AI generativa nel settore automobilistico

Un recente sondaggio McKinsey tra i dirigenti del settore automobilistico e manifatturiero ha rivelato che oltre il 40% dei rispondenti sta investendo fino a quasi 6 milioni di USD in ricerca e sviluppo di gen AI. Più del 10% dei rispondenti sta investendo più di 23 milioni di USD.¹

Le tecnologie AI supportano una serie di tecnologie nel settore automobilistico, tra cui analytics predittiva e funzionalità di guida autonoma. Questa pagina si concentra specificamente sull'AI generativa e sul suo crescente impatto sulla progettazione, l'ingegneria e l'esperienza del cliente dei veicoli.

A un livello più ampio, la gen AI si riferisce a sistemi di AI in grado di produrre contenuti originali, come testi, immagini, video o software, sulla base di modelli appresi da grandi set di dati. 

La gen AI è alimentata da tecniche avanzate di machine learning (ML), in particolare il deep learning, che imita il modo in cui il cervello umano riconosce ed elabora le informazioni. Molti sistemi generativi si basano su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e sull'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), che consentono loro di comprendere i prompt e generare testo simile alla comunicazione umana.

I modelli di AI generativa imparano a prevedere i contenuti successivi. Le aree che attualmente utilizzano maggiormente l'AI generativa includono lo sviluppo del prodotto, il coinvolgimento del cliente, l'efficienza operativa e la modernizzazione della tecnologia.²

Nel settore automobilistico, l'AI generativa sta rimodellando il modo in cui i veicoli vengono concepiti e costruiti. I progettisti possono inserire bozze approssimative o vincoli tecnici negli strumenti AI che generano visualizzazioni raffinate, propongono forme aerodinamiche o suggeriscono miglioramenti strutturali, il tutto molto più velocemente dei metodi tradizionali. Questi output basati su AI riflettono la natura iterativa della progettazione dei veicoli moderni. Molti strumenti possono anche simulare virtualmente crash test, flussi d'aria e condizioni meteorologiche, riducendo la necessità di prototipi fisici e accelerando lo sviluppo.

Dietro le quinte, l'AI generativa sta portando benefici ai team di ingegneria e produzione. Ad esempio, aiuta a identificare i materiali e i layout migliori per bilanciare resistenza e peso. Può rilevare problemi di qualità sulla linea di produzione utilizzando la computer vision e migliorare la pianificazione della supply chain prevedendo le interruzioni e gestendo l'inventario in modo più preciso. Queste applicazioni riducono gli errori e scoprono vulnerabilità nascoste nei processi di produzione.

Il 75% dei dirigenti del settore automobilistico afferma che l'esperienza software-defined sarà il fulcro del valore del marchio entro il 2035.³ L'AI generativa nello sviluppo del software viene ora utilizzata dalle case automobilistiche per scrivere, rivedere e rifattorizzare il codice, in particolare per i sistemi integrati che alimentano le caratteristiche di sicurezza e l'infotainment.

Gli strumenti di gen AI utilizzano modelli e algoritmi di apprendimento per semplificare lo sviluppo e risparmiare tempo nella documentazione, nella prototipazione e nei controlli di conformità. Tuttavia, l'integrazione dell'AI nei sistemi critici per la sicurezza richiede nuovi processi di convalida e una supervisione qualificata.

L'AI generativa sta anche rimodellando il modo in cui le case automobilistiche interagiscono con i clienti potenziali e attuali. Per i potenziali acquirenti, l'AI può creare contenuti personalizzati lungo l'intero percorso dell'acquirente, da annunci mirati a pagine di destinazione personalizzate. Marchi come Mercedes-Benz e BMW stanno esplorando questo tipo di casi d'uso personalizzati dell'AI per migliorare il marketing e la sensibilizzazione.

All'interno del veicolo, l'AI generativa migliora l'esperienza di guida stessa. Gli assistenti di bordo apprendono le preferenze dell'autista e regolano automaticamente i percorsi, il clima e l'intrattenimento. Ad esempio, Mercedes-Benz ha integrato ChatGPT in più di 900.000 veicoli nell'ambito di un programma beta, offrendo interazioni vocali più avanzate e personalizzate.⁴ Alcuni sistemi possono persino generare esperienze visive o audio coinvolgenti su misura per i singoli passeggeri.

