Fin dove può spingersi l’intelligenza artificiale nel settore automotive?


L’intelligenza artificiale generativa (per distinguerla da un “comune” computer, che è a sua volta un’intelligenza artificiale) è forse una di quelle rivoluzioni alle quali si ha la possibilità di assistere solo ogni 20-30 anni. Come gli smartphone o il personal computer, che hanno radicalmente modificato il modo in cui ci approcciamo al mondo, anche l’IA è destinata a lasciare un segno molto importante nell’umanità e nella tecnologia, pochi sono i dubbi a riguardo. Il mondo automotive, per forza di cose, non potrà rimanere insensibile a questa rivoluzione. Certamente occorrerà imparare ad usarla correttamente e sarà anche obbligatorio regolamentarla, per evitare che venga male impiegata, ma sarà uno strumento che modificherà la vita di tutti noi.

Le opinioni a riguardo, però, sono molteplici e diverse tra loro, con la più classica divisione tra apocalittici e integrati a dominare la scena. Dalla nostra posizione di giornalisti di settore abbiamo l’occasione di riportare i pensieri di diversi esperti del settore e, questa volta, abbiamo a disposizione un editoriale in esclusiva in Italia per Motorionline, curato a quattro mani da Giuseppe Pedretti, Regional Managing Director EMEA di PETRONAS Lubricants International, e da Ravi Tallamraju, Chief Technology Officer sempre di PLI. Uno sguardo privilegiato sul futuro dell’automobile, dal punto di vista di due esperti che ben conoscono i meccanismi e le tecnologie che influenzano tanto il mondo delle quattro ruote.

Fin dove può spingersi l’intelligenza artificiale nel settore automotive?

A cura di Giuseppe Pedretti e Ravi Tallmraju

Le conversazioni sull’intelligenza artificiale nell’industria automobilistica vengono spesso associate alle auto a guida autonoma. Tuttavia, sono le applicazioni dell’AI “dietro le quinte” – dalla progettazione e diagnostica all’esperienza del conducente fino alla strategia operativa – a dimostrarsi le più trasformative.

La manutenzione predittiva è emersa come uno dei contributi più potenti dell’AI al settore. Analizzando continuamente i dati telematici e operativi, l’AI consente di rilevare in anticipo i fattori di stress meccanico e di prevedere i guasti dei componenti prima che si aggravino. Questa capacità di previsione permette a gestori di flotte e officine di programmare interventi con precisione, riducendo al minimo le interruzioni di servizio, prolungando la vita utile dei veicoli e contenendo le spese superflue.

Le strategie di manutenzione basate sull’AI stanno ridefinendo la resilienza operativa, offrendo vantaggi come diagnosi in tempo reale dei problemi, promemoria di servizio automatizzati ed efficienza ottimizzata dei percorsi. Infatti, oltre la metà dei fleet manager indica l’analisi predittiva come leva chiave per ridurre i costi generali e migliorare le prestazioni, mentre quasi un terzo considera l’AI e il machine learning le tecnologie più influenti nella gestione delle flotte nei prossimi cinque anni. Dagli assistenti vocali integrati che guidano e consigliano i conducenti alle telecamere connesse che rilevano segni di affaticamento, la gamma di strumenti predittivi si sta ampliando, inaugurando una nuova era di assistenza intelligente e preventiva nell’ambito della mobilità.

Queste innovazioni risultano particolarmente cruciali per un settore che ha vissuto turbolenze considerevoli. Nel 2024, l’industria automobilistica ha dovuto affrontare chiusure di stabilimenti, frammentazione delle catene di approvvigionamento e un calo della produzione in Europa e in Occidente. La domanda dei consumatori si è indebolita a causa della ridotta accessibilità economica, mentre l’aumento dei costi dei componenti e l’inflazione hanno compresso i margini lungo l’intera catena del valore, dalle officine ai gestori di flotte. Nel frattempo, la crescente concorrenza dei produttori cinesi continua a spingere le imprese occidentali a innovare e ottimizzare.

Alcuni sostengono che l’AI abbia contribuito a queste pressioni, ma è anche la chiave per superarle. La sua capacità di trasformare i dati in insight strategici e di automatizzare processi complessi sta aiutando le aziende a recuperare competitività, individuare nuove fonti di ricavo e ripensare i propri modelli operativi.

Cambiare marcia con l’AI

Entro il 2032, il mercato globale dell’intelligenza artificiale nel settore automotive è destinato a raggiungere i 405 miliardi di dollari, con circa il 75% delle aziende automobilistiche che sperimenterà almeno un’applicazione di intelligenza artificiale generativa. Mentre i grandi player implementano l’AI in ambiti come la progettazione dei prodotti, l’ottimizzazione della supply chain e il coinvolgimento dei clienti, le imprese più piccole – che si stanno evolvendo rapidamente – hanno il potenziale per trarne i maggiori benefici. Per queste realtà, l’attenzione è rivolta al potenziamento di strumenti pratici in grado di migliorare l’efficienza in modo tangibile. La telematica dei veicoli, ad esempio, consente alle officine di diagnosticare i problemi in tempo reale, archiviare la cronologia dei servizi e prevedere le esigenze di manutenzione future. Questo riduce le riparazioni reattive e migliora i risultati per clienti e stakeholder.

