Per capriccio, mi ero messo in testa di sviluppare un agente di ingegneria autonomo e gli ho affidato un compito: progettami un robot DIY, dal documento dei requisiti fino al firmware, passando per CAD e simulazione. Ora, dopo alcune sessioni di chat, ho un progetto completo, una lista della spesa e la ferma intenzione di costruire l’aggeggio (eccolo nella simulazione). Ma quanto è stato davvero autonomo il mio agente?
Potrei ovviamente mettermi qui a promettere mari e monti: che l’IA ormai c’è e che gli ingegneri non servono più. E sì: dovranno attrezzarsi (e noi con loro). Quantomeno dovrebbero occuparsi seriamente dei framework agentici e delle API dei loro ambienti CAD e PLM, perché sono la porta d’ingresso per molto di ciò che in futuro cambierà l’ingegneria.
Ma no: il mio agente non ha lavorato in modo del tutto autonomo. Ho provato a metterlo in numeri:
Mi sembra di ripetermi quando dico: senza l’IA questo progetto non sarebbe esistito, ma senza di me nemmeno. Eppure rende piuttosto bene l’idea. Nel corso dell’esperimento ho visto quali potenzialità l’IA ha già oggi, ma anche quali limiti ha ancora. Per ora vorrei porre due prospettive:
Due prospettive: modello e harness
Il limite del modello. L’IA dispone di una conoscenza del mondo quasi illimitata. Ma a volte fa fatica a trarre le conclusioni giuste al momento giusto. È un limite sistemico che, in una certa misura, solo le future generazioni di modelli potranno superare… ma:
La compensazione dell’harness. Le capacità dei framework («harness») attorno ai modelli di IA possono compensare una parte dei punti ciechi dei modelli attuali.
Per questo, con il mio esperimento, vedo che anche con i modelli attuali siamo ancora ben lontani dal limite. Credo che molte delle debolezze che ho osservato si possano compensare con miglioramenti al mio Operating Model. Per ora il robot verrà costruito fisicamente con l’attuale bozza di progetto, ma per subito dopo mi sono dato come obiettivo la prossima iterazione del mio Operating Model.
Inoltre voglio portare l’intero progetto a un livello superiore. Finora la base del mio agente è, in fondo, l’agente di programmazione Claude Code. È già piuttosto bravo, ma in realtà nasce con un altro background. E, come vuole il caso, in PROSTEP esiste un framework agentico proprio, pensato proprio per le applicazioni PLM. Sarebbe un peccato non usarlo per il prossimo round ;-)
Gli errori più grossi
Perché non resti tutto a livello di numeri: questi sono stati i più grossi passi falsi del mio agente e ciò che probabilmente li avrebbe evitati.
| Errore | Cosa avrebbe probabilmente permesso di intercettarlo |
|---|---|
| Telaio rettangolare in alluminio al posto di uno chassis tondo in acrilico, anche se il kit è in realtà inequivocabile | Linea guida di progetto: verificare le ipotesi della ricerca rispetto a scheda tecnica e immagine |
| Mancano i fissaggi per i pannelli frontali | Controllo di completezza di tutti i componenti e di tutti i collegamenti |
| Modello di assemblaggio incompleto | Controllo di completezza di tutti i componenti e di tutti i collegamenti |
| Componenti non orientati correttamente nella simulazione | Controllo automatico dei dati grezzi (posizione, bounding box) invece di guardare lo screenshot |
| Semplificazioni insensate nella simulazione | Linea guida di progetto: motivare le ipotesi del modello e verificarle con un calcolo a mano |
