L’intelligenza artificiale generativa ha reso popolari gli agenti AI, ma trasformarli in strumenti davvero utili per le aziende è un’altra storia. I problemi più difficili non riguardano la capacità di scrivere testi o rispondere a domande: riguardano catene di fornitura, frodi finanziarie, sicurezza negli impianti e decisioni che coinvolgono migliaia di variabili. È su questo terreno che SAS amplia il proprio portafoglio di agenti e modelli verticali, presentando nuove soluzioni pensate per affrontare processi industriali ad alta complessità.
Dalla supply chain alle simulazioni: l’AI entra nei processi che richiedono decisioni continue
Uno degli esempi è SAS Supply Chain Agent, sviluppato per intervenire nella pianificazione integrata di vendite e operazioni (S&OP), un’attività che retailer e produttori utilizzano per decidere come distribuire scorte e capacità produttiva nei mesi successivi. Oggi questo lavoro richiede spesso giorni di analisi, coinvolge reparti differenti e si basa ancora su numerosi fogli di calcolo.
L’obiettivo dell’agente è cambiare il ritmo con cui queste decisioni vengono prese. Invece di aggiornare la pianificazione una volta al mese, il sistema lavora in modo continuo, confrontando domanda, offerta e operatività per individuare variazioni, prevedere i fabbisogni e ridurre sprechi o ordini eccessivi. Gli utenti possono persino simulare scenari specifici, come una diminuzione del 15% della domanda, ricevendo sia il risultato sia una spiegazione del percorso seguito dall’agente per arrivare alle proprie conclusioni.
Lo stesso approccio compare anche nei digital twin, le repliche virtuali degli impianti industriali utilizzate per testare situazioni che sarebbe difficile o costoso sperimentare nel mondo reale. Nel caso descritto da SAS, un fornitore di servizi di sterilizzazione di dispositivi medici era convinto che il rallentamento della produzione dipendesse da un elevatore di accumulo.
L’analisi del gemello digitale ha mostrato invece che il vero collo di bottiglia era il ruolo dell’elevatore come punto centrale di distribuzione. Una volta individuata la causa, è stato possibile eliminare il blocco con conseguente aumento del ritmo produttivo.
Sicurezza, welfare e frodi: gli agenti AI diventano strumenti specializzati
Nel campo della sicurezza sul lavoro, SAS utilizza dati sintetici, computer vision e digital twin per addestrare modelli capaci di riconoscere situazioni potenzialmente pericolose. Grazie a lavoratori simulati è possibile ricreare eventi rari, come collisioni tra carrelli elevatori, senza coinvolgere persone reali né utilizzare dati personali. Una volta addestrati, i modelli possono essere installati sulle telecamere degli impianti per verificare, in tempo reale, il corretto utilizzo dei dispositivi di protezione o individuare anomalie prima che compromettano una linea produttiva o un ambiente sanitario.
Lo stesso approccio si estende anche alla pubblica amministrazione. Negli Stati Uniti, ad esempio, alcuni enti stanno utilizzando strumenti dedicati alla gestione del programma di assistenza alimentare SNAP per individuare errori nei pagamenti, aggiornamenti mancati delle pratiche o possibili frodi. L’idea è concentrare il lavoro degli operatori sui casi realmente prioritari, lasciando ai modelli il monitoraggio continuo dei dati già disponibili.
I servizi finanziari
Un’altra area è quella dei servizi finanziari. Secondo lo studio citato da SAS, il 75% dei professionisti antifrode osserva un aumento delle frodi ai danni dei consumatori, mentre solo il 7% ritiene che la propria organizzazione sia realmente preparata ad affrontare quelle alimentate dall’intelligenza artificiale. In questo scenario, gli agenti sono in grado di riconoscere pattern di frode in tempo reale, sfruttando modelli addestrati su milioni di casi raccolti dalle principali istituzioni finanziarie.
Il filo conduttore è evidente: l’obiettivo non è costruire agenti capaci di fare un po’ di tutto, ma strumenti specializzati, progettati per affrontare problemi ben definiti e già presenti nei processi aziendali. È probabilmente questa la direzione in cui si misurerà il valore dell’AI nei prossimi anni: meno dimostrazioni spettacolari, più applicazioni concrete nei settori dove le decisioni hanno un impatto operativo immediato.
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Marco Brunasso
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