L’IA può potenziare gli ingegneri, ma non sostituire le basi, afferma Gopi

Gopichand Katragadda sostiene che l’intelligenza artificiale stia cambiando la scala e il ritmo dell’ingegneria, ma non le basi da cui dipende una buona attività ingegneristica. In un’intervista riportata da The Times of India, afferma che gli ingegneri hanno ancora bisogno di solide basi tecniche, di comprendere come i componenti interagiscono tra loro e della disciplina necessaria per costruire, testare e documentare prodotti utili.

Katragadda ha ricoperto ruoli tecnologici di vertice presso GE e Tata Sons. È stato amministratore delegato del GE India Technology Centre di Bengaluru, in seguito è diventato il primo chief technology officer e responsabile dell’innovazione del gruppo Tata Sons e oggi dirige Myelin Foundry, un’azienda di intelligenza artificiale attiva nei settori dei media e dell’intrattenimento, dell’IoT industriale e delle applicazioni automobilistiche.

Secondo la sua visione, l’ingegneria può essere compresa attraverso tre aree interconnesse: teoria e conoscenze pratiche; competenza a livello di singolo componente unita a una visione sistemica; ed esecuzione. Quest’ultima comprende lo sviluppo efficiente dei prodotti, la valutazione della loro capacità di generare un reale valore commerciale e la registrazione di informazioni sufficienti affinché i team successivi possano comprendere e migliorare il lavoro svolto.

Dove l’ingegneria indiana deve migliorare

Katragadda afferma che l’India ha sviluppato una notevole solidità in matematica, teoria e progettazione dei singoli componenti. Ritiene tuttavia che il Paese debba fare di più per sviluppare l’ingegneria pratica, la comprensione dei sistemi nel loro complesso, la ricerca e la documentazione.

Una persona può sapere come progettare una pala di turbina, osserva, senza essere necessariamente in grado di stabilire come debba essere configurato un intero parco eolico. Questa visione più ampia richiede agli ingegneri di comprendere l’interazione tra i diversi componenti, le condizioni operative e lo scopo del sistema finale.

Mette inoltre in discussione l’abitudine di considerare il basso costo come il principale parametro per valutare il successo dell’esecuzione. Sviluppare qualcosa a buon mercato non è sufficiente se il prodotto finito non è commercialmente sostenibile o non offre un valore significativo. A suo avviso, i team di ingegneria dovrebbero investire quanto necessario per realizzare prodotti che funzionino bene nel mondo reale.

La documentazione è un altro punto debole. Gli ingegneri possono conservare personalmente grandi quantità di conoscenze, ma non metterle per iscritto può rendere più difficile la collaborazione e lasciare i team futuri privi delle motivazioni alla base delle decisioni precedenti. Katragadda considera l’IA un possibile strumento per rendere la documentazione più coerente, non un sostituto della comprensione degli ingegneri.

Perché l’esperienza conta nell’era dell’IA

Katragadda mette in guardia i giovani ingegneri dal fare dell’IA la loro prima fonte di competenza. All’inizio della carriera, sostiene, è necessario imparare il settore di riferimento senza affidarsi a scorciatoie. L’esperienza con i dati, l’hardware e l’ambiente operativo consente a un ingegnere di porre domande migliori e di riconoscere se una risposta è corretta.

L’IA può sostenere questo apprendimento spiegando la teoria più difficile, aiutando a individuare informazioni pertinenti e suggerendo percorsi per acquisire esperienza pratica. Può inoltre assistere nella programmazione, nell’analisi e nella stesura della documentazione. Ma l’ingegnere resta responsabile dell’individuazione del problema, della comprensione dei principali punti di guasto e della decisione su ciò che deve essere migliorato rispetto ai sistemi precedenti.

Questa responsabilità diventa particolarmente importante quando un sistema combina hardware e software. Gli ingegneri possono non conoscere ogni dettaglio all’inizio, ma dovrebbero essere in grado di studiare i documenti tecnici, analizzare i guasti e verificare se un algoritmo funziona sul dispositivo per il quale è stato progettato. La posizione di Katragadda è che gli ingegneri non debbano limitarsi ad accettare un risultato generato dall’IA: devono verificarlo e assumersi la responsabilità dell’esito.

Un esempio tratto dai motori aeronautici illustra il valore delle conoscenze di settore. Le pale delle turbine contengono diversi tipi di fori. Alcuni servono al raffreddamento, mentre altri riducono il peso e contribuiscono a migliorare il rapporto spinta-peso senza compromettere la resistenza strutturale. Comprendere il motivo dell’esistenza di queste caratteristiche richiede più della generazione di una spiegazione plausibile: richiede la conoscenza del problema ingegneristico e dei vincoli che hanno determinato il progetto.

Applicazioni dell’IA già in uso

I prodotti di Myelin Foundry dimostrano il tipo di ingegneria che, secondo Katragadda, l’IA può rendere possibile. Uno dei sistemi dell’azienda riduce di circa il 40% i requisiti di banda per i video. In alternativa, può migliorare video a bassa risoluzione per l’uso su display moderni. La riduzione della banda si traduce in un calo analogo dei costi di distribuzione dei contenuti e il sistema è utilizzato da diverse società internazionali di streaming over-the-top.

L’azienda ha inoltre sviluppato un sistema di telecamera posteriore per veicoli progettato per far apparire un’immagine notturna molto più simile a quella che si vedrebbe alla luce del giorno. L’obiettivo è aiutare i conducenti a vedere più chiaramente durante la retromarcia. Tra le altre applicazioni descritte da Katragadda figurano il rilevamento delle anomalie, la previsione delle esigenze di manutenzione e la generazione di documenti.

Questi esempi sottolineano il punto più generale: una buona ingegneria dell’IA non consiste semplicemente nel chiedere a un modello una risposta generica. Richiede la comprensione delle apparecchiature fisiche, del software, dei dati e dei limiti dell’ambiente in cui la tecnologia deve operare. L’IA può ampliare le capacità di un ingegnere, ma le basi, i test pratici e la responsabilità sul sistema finale restano essenziali.