AI nei trasporti, Oliver Wyman: opportunità per il 56% dei CEO ma priorità solo per il 16%
L’AI nei trasporti viene ormai considerata un’opportunità di business da oltre la metà dei vertici aziendali, ma il passaggio dalla sperimentazione alla strategia resta ancora limitato. È quanto emerge da The Industrial AI Divide, studio realizzato da Oliver Wyman Forum insieme alla University of California, Berkeley e presentato il 14 ottobre a Roma da Federico Ucci, Partner di Oliver Wyman, durante “Dialoghi sul futuro dei trasporti”, incontro organizzato a Villa Blanc con Luiss Business School. Secondo la ricerca, il 56% dei CEO attivi nei comparti dei trasporti, dell’aviazione e dell’automotive riconosce nell’intelligenza artificiale un possibile fattore di crescita; soltanto il 16%, tuttavia, colloca la sua adozione tra le tre principali priorità strategiche. Il divario appare ancora più significativo osservando le aziende che hanno già portato l’AI su larga scala: i loro CEO attribuiscono alle iniziative basate sull’intelligenza artificiale un contributo alla generazione dei ricavi superiore al 20%, la percentuale più alta tra i settori analizzati. Il punto centrale individuato da Oliver Wyman riguarda quindi non tanto la capacità di sperimentare nuove tecnologie, quanto quella di integrarle stabilmente e su scala industriale nei processi operativi.
Dalle ferrovie alla logistica, gli impatti dell’AI nei trasporti
Le applicazioni esaminate mostrano effetti potenziali lungo più segmenti della filiera. Nel trasporto ferroviario, stime basate sul giudizio di esperti indicano che l’AI nei trasporti potrebbe aumentare del 10-20% la capacità e l’efficienza operativa delle reti già esistenti, attraverso strumenti come manutenzione predittiva, digital twin e gestione dinamica delle perturbazioni, con ricadute anche su resilienza e puntualità. Nei settori industriali, simulazione, synthetic data e virtual testing possono invece ridurre di oltre il 50% i costi legati ai test e di circa la metà il time-to-market, trasferendo una quota crescente delle attività di sviluppo dal test fisico alla simulazione virtuale. Nella logistica, l’impiego degli agenti AI sta già producendo risultati misurabili: uno dei casi analizzati ha adottato più di 30 agenti, registrando una riduzione di circa il 40% dei tempi di scheduling e fino al 98% dei tempi morti. Numeri che spostano l’attenzione dall’adozione della singola tecnologia alla capacità organizzativa di trasformarla in uno strumento operativo stabile.
Oliver Wyman: servono scala, dati e nuovi modelli operativi
Nel presentare i risultati dello studio, Federico Ucci ha sottolineato come l’adozione dell’AI nei trasporti richieda un cambiamento che coinvolga l’intera struttura aziendale, soprattutto nei comparti caratterizzati da infrastrutture complesse e requisiti di sicurezza elevati. “Il passaggio all’AI su larga scala richiede una trasformazione dell’intera azienda, guidata dal vertice e dalle priorità di business, non dalla sola tecnologia”, ha spiegato Ucci. Tra gli elementi indicati figurano una visione strategica definita, la selezione di poche iniziative ad alto impatto da portare rapidamente su scala più ampia, la valorizzazione dei dati e lo sviluppo di soluzioni specifiche per i singoli settori. Centrale anche la revisione del modello operativo, con una maggiore integrazione tra persone e agenti AI, l’aggiornamento delle competenze e un presidio dei rischi che comprenda sicurezza e compliance. Lo studio, realizzato sulla base di oltre 50 interviste a dirigenti ed esperti e di survey globali che hanno coinvolto 415 CEO e 494 CFO, individua così nella capacità di scalare l’AI uno dei principali elementi di differenziazione tra le imprese che stanno ancora sperimentando la tecnologia e quelle che iniziano a tradurla in risultati industriali.