Fuori dal veicolo, i chatbot e gli assistenti virtuali basati sull'AI stanno migliorando l'esperienza del cliente. Rispondono alle domande, consigliano opzioni di finanziamento e fissano gli appuntamenti di assistenza. Questi strumenti semplificano le interazioni tra siti web, app e sistemi delle concessionarie.

L'AI generativa alimenta anche i sistemi di manutenzione predittiva, che monitorano i dati del veicolo in tempo reale per avvisare gli autisti prima che un componente si guasti, contribuendo a ridurre il tempo di inattività e creare fiducia a lungo termine.

L'AI generativa è passata dalla sperimentazione all'esecuzione nel mondo automobilistico; sta semplificando le operazioni, sbloccando nuove idee e consentendo risposte più rapide e adattive. Con l'evoluzione del settore, questa tecnologia svolge un ruolo centrale nel modo in cui i veicoli vengono progettati, sviluppati e consegnati.

L'AI generativa è importante per il settore automobilistico perché è fondamentalmente in linea con la trasformazione del settore in un ecosistema incentrato sul cliente e basato sul software.

Mentre il settore passa dall'ingegneria meccanica alle operazioni digitali e basate sui dati, l'AI generativa svolge un ruolo crescente. Diventa un fattore strategico che aiuta le aziende a muoversi più velocemente. Inoltre supporta una personalizzazione più profonda e sblocca valore da sistemi sempre più complessi. L'AI aiuta a gestire questa complessità accelerando tutto, dalla generazione del codice alla simulazione.

Ad esempio, McKinsey ha scoperto che l'integrazione dell'AI generativa negli ambienti di sviluppo può ridurre fino al 40% il tempo dedicato alle attività di codifica come la scrittura, la traduzione e la documentazione.¹ Ciò consente alle aziende di scalare in modo efficiente le proprie ambizioni digitali e di ottenere un vantaggio competitivo in termini di velocità, costi e innovazione.

L'AI generativa sta aiutando a reinventare la macchina, non solo come prodotto, ma come servizio ed esperienza. I veicoli elettrici, i veicoli autonomi e la connettività stanno cambiando il significato di mobilità. La gen AI consente alle case automobilistiche di adattarsi rapidamente. Supporta esperienze personalizzate in auto, cicli di progettazione più rapidi e un supporto clienti più intelligente che sembra umano, il tutto guidato dai rapidi progressi della tecnologia AI. Questo tipo di adattamento in tempo reale era quasi impossibile su larga scala solo pochi anni fa.

In questo contesto, l'AI generativa non è solo uno strumento, è un moltiplicatore di forza. Aiuta le case automobilistiche legacy a competere con sfidanti agili e nativi della tecnologia. Inoltre, offre alle startup un modo per entrare nel settore automobilistico con meno capitali. Man mano che i settori si spostano verso il software, l'AI generativa diventa essenziale. Supporta la competitività, aiuta a soddisfare le crescenti aspettative dei clienti e consente la creazione di nuovi veicoli e modelli di business.

I principali fornitori stanno supportando questo cambiamento. Ad esempio, Microsoft sta investendo molto in strumenti NLP e LLM per il settore automobilistico. AWS sta collaborando con BMW e Toyota per piattaforme di auto connesse e assistenti vocali. E il sistema operativo Android Automotive di Alphabet include l'integrazione di Google Assistant per l'infotainment e la navigazione con comando vocale.

Alcuni casi d'uso chiave dell'AI generativa nel settore automobilistico includono:

• Sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS)
• Assistenza e supporto clienti
• Gemelli digitali e simulazione di guida autonoma
• Ottimizzazione della produzione e della supply chain
• Marketing e localizzazione
• Esperienze personalizzate a bordo del veicolo 
• Manutenzione predittiva e diagnostica
• sviluppo di software
• Automazione della formazione
• Progettazione e prototipazione di veicoli

L'AI generativa svolge un ruolo emergente nel potenziamento degli ADAS migliorando il modo in cui i veicoli interpretano l'ambiente circostante. Si prevede che ridurrà il workload di test e simulazione dei veicoli software-defined di quasi il 40% nei prossimi tre anni, migliorando l'efficienza dello sviluppo di sistemi autonomi.⁵

Grazie all'addestramento su un set di immagini di grandi dimensioni, la gen AI in grado di rilevare, riconoscere e tracciare con precisione oggetti come pedoni, veicoli e segnali stradali in tempo reale. Consente inoltre la segmentazione semantica, aiutando i sistemi ADAS a comprendere e distinguere tra elementi stradali come corsie, marciapiedi e segnaletica. Queste funzionalità supportano caratteristiche come avvisi di collisione, avvisi di abbandono della corsia e frenata di emergenza che rendono la guida più sicura e prevedibile.

