L’intelligenza artificiale generativa promette di trasformare i processi decisionali industriali, ma la sua adozione in contesti manifatturieri (soprattutto mission-critical) richiede un approccio metodico che metta sicurezza, compliance e governance al centro. Safe-GPAIoT è un progetto sperimentale che ha costruito questo ponte: dalla teoria normativa (AI Act, NIS2, GDPR) alla pratica operativa, attraverso prototipi validati su linea pilota.
I risultati hanno dimostrato che l’integrazione responsabile è possibile e hanno tracciato un percorso replicabile per l’industria italiana. Il progetto è stato cofinanziato dal Centro di Competenza START4.0.
Indice degli argomenti:
Safe-GPAIoT, come è nato il progetto
Quando il progetto è stato concepito nel 2024, l’industria manifatturiera italiana si trovava di fronte a un paradosso. Da un lato, la disponibilità di Large Language Model sempre più potenti e accessibili prometteva di rivoluzionare il supporto decisionale operativo: assistenti conversazionali in grado di diagnosticare problemi, suggerire interventi, guidare operatori attraverso procedure complesse. Dall’altro, l’assenza di framework validati per l’adozione sicura di queste tecnologie in ambienti industriali critici frenava qualsiasi sperimentazione responsabile.
Le PMI manifatturiere, che costituiscono il tessuto produttivo nazionale, non potevano permettersi errori. Un’allucinazione algoritmica in un contesto produttivo non genera solo un’interazione fallita come in ambito consumer, ma può causare fermi impianto costosi, compromettere la qualità del prodotto o, nei casi peggiori, mettere a rischio la sicurezza degli operatori.
Contemporaneamente, il contesto normativo europeo si stava rapidamente definendo: l’AI Act classificava i sistemi di supporto decisionale per infrastrutture critiche come “high-risk”, imponendo requisiti stringenti di trasparenza, tracciabilità e supervisione umana.
Mancava un punto di riferimento concreto. Le pubblicazioni accademiche offrivano framework teorici, i vendor tecnologici presentavano demo impressionanti ma spesso prive di validazione rigorosa su rischi e compliance, le normative imponevano requisiti senza fornire indicazioni pratiche su come implementarli.
Safe-GPAIoT è nato per colmare questo vuoto: costruire un percorso dimostrativo completo che partisse dai vincoli normativi, attraversasse l’analisi sistematica dei rischi, sviluppasse architetture tecnologiche conformi e arrivasse fino alla validazione operativa su linea pilota con metriche misurabili.
Il progetto ha risposto a domande concrete che ogni azienda manifatturiera si pone: come classificare correttamente un sistema AI secondo i principi dell’AI Act?
Come garantire che le risposte generate siano tracciabili per audit esterni?
Come integrare human oversight senza rallentare l’operatività?
Come proteggere i sistemi da prompt injection e data poisoning?
Come validare l’affidabilità prima del deployment?
Safe-GPAIoT ha fornito non solo risposte teoriche ma evidenze pratiche e metodologie riusabili.
L’introduzione di assistenti basati su Large Language Model e AI generativa
Le decisioni operative in fabbrica avvengono in condizioni complesse: rumore ambientale, pressione temporale, informazioni frammentate distribuite tra manuali tecnici, procedure aziendali e conoscenza tacita degli operatori. Quando un macchinario manifesta un’anomalia, il tempo per diagnosticare e intervenire è critico. Gli errori costano in termini di sicurezza personale, qualità del prodotto e continuità produttiva.
L’introduzione di assistenti basati su Large Language Model e intelligenza artificiale generativa può accelerare diagnosi e decisioni, ma introduce nuovi rischi: allucinazioni algoritmiche che generano informazioni plausibili ma errate, vulnerabilità a manipolazioni malevole come prompt injection e data poisoning, opacità decisionale che rende impossibile la verifica, potenziali violazioni di compliance GDPR e AI Act.
In ambienti industriali regolamentati, dove le decisioni hanno conseguenze fisiche immediate, questi rischi non sono accettabili senza controlli rigorosi.
Safe-GPAIoT ha affrontato questa complessità costruendo un percorso sperimentale completo che ha connesso sensori industriali, modelli di intelligenza artificiale e interfacce operative, mantenendo sicurezza e compliance come requisiti architetturali non negoziabili dall’inizio alla fine del progetto.
