In base ai risultati del sondaggio Avnet Insights 2026, l’AI sta diventando una componente standard dello sviluppo di prodotto nell’area EMEA, con differenze regionali relative al modo in cui la tecnologia viene adottata. Gli ingegneri di quest’area stanno infatti integrando sempre più l’intelligenza artificiale nei prodotti spediti ai clienti, anche se la velocità con cui questo accade è diversa in base al settore industriale, al quadro normativo e al livello di maturità della produzione.
Il 56% degli ingegneri intervistati, a livello globale, ha dichiarato di spedire prodotti con AI integrata nei propri design, con un incremento del 33% anno su anno. I livelli di adozione variano da regione a regione, riflettendo aspetti come priorità industriali, normative e cicli produttivi differenti. Per esempio, il 41% degli intervistati in Germania ha dichiarato di spedire attualmente prodotti abilitati all’AI, il che suggerisce un approccio più selettivo e guidato dall’industria, mentre altre regioni accelerano a ritmi diversi.
Altri risultati che emergono dal sondaggio indicano che la qualità dei dati (46%), l’integrazione con gli strumenti esistenti (38%) e i costi (37%) sono viste come le principali sfide di progettazione nell’integrazione dell’AI nei prodotti. Dal punto di vista operativo, l’apprendimento continuo e la manutenzione (54%) e la sostenibilità (43%) sono tra le priorità principali mentre i sistemi basati su AI arrivano alla fase di produzione finale.
Il sondaggio evidenzia inoltre un crescente interesse verso l’AI multimodale, con gli ingegneri che combinano sempre più Edge AI e machine learning (ML) per offrire maggiore funzionalità, efficienza e valore. Quasi tutti gli intervistati (96%) si aspettano che gli strumenti basati su AI influenzino in modo significativo la progettazione e lo sviluppo dei prodotti nei prossimi tre-cinque anni.
“L’AI ha chiaramente superato la fase di proof-of-concept per gli ingegneri nelle regioni EMEA”, ha dichiarato Dan Ford, VP Sales and Services EMEA, Farnell. “Stiamo assistendo a un focus crescente sull’evoluzione responsabile dell’AI, con il bilanciamento di innovazione, integrità dei dati, integrazione dei sistemi e sostenibilità man mano che i prodotti abilitati all’AI entrano in produzione”.