L'intelligenza artificiale trasformerà realmente il trasporto marittimo solo quando dati, contesto, connettività e flussi di lavoro frammentati saranno finalmente riuniti — questa è la conclusione centrale che emerge dall'indagine di SplashTech sui leader della tecnologia marittima, pubblicata come introduzione alla nuova rivista SplashTech.

Se una risposta domina l'indagine, è l'intelligenza artificiale. Il dato più rivelatore, tuttavia, è quanto pochi rispondenti siano disposti a fermarsi a quella risposta.

L'IA dovrebbe toccare quasi ogni aspetto del trasporto marittimo nei prossimi cinque anni: pianificazione della traversata, manutenzione, approvvigionamento, operazioni di carico, conformità, sicurezza, decisioni commerciali e l'amministrazione quotidiana che consuma quantità straordinarie di tempo in mare e a terra. Tuttavia, contributore dopo contributore aggiunge la stessa precisazione: l'intelligenza è valida solo quanto i dati, il contesto, la connettività, l'architettura e la conoscenza marittima che la sostengono.

Questa precisazione arriva in un settore che storicamente si è digitalizzato in modo disomogeneo. L'ambiente normativo del trasporto marittimo, però, sta cambiando in modi che premiano dati migliori: lo schema di valutazione Carbon Intensity Indicator dell'IMO per le navi e l'inclusione delle emissioni marittime nel Sistema di scambio delle quote di emissione dell'UE hanno reso i dati operativi accurati e verificabili un requisito di conformità, e non più un progetto di efficienza facoltativo. I rispondenti dell'indagine tornano ripetutamente su questa pressione pratica — l'IA produce risultati solo se i dati che la alimentano possono reggere a un esame critico.

Il contesto come ingrediente mancante

Matthew Talbot, co-CEO di Complexio, offre una delle versioni più chiare di questo argomento. La sua scelta per la tecnologia più trasformativa è la capacità di leggere il livello di coordinamento non strutturato del trasporto marittimo — email, chat, documenti e allegati — e trasformarlo in un modello governato di come un'azienda opera realmente.

"La parola che conta lì è contesto", afferma Talbot a SplashTech.

Qualsiasi modello generalista può riassumere un'email, sostiene. Il problema più difficile è capire cosa significhi quel messaggio all'interno di una specifica azienda di trasporto marittimo: a quale nave, carico, controparte, persona e decisione precedente si collega, e come fluisce realmente il lavoro. Il registro operativo del trasporto marittimo spesso si trova nella casella di posta anziché nell'ERP. Finché le macchine non potranno leggere intelligentemente quella storia, le applicazioni costruite sopra lavoreranno solo con una parte del quadro.

Manish Singh di Maris Investments affronta lo stesso problema da una direzione diversa. Interrogato su quale sia la singola tecnologia digitale più trasformativa, rifiuta di indicare una tecnologia. La sua scelta è "la piattaforma di registrazione che elimina i silos che abbiamo nel flusso di lavoro marittimo".

"Finché ciò non accade, molti nuovi strumenti aggiungono complessità anziché capacità", afferma Singh.

Insieme, le risposte indicano la più ampia competizione in atto. Al trasporto marittimo non mancano applicazioni. Gli manca il tessuto connettivo che permetta alle sue applicazioni, comunicazioni, dati e persone di comportarsi come un'unica operazione.

IA, ma a condizioni

Gert-Jan Panken, direttore generale e vicepresidente di Inmarsat Maritime, si aspetta che l'IA abbia l'impatto più ampio, ma afferma che il suo valore dipende interamente dalla qualità degli input e delle fondamenta digitali che la supportano. L'IA necessita di dati affidabili e di un'integrazione sicura tra nave e terra prima di poter migliorare manutenzione, ottimizzazione della traversata, sicurezza, prestazioni in termini di emissioni ed efficienza commerciale. Senza quella base, rischia di diventare un ulteriore livello di complessità.

Nico Lehtinen, direttore della trasformazione digitale di Elomatic, candida anch'egli l'IA sottolineando però che il settore marittimo ha solo scalfito la superficie. La tecnologia diventerà gradualmente un'estensione naturale della gestione tecnica e operativa anziché qualcosa che gli utenti visitano come applicazione separata. I vincitori, suggerisce, difficilmente saranno le aziende con il chatbot più visibile. Saranno quelle che integrano silenziosamente l'intelligenza nei flussi di lavoro dove le decisioni vengono già prese.

