Chances are, you’ve already used AI as a transportation solution. From ride-sharing apps to driver assistance systems like lane departure warnings and automatic parking, artificial intelligence has been helping us move safely from point A to point B—and everywhere in between—for years.
Now, with generative AI, the automotive industry and the broader field of mobility are undergoing a transformative shift. Advancements in AI and GenAI are not only redefining vehicle manufacturing and design—they’re personalizing the customer journey, reducing supply-chain costs, and reshaping the concept of urban transportation in general.
We might still be a few years away from fully autonomous vehicles. But implemented safely and responsibly, AI and GenAI can help build a new era of efficient, sustainable, accessibile, and user-centric mobility solutions.
Transformando a indústria automobilística
O impacto da IA generativa na indústria automotiva será nada menos que revolucionário. De fato, isso já está acontecendo: os especialistas do BCG identificaram mais de 70 casos de uso de genai em diferentes aspectos da cadeia de valor automotivo, incluindo compras, P&D, fabricação, vendas, marketing e serviço pós-venda. Designs de veículos mais eficientes e centrados no cliente. A Genai também acelera o desenvolvimento do software sofisticado necessário nos veículos modernos-embora ainda exija supervisão humana, é claro. As ferramentas de recomendação podem ajudar os trabalhadores a identificar os melhores métodos para tarefas; O Genai também pode aprimorar a manutenção preditiva gerando instruções e listas automaticamente de peças de reposição necessárias. E soluções emergentes permitirão que as máquinas auto-regulam e se adaptem a novos ambientes. E para que não esquecemos, a IA é a pedra angular da tecnologia de veículos autônomos-do processamento de dados em tempo real até a tomada de decisões de segundo segundo, os sistemas de IA garantem a segurança e a eficiência dos veículos autônomos. Software e outras tecnologias, um aspecto da indústria automotiva permanece presa no passado, pelo menos relativamente falando: comprar um carro. Para a maioria dos consumidores, ainda é uma experiência estressante e onerosa. demorado.
GenAI can assist in creating computer-aided designs (CADs) and selecting optimal materials—leading to more efficient and customer-centric vehicle designs. GenAI also accelerates the development of the sophisticated software required in modern vehicles—though it will still require human oversight, of course.
In manufacturing, GenAI can increase the efficiency of hands-on tasks like programming or maintaining machines—for example, generating code or code blocks from text inputs. Recommendation tools can help workers identify the best methods for tasks; GenAI also can enhance predictive maintenance by automatically generating instructions and lists of required spare parts. And emerging solutions will enable machinery to self-regulate and adapt to new environments.
GenAI can also optimize procurement processes, improve supply chain logistics and risk analysis, and enhance operations with applications like code review, testing environment generation, and machine programming. And lest we forget, AI is the cornerstone of autonomous vehicle technology—from processing real-time data to making split-second decisions, AI systems ensure the safety and efficiency of self-driving vehicles.
Remaking the Customer Experience
Amid radical changes in vehicle designs, powertrains, connected software, and other technologies, one aspect of the automotive industry remains stuck in the past, at least relatively speaking: buying a car. For most consumers, it’s still a stressful, burdensome experience.
Generative AI, along with virtual reality (VR) and augmented reality (AR), can change that.
Online environments powered by these technologies can enable OEMs to revolutionize automotive marketing through hyperpersonalization, making the car-buying experience more convenient and less time-consuming.
Com AR e VR, as montadoras podem criar showrooms digitais-imersivos “lojas pop-up da sala de estar”, onde os clientes podem explorar diferentes configurações de veículos e fazer unidades de teste virtuais. Os chatbots habilitados para a AI podem ajudar os clientes a escolher o modelo certo, fazendo sugestões com base no perfil do cliente e fornecendo informações sobre opções de preços e financiamento. Depois que uma venda é feita, a Genai pode ajudar a fornecer suporte eficaz ao cliente, aproveitando os assistentes e os chatbots da IA para obter melhores experiências de clientes.
