L’intelligenza artificiale generativa (o Generative AI) potrebbe presto essere alla guida del futuro del’automotive. Accanto al filone dell’elettrificazione, uno dei cambi di paradigma più significativi nel settore automotive oggi è lo spostamento del focus dall’auto come semplice prodotto a un’esperienza di mobilità centrata sul cliente.
In questo contesto l’intelligenza artificiale, in particolare quella generativa, rappresenta una delle tecnologie più promettenti per l’industria automobilistica: vediamo quali sono le sue possibili applicazioni.
L’intelligenza artificiale è già nelle nostre auto
Intelligenza artificiale e machine learning, ovvero la capacità della macchina di imparare e migliorarsi, sono strumenti già utilizzati nel settore automotive e stanno giocando un ruolo importante in tutta la filiera, dalla componentistica agli accessori, contribuendo a migliorare l’efficienza, la sicurezza e l’esperienza di guida.
Alcuni esempi di intelligenza artificiale nelle nostre auto sono i sistemi di sicurezza avanzata e di assistenza al conducente (ADAS), strumenti di riconoscimento vocale e infotainment e sistemi avanzati di antifurto basati sul riconoscimento biometrico. Facendo un passo avanti, AI e ML sono tra le tecnologie portanti nel campo della guida autonoma e aprono la strada a sistemi di manutenzione predittiva, per rilevare possibili problemi e consigliare interventi preventivi prima del verificarsi dei danni. Infine, l’AI può avere applicazioni nella personalizzazione dell’esperienza di guida, per esempio regolando automaticamente i sedili, il clima e altre impostazioni per offrire il massimo comfort e convenienza al guidatore.
Cosa può fare l’AI generativa per l’automotive?
La chiave di volta per cogliere le opportunità offerte dai servizi digitali, tuttavia, va oltre la semplice innovazione tecnologica. Si tratta della capacità di un’azienda di sviluppare un forte “nucleo” digitale (che riguarda tecnologia, processi, persone, cultura aziendale) in grado di sfruttare al meglio la grande potenzialità dei dati, dell’intelligenza artificiale, e delle nuove tecnologie. Questo approccio permette alle aziende di conoscere le preferenze dei clienti e offrire così un servizio personalizzato, adottando un approccio focalizzato sul cliente e sul valore generato dai servizi.
È qui che viene in aiuto l’intelligenza artificiale generativa, con diverse applicazioni che supportano non solo lo sviluppo tecologico e di processo, ma anche il processo decisionale e creativo. La Generative AI offre infatti molteplici opportunità per l’innovazione nel settore dell’automotive, grazie alla sua versatilità, capacità di apprendimento ed elaborazione di vaste moli di dati.
Possiamo individuare cinque campi di applicazione principali:
1. Consigliare
L’intelligenza artificiale può fungere da co-pilota per i manager consigliando linee d’azione basate sui dati, con vantaggi come l’ottimizzazione dei percorsi della catena di fornitura o lo sviluppo di prodotti e servizi più in linea con i desideri dei clienti.
2. Creare
L’intelligenza artificiale è uno strumento prezioso al servizio della creazione di contenuti di marketing, immagini personalizzate e modelli 3D, il che apre la strada a una maggiore possibilità di personalizzazione con minor dispendio di risorse.
3. Assistere
L’intelligenza artificiale può diventare un vero e proprio assistente nella guida, che contribuisca a creare un’esperienza di guida su misura e più immersiva.
4. Automatizzare
Da non dimenticare come l’intelligenza artificiale permette di automatizzare e velocizzare processi fondamentali, con risparmio di tempo e denaro.
5. Proteggere
L’intelligenza artificiale può inoltre aiutare a prevenire e gestire possibili frodi. Può inoltre supportare nel verificare la conformità alle normative e a tenere sotto controllo le emissioni di anidride carbonica per restare in linea con i requisiti di sostenibilità, prevenendo problematiche con le regolamentazioni.
AI generativa e automotive, la questione dei dati
Per poter sfruttare appieno le potenzialità dell’AI generativa, tuttavia, c’è uno scoglio da superare: quello dell’acquisizione dei dati. Per svilupparsi in uno strumento efficiente, l’AI generativa ha infatti bisogno di integrare la sua capacità di imparare informazioni sul linguaggio e sul suo contesto di riferimento tramite una elevata mole di dati acquisiti dai consumatori. Dati sulla loro esperienza di utilizzo dell’auto, sulle loro abitudini, sulle loro aspettative. Il primo passo per un utilizzo efficace dell’AI generativa è quindi raggiungere la capacità di raccogliere e perfezionare dati utili ed efficaci allo sviluppo dell’AI, processo che oggi è ancora all’inizi.
Per il futuro del settore, inoltre, sarà importante stabilire nuove politiche di governance dei dati, con l’obiettivo di garantire la corretta gestione e la protezione di tutti i dati raccolti.