Safe-GPAIoT, come funziona
Il progetto ha costruito una filiera tecnologica end-to-end in cinque fasi integrate.
Nella prima fase è stata realizzata l’acquisizione dati da sensori IIoT e sistemi produttivi quali PLC, SCADA e MES.
Questi dati hanno alimentato la seconda fase di elaborazione intelligente attraverso modelli generativi governati e knowledge base dominio-specifiche.
La terza fase ha riguardato la generazione decisionale tramite architetture Agentic-RAG (Retrieval-Augmented Generation) con grounding su documentazione tecnica validata.
Nella quarta fase l’interfaccia operatore contestuale tramite realtà aumentata e mista ha permesso di ridurre il carico cognitivo.
L’ultima fase ha previsto validazione continua attraverso metriche operative e audit trail completi.
Ogni componente è stato progettato considerando i requisiti del Regolamento Europeo sull’AI (AI Act), la Direttiva NIS2 sulla cybersicurezza, il GDPR sulla protezione dati e standard tecnici come ISO/IEC 27001 e IEC 62443. L’architettura finale ha dimostrato che è possibile integrare AI generativa in ambienti produttivi critici rispettando tutti i vincoli normativi e di sicurezza.
I quattro deliverable realizzati
Primo deliverable: le fondamenta
Il primo ha stabilito le fondamenta attraverso l’analisi dello stato dell’arte tecnologico su LLM industriali e la mappatura completa del contesto normativo europeo e nazionale. Sono stati definiti il perimetro di utilizzo ammissibile, le classi di rischio AI Act applicabili, i requisiti di data sovereignty e cifratura, i vincoli di latenza per decisioni safety-critical e le baseline di sicurezza OT/IT. Ha incluso anche l’analisi approfondita dei rischi cyber-fisici, organizzativi e tecnologici specifici per il contesto manifatturiero target, fornendo alle aziende una mappa dettagliata del terreno da attraversare.
Secondo deliverable: un framework di governance
Il secondo derivable ha reso operativi questi requisiti costruendo un framework di governance pratico che ha compreso modelli di minaccia per sistemi AI industriali, data governance end-to-end dalla raccolta alla cancellazione e criteri di trustworthiness come spiegabilità, robustezza e supervisione umana obbligatoria per decisioni critiche. Sono state sviluppate metodologie per MLOps tracciabili, procedure di audit trail automatizzato, classificazione dei sistemi AI secondo il Regolamento Europeo e processi di validazione continua. Particolare attenzione è stata dedicata ai meccanismi di human oversight e ai criteri per definire quando una decisione AI richiedeva conferma umana esplicita.
Terzo deliverable: l’architettura tecnica
Il terzo derivable ha sviluppato l’architettura tecnica dell’assistente AI conversazionale attraverso un sistema Agentic-RAG che ha ancorato le risposte generative a knowledge base validata comprendente manuali tecnici, procedure operative e storico degli interventi. Sono stati implementati controlli contro prompt injection e model poisoning, è stata gestita la latenza in architetture edge-cloud ibride. Le risposte generate sono state progettate per essere sempre accompagnate da livello di confidenza quantificato, tracciabilità delle fonti utilizzate, spiegazione del ragionamento e indicazioni esplicite quando l’incertezza risultava troppo elevata.
Il modulo ha implementato anche meccanismi di fallback che in caso di bassa confidenza o failure tecnologico hanno scalato automaticamente verso modalità conservative e supervisione umana aumentata.
Quarto deliverable: l’interfaccia finale
Il quarto derivable ha costruito l’interfaccia finale attraverso un assistente contestuale accessibile tramite dispositivi AR/MR che ha proiettato informazioni direttamente sul campo visivo dell’operatore durante interventi manutentivi o diagnostici. L’architettura ha implementato pipeline edge-cloud ottimizzata per ridurre latenza percepita, integrazione con protocolli industriali standard come OPC-UA e MQTT, cifratura end-to-end delle comunicazioni e modalità offline per continuità operativa in caso di disconnessione. La validazione su linea pilota ha confermato l’efficacia dell’approccio.
I partner del progetto e i loro contributi
Safe-GPAIoT è stato realizzato da un partenariato che ha integrato competenze complementari essenziali per affrontare la complessità del tema.
