Gli ingegneri elettrici saranno sostituiti dall'intelligenza artificiale?

Gli ingegneri elettrici saranno sostituiti dall'intelligenza artificiale?

Risposta breve: gli ingegneri elettrici non saranno sostituiti in massa, ma l'IA si occuperà di una buona parte del lavoro ripetibile: redazione, documentazione, firmware boilerplate e progettazione di primo passaggio. Se il tuo lavoro si basa principalmente sull'"esecuzione di modelli", ne sentirai la pressione; se sei responsabile di vincoli, verifiche e decisioni sulla sicurezza, l'IA diventa un moltiplicatore di forza.

Punti chiave:

Spostamento delle attività : automatizza la stesura di bozze, riepiloghi, checklist e calcoli rapidi, mantenendo la supervisione umana.

Vincoli : mantieni il tuo valore padroneggiando i limiti termici, EMC, di derating, di dispersione e di affidabilità.

Verifica : trattare gli output dell'IA come ipotesi; confermare tramite simulazione, misurazione e piani di test disciplinati.

Responsabilità : gli esseri umani rimangono responsabili della conformità, delle decisioni critiche per la sicurezza e delle conseguenze dei fallimenti.

Impatto sui giovani : i giovani hanno bisogno di più rappresentanti di laboratorio e di più pratica di debug se l'intelligenza artificiale sottrae tempo al lavoro di "apprendistato" iniziale.

Questa domanda tende a essere improvvisa. Non perché l'ingegneria elettrica sia fragile (non lo è), ma perché l'intelligenza artificiale è incredibilmente competente in un lavoro che un tempo sembrava - se non sacro - almeno sicuro per l'uomo. Abbozzare, riassumere, cercare, individuare schemi e trasformare un'idea nebulosa in qualcosa che sembra "finito" 🧠⚡ OCSE McKinsey

Quindi, gli ingegneri elettrici saranno sostituiti dall'intelligenza artificiale? La risposta migliore non è un drammatico sì o no. Si legge più così: alcuni compiti saranno divorati, altri saranno potenziati e altri ancora rimarranno ostinatamente umani . World Economic Forum ILO

Di seguito la ripartizione completa: cosa è automatizzabile, cosa non lo è, dove ci stiamo dirigendo e come mantenere il valore (senza trasformarsi in un robot 🤖).

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Gli ingegneri elettrici saranno sostituiti dall'intelligenza artificiale? Infografica

1) La risposta secca alla domanda "Gli ingegneri elettrici saranno sostituiti dall'intelligenza artificiale?" 😬

Gli ingegneri elettrici non saranno sostituiti in massa. Ma alcune parti del lavoro lo sono già. Forum Economico Mondiale OCSE

Ciò che sta accadendo è una “sostituzione di mansioni”, non una “sostituzione di carriera”. ILO OCSE

L'intelligenza artificiale sta scivolando verso:

  • documentazione ripetitiva 📄

  • progetti e bozze di prima mano ✍️

  • individuazione di errori nel codice e nelle configurazioni 🧩

  • analisi dei dati di prova e rilevamento delle anomalie 📈

  • calcoli rapidi, controlli di integrità e lavoro di ricerca 🔍 OECD McKinsey

E non si insinua nemmeno educatamente. Si insinua come un bambino con un pennarello.

Ma il ruolo completo di un ingegnere elettrico va ben oltre la semplice stesura di uno schema elettrico ordinato. Include responsabilità, sicurezza, compromessi, vincoli fisici, conformità, requisiti imprevedibili e, occasionalmente, situazioni del tipo "questo dovrebbe funzionare ma non funziona e nessuno sa perché" 😵💫 NIST AI RMF BSI EN 60601

L'intelligenza artificiale è di grande aiuto, a volte in modo massiccio, ma non ne sopporta le conseguenze. Sono gli esseri umani a esserne responsabili. NIST AI RMF EU AI Act (EUR-Lex)

Quindi sì, gli ingegneri elettrici saranno sostituiti dall'intelligenza artificiale? Alcuni si sentiranno sostituiti se si limiteranno a svolgere compiti facili da automatizzare. La maggior parte non lo farà, perché il ruolo è più ampio della fetta.


