Brembo non fa più solo freni: l’AI inventa nuove formule e nuovi materiali

In Italia c’è un’azienda metalmeccanica storica che da qualche anno non fabbrica più soltanto freni: fabbrica anche software che genera materiali. Brembo, il marchio bergamasco che monta le pinze sui veicoli più ambiti del mondo, ha creato una business unit, Brembo Solutions, dedicata a sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale per l’industria. Da lì è nato ALCHEMIX, una piattaforma AI che genera, predice e valida nuove formule chimiche in pochi minuti, dove prima servivano settimane di laboratorio. Non trasforma il piombo in oro come gli alchimisti medievali, ma trasforma sessant’anni di esperienza Brembo in formulazione di polveri metalliche in un asset commerciale ora disponibile anche per altre aziende.

In una nuova intervista pubblicata sul canale B2B Labs di Tom’s Hardware, Fabio Menichini, Senior Manager di Brembo Solutions, ha raccontato come una multinazionale metalmeccanica diventa una “Solution Provider” digitale, quali sono i tre passaggi tecnici della piattaforma ALCHEMIX, e perché la sfida culturale del cambio mentalità conta più della tecnologia in sé. La conversazione tocca anche un tema che riguarda da vicino le aziende italiane oggi: la “pilotite”, la tendenza a riempire i bilanci di POC senza mai arrivare in produzione.

Da fabbricante di freni a fabbricante di soluzioni

“In Brembo, senza freni, facciamo intelligenza artificiale”, ha esordito Menichini. La frase racchiude la trasformazione che Brembo ha avviato da circa dieci anni: smettere di vedersi come produttore di hardware (pinze, dischi, pastiglie) e iniziare a vedersi come produttore di soluzioni, hardware e software insieme. L’investimento iniziale è stato la raccolta sistematica dei dati di prodotto (materiali, caratteristiche, comportamento) e dei dati di processo (efficienze, catena produttiva). Senza quei dati, ogni progetto di intelligenza artificiale successivo sarebbe stato vuoto.

Menichini ha sintetizzato l’approccio con una formula coniata internamente: AI•DOING. Combinazione, cioè, tra il mondo astratto della modellazione e il mondo concreto del fare industriale. “L’industria ha bisogno di argomenti tangibili”, ha detto. “Il valore deve portarsi all’interno delle fabbriche, nei laboratori di qualità, nell’R&D.” L’intuizione che ha funzionato è che i dati arrivano prima delle persone: prima di chiedere ai dipendenti di cambiare modo di lavorare, l’azienda ha raccolto le evidenze che giustificassero quel cambio.

“Le persone non si oppongono per un principio”, ha spiegato il manager. “Si oppongono quando non vedono il valore. Nel momento in cui hai il dato, riesci a far vedere che l’AI parla della loro realtà, di un qualcosa che conoscono. E lì si convincono. Diventano loro i promotori dell’innovazione.” È un’osservazione che ribalta un luogo comune sul cambiamento aziendale: con i dati oggettivi, anche un dipendente scettico cambia idea.

ALCHEMIX in tre passaggi: genera, predice, valida

Veniamo al prodotto. ALCHEMIX nasce da un POC interno che ha portato valore reale e ha quindi giustificato lo scaling industriale. Il suo dominio applicativo è la formulazione di materiali: il mix di ingredienti che compongono le pastiglie freno, le polveri metalliche, le resine. “Per sessant’anni abbiamo formulato per i freni”, ha ricordato Menichini. “Quel know-how è la base su cui poggia ALCHEMIX.”

La pipeline tecnica è in tre step distinti:

1. Step generativo: la piattaforma propone circa 400-500 nuove combinazioni di ricetta per uno specifico use case, attingendo all’archivio di formule storiche e variando simultaneamente più variabili;

2. step predittivo: per ognuna delle combinazioni generate viene stimato il valore atteso in termini di KPI di prodotto (performance frenante, emissioni, durata, costo);

3. step di validazione: il sistema scarta le combinazioni inutilizzabili (incluse le allucinazioni del modello generativo) e restituisce all’ingegnere chimico una shortlist delle migliori 5-10 candidate.

Il guadagno operativo è netto. “Per formulare uno o due nuovi mix in risposta a un’esigenza di mercato servivano 4-5 settimane di lavoro umano”, ha detto Menichini. “Oggi in pochi minuti ne generiamo centinaia, già pre-verificate.” La parte di test fisico in laboratorio rimane indispensabile, ma adesso parte da una rosa di candidate molto più ricca e mirata.

Approccio multivariato: cambia tutto contemporaneamente

C’è una differenza tecnica importante fra il metodo tradizionale dell’ingegnere chimico e il metodo ALCHEMIX, e Menichini l’ha spiegata bene. L’umano, di fronte a un problema di formulazione, cambia una variabile alla volta: aumenta una percentuale di un ingrediente, osserva il risultato, poi cambia un altro fattore. È un approccio razionale ma lento, perché lo spazio delle combinazioni cresce esponenzialmente.

ALCHEMIX adotta un approccio multivariato: cambia tutto allo stesso tempo, esplora simultaneamente un’enorme regione dello spazio delle formule, e identifica combinazioni che l’umano probabilmente non avrebbe mai testato perché contraintuitive. “Anche un umano, dato infinito tempo, potrebbe arrivarci”, ha ammesso il manager. “Ma con AI il tempo viene compresso da settimane a minuti, e in pratica si esplora una varietà che nessun team umano potrebbe percorrere.”

Il riferimento, anche se non esplicitato nell’intervista, è alla letteratura su AI per la scoperta scientifica, dove sistemi simili sono usati in chimica farmaceutica, materials science e perfino cybersecurity per esplorare spazi di soluzioni intrattabili manualmente. Anthropic ha pubblicato di recente strumenti agentici per audit dei modelli, e la logica di AI che esplora ipotesi a velocità impossibili per l’umano sta diventando il pattern dominante.

Pilotite: la malattia delle imprese italiane

A un certo punto dell’intervista, Menichini ha citato un’espressione che ha fatto sorridere Valerio Porcu: pilotite. “L’ha detta una Country Manager di AWS”, ha riferito. “Le aziende italiane sono malate di pilotite: lanciano POC su POC senza mai arrivare in produzione.” Brembo, dopo molti pilot iniziali (e qualche fallimento che fa parte della learning curve), è passata oltre. “ALCHEMIX è uno dei progetti che ha superato la fase pilota e ha portato valore in produzione. Adesso abbiamo altre malattie, però l’evoluzione c’è stata.”

Il punto industriale è strutturale. Il valore di un POC è zero se non scala. Per fare lo scaling servono tre ingredienti che spesso mancano nelle aziende italiane: dati storici già raccolti e organizzati (Brembo ne aveva dieci anni), un commitment del top management (Brembo ha messo una business unit dedicata sul tema), e una cultura del dato condivisa dalle persone operative (Brembo l’ha costruita gradualmente).

Da freni a food, gomma, lubrificanti: l’espansione settoriale

L’aspetto più interessante per chi guarda al business B2B è che…