Cosa servirà per scalare l'Industrial AI?
Scalare l'Industrial AI è difficile perché nel mondo fisico, «per lo più giusto» non è sufficiente. Un errore su una linea di produzione o sulla rete elettrica può interrompere la produzione, danneggiare le apparecchiature o creare rischi per la sicurezza. L'intelligenza artificiale industriale deve comprendere il contesto, gli standard e i vincoli industriali e garantire sicurezza, operatività e qualità.
Ciò è particolarmente difficile negli impianti industriali esistenti, dove macchine e sistemi di epoche e fornitori diversi non sono mai stati progettati per comunicare tra loro.
Una risposta è progettare e testare le modifiche virtualmente prima di implementarle nel mondo fisico. I gemelli digitali consentono alle aziende di modellare prodotti, processi e intere strutture, simulare le prestazioni delle modifiche e ottimizzarle prima di metterle in funzione.
Questo approccio sta già producendo risultati tangibili. In uno stabilimento di Gatorade negli Stati Uniti, il gemello digitale di Siemens ha aiutato PepsiCo a migliorare la produttività 20 percento entro 90 giorni mentre i design virtuali hanno sbloccato risparmi sugli investimenti di capitale a due cifre.
Un'ulteriore scalabilità richiederà una tecnologia interoperabile e dati affidabili che le aziende di ogni dimensione possano adottare, in particolare i produttori di piccole e medie dimensioni nel cuore della base industriale americana.
Ma mettere l'intelligenza artificiale al servizio dell'economia fisica richiede più della semplice tecnologia. Richiede l'infrastruttura per supportarlo e, soprattutto, un'alimentazione affidabile.
La rete americana può alimentare l'intelligenza artificiale e la produzione negli Stati Uniti?
Sì, ma dobbiamo muoverci più velocemente.
L'intelligenza artificiale, la produzione avanzata, l'elettrificazione e l'onshoring stanno aumentando la domanda di elettricità dopo decenni di crescita relativamente piatta. Soddisfare tale domanda richiederà energia abbondante e affidabile e una rete più moderna e flessibile.
Ma non si tratta semplicemente di generare più elettricità. All'inizio di quest'anno, ho passato del tempo con sindaci, partner di servizi pubblici e sviluppatori di data center per discutere delle sfide che devono affrontare le comunità in prima linea negli investimenti nelle infrastrutture di intelligenza artificiale. Le domande sono pratiche: cosa significherà questo per le bollette elettriche? In che modo le nuove strutture influiranno sulla comunità circostante? E come possiamo far fronte alla crescita senza mettere a dura prova l'infrastruttura esistente?
Non possiamo risolvere la sfida solo costruendo più infrastrutture fisiche. Il software di rete, le risorse energetiche distribuite e la flessibilità della domanda possono aiutare le utilities a migliorare l'affidabilità e ottenere più capacità dagli asset esistenti. Tecnologie di raffreddamento più efficienti e una gestione intelligente dell'energia possono anche aiutare i data center a operare in modo più efficiente e a ridurre il loro impatto sulle comunità circostanti.
Lo stesso modo di pensare vale per le fabbriche e gli impianti industriali in tutta l'America. La reindustrializzazione non riguarda solo la costruzione di nuovi impianti. Si tratta anche di fare un uso migliore dell'infrastruttura e degli asset industriali che già abbiamo.
Affrontare queste sfide richiederà innovazione tecnologica e collaborazione tra industria, servizi pubblici, comunità e governo. I progetti di nuova generazione e trasmissione devono ancora affrontare processi di autorizzazione e interconnessione federali, statali e locali che si sovrappongono. Un maggiore coordinamento, decisioni più rapide e maggiore certezza possono aiutare a mettere online le infrastrutture energetiche critiche al ritmo richiesto dall'economia americana.
Come dobbiamo preparare la forza lavoro qualificata per l'intelligenza artificiale?
Prima ancora di considerare come l'intelligenza artificiale potrebbe cambiare i lavori nel settore manifatturiero, dobbiamo affrontare le centinaia di migliaia di posizioni già vacanti. In Siemens, riconosciamo che lo sviluppo della forza lavoro non consiste solo nella preparazione dei nostri dipendenti. Si tratta di sostenere i settori in cui operiamo e le comunità in cui operiamo.
Ciò richiede diversi percorsi di carriera industriale: non solo le tradizionali lauree quadriennali, ma anche apprendistati, collaborazioni tra community college e credenziali riconosciute dal settore. Siemens si è impegnata a formare 200.000 elettricisti ed esperti di produzione entro il 2030. Il nostro Expedite per veterinari il programma aiuta i veterani militari a tradurre la loro esperienza in competenze per le carriere industriali.
La Siemens Foundation sta inoltre contribuendo ad espandere la capacità di training. Tramite Careers Electric, la Fondazione sta riunendo datori di lavoro, educatori e organizzazioni della forza lavoro per ampliare le opportunità di formazione per il settore elettrico, anche attraverso partnership con Wake Tech e altri 10 community college della Carolina del Nord.
Al nostro struttura di Fort Worth, Siemens ha coinvolto insegnanti in pensione per contribuire a creare un programma di training per persone senza precedenti esperienze industriali. I lavoratori del settore alberghiero, del servizio clienti e dell'agricoltura hanno acquisito competenze per la fabbrica di oggi. È un esempio di come possiamo aprire le porte alle carriere industriali a persone che forse non le avrebbero mai prese in considerazione.
Cosa significherebbe il successo dell'Industrial AI per la crescita americana?
Tra cinque anni, la misura più chiara del successo dell'IA industriale non sarà quanto parleremo di intelligenza artificiale. Sarà il modo in cui lo distribuiremo in tutta l'economia.
Il vero test è se un piccolo produttore che opera in uno stabilimento di 40 anni è in grado di implementare l'Industrial AI, alimentarla in modo affidabile e trovare persone con le competenze per utilizzarla. Quando diventerà routine, sapremo che stiamo trasformando l'innovazione americana in crescita industriale.
In definitiva, è questo che conta: tradurre l'innovazione tecnologica e gli investimenti in una maggiore produttività, industrie americane più forti e maggiori opportunità per le persone e le comunità in tutto il Paese. Il percorso verso la super intelligenza passa attraverso l'intelligenza artificiale che stiamo implementando oggi in tutto il settore.
Pubblicato: 27 ottobre 2026
