MakinaRocks ha presentato la propria strategia per ridurre il divario tra le capacità raggiunte dai modelli di frontiera e la loro effettiva applicabilità nei contesti industriali. Durante la conferenza industrial AI “ATTENTION 2026”, organizzata a Seoul con circa 700 partecipanti, il CEO Yoon Sung-ho ha sottolineato come i modelli più avanzati riescano già a gestire richieste relativamente strutturate, per esempio analizzare file di dati o tracciare l’andamento di determinati valori dei sensori, ma incontrino ancora difficoltà quando devono rispondere a domande strettamente legate al funzionamento concreto di uno specifico impianto. La differenza riguarda soprattutto quella parte di conoscenza operativa che deriva dall’esperienza accumulata direttamente nei processi produttivi e che non è normalmente contenuta nei modelli generalisti.
Secondo MakinaRocks, raggiungere un livello di accuratezza dell’80% può essere sufficiente in molti scenari sperimentali, ma non necessariamente nei processi industriali, dove il restante 20% può includere procedure, vincoli e conoscenze specifiche indispensabili per prendere decisioni corrette. Per colmare questa parte mancante l’azienda utilizza il proprio sistema operativo per l’intelligenza artificiale Runway e DrawX, un agente dedicato alla revisione dei disegni tecnici e al supporto decisionale. L’obiettivo è integrare i modelli AI con dati, procedure e competenze operative legate al singolo ambiente industriale, trasformando capacità generaliste in strumenti utilizzabili all’interno dei flussi di lavoro reali.
DrawX è già stato applicato nei processi di revisione delle modifiche ai documenti di progettazione e, secondo i dati comunicati da MakinaRocks, ha permesso di risparmiare oltre 1.000 ore di lavoro all’anno. Le tecnologie dell’azienda sono inoltre operative in sei stabilimenti automobilistici, dove vengono utilizzate su circa 1.400 robot industriali. L’impiego non è limitato al settore manifatturiero: MakinaRocks ha partecipato anche a Ulchi Freedom Shield, l’esercitazione congiunta tra Corea del Sud e Stati Uniti, nella quale per la prima volta è stata introdotta sperimentalmente l’intelligenza artificiale in questo tipo di attività militare.
Un ruolo centrale nell’approccio di MakinaRocks è affidato ai Forward Deployed Engineers, o FDE, cioè ingegneri che lavorano direttamente a contatto con i clienti e con gli ambienti produttivi nei quali l’AI deve essere implementata. L’azienda utilizza questa struttura per trasferire nei sistemi AI la conoscenza specifica dei processi e per adattare modelli e applicazioni alle condizioni operative reali. Il gruppo FDE supporta attualmente circa 80 clienti distribuiti in cinque Paesi, mentre i modelli AI effettivamente in funzione presso i diversi siti hanno superato quota 6.000.
Durante l’evento sono stati presentati anche diversi progetti sviluppati insieme a partner industriali. Young-jae Chang, professore al KAIST e CEO di Daim Research, ha illustrato KAIROS, una piattaforma per la gestione delle fabbriche che, rispetto alla tradizionale integrazione di sistemi realizzati singolarmente tramite progetti SI, consentirebbe di ridurre di circa il 50% le spese in conto capitale destinate agli impianti e di migliorare in maniera significativa il loro tasso di utilizzo.
Hankook & Company Group ha invece presentato i risultati ottenuti attraverso un sistema AI per la generazione dei pattern degli pneumatici sviluppato insieme a MakinaRocks, affiancato da modelli per la previsione della domanda. L’impiego combinato di queste soluzioni è stato utilizzato per aumentare la produttività e migliorare l’accuratezza delle decisioni nei processi industriali. HD Hyundai ha mostrato il progetto di un “AI master craftsman agent” destinato al settore della cantieristica navale, mentre Device Insight ha illustrato Nora, un sistema di agentic AI specializzato nella manutenzione degli impianti eolici.
Nora è stato sviluppato per supportare le attività di diagnosi iniziale e manutenzione nel settore eolico, con l’obiettivo di aumentare la percentuale di problemi risolti già nelle prime fasi dell’intervento e ridurre contemporaneamente il costo di generazione dell’energia. Anche in questo caso l’AI viene quindi collegata a informazioni e procedure specialistiche invece di essere impiegata come sistema generalista separato dal contesto operativo.
La strategia delineata da MakinaRocks combina così una piattaforma AI centrale, agenti specializzati e una struttura di ingegneri distribuiti direttamente presso i clienti. L’azienda intende continuare a estendere questo modello nei settori manifatturiero, energetico e della difesa, concentrandosi sull’implementazione di sistemi AI già integrati con processi, impianti e conoscenze specifiche del singolo ambiente industriale.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)