XAI e Innovazione Industriale: una combinazione strategica per l’Industria 4.0
Nel panorama dell’innovazione industriale, l’Explainable Artificial Intelligence (XAI) sta rivoluzionando il modo in cui le aziende sviluppano nuovi prodotti. Grazie alla sua capacità di rendere trasparenti e comprensibili le decisioni algoritmiche, la XAI si afferma come tecnologia chiave per migliorare l’efficienza, ridurre i tempi di sviluppo e favorire la collaborazione tra team tecnici e decisori aziendali.
La XAI diventa così una leva strategica per l’industria 4.0 poiché consente di dare un supporto decisionale alla fase di R&D e di conseguenza consente di:
– Ridurre i costi di sviluppo prodotto
– Accelerare il time-to-market
– Migliorare la trasparenza e la fiducia nei sistemi AI
– Favorire l’apprendimento organizzativo e la formalizzazione della conoscenza
Nei nostri precedenti articoli, abbiamo raccontato di applicazioni concrete dell’intelligenza artificiale XAI di Intellico con focus sull’impiego della piattaforma MATILDE nei settori alimentare, cosmetico e chimico.
I risultati ottenuti hanno attirato l’attenzione anche nel mondo accademico, spingendo molti a chiedersi: quali sono i veri motivi dietro al successo di queste tecnologie nelle aziende?
In questo articolo vi riassumiamo alcuni degli articoli più interessanti che parlano di MATILDE e della XAI di Intellico.
Gestione della conoscenza e creatività con la XAI
Il primo studio è intitolato “The role of explainable artificial intelligence (XAI) in innovation processes: a knowledge management perspective” ed è stato condotto da un team del Politecnico di Bari (Ilaria Mancuso, Antonio Messeni Petruzzelli, Umberto Panniello) in collaborazione con il Prof. Frattini del Politecnico di Milano, Dean della Graduate School of Management (GSoM).
Questo studio analizza il ruolo della XAI di MATILDE nella gestione della conoscenza durante le fasi creative dell’innovazione: preparazione, incubazione, illuminazione e verifica. Nel caso di Intellico, la XAI ha facilitato la collaborazione tra esperti di dominio e sistemi intelligenti, creando un ciclo virtuoso di feedback che ha migliorato la qualità delle soluzioni proposte.
Vediamo come:
Preparazione – Acquisizione ed Embodiment della conoscenza
XAI raccoglie e organizza dati da fonti diverse, inclusi fallimenti passati, rendendo visibili anche gli errori per migliorare i processi futuri. La piattaforma Matilde fornisce previsioni spiegabili, aiutando i manager a comprendere i fattori che influenzano le decisioni.
Incubazione – Creazione della conoscenza
XAI accelera la generazione di idee attraverso un ciclo di adattamento, spiegazione e selezione. Offre spiegazioni locali e globali che aiutano i team R&D a capire quali ricette o soluzioni testare, riducendo il numero di prototipi fisici.
Illuminazione – Applicazione della conoscenza
Le idee generate da XAI vengono testate in laboratorio. I risultati reali vengono reinseriti nel sistema per migliorare gli algoritmi. Questo crea un ciclo virtuoso tra sperimentazione umana e simulazione virtuale
Verifica – Sfruttamento della conoscenza
Monitorando costantemente i KPI, si valutano i benefici ottenuti, e si consolidano le strategie di leadership e riorganizzazione dei team per integrare efficacemente la XAI nel processo di R&D
La XAI per facilitare l’introduzione dell’AI nei processi di R&D
Il secondo studio è invece intitolato “Managing Paradoxical Tensions in the Implementation of Explainable AI for Product Innovation”[1] ed è stato condotto da Fabrizio Amarilli, Dublin City University, in collaborazione con il team di Intellico: Lorenzo Tencati, Francesca Saraceni e Sara Uboldi.