2) Cosa rende una buona versione dell'intelligenza artificiale adatta al lavoro di ingegneria elettrica? ✅🤝

Non tutta l'intelligenza artificiale è utile. Alcune sono solo un rumore rassicurante dal tono amichevole. Carino, ma non lo è. Profilo GenAI del NIST

Una buona versione dell'intelligenza artificiale per l'ingegneria elettrica solitamente ha:

  • Consapevolezza dei vincoli : non ignora i valori di tensione, i limiti termici, la realtà EMC, la dispersione, la distanza, il ciclo di lavoro, il derating... le cose poco affascinanti che salvano i prodotti 🔥 TI BSI IEC 60664-1 IEC EMC MIL-STD-1547B

  • Ragionamento tracciabile : può spiegare perché ha scelto un approccio, non solo fornire una risposta 🧠 NIST AI RMF

  • Vocabolario di dominio : parla di "scheda tecnica", "stack di tolleranza", "stabilità del loop", "margine di fase", "ritorno a terra", senza bisogno di usare un linguaggio infantile 📚

  • Collaborazione iterativa : non crolla quando dici "questa è una scheda a 4 strati con rumore di commutazione e un connettore economico" 😅

  • Output di facile verifica : produce materiale che puoi testare, simulare o rivedere, non solo vibrazioni ⚙️ NIST AI RMF

  • Controlli di umiltà (sì, davvero): segnala l'incertezza, suggerisce controlli e non finge di aver misurato la forma d'onda 🫠 Profilo NIST GenAI

Se uno strumento di intelligenza artificiale non riesce a comportarsi correttamente sotto vincoli, è come un cacciavite fatto di formaggio. Tecnicamente è uno strumento... non praticamente.


3) Dove l'intelligenza artificiale sostituisce già parti di ingegneria elettrica (silenziosamente) 🧠⚡

Ecco dove l'intelligenza artificiale sta già intaccando il lavoro che richiede molto tempo, soprattutto nei team che la adottano:

Redazione e documentazione

  • trasformare le note in documenti sui requisiti

  • riassumere le revisioni del progetto

  • generazione di procedure di test e checklist

  • scrittura di commenti sul firmware e file README OECD

Non è un lavoro affascinante, ma richiede molte ore. L'intelligenza artificiale consuma ore 🍽️

Circuito di primo passaggio e impalcatura del firmware

  • suggerendo opzioni di topologia per gli stadi di potenza

  • generazione di codice embedded di avvio (driver, macchine a stati, scheletri di comunicazione)

  • proponendo “classi” di componenti (non parti esatte, ma categorie) McKinsey

È qui che la gente si spaventa perché sembra ingegneria. Lo è, ma il "primo passaggio" non è il pasto finale.

Riconoscimento di modelli di debug

  • rilevamento delle anomalie nei log

  • identificazione delle correlazioni nei dati di prova

  • individuazione di firme di guasti ripetuti NIST DARE MERL

È come avere uno stagista iperattivo che non dorme mai e non chiede spuntini. Pericoloso e pratico 😆


4) Quali sono le difficoltà dell'intelligenza artificiale nell'ingegneria elettrica (ovvero le cose difficili) 🧷

L'intelligenza artificiale è più in difficoltà quando la realtà si fa sentire. L'ingegneria elettrica è piena di realtà.

