Negli ultimi anni, la maggior parte degli OEM e dei fornitori del settore automotive ha esplorato l’AI attraverso progetti pilota, proof of concept e casi d’uso isolati. Quella fase è ormai in gran parte conclusa. La vera domanda oggi è se i leader del settore stiano applicando l’AI in modo da trasformare concretamente il funzionamento delle loro aziende.
La nostra più recente ricerca globale, 2026 Global AI Report: A Playbook for Automotive AI Leaders, offre numerosi spunti di riflessione. Il report mostra che le organizzazioni di maggior successo integrano l’AI direttamente nel modo in cui le attività di ingegneria, produzione e assistenza operano quotidianamente. Sempre più spesso, l’AI sta diventando il modello operativo stesso.
Il vero divario: dai progetti pilota alla produzione
Uno dei segnali più evidenti emersi dai dati è che il divario tra leader e ritardatari continua ad ampliarsi rapidamente.
I leader dell’AI nel settore automotive hanno una probabilità molto più elevata di passare con decisione dai progetti pilota agli ambienti produttivi. Oltre un terzo dei leader (38,6%) sta già ricostruendo le proprie applicazioni integrando funzionalità AI native, rispetto ad appena il 12% delle organizzazioni in ritardo.
Si tratta di una differenza significativa in termini di capacità di esecuzione.
Le organizzazioni più performanti stanno riprogettando end-to-end i flussi di lavoro a più alto valore. Si concentrano su aree quali ingegneria, gestione delle modifiche, escalation di qualità, gestione delle richieste in garanzia e gestione delle eccezioni negli approvvigionamenti. Ancora più importante, hanno compreso che il vero limite non è più la qualità dei modelli AI, bensì la progettazione dei workflow.
L’automotive sta diventando un modello operativo AI-native
Nel nostro settore lo vediamo già con la diffusione dei veicoli software-defined, ma le implicazioni vanno ben oltre il veicolo stesso. Man mano che i leader del settore integrano l’AI nell’ingegneria, nella produzione, nella supply chain e nelle esperienze a bordo del veicolo, l’intera catena del valore diventa software-defined e guidata da decisioni basate sui dati.
La ricerca mostra che le organizzazioni leader stanno passando da un utilizzo dell’AI come supporto al piano aziendale a una situazione in cui l’utilizzo efficace dell’AI coincide con il piano aziendale stesso. Si tratta di un cambiamento fondamentale. In questo contesto, i cicli di feedback e l’apprendimento continuo stanno diventando elementi centrali per l’impresa.
Dall’automazione ai sistemi decisionali
L’AI agentica estende le capacità dell’AI aggiungendo la possibilità di eseguire e adattare dinamicamente i flussi di lavoro in risposta a condizioni mutevoli. In termini pratici, questo può significare:
- Coordinare aggiornamenti over-the-air in base allo stato e al contesto del veicolo.
- Simulare condizioni di test che in passato richiedevano notevoli sforzi di preparazione.
- Adattare continuamente l’esperienza a bordo del veicolo in base all’utilizzo reale e alle preferenze dei clienti.
Nonostante ciò, molte organizzazioni continuano a considerare l’AI principalmente come uno strumento per aumentare l’efficienza. Il motivo è che l’AI viene spesso interpretata come una semplice "automazione migliorata". Tuttavia, l’AI non si comporta come i sistemi di automazione tradizionali. Non è lineare né limitata da passaggi predefiniti: opera in ambienti di dati ampi e interconnessi e individua percorsi e strategie per raggiungere determinati obiettivi in modi difficili da prevedere.
Questo crea un divario tra aspettative e realtà. Nella mia esperienza, alcuni mercati stanno avanzando più rapidamente nell’utilizzo dell’AI per ridefinire l’esperienza del cliente e i modelli di servizio, mentre altri continuano a concentrarsi principalmente sull’ottimizzazione dei processi esistenti. Questa differenza di approccio sarà determinante.
Cosa fanno di diverso i leader dell’AI nell’automotive
I leader del settore automotive mostrano una serie di comportamenti ricorrenti nell’applicazione dell’AI:
- Si concentrano prima di scalare. Ripensano end-to-end i flussi di lavoro ad alto impatto, come produzione, qualità, manutenzione e pianificazione. Il nostro report mostra che il 93,2% dei leader applica l’AI ai workflow operativi core, contro il 68,8% delle organizzazioni in ritardo.
- Ricostruiscono i sistemi fondamentali. I leader integrano l’AI direttamente nelle piattaforme di produzione e pianificazione, invece di aggiungerla come livello sovrapposto. Questo consente loro di scalare in modo affidabile tra stabilimenti e regioni diverse.
- Considerano la governance un requisito operativo continuo. Nel settore automotive, dove sicurezza e conformità normativa non sono negoziabili, questo è essenziale. Circa due terzi dei leader (67,6%) hanno adottato modelli centralizzati di governance dell’AI, rispetto al 38,4% delle organizzazioni in ritardo.
- Amplificano le competenze. L’AI viene utilizzata per estendere le capacità di ingegneri e operatori esperti, non per sostituirli.
- Collegano la tecnologia ai risultati di business. Una profonda conoscenza del settore porta all’identificazione di casi d’uso orientati al valore, che a loro volta determinano la scelta della soluzione AI più appropriata.
Le fondamenta: fiducia, responsabilità e controllo
Per il settore automotive, le basi dell’AI sono semplici: persone preparate che operano all’interno di un’infrastruttura intelligente, supportate da applicazioni affidabili e guidate da responsabilità chiaramente definite. In questo contesto, le decisioni che influenzano aspetti come sicurezza e qualità, esperienza del cliente e supply chain sono trasparenti, tracciabili e attribuibili a persone responsabili.
Il settore sta entrando in una fase in cui l’AI sta diventando il sistema attraverso cui l’azienda opera. Il vantaggio competitivo dipenderà dalla capacità delle organizzazioni di allineare efficacemente i propri modelli operativi all’AI.
In questo senso, il futuro dell’automotive sarà al tempo stesso software-defined e AI-native.
Cosa fare ora
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