Automotive: AI e robot per un +30% di efficienza entro il 2030

L’intelligenza artificiale avrà un impatto positivo sull’automotive: secondo un’analisi di Bain & Company, l’AI consentirà un risparmio fino al 30% entro il 2030, riducendo i tempi di sviluppo dei veicoli di oltre il 40% e portando il time-to-market a soli 24 mesi. Inoltre, l’80% dei manager del settore ritiene che, entro il prossimo decennio, l’intelligenza artificiale sarà in grado di generare e ottimizzare i concept dei veicoli, e una percentuale perfino maggiore prevede che le simulazioni basate su AI miglioreranno in tempo reale i piani di produzione. Più di due terzi immaginano stabilimenti alimentati da robot umanoidi, operativi 24 ore su 24 con minimo intervento umano.

AUTOMOTIVE: CON L’AI RISPARMIO FINO AL 30% ENTRO IL 2030

Più dettagliatamente, nell’analisi pubblicata da Bain & Company dal titolo “Technology is Radically Reshaping Auto Economics”, 300 manager del comparto automotive attivi in Nord America e in Europa si aspettano che l’utilizzo dell’intelligenza artificiale e delle tecnologie digitali possa portare a un risparmio per i costruttori pari al 10% entro i prossimi tre anni e del già citato 30% entro il 2030.

Gianluca Di Loreto, partner e responsabile italiano automotive di Bain & Company, nonché tra i relatori della presentazione del 5° Aftermarket Report di SICURAUTO.it, ha commentato l’indagine evidenziando che l’efficienza è da sempre un tema estremamente rilevante per rimanere competitivi nell’industria dell’auto: “Uno dei punti cruciali nell’evoluzione di questo mercato ed essenziale per raggiungere tale obiettivo, è un processo di sviluppo più veloce e intelligente, nel quale l’AI gioca un ruolo fondamentale”.

LA SFIDA È RAGGIUNGERE I RITMI CINESI

Come già anticipato, una fetta importante dei manager nell’industria ritiene che in pochi anni l’intelligenza artificiale sarà in grado di generare e ottimizzare i concept dei veicoli e di migliorare dinamicamente i piani di produzione in tempo reale, immaginando nel contempo stabilimenti gestiti 24 ore su 24 da robot umanoidi. In Europa e in Italia questo è un tema cruciale, considerando che attualmente i cicli di Ricerca e Sviluppo dei costruttori europei si dimostrano più lunghi e laboriosi rispetto ai diretti concorrenti asiatici.

Se i maggiori player europei impiegano fino a 54 mesi – oltre 4 anni – dall’ideazione al lancio del prodotto, i costruttori asiatici spendono infatti la metà del tempo – dai 24 ai 30 mesi – rispettando il time-to-market prefissato. I tradizionali costruttori occidentali, inoltre, tendono ad eccedere persino le tempistiche più pessimistiche, alimentando ritardi e allontanandosi sempre più dalle previsioni di uscita sul mercato. Tuttavia, avvisa Di Loreto, alcuni tra i principali costruttori automobilistici hanno già avviato questa trasformazione cruciale che riscriverà le regole economiche del settore.

Peraltro, la collaborazione digitale tra OEM e fornitori sta già consentendo di ridurre i tempi di sviluppo dei veicoli di oltre il 40%. I leader del settore puntano ora a raggiungere un time-to-market di appena 24 mesi. Le Case automobilistiche non stanno solo modificando i modelli, ma anche il modo in cui le auto vengono costruite. In futuro, invece di possedere e gestire direttamente gli stabilimenti, molte aziende potrebbero affidare la produzione a fornitori esterni specializzati — proprio come fa Apple, che progetta i suoi prodotti ma li fa materialmente costruire da un’altra azienda (Foxconn). Più dell’80% degli esperti del settore pensa che questo sarà il modello dominante entro il 2035.

SUPERARE LO SCOGLIO CULTURALE

C’è tuttavia un grosso ostacolo all’adozione delle tecnologie avanzate che non è tanto di natura tecnica ma culturale. Il mindset rappresenta infatti la barriera più significativa: molte aziende, frenate da incertezze e difficoltà operative, faticano o esitano a intraprendere un percorso di trasformazione digitale. A questo si aggiunge spesso una scarsa qualità dei dati disponibili, che alimenta ulteriori dubbi sull’efficacia e sul ritorno degli investimenti in nuove soluzioni tecnologiche. Eppure, dietro queste resistenze si cela un potenziale ancora in gran parte inespresso. Per sbloccarlo, è fondamentale cambiare approccio: partire dai problemi operativi concreti invece che dagli strumenti, concentrarsi su use case ad alto impatto e con possibilità di scalabilità, e costruire una base solida di dati puliti, capace di sostenere in modo efficace l’evoluzione digitale dell’organizzazione.

“L’automotive per decadi ha affrontato una pressione sui costi e l’AI e le nuove tecnologie stanno trasformando l’industria oltre i guadagni marginali”, conclude Di Loreto. “I vincenti non saranno necessariamente coloro con gli strumenti più avanzati o i budget più corposi, bensì coloro i quali riusciranno a integrare le nuove tecnologie, la risoluzione di problemi reali e la velocità, in modo più efficace rispetto ai concorrenti”.