Un’altra area in forte crescita è quella della gestione intelligente dell’inventario. Gli strumenti di previsione basati sull’AI analizzano dati storici e di riparazione per prevedere con crescente accuratezza la domanda di componenti. Ciò non solo previene l’eccesso di scorte, ma garantisce anche la disponibilità dei pezzi critici al momento del bisogno. Anche i fleet manager accolgono con entusiasmo l’AI, che aiuta a mantenere l’operatività, ottimizzare i percorsi e migliorare la sicurezza. L’AI generativa alimenta assistenti vocali integrati nei veicoli, in grado di guidare i conducenti, segnalare comportamenti rischiosi e persino fornire suggerimenti di guida. Le telecamere connesse ora rilevano segni di affaticamento o distrazione, riducendo il rischio e le potenziali responsabilità legali. Anche i servizi connessi a bordo stanno crescendo rapidamente: si prevede che la loro adozione passi dal 60% nel 2024 a oltre il 90% dei nuovi veicoli dotati di assistenti vocali entro il 2028.

Perché l’AI è essenziale nelle operazioni automotive

I numeri parlano da soli: il mercato globale dell’AI per l’automotive è destinato a crescere da 44 miliardi di dollari nel 2025 a 74,5 miliardi nel 2030. Ma oltre ai dati, la logica è evidente. L’efficienza è un motore fondamentale del cambiamento. L’AI automatizza le diagnosi di routine, accelera i controlli di servizio e semplifica la documentazione – consentendo al personale qualificato di concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto. Allo stesso tempo, questi sistemi intelligenti continuano a imparare e migliorare nel tempo. La sicurezza è altrettanto cruciale. Tradizionalmente, il settore ha adottato un approccio reattivo, intervenendo solo dopo il verificarsi dei problemi. L’AI trasforma questo paradigma consentendo una gestione proattiva dei veicoli: rileva i rischi potenziali in anticipo, previene i guasti e assicura la conformità con normative di sicurezza sempre più stringenti.

Il controllo dei costi resta una priorità. In un settore sensibile ai margini, anche ritardi o fermi minimi possono erodere la redditività. L’AI aiuta a ridurre i tempi di inattività, individuare comportamenti di guida inefficienti e fornire diagnosi più precise. Con il carburante che rappresenta fino al 40% delle spese di flotta, l’AI svolge un ruolo cruciale nel rilevare e ridurre gli sprechi, garantendo operazioni più affidabili e margini più solidi. Tuttavia, l’adozione non è universale. Strumenti complessi, dati frammentati e budget limitati rappresentano sfide reali, soprattutto per le imprese più piccole che si affidano maggiormente all’esperienza che all’analisi. È proprio qui che l’AI eccelle: trasformando le conoscenze esistenti in intelligenza azionabile.

Come PETRONAS Lubricants International utilizza l’AI

Come esperto di lubrificanti, PETRONAS Lubricants International (PLI) sfrutta l’intelligenza artificiale per accelerare la ricerca e sviluppo (R&D). I nostri modelli simulano le prestazioni dei lubrificanti in condizioni operative variabili, addestrati su vasti set di dati relativi alle diverse composizioni. Ciò ci consente di prevedere i risultati prima dei test fisici, talvolta individuando applicazioni inaspettate anche al di fuori dell’automotive. Le tecnologie intelligenti e i dispositivi IoT ci permettono inoltre di prevedere il degrado dei lubrificanti e consigliare ai clienti il momento ottimale per gli interventi di manutenzione. Il nostro sistema di Oil Condition Monitoring (OCM) analizza i campioni alla ricerca di contaminanti e metalli di usura, identificando potenziali problemi prima che si trasformino in guasti costosi. I tecnici esperti forniscono report personalizzati che guidano gli intervalli di sostituzione dell’olio e assicurano prestazioni costanti su flotte e macchinari. Questo approccio proattivo migliora l’efficienza e prolunga la durata delle apparecchiature grazie a insight intelligenti basati sui dati. All’interno dell’azienda, l’AI supporta la salute produttiva riducendo gli sprechi, ottimizzando i flussi e aiutandoci a raggiungere gli obiettivi di sostenibilità, evitando fermi macchina non necessari.

Cosa può fare ancora l’AI?

Il potenziale dell’intelligenza artificiale nei servizi automotive è solo all’inizio. Le innovazioni ottenute nel campo dei lubrificanti dimostrano già ciò che è possibile realizzare. Man mano che i dati diventano più accessibili e gli algoritmi più raffinati, anche le piccole realtà potranno competere grazie alla conoscenza, non solo alle infrastrutture. E man mano che queste innovazioni si diffonderanno nel settore, il panorama competitivo cambierà profondamente. Questo cambiamento è già in corso. Meglio farsi trovare pronti e in posizione di guida.