Per decenni l'intelligenza artificiale è esistita in un "vuoto digitale" (elaborando dati, prevedendo modelli e generando contenuti entro i confini di una "sandbox"). Oggi stiamo assistendo a un vero cambiamento tettonico: il passaggio dall'AI generativa all'AI fisica. Incorporando modelli fondamentali su larga scala in macchine che percepiscono, ragionano e agiscono, stiamo dando all'AI un "corpo", consentendole di navigare nelle complessità del mondo materiale.
La rivoluzione innescata dai modelli GPT, in particolare il rilascio di GPT-3.5 nel 2022 da parte di OpenAI, ha ridefinito il modo in cui l'intelligenza artificiale veniva compresa e applicata. L'ascesa degli AI Agent, come i bot per il servizio clienti, è seguita rapidamente.
Da allora, l'AI ha trasformato l'economia in modo straordinario, in particolare grazie all'AI generativa, la forma più visibile, che può creare testi, immagini, video e audio a partire dai dati di addestramento e che è diventata rapidamente un elemento fondamentale delle attività aziendali.
L'esplosione dei Large Language Model (LLM) ha dimostrato che l'AI è in grado di padroneggiare il linguaggio umano. Tuttavia, l'ambiente reale è governato dalla fisica, non solo dalla sintassi.
La Physical AI, spesso chiamata anche Embodied AI, rappresenta l'integrazione di tre pilastri fondamentali: percezione multimodale, modelli di base per il ragionamento e interazione con il mondo reale.
Attualmente sono in corso sviluppi significativi per incorporare l'AI in sistemi tangibili e questo approccio è sempre più considerato dagli esperti del settore come la prossima frontiera nel servizio clienti e nell'efficienza operativa.
Combinando percezione, apprendimento e capacità motorie, questi sistemi possono collegare direttamente l'analisi all'azione. A differenza di un chatbot che si limita a rispondere ai comandi, l'intelligenza artificiale incorporata è in grado di percepire l'ambiente circostante e prendere decisioni che hanno conseguenze fisiche o simulate.
La sfida di dare una forma fisica all'AI non è nuova. Nel 1970, l'esperto di robotica Masahiro Mori ha introdotto il concetto di "uncanny valley", suggerendo che man mano che le macchine diventano più simili agli esseri umani, possono provocare disagio o rifiuto quando appaiono quasi, ma non del tutto, come una persona reale.
Mentre i primi esperimenti di robotica mettevano in guardia dalla uncanny valley, i sistemi di AI odierni stanno imparando a combinare il realismo fisico con un design accessibile, aprendo la strada a una più ampia adozione. Invece di perseguire l'iperrealismo, la nuova era dell'AI fisica si concentra sull'utilità empatica.
I robot vengono ora progettati per interagire attraverso un corpo fisico, utilizzando sensori e movimenti invece che testo o uno schermo. Secondo il nostro ultimo report dell'Innovation Radar, la chiave di questa tendenza è l'integrazione di tre elementi: ragionamento avanzato, capacità motorie e percezione sensoriale.
L'integrazione dell'AI con il mondo fisico si sta evolvendo in un'intelligenza artificiale in grado di agire direttamente attraverso le sue capacità generative. Questo sta già accadendo: i dispositivi indossabili incorporano sempre più spesso l'AI e alcuni dispositivi sono addirittura costruiti interamente attorno ad essa. Nel business possiamo partire da aspettative più realistiche: gli sportelli di banca AI-enabled rappresentano il passo successivo oltre i chatbot.
Cosa succede, quindi, quando una macchina incontra l'AI? Grazie a questa combinazione di capacità, la Physical AI sta aprendo la strada a innumerevoli soluzioni tecnologiche, molte delle quali possono aiutare le aziende a migliorare il loro servizio clienti.
Immaginate, ad esempio, robot che accolgono i nuovi ospiti in un hotel, assistenti che guidano i nuovi dipendenti durante l'orientamento o avatar che aiutano i clienti in un centro commerciale.
Jensen Huang, fondatore e CEO di NVIDIA, prevede che entro 10 anni i robot avranno capacità che sorprenderanno anche i più scettici. Immagina un mondo in cui gli agenti digitali eseguono senza soluzione di continuità compiti complessi e i sistemi di AI fisica rimodellano radicalmente le nostre interazioni con il mondo reale.