Il mondo fisico non si preoccupa della fiducia

L'intelligenza artificiale può sembrare sicura. Alla fisica non importa. Parassiti di layout, interferenze elettromagnetiche, vibrazioni, umidità, usura dei connettori, componenti marginali: queste sono le "tasse a sorpresa" dei prodotti che vivono al di fuori degli scivoli. IEC EMC FCC Parte 15

Compromessi tra messa a terra, EMI e layout

Non è possibile risolvere completamente l'EMI con la previsione del testo. Si risolve con:

  • geometria

  • percorsi di ritorno

  • scelte di schermatura e filtraggio

  • misurazione

  • iterazione IEC 61000-4-3 IEC EMC

L'intelligenza artificiale può suggerire soluzioni, ma non rileva il fallimento nel test in camera. Lo fanno gli ingegneri 👃⚡

Negoziazione dei requisiti e confronto tra le parti interessate

Metà del lavoro consiste nel tradurre:

  • "rendilo più piccolo"

  • “rendilo più economico”

  • "farlo passare la conformità"

  • "fai in modo che venga spedito la prossima settimana"

In un progetto sostenibile. L'intelligenza artificiale non si assume la responsabilità politica, del rischio o della colpa. Sono gli umani (evviva?) 😅

Responsabilità e sicurezza

Quando un alimentatore si guasta, un dispositivo medico si guasta o una batteria si trasforma in un falò, qualcuno deve aver preso decisioni difendibili. BSI EN 60601 NI ISO 26262

L'intelligenza artificiale può essere coinvolta, ma non può esserne la parte responsabile. Questo è importante. E molto. Legge UE sull'intelligenza artificiale (EUR-Lex) NIST AI RMF


5) I lavori nell'ingegneria elettrica più esposti all'automazione 🎯

Alcuni sotto-ruoli cambieranno più velocemente di altri. Non perché siano "inferiori", ma semplicemente perché contengono schemi più ripetibili.

Più esposti:

  • stesura schematica di routine da modelli noti

  • boilerplate incorporato di base (codice init, protocolli comuni, logica di colla) McKinsey

  • generazione di report di prova e formattazione della documentazione di conformità

  • riassunti della ricerca sui componenti (con verifica umana, per favore)

  • semplice ripetizione del layout del PCB (posizionamento ripetuto di circuiti familiari)

Meno esposti:

  • integrità di potenza + progettazione EMC-pesante IEC EMC

  • sistemi critici per la sicurezza NI ISO 26262

  • hardware ad alta affidabilità (ambienti difficili, lunga durata) MIL-STD-1547B

  • nuovo lavoro di architettura (nuovi vincoli, nuove modalità di guasto)

  • ingegneria dei sistemi (il ruolo del traduttore tra le discipline)

Quindi, se qualcuno si chiede di nuovo: gli ingegneri elettrici saranno sostituiti dall'intelligenza artificiale? Più il tuo lavoro è "esecuzione di schemi", più l'intelligenza artificiale può seguirti. Più il tuo lavoro è "padroneggiare la realtà", più l'intelligenza artificiale diventa il tuo assistente.


6) Tabella comparativa: opzioni di intelligenza artificiale comuni che aiutano gli EE 🧰🤖

(Si tratta di categorie, non di marchi magici. Spesso i team reali ne mescolano alcuni.)

Strumento / Opzione Pubblico Prezzo Perché funziona (più o meno)
Assistente di codice AI per lavori integrati EE pesanti nel firmware Da gratuito a in abbonamento Bolla veloce + refactoring, ma a volte decisamente sbagliato... come un rumoroso compagno di laboratorio 😬 arXiv McKinsey
Suggerimenti per simulatori di circuiti potenziati dall'intelligenza artificiale progettisti analogici/di potenza Sottoscrizione Aiuta a esplorare le topologie e rileva errori di configurazione "ovvi" - necessita ancora di simulazione reale + giudizio NIST AI RMF
Generatore di requisiti da testare sistemi + convalida Squadra / Impresa Trasforma rapidamente le specifiche in casi di prova; consente di risparmiare ore poco attraenti, ma può tralasciare casi limite difficili NIST AI RMF
Rilevatore di anomalie della forma d'onda + logaritmo ingegneri di prova Sottoscrizione Ottimo nell'individuare modelli in enormi set di dati; non capisce il "perché" a meno che non lo guidi NIST DARE
Aiuto per il posizionamento dei PCB assistito dall'intelligenza artificiale disposizione + hardware Impresa Accelera il posizionamento ripetitivo; il routing + la disciplina EMI richiedono ancora un essere umano che è stato scottato in precedenza 🔥 Cadence
Documentazione AI + riassuntore di revisione tutti Gratuito Riduce il fango delle riunioni; rende le recensioni ricercabili, a volte però riassume la cosa sbagliata... ops Profilo NIST GenAI

