Il settore è ipnotizzato dall'IA agentica
LeMagIT si è già fatto eco delle profonde trasformazioni in corso nel mondo dell'automobile. L'efficienza necessaria dei veicoli termici, l'elettrificazione e l'emergenza del Software Defined Vehicle ne sono i fattori principali.
Un quarto fenomeno emerge in questo contesto già tumultuoso: l'IA agentica. In margine al Mondial dell'automobile di Parigi, Capgemini Research ha pubblicato «Ripensare lo sviluppo prodotto automobilistico: come le aziende possono prendere il vantaggio nella corsa all'IA». Questo rapporto di 114 pagine si concentra sull'uso di questa tecnologia da parte delle aziende del settore.
Il documento commenta le risposte di 800 dirigenti impiegati dai costruttori (400), dai loro fornitori di livello 1 (160) e dai fornitori di tecnologia (240) in dodici paesi. Il sondaggio è completato da 24 interviste individuali presso grandi nomi del settore, tra cui Renault, Jaguar Land Rover, Bosch, Audi, Michelin, Siemens, Nvidia e Dassault Systèmes.
Un settore entusiasmato dall'IA agentica…
Risultato, il 68% dei sondati afferma che le loro aziende hanno lanciato almeno un pilota di IA agentica. Questo numero maschia disparità flagranti. Solo l'8% di coloro che osservano progetti in corso riferisce che la loro azienda ne fa un uso intensivo, mentre il 25% menziona un utilizzo limitato a pochi ambiti.
L'IA generativa è un po' più diffusa. Il 26% dei sondati parla di un uso intensivo, il 34% di loro evidenzia deploy circostanziati e il 23% dei dirigenti annuncia piloti. Il ritmo di adozione è tuttavia più alto che nel settore dell'aerospaziale e della difesa, sottolinea Capgemini Research.
Tra coloro che utilizzano l'IA agentica, gli usi frequenti si ritrovano nello sviluppo software (36%), nelle attività «non-core» – tra cui la documentazione, la generazione di report e la ricerca di informazioni (26%) – e nell'ingegneria elettrica (22%).
Le aspettative sono forti, come aveva già notato LeMagIT presso Valeo. La stragrande maggioranza dei sondati spera che l'uso dell'IA agentica in questi ambiti sarà moltiplicato per due, in un orizzonte di due a tre anni. Il 83% di essi prevede che l'IA agentica permetterà agli ingegneri di dedicare più tempo al proprio core business. Il 71% desidera un accelerazione della presa di decisioni e il 60% crede persino che l'IA agentica permetterà di ottenere una migliore coordinazione tra i sistemi hardware e software.
…Ma pochissimi costruttori ne traggono un guadagno sostanziale
Tuttavia, sono pochi quelli che realmente traggono attualmente beneficio dall'IA agentica. Tra i 400 dirigenti di produttori automobilisti interrogati, 38 di essi riferiscono guadagni misurabili superiori al 5% in cinque ambiti. Lo studio si occupa della produttività FTE (funzionalità consegnate, difetti risolti), dell'accelerazione dei test, dei cicli di sviluppo, del miglioramento della qualità della progettazione/ingegneria e della riduzione dei tempi di commercializzazione.
«Le aziende che traggono il più valore dall'IA indicano che questa le permette di accelerare i loro cicli di sviluppo del 17%, di guadagnare il 19% in produttività e di ridurre i loro tempi di commercializzazione del 19%», nota l'istituto di ricerca di Capgemini.
Per queste aziende avanzate, il guadagno medio raggiunge almeno il 15% in tutto questo ambiti.
Questo piccolo numero di costruttori in anticipo è principalmente situato in Germania e in India. I costruttori americani, cinesi e britannici non sono da meno. Al contrario, i 57 dirigenti degli assemblatori che traggono meno valore dall'IA agentica, sovrarappresentati in Francia e in Cina (costruttori «storici» affiancati da nuovi arrivati con strumenti e piattaforme più moderni), riferiscono guadagni per ciascuno di questi ambiti inferiori al 7%.
