Non tutte le esigenze tecnologiche si risolvono acquistando un software o introducendo un’automazione. In alcuni casi, prima di sviluppare una soluzione, occorre studiare il problema, formulare ipotesi e verificarle. È qui che la ricerca applicata può diventare uno strumento concreto di innovazione aziendale.
Un’impresa può disporre di molti dati senza riuscire a utilizzarli efficacemente. Può avere sistemi informatici evoluti, ma continuare a gestire attività critiche con procedure manuali. Oppure può trovarsi davanti a un problema produttivo, organizzativo o tecnologico per il quale non esiste una risposta immediatamente applicabile.
In queste situazioni, la domanda non dovrebbe essere soltanto: quale tecnologia possiamo acquistare?
La domanda più utile potrebbe essere: quale risultato vogliamo raggiungere e che cosa dobbiamo ancora comprendere per riuscirci?
È da questa prospettiva che nasce il valore della ricerca applicata per le imprese.
Che cos’è la ricerca applicata e perché interessa le aziende?
La ricerca applicata è un’attività di indagine orientata all’acquisizione di nuove conoscenze per raggiungere un obiettivo pratico e specifico.
A differenza della ricerca di base, che può approfondire fenomeni senza una destinazione applicativa immediata, la ricerca applicata parte da un problema riconoscibile e cerca di produrre conoscenze utili ad affrontarlo.
Nel contesto aziendale può riguardare, per esempio, l’interpretazione di dati complessi, lo sviluppo di nuovi metodi di rilevazione, l’interazione tra sistemi tecnologici o la sperimentazione di processi non ancora sufficientemente conosciuti.
Il riferimento metodologico internazionale è il Manuale di Frascati dell’OCSE, che identifica cinque caratteristiche delle attività di Ricerca e Sviluppo: novità, creatività, incertezza, sistematicità e trasferibilità o riproducibilità dei risultati.
La ricerca, quindi, non coincide automaticamente con l’utilizzo di tecnologie avanzate. Richiede un problema conoscitivo e un percorso strutturato per affrontarlo.
Quando un software standard non basta
La digitalizzazione ha reso disponibili numerosi strumenti per la gestione dei processi aziendali. Piattaforme gestionali, sistemi documentali, software industriali e applicazioni di Intelligenza Artificiale possono rispondere a molte esigenze senza richiedere nuove attività di ricerca.
Esistono tuttavia situazioni nelle quali le soluzioni disponibili devono essere valutate rispetto a vincoli particolari, condizioni non previste o risultati ancora incerti.
Consideriamo tre scenari.
1. Rilevare tempestivamente anomalie in un ambiente complesso
Un’organizzazione dispone di telecamere e sistemi di monitoraggio, ma gli operatori non possono osservare continuamente ogni flusso video.
L’obiettivo non è necessariamente installare altri dispositivi. Potrebbe essere studiare come interpretare i segnali visivi disponibili per riconoscere determinate condizioni di rischio.
L’impiego della Computer Vision può offrire una possibile risposta, ma occorre valutare il contesto, le caratteristiche delle immagini, l’affidabilità dei modelli e la frequenza delle segnalazioni errate.
Quando esistono incertezze tecnologiche effettive, queste verifiche possono richiedere un percorso di ricerca e sperimentazione.
2. Trasformare documenti complessi in informazioni utilizzabili
Un’impresa possiede migliaia di documenti tecnici, moduli, certificazioni e registrazioni, ma le informazioni importanti rimangono difficili da individuare e collegare.
Una piattaforma documentale tradizionale può migliorare archiviazione e accesso ai file.
Se però l’obiettivo è riconoscere contenuti eterogenei, estrarre informazioni specifiche e collegarle automaticamente ai processi, occorre valutare tecniche di riconoscimento, classificazione e validazione.
In presenza di problemi non risolti con soluzioni consolidate, la sperimentazione può riguardare precisione dell’estrazione, trattamento delle eccezioni e affidabilità del risultato.
3. Integrare dati, processi e decisioni
In un’azienda industriale, informazioni su lavoratori, impianti, manutenzioni, scadenze e attività operative possono essere distribuite tra sistemi differenti.
Un intervento ordinario di integrazione può già risolvere una parte significativa del problema.
Quando invece emerge l’esigenza di sviluppare nuove modalità di correlazione, interpretazione o utilizzo delle informazioni, può rendersi necessaria un’indagine tecnologica più approfondita.
La differenza non sta nella complessità apparente del progetto, ma nella presenza di una reale incertezza da affrontare.
Innovazione tecnologica e Ricerca e Sviluppo non sono sinonimi
Un’impresa può innovare anche introducendo soluzioni già esistenti, migliorando un processo o adottando una tecnologia consolidata.
Queste attività possono produrre benefici rilevanti, senza costituire necessariamente ricerca e sviluppo.
