Diffusione attuale dell’IA agente nel settore automotive

Il rapporto Rewiring automotive product development: how organizations can pull ahead in the AI race, redatto dal Capgemini Research Institute, indica che il 68 % delle organizzazioni automotive utilizza già l’IA agente (33 %) o sta conducendo progetti pilota (35 %).

Entro i prossimi due‑tre anni, l’applicazione dell’IA in attività di ingegneria non primarie dovrebbe crescere dal 26 % attuale al 68 %.

Tuttavia, solo il 5 % delle aziende ha sviluppato un modello di governance dell’intelligenza artificiale pienamente maturo, evidenziando una lacuna nella gestione dei dati, nella tracciabilità e nella responsabilità.

Benefici percepiti dai dirigenti

    • 83 % dei manager ritiene che l’IA agente consentirà agli ingegneri di dedicare più tempo a compiti tecnici e meno a attività amministrative.
    • Più del 70 % crede che l’IA possa migliorare la presa di decisioni ingegneristiche.
    • Le organizzazioni ad alto valore ottengono cicli di sviluppo + 17 %, produttività ingegneristica + 19 % e tempi di commercializzazione ridotti del 19 %.

Performance differenziata tra regioni e aziende

L’indagine, basata su 800 alti dirigenti di 12 paesi in Nord America, Europa e Asia‑Pacifico, mostra forti disparità di risultato.

Negli Stati Uniti e in Europa, la pianificazione trasversale e la strategia AI sono più avanzate: il 53 % delle aziende statunitensi e il 46 % di quelle europee hanno già iniziato iniziative di IA, con il 18 % e il 16 % rispettivamente dotati di una roadmap completa.

In Cina, quattro aziende su dieci sono in fase di implementazione, ma solo il 7 % ha raggiunto una maturità strategica comparabile. Nelle altre nazioni dell’Asia‑Pacifico l’adozione è ancora più limitata.

Fattori di successo delle aziende leader

    • Database solidi e ben strutturati.
    • Casi d’uso definiti con chiara misurazione del ritorno.
    • Modelli operativi e di governance ben orchestrati.
    • Collaborazione rafforzata con partner esterni.

Secondo Laurence Noël, direttrice globale Automotive di Capgemini, “la IA agente sta creando una nuova breccia di performance nell’industria automobilistica”.

Fiducia e fase di sviluppo: un rapporto critico

La fiducia dei dirigenti varia notevolmente a seconda della fase di sviluppo del prodotto. Nelle prime fasi di ricerca e sviluppo concettuale, il 59 % degli intervistati si dichiara favorevole all’uso dell’IA agente.

Questa fiducia cala al 40 % nelle fasi di sviluppo avanzato, dove i risultati dell’IA possono influenzare direttamente la qualità e la sicurezza del prodotto.

Le organizzazioni devono quindi rafforzare i meccanismi di evidenza, tracciabilità e responsabilità per superare il gap tra sperimentazione e adozione su larga scala.

Utilizzo dei dati dei veicoli connessi

Nonostante i veicoli connessi generino enormi volumi di dati operativi, il 64 % delle imprese utilizza questi insight principalmente per programmi di sviluppo futuri, anziché per migliorare i modelli già in commercio.

Le aggiornamenti OTA (over‑the‑air) sono ancora concentrati su sicurezza informatica e navigazione, con poche aziende che sfruttano aggiornamenti per modificare funzioni di guida o assistenza alla guida.

Capgemini sottolinea che la prossima leva competitiva sarà la capacità di ridurre il tempo tra acquisizione dei dati dal veicolo e loro integrazione nelle decisioni ingegneristiche.

Il caso spagnolo: adozione avanzata ma sfide persistenti

In Spagna, il 45 % delle organizzazioni intervistate utilizza l’IA generativa in maniera estensiva, rispetto al 26 % a livello globale.

Il 70 % dei manager spagnoli vede nell’efficienza dei processi di test e validazione il principale valore aggiunto.

Il ROI per lo sviluppo software è di 1,33, con un periodo di recupero di 2,7 anni; per l’ingegneria hardware, le metriche sono analoghe, ma la sfida rimane la tracciabilità e l’autonomia tecnologica.

Prospettive future

L’adozione dell’IA agente è destinata a crescere rapidamente, ma la sua diffusione effettiva dipenderà dalla capacità delle aziende di:

    • Costruire governance robuste e mature.
    • Migliorare la qualità e la tracciabilità dei dati.
    • Stabilire responsabilità chiare per le decisioni supportate dall’IA.
    • Integrare l’IA nei flussi di lavoro a tutti i livelli, dalla ricerca concettuale al lancio sul mercato.

Solo le organizzazioni che sapranno coniugare velocità di adozione, solidi asset di dati e una governance chiara potranno trasformare la IA agente in un vantaggio competitivo sostenibile.