L'intelligenza artificiale nell'industria automobilistica

Le automobili non sono più da tempo semplici macchine meccaniche. Spesso, quando si guastano, non possiamo aprire il cofano e risolvere il problema da soli. Questo perché il grande cambiamento sta avvenendo nel lato invisibile del veicolo. L'automobile si sta digitalizzando non solo mentre è in movimento, ma anche quando si guasta.

Secondo una nuova analisi di S&P Global Mobility, l'intelligenza artificiale sta diventando sempre più determinante nel campo della riparazione dei veicoli e della diagnostica dei guasti. Di solito discutiamo dell'intelligenza artificiale in relazione alle auto a guida autonoma, ai chatbot o all'automazione industriale. Eppure, uno degli effetti più pratici e quotidiani dell'intelligenza artificiale nel settore automobilistico sembra emergere proprio nel momento in cui il veicolo entra in officina.

Oggi, molti veicoli generano già dati autonomamente. Motore, freni, batteria, pneumatici, trasmissione, scarico, climatizzatore, sistemi di sicurezza... tutto viene monitorato in qualche modo. Il problema è che l'abbondanza di questi dati non significa sempre facilità. Al contrario, nei veicoli moderni, la diagnosi dei guasti può talvolta trasformarsi in un'impresa titanica. Un codice di avviso può essere il risultato di un altro problema; un piccolo errore del sensore può simulare un problema meccanico più grave. Per il meccanico, la questione non è più solo ascoltare il rumore, controllare l'olio o sostituire il pezzo. Leggere, filtrare e dare un senso ai dati è diventato parte del lavoro.

L'intelligenza artificiale entra in gioco proprio qui. Analizzando decine di migliaia di registri di guasti, cronologie di manutenzione, dati sulla sostituzione dei componenti e informazioni dei sensori, può offrire al tecnico una tabella di marcia più rapida. Può isolare i pochi punti critici che richiedono un intervento reale tra le centinaia di codici di errore forniti da un veicolo. Questo significa risparmio di tempo per l'officina e meno incertezza per il proprietario dell'auto.

In effetti, i sistemi di diagnostica basati sull'intelligenza artificiale promettono di ridurre questa incertezza. Quando i dati provenienti dal veicolo vengono confrontati con esempi passati, ci si aspetta che diventi più possibile affermare che “il guasto è molto probabilmente causato da questo componente” e determinare quando il veicolo potrebbe guastarsi. Pensiamo, ad esempio, a una società di flotte. Per un'azienda che gestisce centinaia di camion, minibus o veicoli di servizio, uno dei costi maggiori è il fermo del veicolo. Quando un veicolo non funziona, non si tratta solo di costi di riparazione; le consegne subiscono ritardi, il piano di lavoro viene interrotto e la soddisfazione del cliente diminuisce. L'intelligenza artificiale, calcolando la probabilità che un veicolo abbia problemi in base ai registri di manutenzione e ai dati dei sensori, può offrire alle aziende la possibilità di intervenire tempestivamente.

Per questo motivo, le aziende tecnologiche e i grandi fornitori stanno entrando rapidamente in questo campo. Non è un caso che Bosch si interessi a startup che lavorano nel campo della manutenzione predittiva basata sull'intelligenza artificiale, che i distributori di ricambi sviluppino sistemi di diagnostica assistiti dall'IA per le officine o che stiano nascendo piattaforme che consentono alle officine di preparare preventivi più accurati. Perché il mercato post-vendita automobilistico è in crescita. Man mano che i veicoli diventano più costosi, le persone utilizzano le proprie auto più a lungo. Con l'aumento del numero di veicoli fuori garanzia, il mercato della manutenzione, della riparazione e dei ricambi diventa un'area sempre più strategica.

La domanda critica qui è: l'intelligenza artificiale sostituirà il meccanico?