Un progetto di R&S presenta invece un obiettivo conoscitivo e un’incertezza che richiedono indagine, formulazione di ipotesi, sperimentazione e verifica sistematica.
Questa distinzione è importante anche dal punto di vista gestionale.
Permette all’impresa di comprendere quando è sufficiente configurare un prodotto, quando serve progettare un’integrazione e quando, invece, può essere opportuno investire in un percorso sperimentale.
Significa scegliere strumenti e metodi proporzionati al problema, evitando sia sviluppi superflui sia aspettative non realistiche.
Dall’obiettivo alla soluzione: come si costruisce un percorso di ricerca applicata
La ricerca applicata parte da una necessità concreta, ma non presume che la prima soluzione immaginata sia necessariamente quella corretta.
Il percorso può essere articolato in cinque passaggi.
1. Comprendere il risultato atteso. Quale problema deve essere risolto? Quali condizioni permetteranno di verificare il miglioramento?
2. Analizzare il contesto. Quali dati, tecnologie, persone, vincoli e processi sono coinvolti?
3. Individuare l’incertezza. Che cosa non sappiamo ancora? Quali ipotesi devono essere verificate?
4. Sperimentare. Quando necessario, realizzare prototipi, prove circoscritte o casi pilota con criteri di valutazione definiti.
5. Verificare ed evolvere. Analizzare i risultati, riconoscere i limiti e stabilire se la soluzione può essere consolidata, modificata o abbandonata.
Un percorso ben strutturato non promette che ogni ipotesi produca il risultato sperato. Consente però di trasformare anche le verifiche negative in informazioni utili per le decisioni successive.
Il ruolo dell’Intelligenza Artificiale nella ricerca applicata
Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Computer Vision ampliano le possibilità di analizzare dati, documenti, immagini e processi operativi.
Non rappresentano tuttavia una risposta universale.
Un modello può funzionare in determinate condizioni e mostrare limiti significativi in altre. La qualità dei dati, la variabilità del contesto, le prestazioni richieste, la sicurezza e la supervisione umana influiscono sulla sua applicabilità.
Per questo, in un progetto di ricerca applicata, la scelta dell’AI dovrebbe seguire la definizione dell’obiettivo, non precederla.
La tecnologia è uno strumento della ricerca, non il suo punto di partenza.
MPC Innovation: ricerca applicata e sviluppo tecnologico a Taranto
“Conoscendo l’obiettivo, ricerco la soluzione.”
Questo principio guida il metodo di MPC Innovation, realtà tecnologica con sede a Taranto, iscritta all’Anagrafe Nazionale delle Ricerche del Ministero dell’Università e della Ricerca nella categoria Imprese, con codice CAR 002008_IMPR.
MPC Innovation a Taranto, in quanto Centro di Ricerca, sviluppa soluzioni software, hardware e ibride e affronta problemi operativi attraverso competenze in Intelligenza Artificiale, Computer Vision, automazione, sistemi informativi e gestione intelligente dei dati e dei documenti.
L’approccio parte dall’analisi dell’obiettivo e distingue le funzionalità già disponibili, le configurazioni e integrazioni ordinarie dai progetti che richiedono effettive attività di ricerca applicata e sviluppo sperimentale.
Questa capacità di collegare comprensione del problema, competenze tecnologiche e verifica delle soluzioni può essere utile a imprese industriali, PMI, organizzazioni complesse ed enti che intendono affrontare nuove esigenze tecnologiche.
Quando coinvolgere un partner per la ricerca applicata?
Il momento più utile può essere proprio quello in cui l’organizzazione conosce il problema, ma non ha ancora individuato una soluzione soddisfacente.
Non occorre necessariamente avere già scelto un algoritmo, una piattaforma o un’architettura.
È più importante poter descrivere l’obiettivo, i vincoli e le difficoltà incontrate.
Da queste informazioni può nascere una valutazione tecnica che conduca a una soluzione consolidata, a un’integrazione oppure a un progetto di ricerca e sviluppo.
Perché innovare non significa sempre introdurre una nuova tecnologia. A volte significa comprendere meglio il problema che vogliamo risolvere.
Approfondisci il metodo di MPC Innovation
Scopri le attività, le competenze e l’approccio alla Ricerca e Sviluppo di MPC Innovation nella pagina dedicata al Centro di Ricerca e Sviluppo a Taranto.
https://www.mpc-innovation.com/centro-di-ricerca-e-innovazione-digitale/
MPC Innovation è una startup innovativa con sede a Taranto, attiva nella ricerca applicata e nello sviluppo sperimentale di soluzioni tecnologiche per imprese e organizzazioni. È iscritta all’Anagrafe Nazionale delle Ricerche del Ministero dell’Università e della Ricerca (MUR), codice CAR 002008_IMPR.
