L'industria automobilistica sta andando oltre il veicolo definito dal software — per orientarsi verso il veicolo definito dall'intelligenza artificiale (AIDV) — in cui il software non è più un semplice strumento per l'aggiornamento delle funzionalità, ma costituisce la base per il ragionamento autonomo, l'adattamento e l'esecuzione.  

Mentre l’IA generativa “pensa” producendo analisi, testi e raccomandazioni, l’IA agentica “agisce” operando in modo autonomo, prendendo decisioni ed eseguendo compiti. Un importante cambiamento concettuale consiste nel fatto che l’IA agentica non solo potenzia il veicolo, ma ne modifica il ruolo.  

Trovare il giusto equilibrio tra edge computing e cloud computing 

Un’applicazione fondamentale dell’IA agentica consiste nel decidere quali operazioni debbano essere elaborate localmente a bordo del veicolo (edge) e quali debbano essere gestite nel cloud. Anziché considerare il veicolo come un endpoint passivo, l’IA agentica agisce come un orchestratore intelligente che valuta continuamente la latenza, la sicurezza, la larghezza di banda, la disponibilità di risorse di calcolo, i costi e il consumo energetico per allocare dinamicamente i carichi di lavoro. 

L'edge è solitamente riservato ad attività immediate, critiche per la sicurezza e sensibili dal punto di vista della privacy, quali le risposte a livello di millisecondi dei sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS), come la frenata e l’assistenza al mantenimento della corsia, il monitoraggio del conducente per rilevare affaticamento e distrazione, il sistema di navigazione di riserva in caso di interruzione della connettività, comandi vocali fondamentali come l’accensione dell’aria condizionata, l’elaborazione audio e video all’interno dell’abitacolo e le regolazioni immediate dell’esperienza utente (UX) per l’adattamento di climatizzazione, sedili, illuminazione e interfaccia.  

Il cloud, dal canto suo, viene solitamente utilizzato per attività che richiedono un’elevata potenza di calcolo ma che non sono particolarmente sensibili ai tempi di esecuzione, quali i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM); la simulazione di scenari; l’ottimizzazione del traffico, della ricarica e dei modelli di utilizzo; gli ecosistemi integrati tra casa intelligente, veicoli e dispositivi mobili; gli aggiornamenti over-the-air (OTA), ecc. 

Automatizzazione dell'autonomia dei veicoli e sistemi di assistenza alla guida 

I sistemi ADAS tradizionali seguono un modello lineare “percezione → regole → azione”, caratterizzato da risposte predefinite, un’accumulo di contesto limitato e un elevato tasso di errore in scenari ambigui. L’intelligenza artificiale agenziale, al contrario, introduce comportamenti orientati agli obiettivi, consentendo così al sistema di trovare un equilibrio tra sicurezza, efficienza e comfort.  

Il ciclo decisionale agenziale è costituito da percezione tramite sensori, mappe e telemetria; un livello di ragionamento che utilizza modelli linguistici di grande scala (LLM) e vincoli; pianificazione attraverso la valutazione degli obiettivi e il ragionamento in più fasi; azione tramite attuatori e comandi del sistema operativo; e un ciclo di feedback continuo. Questo approccio è progettato per gestire strade non strutturate e condizioni ambigue in modo più flessibile rispetto alle regole fisse.  

Tesla ne è un esempio calzante. I sistemi Full Self-Driving (FSD) e di robo-taxi di Tesla percepiscono l’ambiente circostante tramite un’intelligenza artificiale basata sulla visione; prendono decisioni relative alla pianificazione e alla scelta del percorso; eseguono azioni quali sterzare, frenare e accelerare; e si adattano alle situazioni reali.  

Assistenti di bordo ed esperienza utente 

Gli assistenti di bordo rappresentano una delle principali manifestazioni delle prime forme di IA agentica. Gli agenti di intelligenza artificiale consentono agli assistenti di evolversi da sistemi basati su comandi a interfacce conversazionali in grado di comprendere il contesto, le preferenze e i vincoli operativi. Questi assistenti possono adattare le risposte in base alla modalità di guida, ai modelli storici, allo stato del veicolo, alle condizioni dell’abitacolo e al contesto esterno.  