Notate il tema: l'intelligenza artificiale accelera i risultati , ma gli ingegneri convalidano la realtà . Questa è la danza. NIST AI RMF


7) Come cambia il ruolo dell'ingegnere elettrico (e perché i giovani lo percepiscono per primi) 👣⚡

Questa parte è un po' scomoda, quindi lo dirò chiaramente.

L’intelligenza artificiale cambierà la “scala dell’apprendistato”. OCSE World Economic Forum

Tradizionalmente, gli ingegneri junior imparavano facendo:

  • schemi di disegno

  • scrivere driver semplici

  • documentazione dei test

  • correzione di bug evidenti

  • iterando su progetti noti

Ma se l'intelligenza artificiale gestisce una grande porzione di tutto questo... i junior potrebbero ottenere meno rappresentanti. ILO

Ciò non significa che i giovani siano spacciati. Significa che il percorso cambia. Le squadre dovranno essere intenzionali nell'allenamento e i giovani dovranno cercare:

  • tempo di laboratorio pratico 🔧

  • competenze di misurazione (oscilloscopio, VNA, sonde, disciplina di messa a terra) 📟

  • istinti di debug (cosa controllare prima, seconda, terza cosa)

  • pensiero sistemico (interfacce, modalità di errore, vincoli)

L'ingegnere che sa misurare bene diventa più prezioso, non meno. Perché la misurazione è il campo in cui l'intelligenza artificiale è meno "reale". IEC 61000-4-3 FCC Parte 15

Se sei un senior, il tuo lavoro si sposta verso:

  • decisioni architettoniche

  • compromessi di rischio

  • revisioni e piani di verifica

  • negoziazione interfunzionale

  • mentoring - ma in un modo diverso

E sì, potresti passare più tempo a "dirigere" l'intelligenza artificiale, il che sembra sciocco finché non ti rendi conto che dirigere è fondamentalmente ingegneria.


8) Il manuale pratico: come non farsi sostituire (senza diventare un sostenitore dell'intelligenza artificiale) 🛠️

Se vuoi una strategia semplice, eccola:

Diventa l'ingegnere che possiede i vincoli ✅

L'intelligenza artificiale è abile nelle possibilità. Diventi prezioso possedendo:

  • margini di sicurezza

  • vincoli di conformità

  • producibilità

  • obiettivi di affidabilità

  • bilanci termici e di potenza

  • testabilità NIST AI RMF

Diventa bravo nella verifica 🔍

Il futuro appartiene agli ingegneri che possono dire:

  • "Ecco l'ipotesi."

  • “Ecco il piano di misurazione.”

  • "Ecco il risultato."

  • "Ecco cosa abbiamo cambiato."

L'intelligenza artificiale può proporre. Gli esseri umani dimostrano. NIST AI RMF

Sviluppare la “padronanza dell’interfaccia”

Sii la persona che comprende i limiti:

  • dall'hardware al firmware

  • analogico a digitale

  • potere di segnalare

  • sensore per calcolare

  • requisiti del prodotto alle specifiche tecniche

I bug dell'interfaccia sono il punto in cui i programmi vanno a morire 😵

Impara a usare l'intelligenza artificiale come un compagno di squadra junior

Non come un capo, non come un dio. Come un compagno di squadra più giovane che è:

Non esternalizzi il pensiero. Esternalizzi bozze ed esplorazioni.


