I disastri di manutenzione causati da eventi imprevisti possono essere prevenuti dallo sviluppo dell’intelligenza artificiale industriale, data la sua capacitĂ di trovare informazioni “invisibili” nei dati.
Per secoli, i cigni sono stati considerati bianchi, ma nel 1967 è stato scoperto un cigno nero (Cygnus Atratus) nell’Australia occidentale. I disastri di manutenzione causati da eventi imprevisti sono generalmente chiamati “cigni neri”. Il termine “cigno nero” divenne una metafora di una presunta impossibilitĂ che fu contraddetta da nuove informazioni. I cigni neri sono riconosciuti in diversi campi, tra cui la finanza, la storia, la scienza e anche la tecnologia. Un testo che ha fatto scuola nel settore finanziario è quello curato da Taleb che, per spiegare il fenomeno dei cigni neri, esordisce: “Pensate a quanto poco sarebbe servita la vostra conoscenza del mondo per prevedere ciò che stava per accadere alla vigilia del 1914 (…). E che mi dite dell’ascesa di Hitler e della guerra che ne seguì? E della rapida fine del blocco sovietico? E dell’affermazione del fondamentalismo islamico? E della diffusione di Internet? E del crollo del mercato nel 1987 (e della sua ancor piĂą imprevista ripresa)? Manie, epidemie, mode, idee, nascita di generi e scuole artistiche, tutte seguono la dinamica del cigno nero”.
Gli ultimi due Cigni neri li ricordiamo bene: la pandemia Covid-19 e, lo scorso anno, la guerra in Ucraina! Erano forse prevedibili? I loro attributi comuni sono sintetizzabili in quattro punti: a) hanno impatti estremi; b) si trovano al di fuori dell’ambito delle aspettative regolari; c) sono imprevedibili (con i vincoli di conoscenza di ciascun dominio); d) appaiono stocasticamente.
Gli eventi nell’industria
Nel settore industriale, produzione e manutenzione incontrano cigni neri: sono eventi rari, ma che restano impressi nella memoria! In generale, i manutentori affrontano gli impatti del degrado naturale estremo, ma anche dei pericoli di azioni intenzionali o accidentali provocati dall’uomo su strutture critiche, adottando un approccio basato sul rischio, in cui il rischio è funzione della probabilità che si verifichi un evento e delle conseguenze che ne derivano. Proprio perché fuori dai calcoli probabilistici, i cigni neri non sono prevedibili usando i consueti calcoli statistici previsionali di correlazione, regressione, deviazione standard. Inoltre, l’opinione degli esperti ha un peso minimo, poiché l’esperienza è inevitabilmente contaminata da pregiudizi. L’incapacità di stimare la probabilità di accadimento di un cigno nero preclude l’applicazione efficace della gestione dei beni e del calcolo del rischio; ciò rende estremamente importante lo sviluppo di strategie per gestirne le conseguenze. Nei prossimi anni, la digitalizzazione industriale potenziata dall’intelligenza artificiale (IA) potrebbe essere in grado di far fronte alle conseguenze potenziali o effettive di questi eventi imprevisti, di grande impatto e difficili da prevedere.
