È uscito il nuovo numero di m&a, novembre/dicembre 2026

m&a di novembre/dicembre 2026 torna sul tema dell’intelligenza artificiale che, per quanto sofisticata, non è un essere senziente. Non possiede coscienza, intenzioni o responsabilità morale. È una tecnologia progettata, addestrata e orientata da esseri umani, attraverso dati, algoritmi e obiettivi definiti. Le sue capacità possono essere straordinarie, ma non autorizzano a considerare infallibili le sue risposte o le sue decisioni.

È un concetto ribadito ormai da tempo, ma sempre più attuale: l’innovazione tecnologica deve procedere di pari passo con la capacità dell’uomo di governarla. Una questione particolarmente importante nella manifattura, dove l’intelligenza artificiale sta evolvendo da strumento di supporto alle decisioni a sistema capace di intervenire direttamente sui processi produttivi.

È uno dei temi centrali dell’intervista che pubblichiamo in questo numero al professor Andrea Matta del Politecnico di Milano, coordinatore di euroFMX, progetto europeo da 45 milioni di euro dedicato allo sviluppo dell’AI generativa e agentica per l’industria.

Matta richiama l’attenzione su un concetto fondamentale: l’autonomia dei sistemi deve crescere insieme alla loro affidabilità e alla possibilità di intervento umano. Prima di affidare a un agente intelligente decisioni che riguardano macchine, materiali e processi, occorre comprenderne il comportamento, verificarne i risultati e stabilire chiaramente le responsabilità.

Ma c’è un altro aspetto, forse ancora più interessante, che emerge dall’intervista. L’AI non deve necessariamente impoverire il patrimonio di conoscenze delle persone. Può, al contrario, arricchirlo, aiutando tecnici e operatori a comprendere fenomeni complessi e individuare soluzioni nuove.

È questa la prospettiva che dovrebbe accompagnare la trasformazione digitale dell’industria: una tecnologia capace di ampliare le possibilità dell’uomo, valorizzarne le competenze e renderne il lavoro più efficace e sicuro. Perché il vero progresso non si misura soltanto da ciò che le macchine riescono a fare autonomamente, ma anche da quanto permettono alle persone di fare meglio.