20 novembre 2025
Scoprite perché le aziende non ignorano la computer vision. Scoprite come l'IA di visione trasforma le immagini e i video in approfondimenti che consentono di prendere decisioni più intelligenti.
Molte aziende hanno a che fare con processi ripetitivi e dispendiosi in termini di tempo nell'ambito delle loro attività quotidiane. Queste attività spesso si basano su persone che guardano, controllano o analizzano ripetutamente le informazioni visive.
Che si tratti di tenere traccia dei prodotti sugli scaffali, di esaminare le immagini mediche, di monitorare l'attività di un magazzino o di garantire la sicurezza di un luogo di lavoro, tutte queste attività richiedono un'attenzione costante. Anche i team più esperti possono perdere dei dettagli quando le cose sono in continuo movimento.
Man mano che l'intelligenza artificiale (AI) diventa più accessibile, molte aziende stanno adottando la computer vision, un sottocampo dell'AI che consente alle macchine di interpretare immagini e video. L'intelligenza artificiale della visione consente di automatizzare le attività visive e di trasformare le immagini di tutti i giorni in informazioni di grande impatto.
Settori come la sanità, la vendita al dettaglio, la logistica e la robotica ne stanno già vedendo i benefici. La computer vision aiuta i team a lavorare in modo più efficiente, a ridurre gli errori e a prendere decisioni con maggiore sicurezza.
Inoltre, svolge un ruolo significativo nei guadagni di produttività a lungo termine che l'IA può creare. Infatti, i sistemi di IA potrebbero generare fino a 4,4 trilioni di dollari di miglioramenti annuali della produttività in tutti i casi di utilizzo aziendale.
In questo articolo ci occuperemo di come la computer vision possa favorire decisioni più intelligenti e del perché ignorare la computer vision possa portare a perdere delle opportunità. Iniziamo!
La computer vision è una delle aree dell'IA in più rapida crescita, grazie ad algoritmi sempre più intelligenti e capaci che aiutano le macchine a dare un senso al mondo attraverso immagini e video.
In particolare, modelli come Ultralytics YOLO11 e l'imminente Ultralytics YOLO26 supportano compiti di computer vision come il rilevamento di oggetti, la segmentazione di istanze e la classificazione di immagini che aiutano le macchine ad analizzare le informazioni visive.
Ad esempio, il rilevamento di oggetti viene utilizzato per trovare e localizzare oggetti specifici in un'immagine, la segmentazione di istanze identifica gli oggetti e li delinea a livello di pixel e la classificazione delle immagini assegna etichette in base a ciò che contiene l'immagine. Ma come funziona tutto questo?
Modelli come YOLO11 e YOLO26 possono essere addestrati o perfezionati su set di dati che contengono esempi di oggetti o scene che interessano a un'azienda. Questi set di dati includono immagini abbinate a etichette che indicano al modello cosa cercare.
Durante l'addestramento, questi modelli, costruiti con reti neurali profonde (come le reti neurali convoluzionali o CNN) e addestrati con tecniche di apprendimento automatico supervisionato, apprendono caratteristiche visive e modelli di oggetti dai set di dati. Dopo un addestramento sufficiente, il modello è in grado di generalizzare e riconoscere modelli simili in nuove immagini non viste.
Settori come la produzione, la logistica, la sanità e la vendita al dettaglio raccolgono ogni giorno enormi quantità di dati visivi attraverso telecamere, sensori e altri dispositivi. La cosa sorprendente è che molte di queste informazioni non vengono mai utilizzate.
Quando le aziende trascurano questi dati, si lasciano sfuggire informazioni che potrebbero rendere più fluide le loro operazioni, prevenire problemi evitabili ed evidenziare nuove opportunità di crescita.
Ecco alcune delle sfide quotidiane che le aziende devono affrontare perché ignorano la computer vision:
Dopo aver capito meglio cos'è e come funziona la computer vision, vediamo come può creare un valore reale e misurabile per le aziende.
Ecco un'analisi più approfondita dei vantaggi che apporta in diversi settori:
Vediamo poi come i diversi settori stanno mettendo in pratica la computer vision e l'impatto che essa ha sulle loro attività quotidiane.
Le operazioni di vendita al dettaglio oggi vanno ben oltre gli scaffali e le casse. Con l'aiuto dell'intelligenza artificiale e dei dati visivi, i retailer stanno trovando nuovi modi per semplificare le attività quotidiane, migliorare l'accuratezza e soddisfare le crescenti aspettative dei clienti. La computer vision viene utilizzata in un'ampia gamma di attività, dal monitoraggio della disponibilità dei prodotti sugli scaffali all'analisi del traffico pedonale e all'ottimizzazione del layout dei negozi.
Un ottimo esempio viene da Walmart, uno dei maggiori rivenditori al mondo. Walmart utilizza la computer vision in oltre 1.000 negozi per monitorare le attività di cassa e ridurre le perdite.
