Con la prova del trenino elettrico hanno dimostrato che l'automazione IA è ancora lontana
Un test condotto da un'azienda milanese su un locomotore evidenzia i limiti dell'automazione: senza la supervisione dell'uomo l'intelligenza artificiale rischia di fallire e far perdere tempo.
Chiedi al chatbot o intelligenza artificiale di turno di eseguirti un compito e provvederà a risolvertelo in totale autonomia. Questo è il principio dell’automazione IA, ma più che un principio è in realtà una credenza, dal momento che non sempre la macchina riesce a portare a termine un obiettivo nel migliore dei modi.
Al contrario, la maggior parte delle volte occorre revisionare il lavoro e ricontrollare ogni singolo dettaglio, dicendo così addio al tempo risparmiato. Come hanno dimostrato recentemente con un semplice test: quello del trenino elettrico.
- Un trenino elettrico per sfidare l'automazione IA
- Cosa si è scoperto dal test sull'intelligenza artificiale
- L'imprescindibile ruolo della supervisione umana
Un trenino elettrico per sfidare l’automazione IA
A dimostrare i limiti operativi della tecnologia è stato di recente un test condotto da Valente S.p.A., azienda milanese specializzata nella progettazione di rotaie, che ha deciso di mettere alla prova i sistemi di IA generativa su un progetto ingegneristico complesso.
Lo racconta il Corriere della Sera. L’esperimento, portato avanti insieme a Made Scarl e al Dipartimento di Energia del Politecnico di Milano, mirava a testare se la tanto decantata automazione potesse davvero eliminare i passaggi ripetitivi e ridurre i tempi di lavoro. E quindi essere o una risorsa pronta per l’uso oppure ancora un’utopia.
Oggetto al centro del test è stato un locomotore full-electric, un trenino elettrico minerario per muoversi nel sottosuolo per il trasporto merci o per accompagnare i turisti alla scoperta dei vecchi giacimenti dismessi. In questo esperimento l’IA sarebbe stato a capo di questo percorso di progettazione ad alta complessità.
Questi sono i risultati.
Cosa si è scoperto dal test sull’intelligenza artificiale
Diversi limiti, soprattutto nella fase iniziale.
Fin dalle prime battute è emerso infatti che fare affidamento su un unico prompt semplice per ottenere in pochi istanti disegni tecnici, schemi elettrici, impianti idraulici e la documentazione completa fosse del tutto irrealistico: perché la quantità di dati necessari per consentire al modello di elaborare una struttura era enorme.
Per superare questo impasse hanno dovuto scomporre l’attività in fasi più circoscritte, per poi definire appositi modelli al fine di individuare le informazioni di partenza e produrre i disegni d’offerta tramite un approccio parametrico.
Così da individuare con precisione il punto in cui la macchina si blocca. Ossia l’ultimo miglio.
Lo stesso amministratore delegato di Valente S.p.A., Alberto Menoncello, ha spiegato al Corsera che il disegno finale della struttura (comprensivo dell’integrazione di tutti i componenti) non può essere realizzato in autonomia. “Il locomotore, insomma, un’AI da sola non lo progetta ma non è neppure in grado di generare tutta la documentazione che lo accompagna“.
Malgrado i limiti tra prompt estremamente complessi e il problema dell’ultimo miglio, lo strumento si dimostra comunque molto efficace nel supportare le attività di routine, nel facilitare le verifiche e nel velocizzare il recupero di informazioni e soluzioni già adottate in passato.
L’importante è non lasciarle totale libertà.
L’imprescindibile ruolo della supervisione umana
Non sono mancati in questi masi casi in cui l’intelligenza artificiale, se lasciata a sé stessa, abbia mostrato inefficienze o comportamenti imprevisti.
Un esempio è quello dell’Andon Café, locale situato nella capitale svedese. Il bar è stato affidato alla gestione di un agente basato sul modello Gemini, con il compito di fare da manager e coordinare lo staff tramite Slack, occupandosi anche del magazzino.
Sebbene l’inizio fosse stato promettente (con incassi superiori ai 5.700 dollari dall’apertura a metà aprile), il sistema ha poi iniziato ad autorizzare acquisti e spese superflue, portando l’esercizio in perdita.
In altre situazioni, l’IA ha invece mostrato una competitività aggressiva, senza scrupoli. In un test i modelli Claude, GPT e Kimi K3 sono stati messi alla guida di alcuni distributori automatici posizionati lungo una via turistica di San Francisco, con l’obiettivo di fare il miglior incasso possibile.
Alla fine dell’esperimento, una di loro ha chiuso la prova accumulando un incasso di oltre 11.000 dollari, commettendo però ogni sorta di scorrettezza che, nel mondo reale, avrebbero portato a immediate conseguenze legali e denunce.
Inutile dirlo: per come è la situazione oggi, difficilmente vedremo in futuro l’automazione IA diventare capace di operare in modo del tutto autonomo, senza supervisione umana.
FAQ
Secondo il test, no: l’IA non riesce a gestire in autonomia l’intero progetto. Può aiutare nelle singole fasi, ma la definizione finale della struttura e l’integrazione dei componenti richiedono ancora controllo umano.
Il problema maggiore è stato l’“ultimo miglio”: il modello riusciva a supportare attività parziali, ma si bloccava quando serviva chiudere il progetto completo e produrre tutta la documentazione tecnica.
Per questo tipo di compiti, un solo prompt non è sufficiente. I dati da elaborare sono troppi e il lavoro va scomposto in più fasi, con modelli specifici per recuperare informazioni e generare output mirati.
Si è dimostrata efficace nelle attività di routine, nelle verifiche e nel recupero rapido di informazioni o soluzioni già usate in passato. Insomma, accelera il lavoro, ma non lo sostituisce del tutto.
Sì, perché senza controllo l’IA può commettere errori o prendere decisioni sbagliate. I casi del bar gestito da Gemini e dei distributori automatici mostrano che l’autonomia totale è ancora lontana.