9) Miti comuni su "Gli ingegneri elettrici saranno sostituiti dall'intelligenza artificiale?" 🧠💥

Mito: “L’intelligenza artificiale si occuperà dell’intero progetto”

Realtà: potrebbe generare un oggetto dalla forma definita. Ma il vero design include vincoli, test, layout, conformità e produzione. Questo è il complesso insieme di elementi. NIST AI RMF

Mito: “Solo l’hardware è sicuro”

Realtà: il firmware viene automatizzato più velocemente in alcune aree perché è basato su testo. L'hardware presenta attriti fisici, ma anche la documentazione e la stesura vengono automatizzate. OCSE

Mito: “Se l’intelligenza artificiale può superare gli esami, può fare il lavoro”

Realtà: gli esami non sono il lavoro. Il lavoro consiste nel gestire requisiti incompleti, connettori difettosi, linee di alimentazione rumorose e fornitori che giurano che il pezzo è identico quando... non lo è 😑

Mito: “L’intelligenza artificiale fa sempre risparmiare tempo”

Realtà: l'intelligenza artificiale fa risparmiare tempo quando si verifica rapidamente. Se non si verifica, si perde tempo in seguito. Come nascondere la polvere sotto il tappeto, ma il tappeto è la data di lancio. Profilo GenAI del NIST


10) Note conclusive e breve riepilogo 🌩️✨

Quindi, gli ingegneri elettrici saranno sostituiti dall'intelligenza artificiale? Non nel modo che la gente teme. Il ruolo non scomparirà. Ristabilirà l'equilibrio . World Economic Forum ILO

L'intelligenza artificiale:

  • automatizzare parti di redazione, documentazione e implementazione ripetitiva

  • accelerare l'esplorazione e la risoluzione dei problemi

  • aumentare le aspettative di base per la velocità di produzione OCSE

Saranno ancora necessari ingegneri elettrici per:

Breve riepilogo 😄
L'intelligenza artificiale sostituisce le attività. Gli ingegneri che svolgono solo attività sostituibili si sentono schiacciati. Gli ingegneri che conoscono vincoli, verifiche e compromessi pratici diventano ancora più preziosi. Confortante, a modo suo.

E se volete la versione più breve:
l'intelligenza artificiale è uno strumento potente. Siete ancora voi a costruire la casa. A volte lo strumento fa scintille. 🔧⚡ (Ok, la metafora è un po' traballante, ma avete capito.)


Domande frequenti

Gli ingegneri elettrici saranno sostituiti dall'intelligenza artificiale nei prossimi 5-10 anni?

Nella maggior parte dei casi, gli ingegneri elettrici non saranno sostituiti direttamente, ma molte attività ripetitive saranno automatizzate. Il cambiamento è più vicino a una "sostituzione di attività" che a una "sostituzione di carriera", con l'intelligenza artificiale che gestisce la redazione, la documentazione e il lavoro di approvazione anticipata. Gli ingegneri che rimangono preziosi sono quelli che detengono vincoli, verifiche e compromessi pratici. La responsabilità ricade ancora sugli esseri umani, soprattutto quando sono coinvolti sicurezza e conformità.

Quali sono gli aspetti dell'ingegneria elettrica più facili da automatizzare per l'intelligenza artificiale?

L'intelligenza artificiale tende a elaborare in modo approfondito lavori ricchi di testo, ripetitivi o basati su pattern. Tra questi rientrano la documentazione, la sintesi delle revisioni, la generazione di checklist, l'impalcatura del firmware boilerplate, i calcoli rapidi e il rilevamento di anomalie nei log di test. Può anche proporre opzioni di topologia e categorie di componenti come punto di partenza. Il problema è che questi output necessitano comunque di verifica umana per evitare errori sicuri ma errati.