FlairBit ha portato l’expertise su piattaforme IIoT e AI, sviluppando lo stack tecnologico GenAI/RAG governato. Il loro contributo si è concentrato sull’architettura dati, l’integrazione con sensori e sistemi produttivi esistenti e lo sviluppo delle componenti di intelligenza artificiale conversazionale. FlairBit ha evoluto attraverso il progetto il proprio catalogo di soluzioni con criteri validati di selezione tecnologica per AI industriale sicura, acquisendo competenze specifiche su architetture RAG industriali e governance dei modelli generativi.
DGS ha apportato competenze avanzate in cybersecurity e governance AI, sviluppando il framework di sicurezza multi-livello e i meccanismi di conformità normativa. Il loro contributo ha incluso il threat modeling specifico per sistemi AI-OT, l’architettura dei controlli di sicurezza, i processi di audit automatizzato e la classificazione dei rischi secondo AI Act e NIS2. DGS ha rafforzato attraverso Safe-GPAIoT la propria offerta di Decision Support System conversazionali conformi per contesti industriali critici, sviluppando metodologie proprietarie per risk assessment AI industriale.
T&G Technology & Groupware si è occupata dell’interfaccia operatore in Realtà Aumentata/Mista, dell’integrazione hardware-software sul campo e della validazione su linea pilota. Il loro contributo ha coperto lo sviluppo dell’assistente AR/MR, i protocolli di comunicazione industriale sicuri, l’ottimizzazione dell’esperienza utente in condizioni operative reali e la definizione delle metriche di validazione. T&G ha accelerato attraverso il progetto l’evoluzione della propria offerta su manutenzione intelligente e IIoT con componenti validate su demo case concreti.
DIME dell’Università degli Studi di Genova ha fornito consulenza scientifica sul progetto, garantendo rigore metodologico nell’approccio sperimentale, validazione delle scelte architetturali rispetto allo stato dell’arte internazionale e sviluppo di framework teorici riusabili. Il contributo accademico ha incluso la definizione di metriche innovative per valutare la collaborazione umano-AI, l’analisi dei rischi sistemici e la produzione di linee guida metodologiche per l’adozione responsabile di AI generativa in contesti industriali.
Come sono stati gestiti i rischi
La gestione dei rischi ha attraversato tutti i deliverable come filo conduttore. Per le allucinazioni AI in decisioni critiche è stata implementata un’architettura RAG con grounding obbligatorio, confidence threshold e supervisione umana. Il prompt injection e la manipolazione degli input sono stati contrastati tramite sanitizzazione automatica degli input, behavioral monitoring e output validation. Il data poisoning dei modelli è stato affrontato con validazione continua delle performance, drift detection e rollback automatico.
Le violazioni GDPR e AI Act sono state prevenute attraverso data minimization, audit trail completo, classificazione del rischio e documentation automatica. La latenza inaccettabile è stata gestita con architettura edge-cloud ibrida, decisioni critiche processate on-edge e graceful degradation.
L‘information leakage è stato bloccato da cifratura end-to-end, access control granulare e network segmentation OT/IT. Le decisioni opache non verificabili sono state eliminate rendendo obbligatoria l’explainability, la source traceability e il confidence scoring.
L’impatto potenziale sulla fabbrica
Per il plant manager sono cambiati i tempi medi di diagnosi e intervento manutentivo che si sono ridotti significativamente, è migliorata l’Overall Equipment Effectiveness attraverso prevenzione dei fermi non pianificati e si è ottenuta tracciabilità completa delle decisioni operative per audit interni ed esterni.
Per CISO e Data Protection Officer è emerso un framework di governance AI conforme a AI Act e NIS2, si è automatizzato l’audit trail per dimostrare compliance, sono stati implementati meccanismi di threat detection specifici per ambienti OT e si è gestito in modo controllato i dati personali operatori secondo GDPR.
Per gli operatori è arrivato un supporto decisionale contestuale che ha ridotto il carico cognitivo sotto stress, guidance passo-passo per procedure complesse, interfaccia AR hands-free per operazioni sul campo e riduzione della dipendenza da documentazione cartacea frammentata.
