Come l'intelligenza artificiale sta trasformando l'industria automobilistica e l'esperienza del cliente

IAA Mobility 2023, il più grande evento mondiale sulla mobilità, ha attirato a Monaco circa mezzo milione di visitatori dal 5 al 10 settembre. L'intelligenza artificiale (AI) nel settore automobilistico è stata un tema ricorrente in quasi tutte le aree della fiera di quest'anno. Ad esempio, nello sviluppo di sistemi di assistenza alla guida e di guida autonoma, oppure nel controllo qualità e nella produzione.

Nelle fabbriche automobilistiche, i robot controllati dall’intelligenza artificiale ora eseguono in modo indipendente compiti come saldatura, verniciatura e assemblaggio.

Sempre più spesso vengono utilizzati algoritmi intelligenti anche per monitorare le condizioni dei veicoli e fornire indicazioni sulla manutenzione o riparazione imminenti, nota anche come “manutenzione predittiva”.

L’intelligenza artificiale viene utilizzata anche nella progettazione dei veicoli e per ottimizzare la guida per una maggiore efficienza e sostenibilità nel controllo vocale dei sistemi di navigazione e negli ausili di parcheggio intelligenti. Nel frattempo, il marketing, le vendite e il servizio clienti implementano l’intelligenza artificiale per rendere i clienti più felici e le catene di fornitura più efficienti.

L’intelligenza artificiale nel settore automobilistico: come l’intelligenza artificiale sta cambiando il corso

Ho avuto il piacere di parlare di intelligenza artificiale al Mobility Festival e sono stato raggiunto da Alexander Scholz, responsabile della fornitura digitale del BMW Group, nonché da Tobias Wagner della startup di mobilità elettrica ChargeX. Nel mezzo del trambusto della fiera, abbiamo potuto utilizzare l'Executive Lounge, gestita dal nostro partner IBM iX DACH insieme a TikTok, per un'entusiasmante MasterClass sull'intelligenza artificiale.  

L’intelligenza artificiale generativa rappresenta un vero e proprio punto di svolta, soprattutto nel campo della comunicazione.

Questo perché questa tecnologia può generare nuovi contenuti basati sulle informazioni esistenti e sull'input dell'utente. Si basa su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e viene utilizzato in strumenti di intelligenza artificiale come ChatGPT, Google Bard e Aleph Alpha. Se addestrati su grandi quantità di dati in molti contesti e dimensioni diversi, tali modelli di machine learning (ML) possono ora comprendere relazioni e dipendenze complesse.

Per l’esperto BMW Alexander Scholz questa tecnologia è anche un importante fattore di efficienza, soprattutto nella catena di fornitura.

I vantaggi dell’intelligenza artificiale nel settore automobilistico si fanno già sentire nella produzione. Nello stabilimento americano della BMW a Spartanburg, ad esempio, l’uso dell’intelligenza artificiale nella sola carrozzeria sta facendo risparmiare più di un milione di dollari all’anno in costi di produzione. E l’azienda sta già sperimentando l’intelligenza artificiale nella progettazione dei veicoli, ad esempio progettando nuovi fuoristrada senza intervento umano.

Anche la giovane azienda ChargeX punta su una soluzione AI per la sua infrastruttura modulare di ricarica per auto elettriche. Viene utilizzato per distribuire automaticamente il carico tra le varie auto elettriche in un sito. "Possiamo usarlo per sviluppare una strategia di ricarica ottimale", ci ha detto il fondatore e CEO Tobias Wagner. Ma sono ancora nelle fasi iniziali.

Tenere d’occhio i potenziali rischi dell’intelligenza artificiale nel settore automobilistico

Nonostante le diverse prospettive, la discussione ha rivelato anche molti punti in comune. Ad esempio, quando abbiamo parlato dei potenziali rischi dell’intelligenza artificiale, come la sicurezza dei dati, la protezione delle informazioni sensibili o le questioni relative a responsabilità e garanzia.

"Dobbiamo essere proattivi e garantire la massima trasparenza possibile", ha sottolineato Scholz. Ha aggiunto che è importante utilizzare i modelli linguistici dell'intelligenza artificiale in modo responsabile e creare fiducia nel loro utilizzo tra i propri dipendenti e clienti.

Per questo motivo, la BMW ha già pubblicato le proprie linee guida sull’intelligenza artificiale, che stabiliscono i principi etici per affrontare questa tecnologia dirompente. Questi includono il non fare affidamento ciecamente sulle risposte dell’intelligenza artificiale senza controllo umano.

Per evitare che l’intelligenza artificiale abbia “allucinazioni”, soprattutto in situazioni critiche per la sicurezza, è necessario garantire, attraverso una formazione adeguata, che il risultato di un LLM sia sostanzialmente corretto e imparziale. Inoltre, in caso di dubbio, il giudizio di un essere umano dovrebbe sempre prevalere su quello di un’intelligenza artificiale.

Senza l’accettazione da parte dell’utente finale, la migliore soluzione di intelligenza artificiale è inutile

Tobias Wagner ha introdotto un altro aspetto nella nostra discussione: l'assoluta necessità dell'accettazione da parte dell'utente finale.

Secondo lui, l'industria automobilistica deve essere particolarmente sensibile a questo aspetto, perché gli automobilisti vogliono prendere le proprie decisioni e non lasciarle a un algoritmo opaco.

