AI multimodale nell’industria

L’AI Festival 2026, che si è tenuto a Milano, è stato ancora una volta un punto di incontro per chi lavora sull’adozione concreta dell’intelligenza artificiale. Ancora poca industria, ma tante idee e discussioni sulle potenzialità dell’AI, in contesti reali e futuri.

Oròbix ha partecipato portando sul palco la propria esperienza diretta, maturata in anni di progetti AI in produzione.
Durante l’evento, il nostro CTO Luca Antiga ha raccontato come l’AI multimodale stia trasformando il modo in cui le imprese industriali possono osservare, comprendere e agire sui propri processi.

Il focus dell’intervento è stato l’evoluzione dell’AI industriale: da sistemi che funzionano bene solo in contesti molto specifici, a soluzioni multimodali e agent-based in grado di adattarsi ai processi produttivi reali.

Luca ha ricordato un punto chiave: l’industria è uno degli ambienti più esigenti per l’AI.

La performance deve essere quasi perfetta, la velocità è critica (spesso direttamente all’edge), i dati “rari” (cioè gli eventi che si verificano solo occasionalmente, come alcune tipologie di difetti) sono costosi e complessi da raccogliere. Il degrado delle prestazioni può manifestarsi in modo lento e difficile da individuare.

Queste sfide hanno limitato l’adozione dell’AI nell’industria. Come ha spiegato Luca: se nel 2014, quando abbiamo affrontato i primi progetti di AI, ci avessero chiesto dove sarebbe arrivata dieci anni dopo, avremmo risposto senza esitazione: uno standard integrato in ogni linea e in ogni decisione operativa! Una previsione ambiziosa, forse ingenua, dettata dall’entusiasmo e dalla fiducia nella tecnologia. Ma non è andata affatto così: l’adozione dell’AI nell’industria è cresciuta, ma molto più lentamente di quanto immaginassimo.

Eppure, in questi dieci anni, abbiamo continuato a credere nel valore concreto dell’AI, lavorando per dimostrare alle imprese che può davvero renderle più efficienti, performanti, qualitative e sostenibili.

Negli ultimi anni, però, qualcosa è cambiato profondamente.

L’AI industriale è passata da modelli addestrati da zero e fortemente dipendenti dai dati, a modelli pre-addestrati, fino ad arrivare oggi ai modelli multimodali e agli AI Agents. Sistemi capaci di combinare immagini e linguaggio, di generalizzare meglio e di adattarsi più rapidamente ai contesti produttivi, riducendo drasticamente tempi e sforzi di sviluppo.

Questa evoluzione tecnologica è il presupposto di un cambiamento ancora più importante: la riduzione della friction tra AI e industria.

Uno dei concetti centrali del talk è stato proprio quello di friction: l’attrito tra i lunghi cicli di vita dell’AI e la velocità dei processi industriali.

Da un lato, l’AI richiede fasi strutturate e spesso lunghe: raccolta dati, annotazione, training, validazione, deployment, monitoraggio continuo. Dall’altro, le linee produttive cambiano rapidamente: nuovi prodotti, nuove tolleranze, nuovi criteri di qualità.

Nei modelli tradizionali, ogni variazione significativa comporta riaddestrare il modello, con tempi e costi elevati.
Con i foundation models e i sistemi promptabili, invece, molti cambiamenti possono essere gestiti aggiornando il prompt, senza ripartire da zero.

Meno attrito significa maggiore agilità, maggiore fiducia nell’AI e, soprattutto, maggiore capacità di generare valore nel tempo.

L’effetto più evidente dell’introduzione dei modelli multimodali è l’aumento drastico della velocità con cui l’AI può essere portata in produzione.
In passato, anche i progetti più promettenti richiedevano tempi lunghi per arrivare a un impatto reale: serviva un forte coinvolgimento del cliente, molte attività manuali e un investimento significativo prima di poter validare i risultati. Questo rallentava l’adozione e aumentava la percezione di rischio e incertezza.

Oggi lo scenario è cambiato. Grazie ai modelli multimodali e agli agenti AI, è possibile ottenere risultati concreti in tempi molto più brevi, riducendo lo sforzo richiesto alle persone e accelerando le decisioni. I benefici diventano visibili prima, l’adozione è più rapida e l’AI smette di essere un progetto sperimentale per diventare uno strumento operativo, integrato nei processi quotidiani.

Meno attrito significa anche maggiore sostenibilità: meno dipendenza da attività manuali, più automazione e margini più alti. È questo cambio di passo che rende finalmente possibile scalare l’AI in ambito industriale.

Durante il talk, Luca ha condiviso la visione Oròbix di un’AI industriale end-to-end, che combina tre funzioni principali:

Vision 👉 Detect
L’AI osserva il mondo fisico attraverso immagini e video da camere industriali, rilevando difetti, anomalie e problemi di qualità in tempo reale sulla linea.

Language 👉 Understand
Il sistema comprende il contesto tecnico: manuali, disegni, report, procedure operative. Interpreta il difetto, suggerisce possibili cause e azioni correttive supportate dalla documentazione aziendale.

Reasoning 👉 Act
Infine, l’AI è in grado di ragionare e agire: aprire ticket di manutenzione o qualità, suggerire modifiche operative, inviare alert o richiedere uno stop linea.

Questi tre livelli rappresentano la base su cui sviluppare sistemi ancora più autonomi e integrati, capaci di operare direttamente sul factory floor e di interagire con tutti i dispositivi e sistemi aziendali.

Oggi la sfida riguarda proprio questi sistemi avanzati: agenti intelligenti in grado di operare sul factory floor, integrandosi con visione artificiale, dispositivi IoT, automazione e sistemi MES ed ERP.
L’adozione richiede tempo, fiducia e collaborazione tra chi sviluppa tecnologia e chi vive quotidianamente i processi industriali.

Se vuoi confrontarti su come portare l’AI multimodale e gli agenti nella tua realtà produttiva, parliamone, scrivici a 📩 info@orobix.com
Il futuro dell’AI industriale si costruisce insieme.