I multi-agent systems (MAS) sono l’ultimo capitolo applicativo dell’intelligenza artificiale generativa. L’ecosistema è costituito da agenti software autonomi, capaci di cooperare, identificare e condividere informazioni per supportare in tempo reale i processi decisionali.
In ambito industriale, ogni agente è specializzato in un compito: dalla progettazione al monitoraggio degli impianti, dalla gestione del ciclo di vita del prodotto all’interazione uomo-macchina. A identificare e coinvolgere il team di specialisti virtuali per conto dell’utente è un innovativo Industrial Copilot. La tecnologia è stata presentata in Italia da Microsoft e Siemens, che con l’occasione hanno ufficializzato una nuova partnership strategica.
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La nuova architettura cognitiva e collaborativa dei MAS
Chiarissima la visione tecnologica illustrata da Microsoft durante l’evento: l’Industrial Copilot non è solo una declinazione tecnologica verticale della GenAI. È un’estensione concreta del paradigma degli agenti intelligenti, orchestrata nativamente tramite la piattaforma Azure. Un’interfaccia evoluta e personalizzabile, costruita come stack applicativo sul Microsoft Copilot Framework e che integra i modelli linguistici di Azure OpenAI con le specificità di dominio dei vari partner industriali. L’obiettivo? Offrire uno strumento conversazionale capace di tradurre comandi espressi in linguaggio naturale in azioni operative, pertinenti e misurabili. Il tutto senza alcuna barriera: né linguistica né specialistica.
“Non siamo di fronte a un aggiornamento tecnologico. Si tratta di un vero e proprio cambio di paradigma, paragonabile al passaggio a Internet o all’avvento del mobile – ha precisato Vincenzo Esposito, CEO di Microsoft Italia, dal palco di Casa Siemens, a Milano -. Industrial Copilot è l’interfaccia naturale tra le persone e l’AI: grazie all’attivazione intelligente di un sistema distribuito di agenti specializzati traduce le richieste degli utenti in azioni concrete. La vera innovazione? Rendere la potenza della GenAI accessibile anche a chi non è esperto, consentendo a progettisti, manutentori e operatori di interagire con la complessità industriale in modo intuitivo, efficace e contestuale. E, grazie alla collaborazione con partner come Siemens e con aziende pioniere come Danieli, stiamo dimostrando che tutto questo è già realtà”.
Una piattaforma cognitiva che evolve con la fabbrica
Più in dettaglio, Siemens Industrial Copilot è una piattaforma conversazionale integrata nell’ecosistema Siemens Xcelerator, supportata dall’infrastruttura edge-to-cloud di Azure. Unificando OT e IT, consente applicazioni industriali a bassa latenza, con risposte contestuali basate su dati real-time da PLC e sistemi di controllo. A differenza di un chatbot, l’assistente industriale agisce come un coach cognitivo, affiancando gli ingegneri nell’intero ciclo di vita del prodotto all’interno di un’architettura scalabile.
“L’AI generativa non è fine a sé stessa: prende valore quando viene integrata con la conoscenza dei processi, delle macchine, delle persone – ha spiegato Floriano Masoero, CEO e Presidente di Siemens Italia -. È qui che i multi-agent systems mostrano il loro massimo potenziale, affiancando gli ingegneri non solo nell’esecuzione di task, ma anche nel prendere decisioni migliori, più rapide, più informate. Il nostro focus è generare un’intelligenza distribuita e accessibile, che permetta a ogni realtà industriale di trasformare i propri dati in valore tangibile. La nostra piattaforma è un volano strategico su cui, insieme ai nostri clienti e partner, andare a costruire un ecosistema in cui la fabbrica intelligente non è una promessa ma un asset concreto e sostenibile”.
Multi-agent systems: il caso di successo di Danieli Automation
I multi-agent systems sono i nuovi protagonisti del percorso di innovazione di Danieli Automation, società del Gruppo Danieli specializzata nella progettazione e nello sviluppo di soluzioni avanzate per l’automazione degli impianti siderurgici. Con una presenza in oltre 20 Paesi e un know-how consolidato nell’engineering di processo, l’azienda ha avviato una trasformazione strutturale dei propri flussi industriali, puntando sull’MSA per potenziare lo sviluppo software e accelerare la produttività tecnica.
“Il nostro obiettivo è sempre stato semplificare la complessità – ha detto Stefano Martinis, CEO di Danieli Automation. -. Con Siemens Industrial Copilot abbiamo introdotto un nuovo approccio alla progettazione software, riducendo drasticamente i tempi di sviluppo e aumentando la qualità del codice generato. I nostri progettisti possono ora accedere a una knowledge base evolutiva che non solo fornisce risposte, ma insegna come migliorare il progetto, adattandolo in modo dinamico alle variabili di processo e alle esigenze, ai requisiti e ai vincoli di ogni impianto”.
A supporto del progetto, Danieli Automation si è avvalso della collaborazione con beanTech, Siemens Industrial Edge Solution Partner specializzato nell’integrazione IT/OT e nelle soluzioni edge-to-cloud. Il copilota è stato integrato nei flussi di progettazione PLC e nella gestione automatica della documentazione, riducendo i tempi di rilascio, limitando gli errori e rendendo più fluido l’inserimento delle nuove risorse. Ma il vero salto è avvenuto nella omogeneizzazione globale dei processi.
“L’assistente è addestrato sui nostri standard e ci consente di uniformare l’operatività su scala internazionale – ha aggiunto il manager -: dagli stabilimenti in Italia a quelli in Cina, Stati Uniti e Messico. Questo ci permette di mantenere coerenza, efficienza e qualità ovunque, mettendo a sistema il nostro capitale di conoscenza. Oggi abbiamo iniziato ad ampliare il perimetro d’uso del copilota anche ad altri ambiti strategici: manutenzione, collaudo, formazione, assistenza tecnica”.
Dall’efficienza alla visione strategica: il potenziale trasformativo dei multi-agent systems
La regia distribuita abilitata dai multi-agent systems offre un nuovo modello operativo a tutte le orgnizzazioni: grandi e piccole. Non è solo un’innovazione tecnologica, ma una svolta strutturale che richiede governance condivisa, cambio culturale e progettualità sistemica.
“Con Ambrosetti abbiamo stimato che l’AI generativa potrebbe contribuire fino a 312 miliardi di euro al PIL italiano – ha concluso Esposito -. Ma questo sarà possibile solo se sapremo estendere l’adozione anche alle PMI, che rappresentano la maggioranza del tessuto produttivo italiano. È qui che il cloud e le architetture conversazionali giocano un ruolo chiave: rendono l’accesso all’intelligenza artificiale più democratico, riducono le barriere d’ingresso e permettono anche alle aziende più piccole di cogliere i benefici di una tecnologia abilitante, flessibile e scalabile. La sfida è culturale prima ancora che tecnologica. Ma l’opportunità è concreta”.