Penso che non si possa rispondere con un semplice “sì”. Perché la riparazione automobilistica è ancora un lavoro che richiede esperienza fisica, abilità manuale e intuito pratico. Un software può prevedere un guasto, ma svitare un bullone arrugginito, sostituire un pezzo danneggiato o testare il comportamento del veicolo richiede ancora lavoro umano. Tuttavia, bisogna ammettere una cosa: la maestria cambierà. Il bravo meccanico di una volta era colui che ascoltava il rumore con le proprie orecchie e capiva il problema dall'odore del motore. Il bravo tecnico della nuova era, invece, sarà colui che capisce la meccanica ma è anche in grado di leggere i sistemi di diagnostica digitale. In altre parole, la maestria non scomparirà; si unirà all'alfabetizzazione dei dati.

L'aspetto formativo di questo cambiamento è molto importante. Anche in Turchia, la questione principale per le officine automobilistiche non sarà solo l'acquisto di dispositivi. Sarà necessario formare tecnici in grado di utilizzare correttamente tali dispositivi, di mettere in discussione i suggerimenti dell'intelligenza artificiale e di riconoscere eventuali indicazioni errate. Perché l'intelligenza artificiale non è un “dio che decide”; è uno strumento che si rafforza con buoni dati e che può trarre in inganno con dati cattivi. Se i registri di servizio sono incompleti, se le sostituzioni dei pezzi non sono registrate correttamente, se la cronologia della manutenzione è disordinata, il risultato prodotto dal sistema non sarà affidabile. In altre parole, l'intelligenza artificiale può portare qualità in officina, ma prima l'officina deve avere dati di qualità.

Un'altra questione importante è il rapporto con il cliente. Nel prossimo futuro, i proprietari di veicoli potrebbero apprendere i guasti non tramite codici tecnici, ma con un linguaggio più comprensibile. Invece di dire “si è accesa la spia del controllo motore”, il sistema potrebbe dirvi “è necessario controllare questo componente relativo al sistema di alimentazione, il livello di rischio è medio, sarebbe bene recarsi in officina entro questo lasso di tempo”. Potrebbero persino diffondersi soluzioni che spiegano al conducente il problema del veicolo in un linguaggio semplice, basandosi su audio, immagini o dati di guida. Questo riduce l'asimmetria informativa tra il proprietario dell'auto e l'officina. Se il cliente capisce meglio cosa e perché viene cambiato, aumenta anche la fiducia.

Ma bisogna guardare anche l'altra faccia della medaglia. Nelle cui mani saranno i dati di riparazione e manutenzione? Del produttore del veicolo, dell'officina, della compagnia assicurativa o della piattaforma tecnologica? Le officine indipendenti avranno accesso a questi sistemi o i dati si trasformeranno in una nuova area di monopolio nelle mani dei grandi attori? L'intelligenza artificiale, pur potendo portare trasparenza al cliente, può anche creare nuove dipendenze all'interno di sistemi chiusi. Soprattutto nell'era dei veicoli connessi, il diritto alla riparazione e l'accesso ai dati saranno una delle discussioni più importanti dei prossimi anni.

In conclusione, la riparazione automobilistica non è più solo una questione di cric, chiavi inglesi e pezzi di ricambio. Software, dati, algoritmi e qualità del servizio si siedono allo stesso tavolo. Se usata correttamente, l'intelligenza artificiale può trovare i guasti più velocemente, ridurre le sostituzioni inutili di componenti, rendere prevedibili i costi di manutenzione e aumentare la fiducia del conducente nell'officina. Se usata in modo errato, può indebolire la maestria, escludere le officine indipendenti e condannare il cliente a processi decisionali digitali che non comprende.

Quindi, la questione non è se l'intelligenza artificiale entrerà o meno nell'industria automobilistica. È già entrata. La vera questione è a vantaggio di chi lavorerà. Sarà uno strumento che rafforza la mano del meccanico, garantisce trasparenza al cliente e aumenta la qualità del servizio, o sarà una nuova scatola nera che rende il cofano dell'auto un po' più chiuso e i suoi dati un po' più inaccessibili?