L’intelligenza artificiale generativa è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (IA) che, nell’ultimo periodo sta guadagnando sempre più notorietà, anche grazie alla crescente diffusione di soluzioni consumer come ChatGPT e Bard. A differenza dei modelli di IA convenzionali, che sono generalmente sviluppati per compiti specifici e acquisiscono le informazioni utili al loro apprendimento attraverso dati etichettati, i modelli di IA generativa imparano in modo non supervisionato.
Esaminano in profondità dataset molto più ampi, identificano autonomamente collegamenti e schemi di pensiero e generano risultati creativi sotto forma di video, immagini, testi o persino codice software. Questo approccio libera dai vincoli associati alla necessità di etichettare i dati per alimentare i modelli di IA tradizionali e, di conseguenza, il processo di annotazione, che può rivelarsi dispendioso, non rappresenta più un ostacolo importante per la costruzione di modelli di IA generativa su larga scala.
Secondo le previsioni di Goldman Sachs, l’intelligenza artificiale generativa, nella prossima decade, contribuirà ad aumentare il PIL globale del 7%, pari a quasi 7 trilioni di dollari (o 6.6 trilioni di euro). La capacità di generare contenuti che imitano lo stile e la complessità di ciò che l’essere umano è in grado di creare apre dunque un nuovo infinito campo di possibilità anche per l’industria automobilistica, che non farà eccezione rispetto a questa tendenza.
Indice degli argomenti
Verso una progettazione automobilistica intelligente
Oggi le fabbriche possono contare su di una vasta rete di sensori, che generano enormi quantità di dati. Questi ultimi, catturati da dispositivi all’avanguardia, consentono misurazioni più accurate, fornendo una comprensione più approfondita e una capacità predittiva ottimizzata sulle prestazioni delle macchine e sulla qualità dei prodotti. Tuttavia, molti sensori operano in modo indipendente, fornendo risultati isolati: questa frammentazione può portare a una mancanza di coerenza, amplificando potenzialmente gli errori di previsione. Grazie all’IA generativa, è possibile integrare tutti gli aspetti della produzione e simulare nuovi scenari, sfruttando appieno i dati forniti dai sensori.
Dal design all’esperienza del cliente: l’uso dell’IA generativa nell’automotive
Il design automobilistico è un aspetto cruciale della produzione, che coinvolge componenti complessi come batterie, cambi, motori e sistemi di “infotainment”. Comprende anche la moltitudine di opzioni aggiuntive e i numerosi imperativi tecnici di sicurezza che la circolazione su strada oggi richiede. Grazie all’integrazione di software in grado di sfruttare la potenza dell’IA generativa, le aziende possono creare modelli di veicoli in 3D realistici e basati su un insieme limitato di parametri. Durante la fase di produzione, questi strumenti forniscono assistenza alla progettazione, sulla base di interazioni testuali, per esempio attraverso domande come: “Posso utilizzare materiali differenti per gli interni?” o “Come posso ridurre i costi di progettazione?”. Attraverso l’integrazione, nel software di produzione, di esempi realizzati in precedenza e feedback dei clienti, le aziende beneficiano quindi di una accelerazione della fase di prototipazione e test. Ogni interazione genera nuove conoscenze, portando a miglioramenti a volte inaspettati: grazie alle soluzioni di IA generativa, i produttori automobilistici possono ottimizzare i costi, aumentare l’efficienza e portare nuovi prodotti sul mercato più rapidamente.
Migliorare l’esperienza del cliente finale
Durante il processo di acquisto di un veicolo presso una concessionaria, i potenziali acquirenti possono avere a che fare con diverse situazioni frustranti: attese protratte, consigli “impersonali”, scelta limitata di veicoli ma anche poco tempo a disposizione per i test drive. Integrando un chatbot di IA generativa nel customer journey, è invece possibile offrire un’esperienza completamente differente e più personalizzata. Il chatbot comprende le esigenze del cliente adatta di conseguenza le raccomandazioni in materia di modelli di auto, eventuali opzioni aggiuntive o, persino, metodi di finanziamento. I clienti possono porre domande specifiche sulla base delle proprie esigenze, al fine di prendere la decisione migliore. La migliorata qualità dell’esperienza ha un risvolto positivo sia per gli acquirenti che per i concessionari, incrementando la complessiva soddisfazione relativa alla transazione.
