AI tra hype e valore: come l'intelligenza artificiale già oggi genera risparmi

25.11.2025

Un contributo di Fabian Biebl*

Tempo di lettura: 6 min

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Il settore delle piccole e medie imprese (PMI) si trova a navigare tra l'euforia di ChatGPT e l'implementazione pratica. Mentre i pionieri dimostrano già successi concreti, molti cercano ancora il modo per iniziare con l'AI. Una panoramica tra euforia e realtà.

Introduzione all'AI: in un workshop, gli sviluppatori di elettronica imparano come trasformare i manuali in sistemi di conoscenza dinamici utilizzando la Retrieval Augmented Generation (RAG).

(Immagine: generata dall'AI)

L'uso dell'intelligenza artificiale è tanto vario quanto il settore delle PMI stesso: Rosen utilizza l'AI per ispezioni di condotte con miliardi di punti dati. Limtronik riduce i tassi di scarto tramite l'elaborazione di immagini supportata dall'AI. E presso Sachsenmilch, la manutenzione predittiva ha prevenuto un danno a sei cifre. Mentre queste aziende possono già mostrare successi concreti, la maggior parte dell'industria elettronica si scontra ancora con la domanda: da dove iniziare con l'AI? E, cosa ancora più importante: come si può integrare l'AI nelle operazioni quotidiane?

Per rispondere a queste domande, è necessario prendersi del tempo. In un workshop di ELEKTRONIKPRAXIS (riquadro), un partecipante l'ha riassunta così: "Abbiamo GitHub Copilot, ma non sappiamo cosa farne". L'affermazione del partecipante evidenzia il dilemma di molte aziende nel settore delle PMI. Il divario tra i pionieri e la vasta maggioranza delle PMI sta crescendo. Mentre alcuni utilizzano già agenti AI per compiti di progettazione completi, altri falliscono ancora nell'integrazione di ChatGPT conforme al GDPR.

Consiglio per il seminario

Potenziali dell'AI nello sviluppo del prodotto

Desiderate sapere come l'intelligenza artificiale può essere integrata in modo efficiente e mirato nello sviluppo e nella progettazione per generare un vero valore aggiunto? Il nostro seminario di due giorni (9 e 10 febbraio 2026) vi guida in modo strutturato dall'analisi del problema e del processo, attraverso la prioritarizzazione dei casi d'uso, fino all'implementazione del prototipo con strumenti AI No-Code.

I più importanti contenuti di apprendimento:

• Analisi dei processi aziendali e sviluppo di casi d'uso
• Creazione di prototipi con strumenti No-Code (ad es. n8n, Ollama, Qdrant)
• Design efficace dei prompt per compiti tecnici
• Quadro normativo (GDPR, EU AI Act)

Dettagli e date del seminario

Le due dimensioni dell'implementazione dell'AI

L'industria elettronica si trova di fronte a una scelta fondamentale: l'AI può essere impiegata essenzialmente in due aree: per ottimizzare i propri processi o come parte integrante dei prodotti sviluppati. Entrambi gli approcci promettono rendimenti diversi e richiedono strategie differenti.

"Per noi, la digitalizzazione e l'automazione hanno senso se risolvono problemi o semplificano i processi in modo duraturo, non per seguire le mode", spiega Gerd Ohl, amministratore delegato di Limtronik. Il fornitore di servizi EMS utilizza dal 2024 il software c-Alice del fornitore Convanit per controllare i circuiti stampati prima della consegna. I modelli basati sull'AI non solo riconoscono i tipi di errore noti, ma anche anomalie finora sconosciute. Tutto ciò avviene automaticamente e senza intervento umano.

Un esempio particolarmente impressionante di rapido ritorno sull'investimento (ROI) è fornito dalla ricerca di componenti. La startup di Monaco Celus ha sviluppato con il suo Design-Assistant uno strumento che genera uno schema elettrico completo in pochi minuti da uno schizzo su lavagna bianca o un semplice comando testuale come "Costruisci un braccio robotico". L'AI ricerca in database multi-vendor, verifica la disponibilità e ottimizza in base a costi, prestazioni o dimensioni. Ciò che in passato richiedeva giorni o addirittura settimane, ora è completato in pochi minuti.

Siemens ha riconosciuto la portata di questo sviluppo e dal 2024 collabora con Celus per l'integrazione in PADS Pro Essentials. "Questa collaborazione democratizza l'accesso a strumenti professionali di progettazione PCB per le PMI", sottolinea AJ Incorvaia di Siemens EDA. In modo simile si posiziona CircuitMind di Londra: la loro piattaforma ACE promette il passaggio dal diagramma a blocchi allo schema completo, inclusa la BOM, in soli 60 secondi.

I casi d'uso pratici nelle PMI sono molteplici: automazione della documentazione da dati CAD ("a nessuno piace scrivere"), confronti di schede tecniche per verifiche di conformità, gestione dell'obsolescenza tramite previsioni supportate dall'AI di dismissione di componenti. Per tutti questi casi vale: il ROI viene solitamente raggiunto entro pochi mesi.

L'AI nei prodotti come via per nuovi modelli di business

Mentre l'ottimizzazione dei processi porta a successi rapidi, la vera rivoluzione risiede nei prodotti potenziati dall'AI. L'azienda ebm-papst integra già sensori altamente sensibili nei suoi ventilatori digitali. L'algoritmo AI misura le vibrazioni sul motore e identifica i danni ai cuscinetti in più fasi. Queste vanno da "a posto" a "danno preesistente" fino a "critico". L'intelligenza di sciame basata su cloud valuta le esperienze di migliaia di dispositivi e migliora continuamente gli algoritmi. Il valore aggiunto per i clienti va ben oltre la semplice funzione del ventilatore. Nascono nuovi modelli di business basati sui dati e l'accesso al mercato migliora.

Infineon, con il suo portfolio CoolSiC, mostra come le applicazioni AI stiano guidando lo sviluppo hardware. I MOSFET SiC da 3300V riducono le perdite di commutazione del 90%. In una singola locomotiva, ciò significa un risparmio di 300 MWh all'anno. Ciò equivale al fabbisogno annuale di 100 case unifamiliari. Parallelamente, Infineon sviluppa alimentatori da 12 kW per data center AI con un'efficienza del 97,5% come risposta diretta all'esplosione del fabbisogno energetico dei cluster GPU.

Stato: 08.12.2025

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