Secondo l’ultima analisi di Bain & Company, l’adozione dell’intelligenza artificiale nel settore automotive non solo potrà migliorare l’efficienza, generando per i costruttori un risparmio dei costi fino al 10% nei prossimi tre anni e fino al 30% entro il 2030, ma sta già rivoluzionando la collaborazione digitale tra OEM e fornitori. Grazie a queste nuove modalità di cooperazione, i tempi di sviluppo dei veicoli si sono ridotti di oltre il 40%, e i leader del settore puntano ora a un time to market di appena 24 mesi, obiettivo reso possibile dalle tecnologie emergenti.
L’Intelligenza Artificiale e le tecnologie digitali stanno plasmando l’economia dell’industria automotive. Nell’ultima analisi pubblicata da Bain & Company, “Technology Is Radically Reshaping Auto Economics”, i 300 manager del settore intervistati e attivi nel Nord America e in Europa si aspettano che l’utilizzo di queste tecnologie avanzate possa portare a un risparmio per i costruttori pari al 10% entro i prossimi tre anni e del 30% entro il 2030.
“L’efficienza è da sempre un tema estremamente rilevante per rimanere competitivi nell’industria dell’auto”, afferma Gianluca Di Loreto, partner e responsabile italiano automotive di Bain & Company (nella foto). “Uno dei punti cruciali nell’evoluzione di questo mercato ed essenziale per raggiungere tale obiettivo, è un processo di sviluppo più veloce e intelligente, nel quale l’AI gioca un ruolo cruciale”.
L’80% dei manager nell’industria, intervistati nell’analisi di Bain & Company, ritiene che, entro il prossimo decennio, l’intelligenza artificiale sarà in grado di generare e ottimizzare i concept dei veicoli. Oltre l’80% prevede che le simulazioni basate su AI miglioreranno dinamicamente i piani di produzione in tempo reale. Inoltre, più di due terzi degli intervistati immaginano stabilimenti alimentati da robot umanoidi, in grado di operare 24 ore su 24 con un intervento umano minimo.
In Europa e in Italia questo è un tema cruciale, dove i cicli di Ricerca e Sviluppo dei costruttori europei si dimostrano più lunghi e laboriosi rispetto ai diretti concorrenti asiatici. Se i maggiori player europei impiegano fino a 54 mesi – oltre 4 anni – dall’ideazione al lancio del prodotto, i costruttori asiatici spendono la metà del tempo – dai 24 ai 30 mesi – rispettando il time to market prefissato. I tradizionali costruttori occidentali, inoltre, tendono ad eccedere persino le tempistiche più pessimistiche, alimentando ritardi e allontanandosi sempre più dalle previsioni di uscita sul mercato.
“L’utilizzo dell’AI ha quindi un impatto significativo sui processi”, prosegue Di Loreto. “Alcuni tra i principali costruttori automobilistici hanno già avviato questa trasformazione cruciale; attraverso casi d’uso mirati, stanno ripensando come generare valore lungo l’intero ciclo di vita del prodotto. Queste aziende stanno già abbattendo i costi di manodopera, materiali e controllo qualità, riscrivendo le regole economiche del settore”.
La collaborazione digitale tra OEM e fornitori sta già consentendo di ridurre i tempi di sviluppo dei veicoli di oltre il 40%. I leader del settore puntano ora a raggiungere un time to market di appena 24 mesi. Le Case automobilistiche non stanno solo modificando i modelli, ma anche il modo in cui le auto vengono costruite. In futuro, invece di possedere e gestire direttamente gli stabilimenti, molte aziende potrebbero affidare la produzione a fornitori esterni specializzati — proprio come fa Apple, che progetta i suoi prodotti ma li fa materialmente costruire da un’altra azienda (Foxconn). Secondo il sondaggio citato, più dell’80% degli esperti del settore pensa che questo sarà il modello dominante entro il 2035.
Il principale ostacolo all’adozione delle tecnologie avanzate non è tanto di natura tecnica, quanto culturale. Il mindset rappresenta infatti la barriera più significativa: molte aziende, frenate da incertezze e difficoltà operative, faticano o esitano a intraprendere un percorso di trasformazione digitale. A questo si aggiunge spesso una scarsa qualità dei dati disponibili, che alimenta ulteriori dubbi sull’efficacia e sul ritorno degli investimenti in nuove soluzioni tecnologiche. Eppure, dietro queste resistenze si cela un potenziale ancora in gran parte inespresso. Per sbloccarlo, è fondamentale cambiare approccio: partire dai problemi operativi concreti invece che dagli strumenti, concentrarsi su use case ad alto impatto e con possibilità di scalabilità, e costruire una base solida di dati puliti, capace di sostenere in modo efficace l’evoluzione digitale dell’organizzazione.
“L’automotive per decadi ha affrontato una pressione sui costi e l’AI e le nuove tecnologie stanno trasformando l’industria oltre i guadagni marginali” conclude Di Loreto. “I vincenti non saranno necessariamente coloro con gli strumenti più avanzati o i budget più corposi, bensì coloro i quali riusciranno a integrare le nuove tecnologie, la risoluzione di problemi reali e la velocità, in modo più efficace rispetto ai concorrenti”.
L’analisi completa è disponibile qui
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