L’IA nell’industria automobilistica si muove lentamente, ma i benefici arrivano
L’IA nell’industria automobilistica si muove lentamente, ma i benefici arrivano. Un report svela il ritmo lento della trasformazione digitale.
L’industria automobilistica, pur essendo in prima linea nell’adozione dell’intelligenza artificiale, mostra un ritmo di trasformazione lento. Mentre le promesse di efficienza, automazione e riduzione dei costi si accumulano, i benefici concreti si fanno attendere. Secondo un report di NTT DATA, il 90% delle aziende industriali ha già implementato l’IA, ma solo il 1% ritiene che questa tecnologia abbia trasformato realmente il loro modello economico. La promessa di un’accelerazione generale si scontra con la realtà di un processo lungo e complesso.
La transizione verso l’IA non è immediata
Nonostante l’IA sia diventata un pilastro strategico per i grandi costruttori, molti team si trovano ancora a un livello di prova e dimostrazione. Sono presenti pilote, dimostratori e prototipi, ma il passaggio a una trasformazione completa rimane in sospeso. Il report sottolinea che il tempo necessario per un cambiamento radicale è più lungo di quanto si sperasse. L’IA non è solo un strumento tecnologico, ma un’evoluzione organica dei processi aziendali.
La sfida non è solo tecnologica, ma organizzativa.
La contrainte principale non è più la performance dei modelli d’IA, ma la capacità di integrare queste tecnologie all’interno di workflow complessi. I sistemi di IA non funzionano come automatismi lineari, ma operano in ambienti interconnessi, adattandosi in tempo reale a contesti variabili. Questo richiede un approccio diverso, in cui l’IA non è solo un’aggiunta, ma un elemento integrato del modello operativo.
Le aziende leader si distaccano
NTT DATA ha evidenziato un divario tra i leader e i follower nell’adozione dell’IA. Il 38,6% dei leader ha già ristrutturato i propri processi attorno all’IA, mentre solo il 12% dei laggards ha iniziato a farlo. I leader non si limitano a testare l’IA, ma la integrano in modo strutturato, collegandola a obiettivi di business specifici. Questo permette di misurare concretamente il ritorno sull’investimento. Ad esempio, BCG ha osservato riduzioni di costi tra l’8% e il 12% quando i progetti di IA si concretizzano.
La governance dell’IA diventa un prerequisito.
La complessità della trasformazione richiede una gestione attenta e centralizzata. Il 67,6% dei leader ha adottato una governance centralizzata, contro il 38,4% dei laggards. L’arrivo del Regolamento Europeo AI Act ha ulteriormente reso necessaria una prudenza riguardo alla trasparenza, alla robustezza e alla tracciabilità dei sistemi. Questi aspetti non solo influenzano la conformità, ma anche la velocità di implementazione. Valeo, ad esempio, ha sfruttato l’IA generativa per migliorare la sua produttività e ridurre i costi. L’azienda ha visto un calo del 27,1% nella consumazione energetica unitaria e un abbassamento del 41% delle emissioni di CO₂ in cinque anni. Questi risultati, pur rari, mostrano il potenziale di una trasformazione guidata dai dati. Tuttavia, il settore rimane in una fase di transizione, dove l’IA deve ancora dimostrare i suoi effetti a livello di intero settore.