Le telecamere dotate di intelligenza artificiale analizzano ciò che accade sia al self-checkout che ai registri con personale e possono rilevare quando un articolo passa davanti allo scanner senza essere scansionato. Quando ciò accade, il sistema avvisa un addetto in modo che possa intervenire e correggere il problema.
Ciò contribuisce a ridurre le differenze inventariali, le perdite causate da furti, errori di scansione o semplici errori umani, che ogni anno possono ammontare a miliardi di dollari nel settore della vendita al dettaglio.
Nel settore manifatturiero, invece, la precisione è essenziale per realizzare prodotti di alta qualità. La computer vision consente ai produttori di raggiungere standard più elevati di qualità ed efficienza senza rallentare la produzione. Rilevando i difetti sulle linee di assemblaggio e monitorando la sicurezza dei lavoratori, questi sistemi rendono i controlli di qualità più rapidi, coerenti e affidabili.
È interessante notare che anche i marchi automobilistici più famosi stanno adottando la computer vision per modernizzare le loro linee di produzione. Toyota, ad esempio, utilizza un sistema di visione basato sul deep learning per automatizzare il processo di ispezione dei veicoli.
Un tempo l'azienda si affidava a controlli manuali, lenti e soggetti a errori. Oggi, un sistema dotato di 17 telecamere ad alta risoluzione e di un'illuminazione avanzata cattura immagini dettagliate di ogni vettura e verifica più di 80 specifiche in tempo reale. Il risultato è una maggiore rapidità delle ispezioni, una maggiore precisione, una riduzione dei costi e una qualità costantemente elevata su tutta la linea di produzione.
Allo stesso modo, l'assistenza sanitaria sta assistendo a importanti progressi man mano che la computer vision entra a far parte dei flussi di lavoro clinici quotidiani. In ambito medico, la precisione e il tempismo sono fondamentali e la ricerca sulla computer vision e l'analisi delle immagini guidata dall'intelligenza artificiale consentono ai medici di prendere decisioni più rapide e informate.
Questo vale per molti settori dell'assistenza sanitaria. Prendiamo ad esempio l'oftalmologia. Al Moorfields Eye Hospital, nel Regno Unito, i ricercatori hanno sviluppato RETFound, uno dei primi modelli di fondazione AI in medicina e il primo in oculistica.
Addestrato su 1,6 milioni di immagini retiniche grazie all'apprendimento auto-supervisionato, il modello è in grado di rilevare condizioni di pericolo per la vista come la retinopatia diabetica e il glaucoma, e persino di prevedere malattie sistemiche più ampie come l'insufficienza cardiaca, l'ictus e il Parkinson sulla base di sottili indizi retinici.
Quando si tratta di integrare la computer vision nelle operazioni aziendali, non sempre è necessaria una revisione completa. Un primo passo semplice consiste nell'esaminare ciò che già si possiede.
La maggior parte delle aziende dispone già dei dati grezzi necessari. La vera opportunità sta nel riconoscere come questi dati possano creare un valore significativo.
Iniziare dalle piccole cose spesso porta alle scoperte più importanti. Un progetto semplice, come l'utilizzo di un modello pre-addestrato per monitorare i livelli di inventario o per migliorare le informazioni di base sulla sorveglianza, può fornire rapidamente risultati misurabili. Questi primi risultati riducono gli errori, fanno risparmiare tempo e aiutano i team ad avere fiducia nelle potenzialità dell'IA.
Alcune recenti tendenze nel campo dell'intelligenza artificiale della computer vision stanno ridefinendo il modo in cui le aziende utilizzano i dati visivi. Fino a poco tempo fa, la maggior parte dell'elaborazione dell'IA si basava sul cloud computing, dove immagini e video venivano inviati a server remoti per l'analisi.
Questo approccio era efficace, ma introduceva ritardi, aumentava i problemi di privacy e dipendeva da connessioni Internet forti. Queste limitazioni hanno reso difficile l'uso della computer vision in situazioni che richiedono risposte immediate.
Oggi, il passaggio all'edge computing sta accelerando l'adozione dell'intelligenza artificiale. Modelli di visione all'avanguardia come YOLO11 e l'imminente YOLO26 possono ora essere eseguiti direttamente su hardware più piccolo e su dispositivo.
Ciò significa che i sistemi possono elaborare immediatamente le informazioni visive e operare anche senza una connessione costante a Internet. Il risultato è un rilevamento più rapido, una maggiore affidabilità e un maggiore controllo sui dati sensibili. Con il continuo miglioramento dell'IA edge, le aziende possono passare da un'elaborazione lenta e batch a un'intelligenza in tempo reale nei settori della robotica, della produzione, della vendita al dettaglio, della logistica e in molti altri ambienti.
La computer vision sta cambiando il modo in cui le aziende osservano le loro operazioni e prendono decisioni. Utilizzando i dati visivi in modo più efficace, le organizzazioni possono lavorare in modo più efficiente, ridurre gli errori e migliorare la qualità dei processi quotidiani. Grazie a una migliore comprensione dei flussi di lavoro, le aziende possono prendere decisioni tempestive, informate e basate su dati operativi reali.
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