Sei modi in cui l'intelligenza artificiale sta avendo un impatto nel settore degli autotrasporti e del trasporto su strada

Dall'officina al posto di guida, l'intelligenza artificiale offre un enorme potenziale per migliorare la produttività, l'operatività, il consumo di carburante e la sicurezza. In molte aree sta già avendo un impatto significativo, e il suo impatto non potrà che aumentare.

Lo sviluppo dell'intelligenza artificiale lascia intravedere nuovi progressi in termini di efficienza e produttività in tutta la società, e il settore degli autotrasporti non fa alcuna eccezione. Contribuisce ad accelerare le tendenze esistenti e a rendere possibili nuove capacità fino a poco tempo fa inconcepibili. Ecco sette aree principali in cui l'intelligenza artificiale sta influenzando la logistica e il trasporto merci su strada.

1. Manutenzione predittiva più rapida e accurata

Negli ultimi anni, uno dei più grandi sviluppi nel settore degli autotrasporti è stata la possibilità di raccogliere dati dal veicolo e di utilizzarli per prevedere e anticipare i problemi prima che causassero guasti. Sebbene non sia più una novità, l'intelligenza artificiale consente di elaborare e analizzare quantità di dati molto più grandi, e molto più rapidamente.

Ciò semplifica l'identificazione di schemi nei dati e la creazione di collegamenti tra guasti specifici e i fattori che contribuiscono a generarli. Fornisce una maggiore comprensione dei segnali di allarme che possono portare a un guasto, in modo da poterli affrontare tramite una manutenzione programmata.

La velocità dell'intelligenza artificiale ha anche il potenziale di consentire il recupero e l'analisi dei dati in tempo reale e di ridurre significativamente i tempi di diagnosi. Quanto prima il proprietario del camion viene avvisato, tanto più facile sarà pianificare interventi di manutenzione e riparazioni.

2. Pianificazione del servizio in base alle necessità, non ai chilometri

Oltre alla manutenzione predittiva, la connettività e i dati consentono anche la manutenzione adattiva. Mentre tradizionalmente le visite di assistenza venivano programmate in base al calendario o al chilometraggio del veicolo, la manutenzione adattiva viene programmata in base al carico di lavoro e alle condizioni specifiche del camion. Se un veicolo è in buone condizioni, il servizio può subire ritardi. Al contrario, se è stato individuato un potenziale guasto o se il camion ha funzionato in condizioni difficili, è possibile anticipare la visita di assistenza per ridurre al minimo il rischio di guasti imprevisti. In entrambi i casi, il camion trascorre più tempo sulla strada.

Anche in questo caso non si tratta di una novità, ma l'intelligenza artificiale sta accelerando e migliorando il processo. Rende ancora più semplice e veloce valutare le condizioni di un camion da remoto e in tempo reale. In questo modo, il veicolo dovrà recarsi in officina per la manutenzione solo quando ne avrà realmente bisogno.

3. Ottimizzazione dei percorsi e gestione della flotta più efficienti

Una pianificazione e un coordinamento complessi sono parte integrante di qualsiasi operazione logistica efficiente, e l'ottimizzazione del percorso può contribuire a garantire che ogni camion sia il più produttivo possibile, riducendo al minimo i chilometri a vuoto. Tuttavia, può trattarsi di un processo complicato, con molteplici variabili in continua evoluzione, come il traffico, le condizioni meteorologiche e le esigenze dei clienti. È particolarmente complesso per gli autotrasportatori che trasportano merci miste attraverso più punti di consegna.

Grazie all'intelligenza artificiale, l'ottimizzazione del percorso può raggiungere un livello completamente nuovo. Può essere utilizzata per definire programmi e percorsi per consegne efficienti, oltre a fare modifiche in tempo reale in base al mutare delle circostanze. UPS, Amazon, FedEx e DHL sono solo alcune delle principali aziende di logistica che attualmente utilizzano l'ottimizzazione dei percorsi basata sull'intelligenza artificiale.

Ciò diventerà ancora più prezioso man mano che il settore passerà all'elettrificazione. La necessità di ricaricare aggiunge un ulteriore livello di complessità alla pianificazione del percorso. Tuttavia, le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale hanno il potenziale per simulare percorsi e consumi energetici, oltre alle opportunità di ricarica con interruzioni minime nel programma di consegna del conducente.

4. Migliori servizi di supporto al conducente, in tempo reale

Gran parte dei dati dei veicoli che vengono raccolti oggi sono associati al comportamento del conducente. Può essere utilizzato per identificare fattori quali frequenti frenate brusche e accelerazioni, comportamenti che hanno un impatto negativo sia sul consumo di carburante che sulla sicurezza. Esistono già servizi connessi in grado di analizzare ed elaborare questi dati e di essere utilizzati per aiutare i conducenti a migliorare la propria tecnica di guida.

Grazie all'intelligenza artificiale, questi servizi possono essere potenziati in modo che reagiscano più rapidamente ed elaborino più dati. Invece di rapporti statistici, potrebbero probabilmente fornire una formazione in tempo reale. 

5. Sistemi di sicurezza attiva più intelligenti

I sistemi di sicurezza attiva consentono già di migliorare notevolmente la sicurezza stradale. Per essere efficaci, queste soluzioni si basano su algoritmi complessi e su una potenza di calcolo in grado di elaborare più punti dati prima di prendere decisioni in microsecondi. Devono essere in grado di monitorare l'area circostante il veicolo e identificare elementi come pedoni e altri utenti della strada. Durante il loro sviluppo, i sistemi di sicurezza attiva devono essere testati su un'ampia gamma di scenari di traffico per garantirne l'efficacia in ogni situazione.

Grazie all'intelligenza artificiale è possibile elaborare ancora più punti dati, consentendo decisioni rapide. Le simulazioni di collaudo possono essere eseguite più velocemente e includere una gamma più ampia di situazioni. Si spera che ciò migliori la loro capacità di identificare diversi oggetti in movimento, nonché i segnali stradali e i semafori. E in futuro esiste la possibilità di sviluppare più funzioni di supporto all'autonomia di guida per aiutare il conducente in situazioni pericolose. Ad esempio, una funzione che induce il veicolo ad accostare e ad arrestarsi in sicurezza in modo autonomo se rileva che il conducente è incosciente.

6. Laboratori digitali

La digitalizzazione sta avendo un impatto anche sulle officine: i tecnici fanno sempre più affidamento sui sistemi IT per recuperare istruzioni e documentazione prima di eseguire interventi di assistenza e riparazione.

Una possibile soluzione che si sta valutando è quella di equipaggiare i tecnici di dispositivi portatili basati sull'intelligenza artificiale, che consentirebbero loro di accedere a queste informazioni molto più velocemente di quanto possano fare oggi. Molte persone stanno già utilizzando con successo strumenti di intelligenza artificiale per risolvere problemi complessi utilizzando un linguaggio semplice e immagini caricate. Dovrebbe quindi essere possibile creare la stessa funzione di supporto per i tecnici. Il risultato saranno riparazioni più rapide ed efficaci.

Nessuno può dire con certezza cosa ci riserva il futuro, ma una cosa è certa. L'intelligenza artificiale continuerà a creare numerose e interessanti possibilità per il settore degli autotrasporti.

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[1] Sarah Whitman, "Real-World Examples of AI Being Used for Route Optimization", 298 September 2025, Debales, https://debales.ai/blog/real-world-examples-of-ai-route-optimization-in-logistics