Ascolta l’Audio dell’Articolo
Ascolta il Mini Podcast dell’articolo
Una corsa globale che cambia le regole
L’industria automobilistica è a un passaggio cruciale. La pressione competitiva dei costruttori cinesi, soprattutto sugli EV, spinge Europa e Stati Uniti a ripensare strategie e processi. La leva più potente è l’intelligenza artificiale, capace di incidere su prodotto, operations e servizi digitali. Un’analisi di Deloitte indica che il 79% delle aziende si aspetta che l’IA diventi un fattore dirompente entro tre anni.
In questo scenario, la sfida non è solo tecnologica: è industriale, normativa ed etica. E chi saprà integrare rapidamente gli algoritmi nell’intera catena del valore, senza perdere di vista la fiducia degli utenti, potrà costruire un vantaggio competitivo duraturo.
Dalla fabbrica all’abitacolo: l’IA che si vede e quella che non si vede
Secondo il McKinsey Global Institute, robotica e apprendimento automatico hanno raggiunto una maturità tale da rendere possibile l’automazione di almeno il 30% delle attività in circa il 60% delle occupazioni dell’automotive in Stati Uniti e Germania. La trasformazione è già tangibile, anche se spesso nascosta nelle retrovie della produzione e della supply chain.
- Progettazione e ingegneria: gli algoritmi analizzano grandi dataset per bilanciare aerodinamica, distribuzione dei pesi e sicurezza, accelerando lo sviluppo di veicoli più efficienti.
- Supply chain: modelli predittivi anticipano interruzioni e ottimizzano gli stock, contenendo ritardi e costi.
- Qualità: sistemi di visione artificiale individuano difetti in tempo reale, garantendo standard elevati prima della consegna.
- Infotainment e servizi connessi: motori di raccomandazione personalizzano contenuti e percorsi in base alle preferenze dell’utente.
L’IA entra anche in abitacolo con assistenti vocali evoluti. Mercedes-Benz e Google Cloud hanno annunciato l’estensione della collaborazione per potenziare l’assistente MBUX con l’Automotive AI Agent, basato su Gemini su Vertex AI e integrato con la piattaforma Google Maps. Grazie ai dati di Google Maps Platform, che copre 250 milioni di luoghi e riceve oltre 100 milioni di aggiornamenti quotidiani, i conducenti potranno porre domande in linguaggio naturale e ottenere risposte contestuali: ad esempio, cercare un ristorante lungo il percorso e ricevere informazioni su recensioni, specialità e suggerimenti su misura.
In parallelo, i sistemi ADAS alimentati da IA supportano cruise control adattivo, mantenimento di corsia e frenata d’emergenza, elevando sicurezza e comfort.
Sicurezza e guida autonoma: progressi, limiti e norme
La guida autonoma resta il traguardo più ambizioso, ma non privo di ombre. Una ricerca dell’Università della Florida Centrale indica che i veicoli autonomi sono generalmente più sicuri nelle attività di guida ordinaria, ma evidenzia criticità specifiche. Il rischio di incidente è cinque volte maggiore all’alba o al tramonto e quasi due volte maggiore durante le svolte. Dal 2019 al 2023 si contano oltre 700 incidenti che hanno coinvolto auto a guida autonoma, segnale che la piena maturità è ancora lontana.
Il quadro regolatorio europeo si sta muovendo. Con l’entrata in vigore dell’articolo 34-bis della Convenzione di Vienna, è stato introdotto il concetto di “sistema di guida automatica”, rendendo in linea teorica più agevole la “legalizzazione” delle funzioni a partire dagli Adas di livello 3. Spetta però ai singoli Stati tradurre l’impianto in norme operative. In Italia, il Decreto Smart Road del 28 febbraio 2018 consente oggi l’omologazione fino al livello SAE 2 (guida cooperativa, con piena responsabilità del conducente). Il livello 5 resta un obiettivo distante, che richiede maturità tecnica e un chiaro impianto giuridico sulla responsabilità nei sinistri.
Etica, dati e lavoro: le condizioni per accelerare
Il valore dell’IA in auto dipende dalla fiducia. I sistemi a bordo raccolgono grandi volumi di informazioni su posizione e comportamento di guida, perciò privacy e sicurezza dei dati devono essere presidiate con rigore, verificando se l’attuale normativa sia sufficiente a governare l’aumento degli algoritmi nei veicoli. Servono cornici regolatorie solide e coerenti tra mercati, per favorire innovazione responsabile e adozione su larga scala.
L’impatto sull’occupazione non va sottovalutato. L’automazione dei processi, dai controlli qualità alla logistica, cambierà ruoli e competenze. Preparare la forza lavoro con percorsi di reskilling e upskilling sarà decisivo per una transizione inclusiva, soprattutto nei Paesi con ritardi nell’educazione digitale.
La direzione è chiara: con collaborazione tra costruttori, governi e consumatori, l’IA può rendere le auto più sicure, efficienti e sostenibili. Le tecnologie sono pronte a fare la differenza, purché l’etica resti al centro e le regole accompagnino l’innovazione.
