo di progettazione dei prodotti e ha un’influenza crescente sulle funzionalità dei prodotti finali. In quanto tecnologia complessa, gli ingegneri riconoscono la necessità di sviluppare le proprie competenze attraverso la ricerca e la formazione, rimanendo in contatto con partner esperti e collegandosi con i propri colleghi se vogliono sfruttare appieno le opportunità offerte da questa tecnologia. In conclusione, il 2025 si prospetta come uno degli anni più trasformativi per il ruolo dell’Intelligenza Artificiale nello sviluppo e nel miglioramento dei prodotti.


L’Intelligenza Artificiale nei prodotti elettronici

• A livello globale, il 42% degli ingegneri ha incorporato l’IA in prodotti attualmente in commercio e un altro 40% sta lavorando per incorporare l’IA in prodotti non ancora in commercio.

• L’automazione dei processi (42%), la manutenzione predittiva (28%) e il rilevamento di guasti/anomalie (27%) sono state citate come le funzioni abilitate dall’IA che probabilmente avranno i tassi di adozione più elevati in futuro. Seguono la biometria (24%), la realtà aumentata, il text-to-speech e il riconoscimento dei comandi (tutti al 24%).

• Le sfide principali sono la sicurezza e la privacy (37%) e la qualità dei dati (31%).

• In termini di tendenze dell’IA che avranno il maggiore impatto sulla progettazione dei prodotti, tra il 5,5% e il 9,8% degli intervistati ha citato diverse opzioni (dalla prototipazione alla sperimentazione), ma nessuna tendenza è risultata dominante. Ciò dimostra la pervasività dell’IA in tutti gli aspetti del processo di progettazione dei prodotti.

• Alla domanda su quale sia la competenza più necessaria per utilizzare efficacemente l’IA nel processo di progettazione, oltre un sesto degli intervistati ha identificato l’ottimizzazione dei modelli di IA, l’analisi e l’interpretazione dei dati, la risoluzione dei problemi e il pensiero critico come le competenze principali (tutte al 16%).

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