Ad esempio, BMW sta sviluppando un nuovo sistema di assistenza alla guida per i suoi veicoli Neue Klasse del 2025 utilizzando Amazon Web Services (AWS). Il sistema utilizza strumenti basati sul cloud, tra cui l'AI generativa, per migliorare la sicurezza e le caratteristiche.⁶

L'AI generativa sta rendendo le interazioni dei clienti con concessionarie e centri di assistenza più accessibili, personalizzate ed efficienti. Invece di aspettare in attesa o di consultare manuali, gli autisti possono ricevere assistenza intelligente in tempo reale da strumenti basati su AI.

Nelle concessionarie e nei centri di assistenza OEM, gli agenti virtuali basati su AI gestiscono argomenti come consigli sui veicoli, domande sul finanziamento e pianificazione dell'assistenza. Questi assistenti comprendono il linguaggio naturale, rispondono istantaneamente e adattano il tono e i dettagli all'intento del cliente. Tutto ciò migliora la soddisfazione del cliente e riduce i costi di supporto.

L'AI sta anche trasformando i tradizionali manuali d'auto in guide interattive e conversazionali. Gli autisti possono porre domande specifiche e ottenere risposte precise e specifiche per ogni veicolo, senza dover cercare tra pagine e pagine di documentazione.

Per l'assistenza stradale, gli agenti dotati di gen AI analizzano i dati del veicolo o interpretano la descrizione dell'autista, aiutando a individuare i problemi in modo rapido e preciso. Questa iniziativa AI accelera la risoluzione, riduce le chiamate di assistenza non necessarie e migliora la pianificazione della manutenzione della flotta.

I dati delle interazioni con i clienti aiutano le case automobilistiche a comprendere i problemi comuni dei veicoli e a migliorare i progetti futuri, rafforzando al contempo la fiducia tra marchi e driver.

L'AI generativa produce gemelli digitali dettagliati di veicoli, linee di produzione o ambienti di traffico. Questi modelli virtuali possono eseguire migliaia di miglia virtuali di test su strada, inclusi scenari limite come attraversamenti pedonali improvvisi o condizioni meteorologiche estreme. Questo è utile per l'addestramento e la convalida del software di guida autonoma, riducendo la dipendenza dai soli test nel mondo reale.

Negli ambienti di produzione, l'AI generativa aiuta a prevedere le esigenze della supply chain, individuare potenziali interruzioni e ottimizzare l'inventario. Consente il monitoraggio e la gestione in tempo reale dei materiali per garantire che i pezzi giusti siano disponibili al momento giusto, evitando ritardi nella produzione.

Migliora anche il controllo della qualità analizzando le immagini o i dati dei sensori per rilevare i difetti sulla linea di assemblaggio. Queste funzionalità semplificano la produzione riducendo sprechi e costi.

Le aziende automobilistiche utilizzano la gen AI per produrre contenuti ipermirati su larga scala, da annunci video personalizzati e pagine di destinazione a brochure localizzate per veicoli. Questa tecnologia supporta la localizzazione traducendo e adattando i materiali per diverse regioni o dati demografici e adattando i messaggi ai profili specifici dei clienti. Ciò consente un marketing più rapido e pertinente nei mercati globali.

I marchi la utilizzano anche per ottimizzare le strategie di prezzo in base al comportamento dei clienti. Ad esempio, Toyota e Ford utilizzano questi strumenti per personalizzare i messaggi per diversi segmenti di clientela.

I dirigenti del settore automobilistico prevedono un aumento della produttività del 7% nel supporto clienti e un miglioramento del 5% dei budget di marketing complessivi e delle metriche di acquisizione dei clienti grazie all'integrazione dell'AI.⁵

I chatbot e gli assistenti vocali basati sull'AI generativa consentono interazioni adattive e umane tra i passeggeri e i loro veicoli. Questi assistenti comprendono il contesto e l'intento, rispondono ai comandi vocali e interagiscono con l'autista in modo colloquiale. Consentono agli autisti di rimanere concentrati sulla strada mentre attivano la navigazione, riproducono musica, inviano messaggi e controllano altre funzioni del veicolo con la voce.

