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Approfondimenti e risorse sull'AI nel settore Automotive
Hai fatto il test ed esplorato il report. Ora è il momento di andare oltre: con risorse, podcast e casi reali, puoi rafforzare le competenze che contano davvero per affrontare l'AI.
Ascolta le testimonianze di manager del settore automotive che hanno già intrapreso il percorso di trasformazione digitale.
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Podcast e testimonianze
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Fabio Ferrari (Ammagamma–Accenture) spiega perché l’automotive è in ritardo sull’AI e come recuperare: qualità dei dati, abbattimento dei silos, formazione del management e progetti pilota con quick win per evolvere da data-driven ad AI-driven.
L’adozione dell’AI nella Motor Valley è disomogenea: solo una minoranza ha progetti avviati, mentre molte aziende sono ferme per mancanza di risorse, competenze o volontà di cambiamento.
Simone Billi racconta il modello HPE: giovani competenze, sviluppo end-to-end di AI per l’industria, uso di bandi/finanziamenti e sperimentazioni mirate per dimostrare risultati concreti e trattenere talenti in un contesto altamente competitivo.
L’adozione dell’AI nella Motor Valley è disomogenea: solo una minoranza ha progetti avviati, mentre molte aziende sono ferme per mancanza di risorse, competenze o volontà di cambiamento.
Le principali barriere all’adozione dell’AI sono costi elevati, mancanza di competenze, resistenza culturale e difficoltà a valutare i benefici, soprattutto nelle PMI manifatturiere della filiera automotive.
Per guidare l’adozione dell’AI servono visione strategica, gestione del cambiamento, pensiero innovativo e leadership: le soft skill sono tanto importanti quanto le competenze tecniche.
La principale sfida per l’AI automotive è la qualità e la gestione dei dati: sistemi legacy, silos e mentalità tradizionale complicano l’implementazione efficace di algoritmi e l’interpretazione dei risultati.
Per superare gli ostacoli all’AI, le aziende dovrebbero puntare su formazione, piccoli progetti pilota, obiettivi chiari e comunicazione dei benefici, favorendo sperimentazione e cambiamento culturale.
Il settore automotive si prepara a evolvere verso organizzazioni AI-driven, integrando l’intelligenza artificiale in tutti i processi per innovare, ottimizzare e creare un ecosistema collaborativo avanzato.
Gli investimenti nella formazione AI sono ancora limitati, ma sono previsti aumenti significativi nel 2025: cresce la consapevolezza della necessità di preparare competenze per l’adozione dell’AI.
Collaborazioni con startup, aziende tech e centri di ricerca sono cruciali per superare barriere all’AI, accelerare l’innovazione e condividere competenze, costi e rischi nel settore automotive.