L’AI generativa (GenAI) sta trasformando il modo in cui gli ingegneri analizzano i dati, sviluppano algoritmi e prendono decisioni tecniche. Dalla diagnostica automobilistica alla manutenzione predittiva, fino alla ricerca scientifica, la GenAI consente di ridurre drasticamente i tempi di analisi e di valorizzare grandi quantità di informazioni prima difficili da sfruttare.
Seth DeLand, Product Marketing Manager, MathWorks
I team di ingegneria generano ogni anno terabyte di dati e, secondo Gartner, fino all’80% di questi è non strutturato. Registri di assistenza, documentazione tecnica, articoli di ricerca e note operative contengono conoscenze fondamentali, ma i loro formati irregolari ne rendono complessa l’analisi con strumenti tradizionali. La GenAI permette di combinare dati strutturati e non strutturati, abilitando analisi su larga scala e supportando diagnosi più rapide, flussi di progettazione più efficienti e tempi di scoperta ridotti.
Nonostante questo potenziale, esiste ancora un divario tra ciò che la GenAI può offrire e il suo utilizzo quotidiano. Un sondaggio informale condotto da MathWorks nel dicembre 2025 mostra che l’83% degli ingegneri utilizza la GenAI almeno una volta al mese, soprattutto per scrivere codice o documentazione. Tuttavia, il 46% indica l’integrazione nei flussi di lavoro esistenti come principale criticità, percentuale che sale al 75% tra i professionisti con maggiore esperienza. Per ottenere un reale vantaggio competitivo, la GenAI deve essere applicata anche alla preparazione e all’analisi dei dati non strutturati.
Un esempio concreto è la diagnostica automotive. Gli ingegneri di Tata Motors hanno adottato la Retrieval‑Augmented Generation (RAG) per sviluppare un chatbot in grado di combinare modelli linguistici con dati proprietari come manuali di servizio, documentazione ingegneristica e report dei meccanici. Utilizzando MATLAB®, il sistema recupera i documenti più pertinenti e genera risposte contestuali, riducendo i tempi di assistenza e migliorando l’identificazione delle cause alla radice, senza la necessità di costosi retraining dei modelli.
Anche nella ricerca scientifica la GenAI sta accelerando la scoperta. All’Università di Copenaghen è stata utilizzata per strutturare migliaia di articoli di food science, creando grafi della conoscenza che hanno permesso di individuare connessioni nascoste tra concetti e composti chimici. Sebbene la GenAI abbia consentito di risparmiare giorni di lavoro manuale, il successo del progetto ha richiesto un rigoroso processo ingegneristico e un forte giudizio umano nella preparazione dei dati.
Nella manutenzione predittiva, infine, la GenAI può valorizzare testi come registri e note dei tecnici, rendendoli utilizzabili insieme ai dati dei sensori. Può supportare diverse fasi del workflow, ma la validazione dei modelli e la competenza di dominio restano fondamentali.
La GenAI è uno strumento potente, ma va integrata in modo strategico: il suo vero valore emerge quando è supportata da dati di qualità, processi rigorosi e solide competenze ingegneristiche.