Renault non sembra far parte di questa categoria, secondo le proposizioni riprodotte nel rapporto. I suoi dirigenti notano «guadagni di produttività significativi in tutte le attività di ingegneria» in parte grazie a «soluzioni IA». Il costruttore francese si è ispirato dai metodi degli attori dell'elettrico cinese per chiudere lo sviluppo di una vettura in tre anni, poi in due con la Twingo nuova generazione.
L'ampiezza dei deploy dell'IA agentica in queste due popolazioni sembra tuttavia poco o punto identica.
«I costruttori in anticipo nella fase «sono due volte più probabili di disporre di un'analisi di convenienza e di un modello costo-valore per l'IA agentica (66% contro 32%)», si legge nel rapporto. Essi sono «più puntigliosi sul controllo della qualità dei dati critici per il ciclo di vita (82% contro 54%), allineamento delle incentivazioni all'adozione dell'IA (53% contro 35%)», scrivono gli autori. Essi sono «molto meno propensi a segnalare che gli ingegneri sono sovraccarichi di attività non essenziali (50% contro 77%)».
Una governance IA da consolidare
Nello stesso tempo, il 69% dei sondati sottolinea che la loro azienda limita i dati e i sistemi accessibili dagli agenti IA. Circa il 68% dei respondenti considera che l'IA debba attendere una validazione umana per una decisione «a forte impatto».
Il 41% di essi nota che il loro datore di lavoro può tracciare i dati, i prompt e il ragionamento dietro un risultato e solo il 22% si basa sull'impatto piuttosto che sul punteggio di fiducia di un modello per prendere una decisione.
Invece, se il 59% dei dirigenti fida dell'IA agentica nelle fasi di R&D, non sono più che il 40% quando si tratta di utilizzarla nelle attività di sviluppo.
Segno di questa sfiducia, i costruttori sono pochi a utilizzare gli agenti IA nella costituzione dei fascicoli più critici.
«La tracciabilità dei requisiti – compito su cui si basa un fascicolo di sicurezza ISO 26262 – è l'ambito in cui l'IA agentica è meno utilizzata oggi: l'11% delle organizzazioni che utilizzano l'IA, contro il 51% per la documentazione», nota Capgemini Research.
Da Aptiv, Siemens e Capgemini Engineering, una branca dell'ESN coinvolta nel settore automobilistico, i dirigenti promuovono una maggiore trasparenza dei risultati generati e l'implementazione di controlli rigorosi.
Resta che solo il 5% dei costruttori e dei fornitori di livello 1 assicura di aver deployato una governance pienamente matura dell'IA. Circa il 38% dichiarano che essa è avanzata «o meglio». Nel frattempo, il 45% dei costruttori automobilisti non ha una strategia IA trasversale.
Capgemini predica la messa in atto di un piano di controllo agentico
Per guadagnare in efficienza, Capgemini Research raccomanda di concentrare gli sforzi su sei dimensioni in parallelo. I guadagni dell'ingegnere individuale, il miglioramento del rapporto con i fornitori, l'ottimizzazione o la riscrittura dei processi di ingegneria, l'adattamento del modello operativo, le evoluzioni del modello economico e la partecipazione alla strutturazione dell'ecosistema.
È inoltre necessario stabilire un piano di controllo agentico permettendo di classificare le attività per criticità e livello di autonomia. Traccia il contesto e le decisioni prese dall'agente, separa i sistemi che consegnano soluzioni o contenuti da quelli che li verificano. Il consiglio raccomanda ai membri dei settori di basarsi sull'impatto di una decisione, piuttosto che sul punteggio di fiducia di un algoritmo, mentre i flussi di lavoro IA devono evolvere in caso di fallimento. E queste evoluzioni devono essere registrate.
Ciò significa anche che i dati legati all'ingegneria devono essere correttamente documentati, affinché i grandi modelli di linguaggio possano interpretarli. Gli umani stessi devono accordarsi su un linguaggio comune. Le definizioni delle funzioni del veicolo devono essere precise, permettendo un'interazione corretta tra l'IA e gli ingegneri umani, per non incorrere in ambiguità come quella citata nel testo originale.