Dalla qualità alla ricerca, fino alla definizione stessa dell’innovazione, l’intelligenza artificiale sta diventando la nuova infrastruttura industriale della casa automobilistica tedesca.
Il Dr. Manuel Schneider è Head of Open Innovation in BMW Group
Quando si osservano le trasformazioni in corso nel settore automotive, l’attenzione si concentra quasi sempre sul prodotto finito: l’auto elettrica, la guida autonoma, l’interfaccia digitale. Ma una nuova rivoluzione, come emerge da una lunga conversazione che MIT Technology Review Italia ha avuto con Manuel Schneider, che gestisce il Center of Competence sull’Open Innvoation in BMW Group, sta avvenendo altrove. Una rivoluzione che non è subito evidente agli occhi dei consumatori come una linea accattivante di uno spoiler, ma che risiede nei processi nascosti, nelle officine, nei laboratori di simulazione, negli uffici in cui si valutano fornitori e nuove idee.
“La verità”, spiega Manuel, “è che l’AI in BMW non è iniziata con GPT. È un percorso intrapreso più di quindici anni fa, con un gruppo di ricerca dedicato e collaborazioni globali. Oggi parliamo di diventare una AI-first company, e non è uno slogan: significa portare l’AI in ogni funzione dell’azienda”.
Quello che segue è uno sguardo dall’interno su come BMW stia ridefinendo il modo in cui l’innovazione nasce, viene verificata e arriva alla strada, frutto della conversazione con il dottor Manuel Schneider.
La trasformazione silenziosa verso una AI-first company
Manuel insiste fin da subito su un concetto: la spinta dell’AI non arriva da obblighi normativi o mode esterne, ma da una consapevolezza interna. “Come azienda globale dobbiamo essere pronti a servire oltre 200 mercati. Pensare che tutte le regioni avranno le stesse infrastrutture o gli stessi bisogni è irrealistico. L’AI ci permette di adattarci con velocità, qualità e coerenza”.
Questo vale soprattutto nello sviluppo dei prodotti. Le simulazioni di crash test, la modellazione aerodinamica e i software per la guida autonoma vengono oggi costruiti e testati con modelli che apprendono dai dati in modo continuo. “Spostare gran parte del lavoro nel digital world”, racconta, “ha migliorato efficienza e precisione sin dagli inizi. Ora stiamo solo accelerando”.
Anche il procurement si sta trasformando. “Abbiamo creato un tender assistant che genera documenti di gara di alta qualità e senza errori. È già operativo. Presto introdurremo sistemi multi-agente in grado di prendere decisioni di base nel processo di acquisto. È un cambiamento enorme”.
Ma oltre agli uffici, c’è un altro settore in cui la transizione verso l’IA sta già producendo notevoli vantaggi. È in fabbrica.
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AIQX: 1,9 milioni di controlli qualità al giorno
Il progetto AIQX è probabilmente l’esempio più concreto di come BMW stia usando l’intelligenza artificiale su scala industriale globale. Manuel lo descrive con orgoglio: “AIQX porta l’artificial intelligence nei nostri siti produttivi per migliorare la qualità di quello che produciamo. Oggi abbiamo uno dei più grandi ed efficienti sistemi di quality assessment basato su AI nell’automotive”.
Si tratta di una rete di videocamere, spesso identiche a quelle utilizzate nei sistemi di telecamere a circuito chiuso, che monitorano i componenti lungo la linea di produzione. L’AI analizza ogni immagine in tempo reale e determina se una parte è correttamente montata. “Facciamo 1,9 milioni di assessment al giorno, completamente AI-based”, sottolinea.
Le performance sono notevoli. “Siamo in grado di rilevare 99,9% dei componenti difettosi o installati modo errato in maniera completamente autonoma. Possiamo utilizzare AIQX in tutti i nostri stabilimenti nel mondo, è facilmente scalabile”.
Il risparmio è già tangibile: “Abbiamo risparmiato una somma milionaria a due cifre all’anno semplicemente introducendo questi use case. E ne abbiamo circa 900. Non è una sperimentazione: è realtà industriale”.
Uno degli aspetti più innovativi è l’evoluzione recente verso l’uso di dispositivi personali. “La scorsa settimana abbiamo annunciato che possiamo usare gli iPhone dei nostri colleghi in officina per integrarli nel sistema AI. È fantastico: non servono sistemi costosi. Il valore sta tutto nella knowledge base che analizza le immagini”.
Per i difetti non visibili, BMW utilizza anche l’analisi del suono. “Quando una lamiera viene stampata in una pressa, produce suoni caratteristici. Analizzando queste impronte sonore tramite microfoni, il sistema IA determina se si sono formate crepe o altri difetti invisibili all’occhio umano. È già tutto live”.
Il passo successivo sarà la video-analysis. “Una foto non può dire se un tergicristallo si muove alla velocità giusta o con l’angolo corretto. Stiamo sviluppando modelli video-based per rilevarlo”.
