lo studio

Capgemini, sull'Ai l’automotive mette la retromarcia

La società di consulenza intervista 500 manager di grandi case automobilistiche di otto paesi e scopre che dal 2017 ad oggi sono aumentate le aziende che non utilizzano l'Ai (dal 26% al 39%)

Capgemini, sull'Ai l’automotive mette la retromarcia

Solo il 10% delle principali case automobilistiche sta implementando progetti di intelligenza artificiale su larga scala. È lanotizia che arriva dal nuovo studio condotto da Capgemini Research Institute che parla di un vero e proprio stallo nel settore

Molte aziende non riescono a cogliere una simile opportunità anche se l’automazione dei sistemi “potrebbe aumentare l'utile operativo fino al 16%. Inoltre, il report evidenzia che il tasso di implementazione dell’intelligenza artificiale da parte delle case automobilistiche è minore rispetto al 2017, nonostante i vantaggi in termini di costi, qualità e produttività che nascono dall’utilizzo di questa tecnologia”.  

Il report, dal titolo Accelerating Automotive’s AI Transformation: How driving AI enterprise-wide can turbo-charge organizational value, coinvolge 500 dirigenti di grandi aziende automobilistiche in otto paesi (Cina, Francia, Germania, India, Italia, Svezia, Regno Unito e Stati Uniti) e, partendo da uno studio simile condotto nel 2017, è stato possibile stabilire i recenti trend di investimento e di implementazione dell’Ai.

Capgemini individua due possibili ragioni per le quali il settore automotive risulta così in ritardo sul fronte di Ai e machine learning: gli ostacoli alla trasformazione tecnologica ancora elevati, come ad esempio i sistemi It legacy, l'accuratezza e la protezione dei dati, la mancanza di competenze; l’entusiasmo e le elevate aspettative iniziali si sono trasformate in una visione più misurata e pragmatica, man mano che le aziende sono venute a contatto con la sua implementazione concreta.

Alcune aziende stanno riscuotendo un notevole successo, ma altre hanno faticato a concentrarsi sui casi d'uso più efficaci. I produttori di veicoli devono iniziare a considerare l'Ai non come un'opportunità a sé stante, ma come una componente strategica su cui investire denaro e competenze per plasmare il futuro”, commenta Domenico Cipollone, head of automotive in Capgemini Business Unit Italy. Ecco i dati principali del report.

Dal 2017, il numero di aziende automobilistiche che hanno implementato l’Ai su scala con successo è aumentato solo marginalmente (dal 7% al 10%). Al contrario, è stato più significativo l’incremento delle aziende che non utilizzano affatto l'Ai (dal 26% al 39%).

Secondo il report, solo il 26% delle aziende sta attualmente sperimentando progetti di IA (in calo rispetto al 41% nel 2017). Forse questo è dovuto al fatto che le aziende hanno maggiori difficoltà a raggiungere il ritorno sull'investimento desiderato. Dai risultati emerge anche una significativa disparità su base regionale, con il 25% delle aziende degli Stati Uniti che utilizzano l’Ai su ampia scala, rispetto al 9% in Cina (con un aumento significativo dal 5% al 9%), l'8% in Francia, il 5% in Italia e il 2% in India.

Le aziende automobilistiche possono ottenere un vantaggio significativo dall’utilizzo dell’intelligenza artificiale su vasta scala. I modesti progressi nell'implementazione di progetti di Ai su larga scala rappresentano una grande opportunità che il settore automobilistico non è ancora riuscito a cogliere.

Il report definisce vari scenari, basati su un tipico produttore Oem (original equipment manufacturer) di grandi dimensioni: nello scenario più prudente, si stima che l’utilizzo di sistemi automatizzati su ampia scala potrebbe portare a un incremento dell’utile operativo del 5% (o 232 milioni di dollari), mentre in quello più ottimistico l’incremento potrebbe arrivare fino al 16% (o 764 milioni di dollari).

Buone notizie sul fronte della percezione degli effetti della tecnologia intelligente sull’indotto lavorativo.   Dal report di Capgemini si evince che il settore ha più fiducia nel potenziale dell’Ai in tema di creazione di nuovi posti di lavoro, tanto che il 100% dei dirigenti afferma che tale tecnologia sta portando alla creazione di nuovi ruoli, in contrapposizione all'84% evidenziato dal report del 2017.

Nonostante la freddezza con la quale il settore accoglie le novità offerte dall’Ai, queste generano risultati positivi nei contesti in cui viene utilizzata. Lo studio ha rilevato una serie costante di vantaggi offerti dall'IA a tutte le funzioni aziendali del settore automobilistico in cui è stata implementata. In media, ha consentito un aumento del 16% della produttività nell’area Ricerca e Sviluppo (R&S), un miglioramento del 15% dell'efficienza operativa della supply chain e del 16% in ambito produzione/operations, una riduzione del 14% dei costi diretti sulla customer experience e del 17% sull'IT. Infine, ha consentito una riduzione pari al 15% del time-to-market in ambito R&S e del 13% nel marketing e nelle vendite.

A testimoniare questi dati ci sono alcune buone pratiche che Capgemini racconta nel suo studio.  Ad esempio Continental genera in un’ora 5.000 miglia di dati di test per i veicoli attraverso una simulazione alimentata dall'intelligenza artificiale, rispetto alle 6.500 miglia di dati che generava attraverso test di guida fisici in un intero mese. Altri esempi sono quelli della Volkswagen che attraverso il machine learning crea precisi modelli di vendita dei veicoli per una gamma che conta 250 modelli di auto in 120 paesi; e Mercedes-Benz che sta testando un sistema di riconoscimento basato sull’Ai per le spedizioni in grado di ridurre del 15% i tempi di carico dei veicoli.

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