Per capire dove sta andando il mercato, dobbiamo considerarlo come un continuum evolutivo:
Questa evoluzione si sta già manifestando nei wearable AI e nelle interfacce uomo-macchina (HMI) che non si limitano a visualizzare i dati, ma ne comprendono anche il contesto. Nel mondo aziendale, ciò si traduce in "cassieri AI fisici" e "avatar intelligenti" che offrono un livello di presenza e affidabilità che le interfacce tradizionali semplicemente non possono eguagliare.
L'AI è già profondamente integrata nelle attività aziendali, dall'analisi all'automazione. Interfacce linguistiche più naturali, in rapido miglioramento, renderanno l'interazione con le macchine più fluida e intuitiva, in particolare nelle vendite e nei ruoli a contatto con i clienti.
Rendere le macchine "non minacciose" per il pubblico rimane una sfida significativa, poiché le reazioni iniziali ai sistemi autonomi spesso sono negative. Tuttavia, gli esseri umani coesistono da tempo con le macchine e la familiarità sta crescendo: cani robot, aiutanti automatizzati nei magazzini e assistenti domestici sono sempre più comuni, normalizzando gradualmente le interazioni quotidiane con l'AI fisica.
La fase successiva è il controllo vocale. Chiedere a un braccio robotico di preparare un pasto, ad esempio un'insalata, potrebbe presto diventare meno fantascienza e più la nostra nuova realtà. Questo cambiamento rifletterà la convergenza di due campi precedentemente separati: l'intelligenza artificiale e la robotica.
Il passaggio dall'intelligenza digitale a quella fisica richiede un cambiamento fondamentale nel modo in cui i modelli apprendono. A differenza dei Large Language Model (LLM) che assorbono enormi set di dati da Internet, l'intelligenza artificiale fisica deve basarsi sulle leggi della fisica. Questi sistemi devono rimanere sicuri e generalizzati per scenari dinamici e reali, operando con percezione e ragionamento in tempo reale.
Tuttavia raccogliere dati reali sufficienti a coprire ogni possibile caso limite è spesso pericoloso, costoso o logisticamente impossibile. È qui che la generazione di dati sintetici basati sulla fisica diventa l'"X-Factor". Utilizzando Digital Twin ad alta fedeltà (repliche virtuali di macchine e ambienti reali), i modelli possono essere addestrati su larga scala in mondi simulati che imitano perfettamente quello fisico.
Questa pipeline "Simulation-to-Reality" (Sim2Real) consente alla Physical AI di padroneggiare compiti complessi, come la preparazione di alimenti di precisione o l'assemblaggio collaborativo, in un ambiente sicuro, accelerato e altamente ottimizzato, prima di essere implementata in un ambiente fisico. I modelli possono essere addestrati su dati operativi per migliorare il controllo di qualità o i compiti di precisione, consentendo un'ottimizzazione continua, aumentando la produttività e riducendo gli errori.
L'AI fisica è destinata a diffondersi nei settori dell'automotive, del manufacturing, edile e della ristorazione. Ne sono un esempio i robot umanoidi sulle linee di assemblaggio, i sistemi di magazzino autonomi e i "cobot" (robot collaborativi) nella preparazione dei cibi.
Nell'hospitality, ristoranti, hotel e stazioni di servizio stanno sperimentando robot intelligenti che forniscono informazioni, assistono il personale e velocizzano le attività di routine come la pulizia delle camere. Nella logistica, i sistemi automatizzati lavorano già a fianco degli esseri umani, spostando merci e gestendo le scorte. E nella produzione, i robot dotati di AI si occupano dell'ispezione dei pacchi, della saldatura e dell'assemblaggio dei componenti.
Con l'ingresso dell'AI nel mondo fisico, il confine tra intelligenza digitale e realtà sta già diventando sfumato, promettendo nuovi modi di lavorare, fare acquisti e connettersi, che un tempo erano solo possibili nella fantascienza.
L'intelligenza artificiale fisica è più di una semplice tendenza: è la chiusura del cerchio tra intelligenza digitale ed esecuzione fisica. Man mano che integriamo il ragionamento nel tessuto della nostra infrastruttura fisica, la distinzione tra servizi "online" e "offline" scomparirà.
Per le organizzazioni lungimiranti, la sfida non è più solo "Come usare l'AI per pensare?", ma "Come usare l'AI per agire?".
Le aziende che padroneggeranno questa presenza fisica saranno quelle che definiranno il prossimo decennio dell'esperienza dei clienti e dell'efficienza industriale.
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