I sistemi basati su regole si affidano a una grammatica di comandi fissa, i sistemi basati su LLM supportano il linguaggio naturale, mentre gli assistenti agentici combinano l'elaborazione del linguaggio naturale con sensori e contesto per un ragionamento multimodale. Ad esempio, un sistema telefonico basato su regole richiede una formulazione esatta, un sistema LLM gestisce richieste flessibili e un assistente agentico è in grado di dedurre intenzioni ambigue come «passami John». In casi più complessi, un assistente agentico può spiegare come il veicolo gestirà i pedoni utilizzando la percezione in tempo reale e integrare lo stato dei semafori e il flusso del traffico nelle indicazioni di navigazione.  

Controllo della carrozzeria, gruppo motopropulsore e ottimizzazione energetica 

I modelli di IA basati su agenti sono in grado di garantire un adattamento continuo a diversi ambiti di controllo del veicolo. Nelle sospensioni attive, ad esempio, gli agenti di IA possono interpretare le caratteristiche del manto stradale, i parametri di movimento del veicolo e le imminenti variazioni del terreno. Nell’ottimizzazione del gruppo motopropulsore, gli agenti possono monitorare la richiesta di coppia, i parametri del motore, lo stile di guida, i limiti termici e i vincoli normativi, per poi regolare l’iniezione di carburante, la distribuzione dell’energia e la pressione di sovralimentazione. L’intelligenza dell’abitacolo rappresenta un altro importante caso d’uso: l’IA agenziale può regolare il riscaldamento, la ventilazione e la climatizzazione (HVAC), la posizione dei sedili e l’illuminazione ambientale prima dell’accesso a bordo.  

Per una gestione del comfort attenta al consumo energetico, gli agenti basati sull’intelligenza artificiale possono bilanciare la domanda del sistema HVAC con l’autonomia della batteria, ridurre il carico quando la batteria è scarica e preriscaldare l’abitacolo solo quando necessario.  

L’IA agentica può inoltre supportare il controllo predittivo del veicolo, bloccando preventivamente le portiere in ambienti a rischio, regolando in anticipo le sospensioni in base alle condizioni stradali imminenti e preparando l’illuminazione per le gallerie o in caso di scarsa visibilità. È in grado di rilevare anomalie negli attuatori, riconfigurare dinamicamente il comportamento del sistema e avvisare il conducente fornendo informazioni utili. Nei veicoli ibridi, gli agenti possono decidere quando utilizzare il motore a combustione interna rispetto al motore elettrico per ottimizzare l’efficienza dei consumi e l’utilizzo della batteria.  

Orchestrazione del ciclo di vita OTA 

L'IA agentica può trasformare gli aggiornamenti OTA da un processo reattivo a un sistema predittivo e automatizzato che ne gestisce l'intero ciclo di vita. Il processo decisionale intelligente degli aggiornamenti OTA implica che gli agenti decidano quando e cosa aggiornare in base alle modalità di utilizzo del veicolo, al comportamento del conducente, alle condizioni climatiche, al terreno e alle condizioni di rete. Gli aggiornamenti possono essere distribuiti in modo selettivo anziché inviati contemporaneamente a tutti i veicoli, ed è possibile prevedere la probabilità di errore prima della distribuzione.  

L'orchestrazione autonoma degli aggiornamenti OTA copre un flusso di lavoro end-to-end che comprende la convalida, la simulazione, la distribuzione, il monitoraggio e il rollback. Inoltre, le pipeline con funzionalità di autoriparazione rilevano gli aggiornamenti non riusciti e procedono automaticamente a un nuovo tentativo o al ripristino. L'IA di tipo "agentico" è in grado di coordinare gli aggiornamenti nei settori ADAS, infotainment e powertrain e di utilizzare la telemetria della flotta e i gemelli digitali per attivare patch preventive e supportare la convalida in condizioni meteorologiche estreme e in casi limite di guida rari.  

Ciò porta a strategie di fatturato più intelligenti: prezzi dinamici delle funzionalità, aggiornamenti basati sull’utilizzo, cicli di implementazione delle funzionalità più rapidi e costi inferiori per i richiami o le campagne di assistenza.  

