L’intelligenza artificiale (AI) sale a bordo e promette di cambiare per sempre il mondo della mobilità. Secondo una recente ricerca del McKinsey Center for Future Mobility che ha passato al setaccio i dati di 3.500 aziende specializzate principalmente in Autonomous vehicles, Connected cars, Electrification and Shared mobility (ACES), sono dieci le tendenze da tenere d’occhio nei prossimi anni per l’intero comparto e in cima alla classifica compare proprio l’AI.
LE TECNOLOGIE SU CUI SCOMMETTERE
Secondo il report il 20% delle aziende sta lavorando in aree che stanno trasformando la mobilità:
- IA applicata
- connettività avanzata
- cloud
- edge computing
- IA generativa
- tecnologia della realtà immersiva
- industrializzazione dell’apprendimento automatico
- sviluppo di software di prossima generazione
- tecnologia quantistica
- trust architecture
- strumenti di identità digitale
- Web3.
La parte del leone la fa l’intelligenza artificiale sulla quale si sta concentrando il 64% delle imprese. Segue la connettività avanzata con il 18%, terza il cloud computing con il 15%.
Le aziende del campione, tuttavia, non suddividono i loro investimenti in modo uguale, poiché alcune tecnologie sono più rilevanti per specifiche tendenze ACES (Autonomous vehicles, Connected cars, Electrification and Shared mobility), rispetto ad altre. Per esempio, la tecnologia Web3 è più comunemente coinvolta nello sviluppo di strategie di business che puntano sul futuro della mobilità condivisa: si pensi per esempio alla realizzazione di piattaforme decentralizzate per la prenotazione e la gestione dei servizi.
LE APPLICAZIONI DI AI CHE TRASFORMERANNO IL SETTORE
L’importanza dell’intelligenza artificiale applicata nell’ambito della mobilità non sorprende, perché migliora molti processi, consente l’automazione e risolve problemi che prima erano considerati dei veri grattacapi. Ecco gli ambiti principali di intervento.
GUIDA AUTONOMA – Alcune aziende utilizzano l’IA applicata per creare e controllare mondi virtuali in cui addestrare gli algoritmi che consentono la guida senza pilota. Gli algoritmi di IA possono identificare i punti deboli insiti nei modelli attuali creando anche milioni di scenari aggiuntivi da utilizzare per i test, un numero che non sarebbe possibile senza questa tecnologia. Le ricadute pratiche sono numerose e molto utili in un momento in cui la sperimentazione sta accelerando: invece di aggiornare il software se un veicolo autonomo (AV) non supera un test virtuale, gli sviluppatori possono creare un altro scenario per ottenere maggiori informazioni sul problema, risparmiando tempo e denaro.
PRODUZIONE – Utilizzando telecamere, lidar e radar in combinazione con l’IA applicata, i produttori hanno migliorato il controllo della qualità durante l’assemblaggio dei veicoli. Di recente, per esempio, è stato sviluppato un sistema avanzato che proietta modelli in bianco e nero sulla superficie del veicolo nella fase di ispezione delle superfici che avviene in fabbrica. Questa tecnica consente alle telecamere di scansionare e identificare anche le più piccole variazioni nella vernice coniugando qualità costruttiva a rapidità di costruzione del mezzo. Secondo il report gli investimenti in IA applicata aumenteranno perché i produttori sono sempre più interessati all’automazione dei processi.
Gli investimenti in questo ambito rappresenteranno oltre il 30% delle spese in conto capitale delle aziende nei prossimi cinque anni, rispetto al 22% del quinquennio precedente. Circa l’8% degli intervistati nel settore automobilistico ha dichiarato che l’investimento quinquennale nell’automazione sarà superiore a 500 milioni di dollari.
CATENA LOGISTICA – Gli algoritmi possono analizzare le notizie sui fornitori per identificare potenziali problemi che possano comportare rischi di approvvigionamento oppure di immagine: si pensi ad accuse di inquinamento o a scandali di corruzione che coinvolgano aziende della propria filiera.
MARKETING E VENDITE – Le case automobilistiche saranno in grado di utilizzare l’intelligenza artificiale applicata per individuare i clienti che rischiano di essere persi a favore di un concorrente e quindi creare incentivi per aumentare la loro soddisfazione, riducendo potenzialmente il turn over e diminuendo i costi. Oltre alla fidelizzazione dei clienti, le aziende sperano di utilizzare la tecnologia per migliorare la loro esperienza e aumentarne la fedeltà a prodotti e marchi specifici.
SERVIZI – I costruttori che incorporano l’intelligenza artificiale applicata nei sistemi di bordo dei veicoli possono analizzare le preferenze dei consumatori in materia di infotainment e quindi fornire raccomandazioni personalizzate. Del resto, è proprio quello che i guidatori desiderano: un sondaggio McKinsey condotto tra i consumatori ha rivelato che circa il 40% degli intervistati è molto interessato a ricevere consigli personalizzati in tempo reale dai sistemi di navigazione che hanno imparato conoscere le loro abitudini.
