L’IA nell’industria automobilistica non accelera come promesso, ma i benefici arrivano lentamente
L’IA nell’industria automobilistica non accelera come promesso, ma i benefici arrivano lentamente. Un rapporto svela il ritardo tra promesse e risultati.
L’industria automobilistica, che da anni promette di rivoluzionare il settore con l’intelligenza artificiale, si trova oggi a fronteggiare un ritardo tra le aspettative e i risultati concreti. Se l’IA è diventata il “turbo” dei discorsi dei costruttori, sul terreno la situazione è più complessa. Molti gruppi avanzati stanno modificando i loro approcci, mentre altre aziende rimangono bloccate al livello dei test. La promessa di un’accelerazione generale si scontra con il tempo necessario per una trasformazione reale.
La transizione verso l’IA non è immediata
Nonostante l’adozione dell’IA sia in aumento, il ritmo di trasformazione non è uniforme. Secondo i dati del rapporto NTT DATA, il 90% delle aziende industriali ha già implementato progetti di IA, ma solo il 1% ritiene che questa tecnologia abbia veramente trasformato il loro modello economico. Questo divario sottolinea come l’adozione dell’IA non si traduca sempre in un cambiamento strutturale. Anche se l’IA generativa è diffusa, il suo impatto reale rimane limitato.
La maggior parte dei progetti non ha ancora portato a una completa industrializzazione.
La complessità dei processi e la necessità di integrare l’IA in sistemi esistenti, spesso obsoleti, rallentano il progresso. Inoltre, il regolamento europeo AI Act, con le sue richieste di trasparenza e tracciabilità, ha introdotto ulteriori vincoli. Questi fattori spiegano perché molti progetti rimangono in fase di prova, senza raggiungere una diffusione su larga scala.
Le aziende leader si distaccano
Al contrario, alcuni gruppi si stanno già riconfigurando completamente. NTT DATA ha evidenziato che il 38,6% dei leader nell’industria automobilistica ha già ristrutturato i propri processi intorno all’IA, mentre solo il 12% dei laggards ha iniziato a farlo. Questi leader non si limitano a testare l’IA, ma la integrano direttamente nei workflow operativi, ridisegnando le proprie attività. La governance dell’IA, in particolare, diventa un prerequisito per il successo.
La governance dell’IA è diventata un elemento chiave per la trasformazione.
Le aziende che hanno adottato una governance centralizzata dell’IA, come Valeo e Renault, mostrano risultati concreti. Valeo, ad esempio, ha ridotto i tempi di consegna del 34,5% e ha migliorato la produttività del 60,2%, riducendo al contempo il consumo energetico e le emissioni di CO₂. Questi esempi dimostrano che l’IA, quando applicata in modo strutturato, può generare effetti significativi. Nonostante i progressi, il settore rimane in una fase di transizione. Molti costruttori si trovano in un “tra-uno”, dove l’IA è ancora un’innovazione in fase di sperimentazione, ma non un elemento integrato nel modello operativo. Per raggiungere un impatto reale, è necessario non solo sviluppare tecnologie avanzate, ma anche rivedere i processi e le competenze interne.