Diffondere la sicurezza informatica e i veicoli con capacità di autoriparazione 

L'IA agentica trasforma la sicurezza informatica dei veicoli da un modello di difesa reattivo e basato su regole a un sistema di sicurezza proattivo, autonomo e in continuo adattamento. La sicurezza informatica tradizionale si basa sul rilevamento basato su firme, sulla risposta manuale agli incidenti e su aggiornamenti periodici. Con l'IA agentica, il sistema monitora, rileva, decide e agisce in modo continuo, apprende dalle nuove minacce in tempo reale ed esegue le risposte senza attendere l'intervento umano.  

A livello periferico, la sicurezza informatica basata su agenti monitora i modelli di traffico CAN ed Ethernet, le anomalie nel comportamento delle unità di controllo elettronico (ECU), i tentativi di accesso non autorizzati e i segnali di spoofing dei sensori. Anziché un unico modulo di sicurezza, sono presenti agenti specializzati per la sicurezza di rete, l’identità e l’accesso, la sicurezza OTA, la sicurezza delle applicazioni e la sicurezza cloud. La risposta autonoma agli incidenti è in grado di isolare un’ECU o un dominio compromesso, bloccare le comunicazioni dannose, ripristinare una versione sicura del software, passare alla modalità di guida a prova di errore e avvisare il centro operativo di sicurezza del produttore dell’equipaggiamento originale.  

Diffusione sul mercato e principali attori 

Secondo i dati di S&P Global Mobility, la diffusione dei chatbot GenAI di bordo passerà dall’8% circa nel 2025 a quasi il 31% nel 2031. Sebbene l’adozione di questi chatbot da parte dei costruttori automobilistici sia ormai diffusa e in rapida crescita, il loro utilizzo realmente conversazionale e autonomo è ancora in fase di evoluzione. La maggior parte dei chatbot GenAI viene utilizzata per casi d’uso conversazionali all’interno dell’abitacolo, quali navigazione, infotainment, comandi del veicolo e richieste relative al manuale d’uso e alle funzionalità del veicolo. 

Il settore dell’IA agentica nel settore automobilistico è un ecosistema multi-fornitore in cui non esiste un unico attore dominante. Sebbene il panorama dei fornitori di IA agentica nel settore automobilistico sia ancora in fase di definizione, è chiaro che esso si articola su tre livelli: piattaforme di IA specifiche per il settore automobilistico (abitacolo, veicolo, concessionaria), fornitori di servizi di ingegneria e IT (integratori di sistemi) e attori chiave dell’ecosistema IA/cloud/chip.  

Tra i principali fornitori figurano, tra gli altri, Amazon Web Services, Sonatus, Cerence, Salesforce e Nvidia. 

Prospettive 

L'IA agentica sta diventando una capacità trasversale alla catena del valore, piuttosto che una singola funzionalità dei veicoli. Quando vengono integrati nei flussi di lavoro di progettazione, produzione e mobilità, i sistemi agentici migliorano l'affidabilità, la reattività e la coerenza lungo tutta la catena del valore automobilistica. Possono rendere i veicoli più adattivi, gli assistenti più contestualizzati, gli aggiornamenti OTA più predittivi, la sicurezza informatica più autonoma e i flussi di lavoro di produzione più reattivi.  

Detto questo, il mercato è ancora in fase di sviluppo, l’adozione è disomogenea e molte implementazioni mantengono ancora un funzionamento simile a quello degli agenti, anziché essere completamente autonome. Ci sono ancora molte domande senza risposta: per le funzioni critiche per la sicurezza come lo sterzo, la frenata, l’accelerazione e la guida autonoma, le decisioni guidate dall’IA sono sicure in tutte le condizioni operative? Chi è responsabile quando un agente di IA prende una decisione sbagliata?  

L'efficacia dell'IA agentica dipende interamente dai dati da cui apprende. La capacità di identificare dati di alto valore e di migliorare continuamente gli agenti di IA sta diventando, lentamente ma inesorabilmente, un fattore chiave di differenziazione competitiva. Gli ostacoli maggiori non sono i modelli di IA in sé, bensì la necessità di garantire che gli agenti autonomi siano sicuri, protetti, certificabili, spiegabili ed economicamente sostenibili in un settore altamente regolamentato.