Maayan Castel, vicepresidente del prodotto di Agwa, descrive l'opportunità come "IA specifica del dominio che chiude il cerchio tra percezione, decisione e azione".

"Il settore marittimo non ha bisogno di altre dashboard che mostrano dati che qualcuno deve interpretare", afferma.

Janani Yagnamurthy, vicepresidente senior per il prodotto e la crescita strategica di Marcura, si concentra su un'altra grande opportunità: agenti di IA capaci di istituzionalizzare la conoscenza organizzativa. Man mano che i professionisti esperti vanno in pensione, le aziende in grado di catturare decenni di decisioni commerciali, pratiche di lavoro e interpretazioni contrattuali possiederanno un vantaggio che non potrà essere facilmente riacquistato in seguito.

Talbot fa un punto simile. Il trasporto marittimo tratta ancora gran parte della conoscenza operativa come proprietà personale: il sovrintendente che ricorda perché un macchinario è stato sostituito in anticipo, o l'operatore che sa quale agente riesce a farle fare le cose in un particolare porto. Quando quella persona se ne va, l'azienda spesso paga per imparare di nuovo la lezione.

Il filo comune non è semplicemente un software più intelligente. È accorciare la distanza tra conoscenza e azione.

Prima le fondamenta

Joy Basu, amministratore delegato di Smart Ship Hub, offre forse la risposta più deliberatamente fuori moda dell'indagine. Se costretto a scegliere la tecnologia realmente trasformativa, sceglie il registratore dati di bordo.

Il trasporto marittimo si affida ancora fortemente ad AIS, report di mezzogiorno e sistemi di bordo frammentati. Se le informazioni ad alta frequenza provenienti da motori, caldaie, misuratori di portata, misuratori di potenza all'asse, strumentazione di navigazione e sistemi di carico potranno essere raccolte in modo economico e affidabile, il settore avrà improvvisamente la materia prima necessaria per l'IA, i gemelli digitali, i report automatizzati e la manutenzione predittiva.

"Un modello di IA che non ha mai tenuto conto di uno scafo incrostato, di un motore depotenziato o di una posizione AIS contraffatta ti darà sciocchezze dette con sicurezza", afferma Basu.

L'IA generica avanza a una velocità straordinaria, ma le navi non sono ambienti generici. I sensori derivano. I macchinari si degradano. La connettività scompare. Gli scafi si incrostano. Gli equipaggi improvvisano. Il meteo cambia. Le priorità commerciali entrano in conflitto.

Talbot amplia l'argomento oltre la telemetria. Un registro dei sensori può dire a un operatore che una pompa ha funzionato a temperatura elevata. Combinando quel segnale con le email del sovrintendente, i report di intervento precedenti e ciò che l'equipaggio ha effettivamente fatto, una macchina può iniziare a capire il perché. I dati strutturati e il contesto umano insieme diventano più preziosi di quanto ciascuno sia separatamente.

David Evans, direttore tecnologico di Idwal, sostiene quindi che la trasformazione inizia con dati operativi verificati e report standardizzati, con l'IA e l'analisi sopra di essi. Adam Dennett, amministratore delegato di SpecTec, sceglie analogamente i dati standardizzati e interoperabili come fondamento che determina chi beneficerà realmente dell'intelligenza artificiale. L'IA potrebbe finalmente fornire la ragione commerciale per risolvere i problemi digitali che il trasporto marittimo ha tollerato per anni.

Non tutti accettano che l'intelligenza artificiale stessa meriti il primo posto. Bjørn Kristian, direttore di NAVTOR, sceglie S-100, il framework marittimo di dati di nuova generazione sviluppato nell'ambito della strategia e-navigation dell'IMO, che riunisce sotto una struttura comune i prodotti di navigazione, tra cui carte elettroniche, batimetria, livelli dell'acqua e correnti superficiali.