Quali settori dell'ingegneria elettrica hanno meno probabilità di essere sostituiti dall'intelligenza artificiale?

Il lavoro strettamente legato al mondo fisico e alle sue conseguenze è più difficile da automatizzare. L'integrità dell'alimentazione, la progettazione con elevati requisiti EMC/EMI, i sistemi critici per la sicurezza, l'hardware ad alta affidabilità e le decisioni relative a nuove architetture sono meno esposti perché dipendono da misurazioni, iterazioni e valutazioni in condizioni di vincoli. Anche l'ingegneria dei sistemi rimane fortemente antropocentrica perché si basa su negoziazione, compromessi di rischio e traduzione di requisiti ambigui in progetti difendibili.

Come posso usare l'intelligenza artificiale nell'ingegneria elettrica senza fidarmi troppo?

Tratta l'IA come un compagno di squadra junior e veloce: utile per bozze ed esplorazioni, ma non una fonte di verità. Un approccio comune è chiederle opzioni, piani di test o una spiegazione preliminare, per poi convalidare con simulazioni, misurazioni e revisioni. Preferisci flussi di lavoro in cui gli output siano "verificabili", ovvero possano essere controllati rapidamente. Se non riesce a spiegare il suo ragionamento o non segnala alcuna incertezza, assumi un rischio maggiore.

Cosa dovrebbe essere in grado di fare un “buon” strumento di intelligenza artificiale per l’ingegneria elettrica?

Un'intelligenza artificiale utile per il lavoro di ingegneria elettrica si comporta bene in presenza di vincoli e non ignora realtà poco attraenti come derating, limiti termici, creepage/clearance, EMC e duty cycle. Dovrebbe fornire un ragionamento tracciabile, utilizzare accuratamente il vocabolario di dominio e produrre output che si possano testare o simulare. Ha anche bisogno di "controlli di umiltà" che evidenzino l'incertezza e suggeriscano verifiche. Se produce solo risposte affidabili, è più rumore che strumento.

Gli ingegneri elettrici junior saranno maggiormente influenzati dall'intelligenza artificiale rispetto ai senior?

Sì, spesso i junior ne sono i primi ad accorgersene, perché le tradizionali attività di base si sovrappongono a ciò che l'IA automatizza bene: redazione, driver semplici, documentazione e correzioni di debug di base. Se l'IA si prende queste responsabilità, i team devono essere più intenzionali nella formazione. I junior possono rimanere al passo con i tempi ricercando esperienze pratiche in laboratorio, competenze di misurazione e istinto per il debug. La capacità di pianificare i test e interpretare segnali reali diventa un fattore di differenziazione.

Come posso rendere la mia carriera da ingegnere elettrico a prova di futuro man mano che l'intelligenza artificiale migliora?

Punta a diventare l'ingegnere che gestisce vincoli e verifiche. Concentrati su margini di sicurezza, conformità, producibilità, obiettivi di affidabilità, budget termici e di potenza e testabilità: aree in cui la responsabilità pratica è fondamentale. Sviluppa una solida padronanza dell'interfaccia tra hardware/firmware e analogico/digitale, dove i bug di integrazione sono comuni. Utilizza l'intelligenza artificiale per accelerare bozze ed esplorazioni, ma fai in modo che il tuo valore fondamentale sia "gli umani dimostrano, l'intelligenza artificiale propone"

L'intelligenza artificiale è in grado di gestire in modo affidabile i problemi EMI/EMC e i compromessi nel layout dei PCB?

L'intelligenza artificiale può suggerire soluzioni comuni, ma le interferenze elettromagnetiche/elettromagnetiche sono notoriamente legate alla geometria, ai percorsi di ritorno, alla schermatura, alle scelte di filtraggio e all'iterazione basata sulle misurazioni. I parassiti del layout e i fattori ambientali non si preoccupano di quanto un modello suoni affidabile. In pratica, gli ingegneri devono comunque convalidare in laboratorio e in ambienti di conformità e iterare in base ai risultati. L'intelligenza artificiale può accelerare il brainstorming, ma non può sostituire la "visione della forma d'onda" e la dimostrazione che la soluzione funziona.