A adoção dessas tecnologias não apenas reduz a base de custos relacionada aos modelos de vendas tradicionais, que envolvem showrooms físicos e extensas redes de revendedores. Também melhora a satisfação do cliente-aprimorando a experiência de compra de carros enquanto aumenta o envolvimento e a lealdade do cliente, desencadeando compras repetidas e gerando referências de boca a boca. Ele desempenha um papel crítico na otimização de sistemas de transporte público, no aumento da segurança dos passageiros e na redução dos custos operacionais. A integração da cidade inteligente das tecnologias de IA será essencial para gerenciar fluxos de tráfego, reduzir o congestionamento e planejar efetivamente as redes de transporte urbano. scooters. Esse sistema permitiria aos usuários comparar, reservar e pagar sem esforço por serviços de transporte - reduzindo o congestionamento através da promoção de opções elétricas e agrupadas e ampliando o acesso para quem não possui um veículo.
Driving Efficient, Sustainable Mobility
AI's influence on transportation and mobility extends well beyond automobiles. It plays a critical role in optimizing public transportation systems, enhancing passenger safety, and reducing operational costs. Smart-city integration of AI technologies will be key to managing traffic flows, reducing congestion, and effectively planning urban transportation networks.
And by enabling mobility as a service, AI can underpin a comprehensive digital platform that maps out all mobility options for users, including traditional modes like buses and trains as well as innovative solutions such as ride pooling, e-bikes, and free-floating scooters. This system would allow users to effortlessly compare, reserve, and pay for transportation services—reducing congestion through the promotion of electric and pooled options and broadening access for those who don’t own a vehicle.
A sustentabilidade é uma preocupação fundamental de qualquer solução de mobilidade, é claro, e a IA também pode desempenhar um papel fundamental lá. A IA é fundamental para o desenvolvimento de soluções de transporte ecológico, incluindo veículos elétricos acionados por IA que não apenas reduzem as emissões de carbono, mas também apresentam gerenciamento eficiente de bateria e infraestrutura de carregamento. E também pode ajudar a melhorar a sustentabilidade do transporte aéreo, marítimo e ferroviário, além de otimizar a logística, a manutenção preditiva e o gerenciamento operacional. Entre eles:
AI can also help make auto manufacturing processes more sustainable by reducing waste and optimizing resource utilization. And it can also help improve the sustainability of air, sea, and rail transport while also optimizing logistics, predictive maintenance, and operational management.
Overcoming the Obstacles
As with any industry, implementing AI and GenAI systems present companies in the automotive and transportation sectors with a number of challenges. Among them:
preocupações de segurança e privacidade. Além disso, a extensa coleta de dados necessária para os sistemas de IA pode comprometer a privacidade do usuário se não for garantido adequadamente contra acesso ou violações não autorizadas. Para mitigar esses riscos, os OEMs devem garantir medidas de segurança robustas e práticas éticas de manuseio de dados. Esses modelos, embora poderosos, precisam de avaliação de qualidade para garantir a precisão e a praticidade. Há também o desafio separado, mas relacionado, de mesclar tecnologias de IA com a infraestrutura de transporte existente, que requer planejamento e investimento estratégicos significativos. As empresas também precisarão navegar por possíveis restrições regulatórias sobre o uso de IA e Genai. AI systems carry a risk of being manipulated or malfunctioning, which could lead to unsafe vehicle behaviors. Additionally, the extensive data collection necessary for AI systems could compromise user privacy if not properly secured against unauthorized access or breaches. To mitigate these risks, OEMs must ensure robust security measures and ethical data handling practices.
Increasing Complexity. GenAI require extremely precise foundational models; these models, while powerful, need quality assessment to ensure accuracy and practicality. There is also the separate but related challenge of merging AI technologies with existing transport infrastructure, which requires significant strategic planning and investment. Companies will also need to navigate potential regulatory restrictions on the use of AI and GenAI.
Impacto na força de trabalho e nos processos. Genai transformará perfis e habilidades de emprego na indústria automotiva, que por sua vez exigirá que as empresas mudem suas estratégias de recrutamento e modelos operacionais. Os trabalhadores precisarão ser usados em áreas como dados e análises, inteligência artificial e pensamento de sistemas; As montadoras também precisarão recrutar o melhor talento da IA. Florian Burgdorf
A incorporação de tecnologias avançadas como Genai, IA e Machine Learning exigirá mudanças significativas nos modelos operacionais das empresas e na cultura organizacional, além de um forte compromisso com a segurança. Mas se implementado com responsabilidade, a IA pode permitir um grande salto em direção a uma mobilidade mais eficiente, sustentável e centrada no usuário.
Inteligência Artificial