I risultati ottenuti
La validazione su linea pilota ha prodotto metriche concrete. L’affidabilità decisionale ha raggiunto il 94% di accuracy su decisioni diagnostiche contro un baseline dell’87% umano. Il tempo medio risposta è sceso sotto i 15 secondi per raccomandazioni operative contro i 45-60 secondi baseline. Il tasso di riduzione errori ha superato il 60% su procedure complesse eseguite sotto pressione temporale. La compliance audit trail ha coperto il 100% delle decisioni critiche documentate con rationale e source traceability. La latenza percepita è rimasta sotto i 3 secondi per safety-critical alerts e sotto gli 8 secondi per knowledge retrieval complesso.
Questi risultati hanno dimostrato che l’integrazione di AI generativa in contesti produttivi critici non solo è possibile ma può generare valore misurabile mantenendo sicurezza e conformità.
Le opportunità per le aziende manifatturiere
Safe-GPAIoT ha tracciato un percorso che ora altre aziende possono seguire con maggiore sicurezza. Le metodologie sviluppate sono state documentate in modo da essere riusabili: framework di governance, criteri di selezione tecnologica, checklist conformità e processi di validazione costituiscono un patrimonio metodologico che riduce drasticamente i tempi e i costi per chi vuole intraprendere un percorso simile.
Per le PMI manifatturiere italiane si aprono opportunità concrete. Il framework di classificazione AI Act sviluppato nel progetto permette di capire rapidamente se un sistema pianificato ricade nella categoria high-risk e quali requisiti deve soddisfare. I criteri di selezione tecnologica tra modelli open-source e closed-source forniscono una guida pratica per scelte informate.
Le architetture RAG validate offrono un template replicabile per ancorare AI generativa a knowledge base aziendali specifiche.
Le grandi imprese possono utilizzare i risultati per accelerare programmi di digital transformation già in corso, integrando componenti AI generativa in ecosistemi industriali complessi con maggiore confidenza sui rischi e sulle strategie di mitigazione. I framework di audit automatizzato sviluppati riducono il costo di compliance continua, trasformando un obbligo normativo in un processo efficiente.
Per i system integrator e i vendor tecnologici si apre un mercato di servizi qualificati. La domanda di competenze su AI industriale sicura, governance operativa e integrazione conformità-tecnologia è destinata a crescere rapidamente. Safe-GPAIoT ha dimostrato che queste competenze possono essere costruite attraverso progetti pilota strutturati, creando un modello replicabile per service provider specializzati.
L’architettura modulare sviluppata garantisce scalabilità. Le API standard permettono integrazione con sistemi MES/ERP esistenti senza rivoluzioni architetturali. I protocolli industriali aperti utilizzati assicurano interoperabilità con il parco macchine eterogeneo tipico della manifattura italiana.
La metodologia di fine-tuning dominio-specifico consente di adattare modelli AI a contesti produttivi diversi mantenendo le garanzie di sicurezza e governance.
Il progetto ha contribuito all’ecosistema nazionale costruendo competenze sulla triade AI-IIoT-Cybersecurity e fornendo evidenze empiriche per policy making informato.
Le lezioni apprese sono state sistematizzate e rese disponibili, accelerando la curva di apprendimento collettiva dell’industria italiana su questi temi critici.
Conclusione
Safe-GPAIoT ha dimostrato che il passaggio dal dover-essere normativo all’essere operativo è possibile attraverso sperimentazione disciplinata. Non ha promesso rivoluzioni immediate ma ha costruito fondamenta solide attraverso governance integrata nell’architettura, rischi identificati e mitigati, operatori supportati senza essere sostituiti e decisioni spiegabili e tracciabili.
La vera innovazione non è stata tecnologica ma metodologica: dimostrare che AI generativa, IIoT e realtà aumentata possono convivere in fabbrica con sicurezza, responsabilità e valore misurabile. Il percorso tracciato è ora disponibile per l’industria italiana, riducendo incertezza e accelerando adozione responsabile.
Nota di responsabilità
Safe-GPAIoT è stato un progetto dimostrativo sperimentale. I prototipi sviluppati non costituiscono prodotti certificati per uso industriale diretto. L’adozione operativa richiede validazione estesa sul contesto specifico, audit di conformità indipendenti, formazione operatori certificata e integrazione con sistemi di gestione rischio aziendali.