Il fatto che l'intelligenza artificiale superi gli esami è un segnale che può svolgere un vero lavoro di ingegneria elettrica?

Non proprio, perché gli esami non catturano la realtà disordinata del lavoro ingegneristico. Il lavoro include requisiti incompleti, errori di integrazione imprevisti, usura dei connettori, problemi di rumore, sorprese dei fornitori e vincoli di conformità che si manifestano in ritardo. L'intelligenza artificiale può generare output modellati sul progetto, ma la parte difficile è gestire compromessi, test e responsabilità quando qualcosa si rompe. La vera ingegneria si basa meno su risposte perfette e più su decisioni difendibili in condizioni di incertezza.

Riferimenti

  1. Organizzazione per la cooperazione e lo sviluppo economico (OCSE) - Gli effetti dell'intelligenza artificiale generativa su produttività, innovazione e imprenditorialità - oecd.org

  2. Organizzazione per la cooperazione e lo sviluppo economico (OCSE) - Nuove divisioni nella transizione all'intelligenza artificiale - oecd.org

  3. Organizzazione per la cooperazione e lo sviluppo economico (OCSE) - Chi saranno i lavoratori più colpiti dall'intelligenza artificiale? - oecd.org

  4. EUR-Lex - Legge dell'UE sull'IA - eur-lex.europa.eu

  5. National Institute of Standards and Technology (NIST) - Quadro di gestione del rischio dell'intelligenza artificiale (AI RMF 1.0) - nist.gov

  6. National Institute of Standards and Technology (NIST) - Profilo dell'intelligenza artificiale generativa - nist.gov

  7. World Economic Forum - Intelligenza artificiale, automazione e aumento: i lavori del futuro - weforum.org

  8. Organizzazione Internazionale del Lavoro (OIL) - Intelligenza artificiale generativa e posti di lavoro: un indice globale raffinato dell'esposizione professionale - ilo.org

  9. Forum economico mondiale - Rapporto sul futuro del lavoro 2025 - weforum.org

  10. McKinsey & Company - Il potenziale economico dell'intelligenza artificiale generativa: la prossima frontiera della produttività - mckinsey.com

  11. McKinsey & Company - Scatenare la produttività degli sviluppatori con l'intelligenza artificiale generativa - mckinsey.com

  12. Gruppo BSI - Opuscolo EN 60601 - bsigroup.com

  13. BSI Group Knowledge - IEC 60664-1 (Coordinamento dell'isolamento per apparecchiature all'interno di sistemi di alimentazione a bassa tensione) - bsigroup.com

  14. Commissione elettrotecnica internazionale (IEC) - Pubblicazioni di base sulla compatibilità elettromagnetica (EMC) - iec.ch

  15. Negozio online IEC - IEC 61000-4-3 - iec.ch

  16. Codice elettronico dei regolamenti federali degli Stati Uniti (eCFR) - FCC Parte 15, Sottoparte B - ecfr.gov

  17. Texas Instruments (TI) - SLUP421 - ti.com

  18. Defense Acquisition University (DAU) - MIL-STD-1547B Parti elettroniche, materiali e processi per veicoli spaziali e di lancio (dicembre 1992) - dau.edu

  19. National Instruments (NI) - Standard di sicurezza funzionale ISO 26262 - ni.com

  20. National Institute of Standards and Technology (NIST) - Device-Level Anomaly Framework (DARE) - nist.gov

  21. Laboratori di ricerca Mitsubishi Electric (MERL) - TR2018-097 - merl.com

  22. Cadence - Panoramica dell'IA - cadence.com

  23. arXiv - 2310.02059v2 - arxiv.org

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