Luca Galantina
Senior Vice President Supply Chain
L’intelligenza artificiale ha rivoluzionato le vite di tutti, tanto nel quotidiano quanto a livello aziendale. In che modo dunque l’IA ha trasformato il suo lavoro all’interno dei team di Pirelli?
Gli avvenimenti degli ultimi tre anni hanno messo in crisi le catene di fornitura globali ma al tempo stesso ci hanno insegnato che la parola d’ordine nel nostro lavoro deve essere resilienza. Questo significa prima di tutto avere una supply chain agile e di conseguenza in grado di rispondere velocemente ai fattori esterni. Affinchè ciò avvenga diventa fondamentale il supporto di algoritmi di IA capaci di intercettare le trasformazioni e adattare nell’immediato le catene di fornitura evidenziando anomalie che hanno bisogno di un intervento urgente.
Il machine learning sviluppa e utilizza gli algoritmi per analizzare dati strutturati, impara da questi e su questo apprendimento prende decisioni sempre più precise per ridurre la percentuale di errore massimizzando l’efficienza. È davvero così, la macchina impara e l’uomo no?
L’evoluzione umana è la prova che l’uomo sicuramente impara. Credo che il machine learning possa aiutarci a farlo più velocemente mettendo in evidenza ad esempio, attraverso una maggiore potenza di calcolo, correlazioni tra fenomeni molto lontani a cui l’uomo potrebbe non pensare nel breve periodo. La conoscenza di questi nessi ci aiuta sicuramente a trarre valore dagli stessi incorporando informazioni utili per la progettazione di nuovi prodotti e per il ripensamento di processi gestionali in modo tale da renderli sempre più aderenti alle esigenze del cliente finale.
L’IA sta dando la possibilità di condividere di più il sapere, di rendere il know-how più largo e globale. Quanto sente tutto questo in un’azienda come Pirelli?
La condivisione del sapere è la chiave per un modo di lavorare nuovo che consente di essere sempre un passo avanti rispetto ai nostri competitor. È una modalità di lavoro che in Pirelli ritrovo sempre di più: si superano i confini funzionali e geografici mettendo al centro il cliente e consentendo la condivisione sia delle best practice, sia di informazioni importanti e utili per prendere decisioni di business condivise e di conseguenza anche di veloce implementazione.
