L'intelligenza artificiale nel settore marittimo: l'evoluzione del crew management verso modelli integrati di servizi

Abstract

Il lavoro analizza l'impatto dell'intelligenza artificiale sul crew management marittimo, un ambito in cui la verifica documentale, la pianificazione delle rotazioni e la rendicontazione dei costi restano largamente manuali nonostante la disponibilità di tecnologie mature. La scelta dell'argomento nasce da un periodo di osservazione diretta presso un'agenzia di manning, durante il quale è emersa la distanza tra i dati che le organizzazioni già possiedono e quelli che effettivamente utilizzano per decidere. La ricerca si articola su tre livelli: l'analisi della letteratura e dei rapporti istituzionali di settore, la documentazione dei processi operativi osservati sul campo e la progettazione concettuale di un agente di intelligenza artificiale integrato per la gestione dell'equipaggio e della nave, seguita da una valutazione economica costruita per scenari. I risultati indicano che il vincolo principale all'adozione non è tecnologico ma organizzativo, e riguarda la frammentazione delle basi dati e l'assenza di governance. La sostenibilità economica di un sistema integrato dipende in misura decisiva dalla scala della flotta gestita e, per gli operatori di dimensioni contenute, risulta praticabile soltanto attraverso modelli di distribuzione che ripartiscano il costo di sviluppo tra più utilizzatori.

This dissertation examines the impact of artificial intelligence on maritime crew management, a field in which document verification, rotation planning and cost reporting remain largely manual despite the availability of mature technologies. The choice of subject stems from a period of direct observation at a crew manning agency, which revealed the gap between the data that organisations already hold and the data they actually use to make decisions. The research is structured on three levels: the analysis of academic literature and institutional industry reports, the documentation of operational processes observed in the field, and the conceptual design of an integrated artificial intelligence agent for crew and ship management, followed by a scenario-based economic assessment. The findings indicate that the main constraint on adoption is not technological but organisational, and concerns the fragmentation of data sources and the absence of governance structures. The economic sustainability of an integrated system depends decisively on the scale of the fleet under management and, for smaller operators, proves viable only through distribution models that share development costs across multiple users.