Arrivato in Scortex nel 2018, Noé Rubinstein incarna questa generazione di ingegneri che sono cresciuti con il prodotto. Otto anni ad ascoltare i vincoli delle fabbriche, a tradurre le loro esigenze in soluzioni concrete e ad accompagnare la trasformazione del controllo qualità attraverso l'IA.

1. Quando è entrato a far parte di Scortex e qual è il suo ruolo oggi?

Sono entrato a far parte di Scortex nel 2018, come sviluppatore C++. All'epoca lavoravo sul livello di comunicazione tra le telecamere e le stazioni di ispezione. Era un ruolo molto tecnico, al cuore del funzionamento del sistema.

Oggi sono Tech Lead di un polo del team tecnico. Accompagno un team di quattro sviluppatori e assicuro un ruolo di referente: guido le scelte di architettura, vigilo sulla coerenza tecnica e faccio da collegamento tra le diverse competenze interne.

2. Come si presenta una giornata tipo per lei e quali sono le sue missioni chiave?

Non c'è una vera e propria giornata tipo. È proprio questo che rende la posizione stimolante.

Il mio ruolo consiste innanzitutto nel fare da collegamento tra il prodotto e i team di sviluppo. Occorre comprendere esigenze a volte molto complesse, espresse dai team sul campo o direttamente dai clienti, per poi tradurle in soluzioni tecniche robuste.

Ad esempio, alcuni produttori industriali devono gestire, su una stessa immagine, diversi difetti di natura differente, con livelli di criticità distinti. A partire da questa esigenza, abbiamo progettato una funzionalità che consente di definire aree di analisi e di associarvi soglie di sensibilità specifiche.

Partecipo anche alle revisioni del codice, alle scelte di architettura e alla valutazione degli sviluppi: ciò che è semplice, ciò che è complesso, ciò che richiederà tempo. Naturalmente, alcuni giorni scrivo codice. Altri mi dedico maggiormente al coordinamento tra i team di prodotto e gli specialisti di machine learning.

3. Dopo questi otto anni in Scortex, cosa ha permesso all'azienda di diventare un pioniere dell'IA applicata al controllo qualità?

Penso che la nostra differenza risieda nel nostro approccio globale. Non offriamo solo un software o un'apparecchiatura: accompagniamo i nostri clienti dall'inizio alla fine.

Da dieci anni siamo a diretto contatto con gli industriali. Abbiamo imparato a capire i loro vincoli, i loro mestieri, i loro ambienti. Questa vicinanza ci ha permesso di costruire una vera maturità, sia di prodotto che tecnica.

Siamo evoluti con loro, adattando costantemente la nostra tecnologia alle loro realtà. È questa capacità di apprendimento continuo che, secondo me, fa la differenza.

4. Un fatto saliente, un'esperienza unica da condividere?

Qualche anno fa, addestrare un modello di IA richiedeva molti dati. I clienti dovevano raccogliere centinaia di pezzi, il che rendeva i cicli di apprendimento lunghi e costosi.

Oggi l'approccio è totalmente diverso. Un cliente può addestrare il sistema da solo, in pochi minuti, a partire da un numero limitato di pezzi. Può quindi regolare, iterare, testare rapidamente.

Questo cambiamento ha trasformato profondamente l'uso di Spark, la nostra soluzione di controllo qualità. L'IA è diventata più accessibile, più agile e, soprattutto, molto più vicina alle esigenze operative.

5. Su cosa la sua esperienza ha fatto la differenza nel corso degli anni?

Direi sulla capacità di far dialogare mondi diversi: il campo industriale, i vincoli di prodotto e i requisiti tecnici.

Ogni progetto è un equilibrio. Bisogna capire cosa è realmente critico per il cliente, evitare la sovracomplessità e proporre una soluzione affidabile, manutenibile ed efficace nel tempo. È spesso in questi arbitraggi che l'esperienza fa la differenza.

6. Di cosa va più fiero in ciò che avete costruito collettivamente in Scortex?

Di Spark, senza esitazione.

Siamo riusciti a progettare una soluzione in grado di adattarsi ad ambienti industriali molto vari, con pezzi, ritmi e vincoli differenti. E tutto questo con una gestione intuitiva.

I feedback positivi dei nostri clienti fanno sempre piacere. Ma i momenti più significativi sono quelli in cui tornano a dirci che i reclami dei loro stessi clienti sono fortemente diminuiti, o che alcuni controlli hanno potuto essere alleggeriti a valle.  È lì che si misura realmente la portata di ciò che costruiamo. 

7. Guardando al futuro, come vede evolversi l'IA applicata al controllo qualità?

Si sta delineando una tendenza: il ruolo delle IA si sta progressivamente ampliando.

Oggi, i sistemi di IA sono spesso utilizzati come strumenti di smistamento, in grado di distinguere il conforme dal non conforme. In futuro, potrebbero anche contribuire all'analisi delle situazioni osservate.

Si possono immaginare sistemi in grado di identificare alcune cause alla radice, di evidenziare tendenze o di suggerire percorsi di miglioramento dei processi di produzione. L'IA non servirebbe più solo a rilevare, ma anche a comprendere meglio ciò che accade sulla linea.