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Opper.ai e la sfida del know-how: come l’intelligenza artificiale trasforma l’esperienza in patrimonio digitale



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L’intervento di Opper.ai all’edizione dell’AI Demo Day del 18 giugno dedicata alla produzione e alla supply chain

Pubblicato il 6 ago 2026



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All’interno della cornice dell’AI Demo Day del 18 giugno, uno dei temi più sentiti dalle aziende manifatturiere ha trovato una risposta concreta nell’intervento di Giovanni Pirovano, ingegnere industriale e fondatore di Opper-ai. Il problema è tanto comune quanto critico: la dispersione della conoscenza operativa. Nelle fabbriche moderne, il “sapere come si fa”, che si tratti di montare un pezzo complesso, eseguire un controllo qualità o manutenere un impianto, risiede troppo spesso esclusivamente nella testa delle persone. Quando un operatore esperto va in pensione o cambia azienda, quel patrimonio di micro-decisioni e “trucchi del mestiere” svanisce, lasciando l’organizzazione in una condizione di inefficienza e vulnerabilità.

La conoscenza come asset: oltre la documentazione manuale

Formalizzare il know-how non è una novità, ma la sfida risiede nella sostenibilità del processo. Tradizionalmente, creare un manuale operativo richiede ore di interviste, raccolta di foto e trascrizioni manuali, sottraendo tempo prezioso proprio alle figure più qualificate (i senior e i responsabili di processo). Il risultato è che la documentazione non viene aggiornata o rimane una fotografia statica e parziale della realtà.

Opper-ai risponde a questa sfida con AI Know, una piattaforma progettata per “catturare” la conoscenza mentre viene messa in pratica. L’approccio trasforma l’operatore nell’unico protagonista della documentazione: attraverso un video registrato in autonomia – usando uno smartphone, una action cam o occhiali smart – il lavoratore esegue l’attività e la descrive verbalmente. È poi l’intelligenza artificiale a occuparsi del resto, trasformando l’esecuzione fisica in istruzioni strutturate.

Come funziona AIKnow: il linguaggio che istruisce la macchina

Durante la demo pratica, Pirovano ha mostrato la potenza dei comandi vocali integrati nella registrazione. L’intelligenza artificiale di Opper-ai non si limita a trascrivere il parlato, ma utilizza specifiche parole chiave per automatizzare l’elaborazione del video, per esempio:

  • “Fase”: segmenta automaticamente il filmato in micro-attività operative.
  • “Scatta”: segnala al sistema di catturare un frame preciso che diventerà l’immagine illustrativa nel manuale. È possibile inoltre attivare OCR, il riconoscimento ottico dei caratteri per leggere codici componenti, schemi elettrici o targhette direttamente dall’inquadratura, eliminando errori di dettatura o trascrizione.

Privacy totale e architettura on-premise: l’AI che non “esce” dall’azienda

Un elemento di fortissima distinzione tecnica riguarda la data sovereignty e la sicurezza industriale. A differenza di molte soluzioni basate su cloud pubblici, AIKnow è progettata per risiedere interamente sui server aziendali. Pirovano ha sottolineato con forza che i video dei processi produttivi, che contengono spesso segreti industriali e procedure critiche, non vengono mai inviati a modelli esterni.

Per rendere questa architettura sostenibile, Opper-ai ha ottimizzato gli algoritmi affinché possano girare su normali CPU, senza richiedere costosi investimenti in hardware o schede video (GPU). Questa scelta comporta un piccolo compromesso in termini di tempo: per ogni minuto di video serve circa un minuto di elaborazione. Tuttavia, come evidenziato durante l’evento, la creazione di uno standard operativo non richiede risposte in tempo reale: “Lo carico prima di andare a casa, la notte viene elaborato e il giorno dopo è pronto per la distribuzione”.

Il valore del “fattore umano”: validazione e multilinguismo

Nonostante l’alto grado di automazione, il sistema prevede sempre un approccio human-in-the-loop. Nella pagina di post-processing, il responsabile del miglioramento continuo può rifinire la trascrizione, aggiungere pittogrammi per i rischi residui e indicare i dispositivi di protezione individuale (DPI) necessari.

Una delle funzionalità più apprezzate è la capacità di generare istantaneamente standard in lingue diverse. Questo permette a un’azienda italiana di documentare un processo in lingua madre e distribuirlo immediatamente ai propri stabilimenti all’estero, assicurando coerenza e sicurezza globale.

Risultati tangibili e ROI: misurare l’efficienza

I dati presentati all’AI Demo Day confermano la validità economica della soluzione:

  • Risparmio del 50% del tempo di pesone uniche: la creazione di una procedura passa dal richiedere due persone (chi spiega e chi documenta) a una singola persona in autonomia.
  • Costi accessibili: con un abbonamento annuale che si aggira sui 5.000 euro, l’investimento risulta sostenibile anche per le piccole e medie imprese.
  • Flessibilità hardware: il sistema accetta qualsiasi formato video

I casi d’uso sono molteplici: dalle procedure di montaggio artigianali alla creazione di manuali per i nuovi software gestionali (registrando le sessioni dei consulenti esterni), fino alla reportistica di manutenzione per i carrelli elevatori. In ogni scenario, l’obiettivo rimane lo stesso: trasformare il sapere delle persone in un sistema vivo, capace di evolvere insieme ai processi produttivi e di garantire la continuità operativa dell’azienda.

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