L’intelligenza artificiale non spaventa più come all’inizio, anzi è utile se serve a migliorare l’esperienza dell’utenza, i tempi di attesa, la gestione dei flussi di traffico e persone e la prevenzione su incidenti e guasti dei mezzi pubblici. Di converso, si notano riserve rispetto a scenari avveniristici di sistemi di guida interamente autonoma, soprattutto quando integrata su taxi. Questa una sintesi delle principali opinioni emerse dalla ricerca demoscopica “L’intelligenza Artificiale e il Trasporto Pubblico Locale nella prospettiva degli utenti (e non) TPL”, condotta da ASSTRA in collaborazione con GPF – Inspiring Research e presentata in occasione del XVIII Convegno Nazionale ASSTRA.
Un campione di 1.500 persone
L’indagine -che ha inteso fotografare lo status quo e il futuro percepito sull’AI, sia in termini generali sia nel settore specifico del TPL- è stata condotta a marzo 2024 su un campione di 1500 persone, rappresentativo di una parte di cittadini che utilizzano in modo regolare i mezzi pubblici. La domanda che ha ispirato tutte le altre è stata: “In che modo viene percepito il valore aggiunto dell’intelligenza artificiale nel TPL?”
Poco nota l’abilità di apprendere
Il primo dato che emerge dall’indagine è l’ambito a cui l’AI viene immediatamente associata dai cittadini, sintomo di un’opinione ancora non del tutto formata: “robotica”, “automazione” e “automatismo”, sono infatti i termini più frequentemente associati a questa innovazione, trascurando o, in certi casi, ignorando che l’elemento principale dell’AI è l’abilità di apprendere, adattarsi, dimostrare creatività e migliorare i processi in autonomia. Tuttavia, alla luce di queste informazioni ragionate sulle caratteristiche dell’AI, la maggioranza relativa è molto attratta ed orientata in modo positivo e soltanto poco più di un decimo del campione esprime “grande ostilità” poiché vede l’AI come una incognita, e un ulteriore quinto la vede con una “certa ostilità”.
Intelligenza artificiale più considerata in altri settori
Analizzando in particolare le rilevazioni relative alla percezione dell’utilità dell’AI nel TPL, ciò che emerge è che il valore aggiunto nei trasporti non è percepito in modo dirompente, lasciando quindi un ampio margine di potenzialità alla comunicazione che il settore potrà e dovrà effettuare in futuro sull’applicazione di sistemi di Intelligenza Artificiale per migliorare i servizi. Infatti, se le applicazioni elettive dell’AI sono viste come importanti principalmente nella ricerca scientifica (62,3%), nel settore medico e nella ricerca medica (53,6%) etc, nei trasporti la percentuale si attesta al 19,1%.
I quattro settori di operatività
Dal lato degli stakeholder, intervistati a latere dell’indagine, i “pilastri” più impattanti dell’AI sull’esperienza di servizio sono quattro: gestione operativa, sicurezza, customer care, eccellenza tecnico-ingegneristica. Nella vision degli esperti, tutti questi ambiti sono cruciali e già oggetto di applicazione. L’aspetto del Customer Care è molto importante e tra i più facilmente applicabili. Grazie all’AI, il call center potrà dare risposte giuste e non ripetitive in modalità di apprendimento. Da non trascurare la capacità della AI di essere facilmente proattiva rispetto ai sistemi attuali di informazione su disagi, ritardi, cancellazioni.
Quale l’appeal dell’intelligenza artificiale nel TPL?
È stata chiesta poi ai cittadini la loro opinione sul livello di impatto di tali novità sul TPL e il sentiment suscitato (attrattiva, indifferenza, ostilità, timore?). Ebbene, l’appeal verso l’intelligenza artificiale è forte se serve a garantire sicurezza ai mezzi, alle strade e una buona analisi dei dati del traffico. Tra gli scenari giudicati più impattanti, in particolare, il 72,3% indica l’utilità del monitorare e segnalare eventuali danni alle infrastrutture, strade, ponti etc. Il 70,6% punta invece sulla possibilità di favorire in automatico la manutenzione preventiva del parco mezzi pubblici. Il 69,3% giudica l’AI utile per la gestione dei dati sugli orari e sui flussi di traffico. Ma anche la prevenzione delle frodi (67,4%) e la gestione degli orari in tempo reale (63,6%) sembrano interessare particolarmente.
Quali i rischi?
Scenari considerati invece meno impattanti e più rischiosi sono una customer care in assenza di persone fisiche (60,2%), sistema di gestione del trasporto pubblico sulla base di soli parametri ambientali (57,3%), sistemi di guida autonoma e intelligente di taxi senza conducente (41,6%) e, ancor più, veicoli senza conducente capaci di prendere decisioni autonome (41,3%) e guida autonoma intelligente di bus e tram senza autista (37,1%).