La gen AI supporta anche sistemi di infotainment dinamici che rendono accurato l'intrattenimento in base all'umore e alla posizione. Gli strumenti di gen AI sono integrati in caratteristiche che regolano le preferenze relative a clima, illuminazione e navigazione. Questi strumenti rappresentano il prossimo passo verso l'iperpersonalizzazione e la "mobilità software-defined", concepiti per migliorare l'esperienza e far sì che l'auto sia più un compagno digitale che una macchina.

Utilizzando la telematica, una tecnologia che utilizza il GPS e la diagnostica di bordo per raccogliere i dati del veicolo, e i dati dei sensori in tempo reale, i modelli di AI generativa possono prevedere quando è probabile che una parte si guasti prima che si verifichino problemi. Questo aiuta a ridurre i tempi di inattività e a prolungare la durata del veicolo. Aiuta anche nella gestione delle flotte di auto.

Questi sistemi generano avvisi di assistenza personalizzati, analizzano i dati del veicolo per un migliore processo decisionale e possono persino consigliare l'ora e il luogo migliori per le riparazioni. Sono sempre più integrati con i sistemi di aggiornamento over the air (OTA). Ad esempio, i veicoli Tesla utilizzano la diagnostica basata su AI per rilevare i primi segni di problemi alla batteria o al motore.

L'AI generativa automatizza le parti critiche dello sviluppo del software per i veicoli, in particolare i sistemi integrati come ADAS, infotainment e gestione della batteria. Può scrivere, riorganizzare e documentare il codice, generare casi di test e redigere requisiti tecnici.

Un sondaggio McKinsey ha indicato un miglioramento della produttività del 44% utilizzando gen AI con misure di garanzia della qualità del software, come la creazione e l'automazione di test per migliorare l'efficienza e l'affidabilità del codice.¹

Queste capacità accelerano notevolmente lo sviluppo, semplificando al contempo i workflow di sviluppo del software e riducendo il workload per gli ingegneri. Tuttavia, la maggior parte dei sistemi richiede ancora una convalida rigorosa per soddisfare gli standard di sicurezza.

Le case automobilistiche utilizzano la gen AI per generare guide di formazione, procedure dettagliate e documentazione per i dipendenti. Questi strumenti possono semplificare procedure complesse, simulare domande di supporto reali e localizzare rapidamente i contenuti. Ciò aiuta il personale in prima linea a rimanere aggiornato sulle tecnologie dei veicoli in continua evoluzione, come i veicoli elettrici (EV) e le auto connesse.

L'AI generativa sta rimodellando la progettazione dei veicoli aiutando gli ingegneri a scoprire strutture più efficienti e innovative. Inserendo vincoli come peso, materiali e requisiti di sicurezza, i team possono generare progetti ottimizzati, spesso più leggeri, resistenti o più convenienti rispetto alle versioni create dall'uomo. Ciò include l'ottimizzazione della topologia (miglioramento del layout e della struttura del materiale all'interno di un particolare spazio di progettazione geometrica 3D), strategie di riduzione del peso e componenti stampati in 3D. Questi strumenti velocizzano anche le prove virtuali, rendendo la prototipazione più veloce e meno costosa e supportando la sostenibilità.

In precedenza sono stati descritti diversi benefici dell'AI generativa nel settore automobilistico, come cicli di progettazione più rapidi, sviluppo software più efficiente e un'esperienza di bordo più personalizzata. Questi esempi mostrano come l'AI generativa può accelerare i workflow, ridurre i costi e migliorare l'esperienza del cliente.

Oltre a questi ambiti, l'AI generativa offre diversi vantaggi più ampi ed emergenti:

• Metriche e monitoraggio delle prestazioni migliorati: i dashboard e i riepiloghi degli analytics generati dall'AI offrono agli stakeholder una maggiore visibilità dei KPI nei team di ingegneria, vendita e supporto. Questi insight contribuiscono a migliorare l'allineamento e la responsabilità e supportano un processo decisionale più informato.
• Onboarding più rapido: come descritto sopra, l'AI generativa aiuta ad acquisire conoscenze istituzionali e trasformarle in contenuti ricercabili e interattivi per la formazione dei dipendenti. Questo sistema automatizzato di formazione aiuta i nuovi dipendenti a crescere più rapidamente e riduce il carico di lavoro del personale più esperto.
• Supporto proattivo alla cybersecurity: i modelli AI possono aiutare a identificare potenziali vulnerabilità nei sistemi dei veicoli connessi, segnalando schemi sospetti o codici deboli che altrimenti potrebbero passare inosservati.
• Strategie di prezzo più intelligenti: l'AI può analizzare tutto, dal comportamento dei clienti alle tendenze regionali per aiutare le case automobilistiche a mettere a punto le loro strategie di prezzo. È particolarmente utile quando si lanciano nuovi modelli nei mercati globali.
• Conformità e documentazione semplificate: gli strumenti di AI generativa possono generare o aggiornare automaticamente la documentazione tecnica, i rapporti di certificazione e le richieste normative. Questa capacità aiuta i team a tenere il passo con gli standard in rapida evoluzione, soprattutto nello sviluppo di veicoli elettrici e ADAS.

I produttori devono adottare un approccio strategico e strutturato per sbloccare il pieno potenziale dell'AI generativa nel settore automobilistico.

Il 65% dei dirigenti degli OEM automobilistici afferma di avere un approccio chiaro per integrare l'AI nella strategia di innovazione a lungo termine. Il 79% afferma inoltre che i dirigenti senior sostengono fortemente gli investimenti nell'AI.⁵

Alcune best practice per contribuire a garantire un'implementazione dell'AI generativa sicura, scalabile e basata sul valore includono:

Concentrati sulle applicazioni di AI generativa che rispondono a esigenze automobilistiche specifiche, come la generazione di software, l'ottimizzazione della progettazione dei veicoli o il supporto clienti. McKinsey osserva che le organizzazioni hanno successo "selezionando i casi d'uso giusti per la gen AI", bilanciando impatto e fattibilità.¹

L'AI generativa può aiutare a semplificare ogni fase dello stack automobilistico, dai sistemi integrati come la gestione della batteria ai sistemi avanzati come infotainment e ADAS. I team possono usarla per redigere requisiti funzionali, progettare diagrammi di architettura per reti ECU, scrivere e rivedere codice incorporato e generare documentazione conforme agli standard di sicurezza. L'embedding di gen AI in tutto il ciclo di vita migliora la velocità e la tracciabilità in un ambiente di sviluppo fortemente regolamentato.

I modelli di AI generativa necessitano di accedere a dati di formazione di alta qualità e a un'infrastruttura di machine learning appositamente progettata, soprattutto se utilizzati per la manutenzione predittiva, la simulazione o la personalizzazione dei veicoli. Cercare di ottenere set di dati puliti ed etichettati da domini quali la fusione di sensori, la diagnostica dei veicoli e le interazioni con i clienti.

La gen AI richiede nuovi workflow, strutture collaborative e talento digitale. Gli OEM e i fornitori di primo livello dovranno investire nel miglioramento delle competenze degli ingegneri che lavorano su sistemi come ADAS, cybersecurity o progettazione di interfacce uomo-macchina (HMI) per comprendere e supervisionare gli output dell'AI in modo responsabile.

McKinsey enfatizza l'adattamento dei modelli operativi e il miglioramento delle competenze dei dipendenti per avere successo con la gen AI, specialmente nei software critici per la sicurezza.¹

Nel settore automobilistico, soprattutto per i sistemi incorporati e ADAS, la validazione rigorosa e i controlli umani sono essenziali. L'integrazione della gen AI deve essere in linea con le linee guida normative come l'ISO 26262 (uno standard internazionale per i sistemi elettrici ed elettronici nei veicoli stradali) e gli standard di sicurezza interni.

Progetta soluzioni di gen AI su infrastrutture cloud sicure e scalabili. AWS, Azure e le soluzioni personalizzate supportano la flessibilità. La progettazione di applicazioni di gen AI con modularità consente l'integrazione con gli ambienti di sviluppo automobilistico esistenti, come strumenti di progettazione basati su modelli o sistemi di Product Lifecycle Management (PLM). Questa lungimiranza consente aggiornamenti futuri senza interrompere l'intera pipeline del software.

Nel settore automobilistico, non è sufficiente monitorare solo la produttività. I KPI possono includere, ad esempio, il tempo risparmiato nella calibrazione della ECU, l'accuratezza dei report diagnostici generati dal software o la riduzione dei ticket di assistenza della concessionaria. Queste metriche possono aiutare i team a decidere come e dove vengono implementati gli strumenti di gen AI.