BMW sta anche valutando la possibilità di testare AIQX con altre aziende: un segnale di maturità e robustezza del prodotto.
GAIA e K.AI: quando l’AI diventa il partner degli innovatori
Se AIQX rappresenta uno degli impatti dell’IA sulla produzione fisica, GAIA è la sua manifestazione nel mondo cognitivo. Si tratta del Group Artificial Intelligence Assistant (GAIA) di BMW, costruito come un ambiente sicuro per l’utilizzo di vari LLM, l’accesso alla conoscenza aziendale e la generazione di applicazioni IA. “Abbiamo più di duemila app interne basate su GAIA”, racconta Manuel, “e qualsiasi collega in BMW può svilupparle. Alcuni creano app personalizzate per accelerare il proprio lavoro. È molto potente”.
K.AI, acronimo di Knowledge-Augmented Innovation, è una delle app più sofisticate basate su GAIA. K.AI è un agente IA progettato per supportare gli innovatori interni di BMW nella fase iniziale delle loro idee. “Vogliamo ridurre del 50% il tempo dalla prima idea a un vero prototipo”, afferma. “L’AI non sostituisce l’innovatore: lavora con lui. È uno sparring partner”.
L’applicazione non genera semplicemente testi, ma recupera progetti passati dal database interno di BMW, suggerisce possibili esperti interni BMW, identifica fornitori e mostra quali elementi dell’idea siano già stati esplorati altrove. “Diciamo ai colleghi: l’AI ti farà domande, ti aiuterà a rifinire l’idea. Non vogliamo che la persona dica solo ‘per favore GPT, crea la mia idea’. Così si perde qualità”.
Uno degli aspetti più interessanti emersi dalla ricerca interna è il rapporto tra l’AI e il modo in cui un innovatore percepisce la proprietà dell’idea creata con o senza IA. “All’inizio”, spiega Schneider, “quando le persone hanno iniziato a utilizzare l’IA per ideare, le descrizioni di queste idee erano diventate molto lunghe, anche nelle proposte di brevetto, ma la qualità non migliorava. Abbiamo scoperto che più l’AI veniva usata nella fase iniziale, meno le persone si sentivano proprietarie dell’idea. Abbiamo dovuto ricalibrare tutto e incoraggiare un dialogo con l’IA anziché lasciare che fosse l’IA a pensare”.
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Verso l’auto come agente intelligente
Guardando al futuro, in cui l’IA avrà permeato gli stabilimenti produttivi, il controllo qualità e la maggior parte dei processi aziendali, sorge spontanea la domanda sulla prossima grande ondata di innovazione nel prodotto principale. A questo proposito, Manuel non ha esitazioni: “La prossima innovazione dirompente sarà l’IA agentica applicata alla mobilità”.
Secondo lui, l’auto diventerà un soggetto autonomo capace di interagire con servizi e infrastrutture. “Il veicolo pagherà il parcheggio, prenoterà la stazione di ricarica, proteggerà la casa dai ladri grazie a telecamere integrate. Diventerà un asset che non solo guida, ma interagisce con vari ecosistemi”.
A questo scenario si aggiungono due elementi chiave: la maturità della guida autonoma e il cosiddetto “second utilizzo” dei veicoli elettrici. “Oggi le auto rimangono parcheggiata 23 ore al giorno. Con la NEUE KASSE introdurremo una delle più grandi funzionalità di ricarica bidirezionale: l’auto diventa una enorme batteria domestica. Si ricarica quando i prezzi sono bassi e alimenta la casa quando i prezzi sono alti”.
BMW ha già avviato diverse sperimentazioni per questi casi di “secondo utilizzo”, anche nel settore sanitario. “In collaborazione con il Charité di Berlino, uno dei principali ospedali tedeschi, abbiamo messo su strada veicoli pilota che monitorano la pressione sanguigna e la frequenza cardiaca del conducente. In futuro, invieremo i dati a una clinica e attiveremo un contatto medico direttamente dall’auto. Questo è un esempio di secondo utilizzo che stiamo esplorando”.
Il nucleo della visione è chiaro: “Se riusciamo a rendere i nostri spostamenti più piacevoli, più fluidi, sicuri e sostenibili, allora questa evoluzione è positiva”.
La trasformazione della mobilità passerà tanto dalla tecnologia installata nel veicolo quanto dall’infrastruttura cognitiva e produttiva che lo genera. In BMW, l’intelligenza artificiale è già diventata parte del tessuto operativo che decide la velocità, la qualità e la natura stessa dell’innovazione.
“Credo che nei prossimi anni”, conclude Schneider, “la sfida sarà soprattutto culturale. Come cambia l’organizzazione? Come portiamo a bordo le persone? È una trasformazione enorme, ma è inevitabile”.
Una trasformazione che, se gli esempi visti finora sono un’indicazione, è già in pieno svolgimento.