Ha indicato l'app di ricarica della sua azienda, che in una versione precedente determinava automaticamente il processo di ricarica ottimale per l'auto elettrica sulla base dei dati storici e della situazione attuale in un luogo specifico.

"Ma le persone vogliono decidere da sole, in base alla loro situazione specifica, quanto dovrebbe essere carica la loro batteria e quanto tempo hanno a disposizione", ha detto, parlando dell'esperienza di ChargeX. Suggerimenti e raccomandazioni ragionevoli da parte dell’intelligenza artificiale sono utili, ha affermato, ma la decisione finale spetta al cliente.

Piuttosto che regolamentare l'IA, è meglio creare la propria esperienza

Tutti i relatori hanno convenuto, tuttavia, che una regolamentazione permanente della nuova tecnologia – di qualsiasi tipo – sarebbe di scarso aiuto. Rallenterebbe solo l’innovazione e la Germania rimarrebbe indietro in un altro settore.

Spesso però è necessario discutere in dettaglio con gli uffici legali delle case automobilistiche cosa è attualmente possibile per motivi di responsabilità o protezione dei dati e dove potrebbero ancora trovarsi i limiti. Lavorare insieme sui problemi dovrebbe garantire che l’implementazione di nuovi casi d’uso non venga ritardata a causa di preoccupazioni legali o timori esistenti.

Raccogliere le esperienze dei dipendenti può anche aiutare a dissipare le serie preoccupazioni sulle applicazioni dell’intelligenza artificiale.

Gli esperti della MasterClass erano convinti che “lo sviluppo dell’intelligenza artificiale non può più essere fermato e nemmeno invertito”. Piuttosto, la sfida è modellarlo e utilizzarlo in modo responsabile.

Senza la qualità dei dati, l’intelligenza artificiale non produrrà risultati utili

Alla nostra MasterClass a Monaco di Baviera abbiamo discusso anche un’altra questione chiave nell’uso dell’intelligenza artificiale generativa nel settore automobilistico: la raccolta e la strutturazione dei dati e la loro qualità. È stato notato che i migliori strumenti di analisi sono inutili senza dati di qualità: se i dati sono scarsi, anche la migliore intelligenza artificiale può fornire solo risposte inutili.

Se invece le informazioni rilevanti vengono raccolte e analizzate in tutti i punti di contatto lungo il percorso del cliente, ai clienti possono essere inviate, ad esempio, offerte personalizzate tramite il loro canale preferito. Tuttavia, ciò richiede il loro consenso.

Il nostro panel ha convenuto che l'intelligenza artificiale generativa è lo strumento ideale per un marketing personalizzato adattato alla situazione attuale del destinatario. Questo perché è un modo eccellente per automatizzare campagne 1:1 altamente pertinenti per i clienti e quindi produrre risultati migliori.

Approccio in due fasi per lo sviluppo di soluzioni AI

Secondo Scholz, la BMW sta perseguendo un approccio in due fasi per l’ulteriore utilizzo dell’intelligenza artificiale. Il primo passo è utilizzarlo per aumentare l’efficienza in tutte le aree, ridurre il carico di lavoro e sollevare i dipendenti dalle attività di routine. Nella seconda fase sarà più semplice prendere decisioni più precise e migliori sulla base dei dati raccolti. Ciò fornirebbe anche un sostegno efficace ai dipendenti di fronte al cambiamento demografico e alla crescente carenza di personale.

La nostra discussione sull’intelligenza artificiale nel settore automobilistico può essere riassunta nei seguenti punti:

1. Esistono già un numero infinito di casi d’uso nel settore automobilistico in cui l’intelligenza artificiale può essere messa a frutto. Abbiamo discusso alcuni esempi nella nostra sessione, che vanno dalla catena di fornitura all'infrastruttura di ricarica fino ai processi rivolti al cliente, ma siamo solo all'inizio dell'evoluzione.
2. La tecnologia sta cambiando molto velocemente. Vale quindi la pena che l'industria istituisca team dedicati/centri di competenza nella propria organizzazione per tenere d'occhio gli sviluppi ed essere in grado di reagire rapidamente alle nuove tendenze.
3. La tendenza attuale è che le aziende automobilistiche abbiano la propria “enterprise ChatGPT” personalizzata in base alle loro esigenze specifiche e addestrata con i propri dati per garantire la qualità dei risultati.
4. La pulizia dei dati è la chiave per ottenere risultati interessanti dalle implementazioni dell'intelligenza artificiale dal punto di vista aziendale e per migliorare l'esperienza del cliente.
5. Una delle maggiori sfide oggi è trovare dipendenti con le necessarie competenze di intelligenza artificiale o formarli autonomamente.
6. Una comunicazione efficace e trasparente è essenziale per affrontare e, si spera, dissipare le preoccupazioni di dipendenti e clienti.

È stato arricchente per me ascoltare in prima persona dai nostri esperti del panel come utilizzano l’intelligenza artificiale per rendere più efficienti i propri processi aziendali. Ma anche come lo utilizzano per migliorare le vendite, il marketing e il servizio e, soprattutto, per creare una migliore esperienza per i propri clienti.

È un momento entusiasmante e sono molto entusiasta di vedere quali saranno le prospettive per l'intelligenza artificiale nel settore automobilistico. Sei?