"S-100 introduce livelli di navigazione più ricchi, dinamici e interoperabili", afferma Kristian, con il potenziale di migliorare consapevolezza situazionale, monitoraggio della rotta e pianificazione della traversata.

La sua risposta è utile proprio perché rafforza il risultato più ampio dell'indagine: gran parte della prossima generazione di intelligenza marittima dipende dal fatto che informazioni più ricche diventino strutturate e interoperabili prima che applicazioni intelligenti possano utilizzarle. La tecnologia sotto la superficie può in definitiva determinare ciò che la tecnologia di punta può ottenere.

Dalle applicazioni a un livello operativo

È qui che l'argomento della piattaforma di registrazione di Singh diventa particolarmente importante. La tecnologia marittima è stata storicamente acquistata dipartimento per dipartimento e problema per problema. La gestione dell'equipaggio ha un sistema, quella tecnica un altro, il noleggio un altro, l'approvvigionamento un altro e le prestazioni un altro. Gli esseri umani diventano così il livello di integrazione, spostando le informazioni tra i prodotti tramite fogli di calcolo, email, reinserimento di dati e memoria.

Singh ritiene che quell'architettura stia avvicinandosi alla fine della sua vita utile. La sua destinazione è un registro operativo comune per la nave e le persone che le operano intorno, che permetta alle diverse funzioni di convergere sulle stesse informazioni di base.

"I segmenti sono il modo in cui i fornitori si organizzano", afferma. "Gli operatori non vivono i segmenti. Vivono un unico flusso di lavoro che attraversa più piattaforme e applicazioni."

L'enfasi di Talbot sulla corrispondenza spiega perché risolvere solo il livello applicativo sia insufficiente. Ogni sistema a valle deve sapere cosa è successo, chi l'ha deciso e su quale base. Gran parte di quelle prove rimane incorporata in conversazioni e allegati anziché in database.

Christoffer Svard, direttore commerciale di Sea, si aspetta che gli agenti di IA si colleghino sempre più direttamente ad altri sistemi anziché costringere le persone a connettersi continuamente a piattaforme separate. Il software diventa parte di un ecosistema di flusso di lavoro anziché una destinazione.

Kris Vedat, amministratore delegato di SmartSea, giunge a una conclusione comparabile dal lato delle flotte. Si aspetta che ecosistemi decisionali autonomi colleghino navi, team a terra e infrastrutture marittime. La svolta non consiste nell'automatizzare singole attività ma nel permettere alle flotte di comportarsi come reti operative connesse.

Il giudizio umano resta nel circuito

Nonostante tutto l'entusiasmo attorno agli agenti e all'automazione, relativamente pochi rispondenti immaginano i prossimi cinque anni come una marcia verso un trasporto marittimo senza persone. Mikko Kuosa, amministratore delegato di NAPA, sostiene che l'IA debba proporre mentre gli umani decidono. Garry Noonan, direttore dell'innovazione di Ardmore Shipping, parimenti sottolinea che la tecnologia offre il suo massimo valore quando potenzia il processo decisionale umano anziché sostituirlo.

Talbot solleva un'altra soglia: l'output potrà essere difeso in seguito? Una decisione potrebbe essere contestata mesi dopo da un armatore, un noleggiatore, un perito, un assicuratore o un tribunale. La sola accuratezza è insufficiente. Il sistema deve preservare da dove provenivano le informazioni, quale versione è stata utilizzata e la catena di ragionamento alla base della raccomandazione. Ciò potrebbe rivelarsi una delle distinzioni tra i prodotti di IA marittima che passano dalle dimostrazioni e quelli che non ci riescono.

Tra cinque anni, l'IA sarà quasi certamente integrata molto più profondamente nel trasporto marittimo. Ma l'indagine di SplashTech suggerisce che la trasformazione più grande potrebbe essere ciò che il boom dell'IA costringerà il settore a sistemare attorno ad essa: qualità dei dati, contesto, interoperabilità, connettività, identità, conoscenza istituzionale e flusso di lavoro. La svolta non arriverà quando ogni nave avrà un assistente di IA. Arriverà quando la nave, l'ufficio a terra e lo stack tecnologico inizieranno finalmente a lavorare sulla stessa realtà operativa — e potranno dimostrare come ci sono arrivati.

Fonte: Splash247