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12 \ 2025 specifiche del settore, per generare previsioni fi- nanziarie più accurate. Un esempio è l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale per la gestione assistita del processo di calcolo della solvibilità e assegnazione dei limiti di credi- to, che ha portato a una significativa riduzione dei tempi di elaborazione degli ordini e delle ri- sorse necessarie. Per quanto riguarda le funzioni degli acquisti e della gestione dei fornitori, l’AI sta trasformando i processi tradizionali attraverso sistemi di auto- mazione intelligente. Un caso è l’implementazio- ne di piattaforme nel settore energetico, mani- fatturiero e dei trasporti che utilizzano algoritmi di machine learning per prevedere la domanda (di energia, materie prime e combustibili) e otti- mizzare gli ordini di approvvigionamento. Que- sti sistemi analizzano i dati storici e li coniugano con le tendenze di mercato per prevedere con maggiore precisione le necessità di acquisto, permettendo una migliore gestione del magaz- zino, riducendo le scorte e i costi associati. In molti casi, inoltre, l’affidabilità di questi sistemi è a un livello tale da poter automatizzare parzial- mente o interamente le operazioni di acquisto. Un esempio è nell’automazione del processo di asta per il rifornimento di carburante nei depositi aziendali, con un sistema che monitora auto- maticamente i livelli delle cisterne e organizza le aste con i fornitori, ottimizzando i costi e ridu- cendo significativamente il tempo dedicato alla gestione degli approvvigionamenti. L’Intelligen- za Artificiale viene, inoltre, utilizzata per miglio- rare l’analisi dei documenti legali e contrattuali negli acquisti. Attraverso tecniche di Natural Language Processing (Analisi del Linguaggio Naturale, o NLP), i sistemi possono automatica- mente estrarre e classificare informazioni chiave dai documenti, velocizzando i processi di revi- sione e riducendo gli errori umani. I benefici di queste applicazioni dell’Intelligenza Artificiale permettono una riduzione dei costi operativi, migliore gestione del capitale circolante, dimi- nuzione degli errori nelle previsioni di acquisto e ottimizzazione dei processi decisionali. CONTROLLO DELLA QUALITÀ Uno degli ambiti che vede un rapido sviluppo dell’Intelligenza Artificiale, presente da alcuni anni soprattutto nel settore manifatturiero (ma non esclusivamente), è quello del controllo del- la qualità. Esso offre soluzioni che permettono di identificare difetti e anomalie con una preci- sione e velocità impossibili da raggiungere con i metodi tradizionali. La precisione dei sistemi più moderni ha un effetto non solo sulla produt- tività, ma anche sulla sostenibilità dell’azienda, contribuendo a ridurre al minimo gli scarti ma- teriali prodotti. Sistemi di visione artificiale potenziati dall’AI, noti anche come computer vision, consentono l’i- spezione automatica dei prodotti durante il pro- cesso produttivo. Questi sistemi sono in grado di analizzare in tempo reale centinaia di immagi- ni al secondo, verificando la presenza di difetti, controllando l’allineamento dei componenti e valutando la qualità delle finiture superficiali. Ri- spetto ai precedenti sistemi esistenti di visione in ambito manifatturiero, le soluzioni basate sull’AI possono adattarsi automaticamente a diversi contesti, condizioni di illuminazione e variazioni nei prodotti, garantendo un controllo costante e affidabile. Un esempio concreto è l’utilizzo di reti neurali supervisionate per il controllo qualità di componenti industriali. L’Intelligenza Artificiale non sostituisce il perso- nale addetto al controllo qualità, ma lo affianca: mentre la tecnologia si occupa delle verifiche ri- petitive e standardizzate, gli operatori possono concentrarsi su attività a maggior valore aggiun- SISTEMI DI VISIONE ARTIFICIALE ED AI CONSENTONO L’ISPEZIONE AUTOMATICA DEI PRODOTTI DURANTE IL PROCESSO, ANALIZZANDO IN TEMPO REALE CENTINAIA DI IMMAGINI AL SECONDO, VERIFICANDO LA PRESENZA DI DIFETTI, CONTROLLANDO L’ALLINEAMENTO DEI COMPONENTI E VALUTANDO LA QUALITÀ DELLE FINITURE SUPERFICIALI