La rivoluzione nella gestione della supply chain grazie all’IA generativa
Negli ultimi anni, l’industria dei semiconduttori ha affrontato carenze che hanno avuto un impatto diretto sulla catena di approvvigionamento di molti produttori di automobili. Durante la crisi sanitaria, molte consegne di veicoli sono state ritardate da sei mesi fino ad un anno. Se già l’IA tradizionale è certamente stata di supporto in questo contesto, abilitando il tracciamento in tempo reale della supply chain, monitorando i livelli di inventario, seguendo il movimento delle merci e segnalando le interruzioni, l’IA generativa introduce due ulteriori benefici:
- Continuità: in caso di guasto, l’IA generativa propone alternative per minimizzare i tempi di inattività e i costi aggiuntivi generati da qualsiasi interruzione.
- Pianificazione preventiva: l’IA generativa è in grado di prevedere possibili scenari, attraverso analisi del tipo “cosa succederebbe se”. Ad esempio, se il materiale grezzo del fornitore A non è disponibile in tempo, o se il prezzo del fornitore B aumenta, valuta direttamente i rischi e presenta una soluzione alternativa.
Di conseguenza, la supply chain è armonizzata, affidabile e “anticipata”, limitando l’impatto di eventi negativi sul mercato globale.
Gestione delle flotte e manutenzione predittiva: come cambiano con l’IA generativa
Con l’aumentare del numero di veicoli, cresce anche la quantità di dati da elaborare. I gestori delle flotte hanno a lungo lottato con la complessità dei dati generati e il tempo richiesto per apprendere da set di dati complessi. Grazie all’IA generativa, il processo di analisi dei dati viene rivoluzionato, diventando più semplice ed intuitivo. Sfruttando questi strumenti, infatti, un fleet manager può facilmente ottenere informazioni sul numero di veicoli elettrici che possiede o sulla quota che rappresentano nei suoi ricavi.
È inoltre possibile anticipare anche potenziali problemi tecnici: l’IA generativa interpreta i dati dei sensori in tempo reale, analizza tendenze storiche e quindi abilita la manutenzione predittiva. Con le informazioni fornite dal software di IA generativa, i responsabili possono rassicurare i loro clienti, ottimizzare l’efficienza operativa e incrementare i propri profitti netti.
L’IA generativa sta rivoluzionando profondamente l’industria automobilistica, toccando ogni aspetto della sua catena del valore. Il suo impatto si fa sentire a tutti i livelli: dalla progettazione dei veicoli all’ottimizzazione dell’esperienza del cliente, alla gestione efficiente della supply chain e alla manutenzione predittiva della flotta.
I sensori e i semiconduttori: elementi chiave nell’evoluzione dell’industria automobilistica
Al centro di questa rivoluzione ci sono i sensori, componenti essenziali che catturano una miriade di dati cruciali per guidare le decisioni dei conducenti e dei sistemi dei veicoli. Con l’ascesa dell’IA generativa, i sensori stanno diventando centrali nella creazione di ambienti di simulazione virtuale, rendendo possibile riprodurre scenari della vita reale e testare algoritmi e sistemi di controllo senza la necessità di guidare fisicamente sulla strada.
In questo contesto, i semiconduttori giocano un ruolo cruciale nel fornire la potenza di calcolo necessaria per elaborare massicce quantità di dati e sviluppare modelli di IA generativa sofisticati. Questa convergenza tra sensori e semiconduttori apre la strada ad una nuova era di innovazione e progresso nell’industria automobilistica, dove la tecnologia sta ridefinendo gli standard di prestazione, sicurezza ed efficienza.