L’adozione della XAI nei processi di sviluppo prodotto consente alle imprese di affrontare sfide complesse come la gestione della variabilità, la personalizzazione e la velocità di risposta al mercato. Tuttavia, le organizzazioni spesso devono affrontare “tensione organizzativa”, conflitti persistenti e spesso contraddittori che emergono quando le aziende adottano tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale nei processi di innovazione di prodotto. Queste tensioni devono essere gestite in modo dinamico e continuo attraverso strategie di “both/and” (sia/che), piuttosto che con approcci “either/or” (o l’una o l’altra soluzione).
L’implementazione della XAI mette in luce consente la gestione di quattro tensioni organizzative principali:
1. Automazione vs. giudizio umano: la sfida di equilibrare l’efficienza computazionale degli algoritmi con la creatività, l’intuizione e l’esperienza delle persone, evitando che l’automazione marginalizzi il contributo umano grazie alle spiegazioni date dall’algoritmo stesso.
2. Trasparenza vs. complessità: i modelli più potenti spesso sono anche opachi; la XAI rende invece comprensibili le decisioni, affinché le persone possano fidarsi dell’output dell’IA.
3. Velocità vs. accuratezza: la pressione a ridurre i tempi di sviluppo attraverso la simulazione virtuale può entrare in contrasto con la necessità di test fisici rigorosi per garantire la qualità del prodotto finale. La XAI agisce favorendo la selezione dei test più promettenti, facilitando la fase di screening iniziale delle proposte, ma non sostituendosi alla validazione finale.
4. Standardizzazione vs. personalizzazione: la ricerca di soluzioni standardizzate per scalabilità e coerenza si scontra con la necessità di adattare i processi a mercati, regolamentazioni e preferenze locali. La XAI può incorporare vincoli e preferenze dell’utente
La XAI affronta queste tensioni non cercando di eliminarle, ma gestendole attraverso meccanismi organizzativi precisi. Innanzitutto, l’integrazione della XAI lungo tutto il workflow di innovazione permette di costruire “cicli di feedback” tra esperti umani e algoritmi: il modello fornisce raccomandazioni che vengono validate, adattate e arricchite dall’esperienza personale, generando apprendimento sia per le persone sia per i sistemi intelligenti. In secondo luogo, la XAI valorizza il design di interfacce spiegabili e user-friendly, che consentono agli utenti di esplorare i motivi delle decisioni algoritmiche secondo diversi livelli di dettaglio, rafforzando così il dialogo tra tecnologia e persone.
Questa gestione evolutiva e collaborativa delle tensioni organizzative trasforma la XAI in un vero partner del processo di innovazione: non sostituisce il giudizio umano, ma lo amplifica; non impone una sola via, ma consente di navigare la complessità del cambiamento industriale mantenendo equilibrio tra esigenze opposte. In questo modo, la XAI non solo risolve il problema della “black box”, ma diventa fattore abilitante per una crescita più veloce, consapevole e adattiva delle organizzazioni.
Intellico e il futuro dell’innovazione spiegabile
Intellico si posiziona come protagonista nell’applicazione della XAI ai processi di innovazione, dimostrando anche con questa analisi accademica che l’intelligenza artificiale più efficace è quella che sa spiegarsi. In un mondo dove la velocità e la precisione sono essenziali, la XAI rappresenta il ponte tra tecnologia e significato, tra dati e decisioni.
Entrambi gli studi sollevano però un tema organizzativo importante: servono strategie di leadership e riorganizzazione dei team per integrare efficacemente la XAI nel processo di R&D. Le organizzazioni traggono maggiore valore dalla XAI quando la integrano lungo tutto il workflow di innovazione.
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Autori
Sara Uboldi (Head of Solutions Intellico)
Referenze
Ilaria Mancuso, Antonio Messeni Petruzzelli, Umberto Panniello, Federico Frattini,
The role of explainable artificial intelligence (XAI) in innovation processes: a knowledge management perspective, Technology in Society, Volume 82, 2025, 102909, ISSN 0160-791X,
https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2025.102909
“Managing Paradoxical Tensions in the Implementation of Explainable AI for Product Innovation”, 2025 33rd International Conference on Enabling Technologies: Infrastructure for Collaborative Enterprises (WETICE)
979-8-3315-6512-1/25/$31.00 ©2025 IEEE
DOI: 10.1109/WETICE67341.2025.1109207
