L'uso dell'intelligenza artificiale
applicata al digital engineering e testing in ambito automotive
è un fattore di forte innovazione. Lo ha detto nel corso
dell'Autopromotec Talks - che si sono svolti a Milano nel Volvo
Studio - Francesco Ricciardi, vice presidente del gruppo Car
Design & Engineering dell'Associazione nazionale filiera
industria automobilistica.
Partendo da un adeguato input iniziale, come un set di dati -
ha detto Ricciardi - alcuni strumenti di IA generativa sono in
grado di restituire un output impiegando un tempo fino a 5 volte
inferiore a quello di un team di esperti. E ciò offre un
notevole efficientamento dei tempi e anche la possibilità di
adottare soluzioni alternative per le quali si può parlare
addirittura di "creatività".
Impiegando un team di 4 o 5 persone per la regia del processo
- ha ribadito il vice presidente del gruppo Car Design &
Engineering dell'ANFIA - i sistemi di IA generativa possono
restituire un output corrispondente al lavoro che farebbe quasi
il doppio delle persone.
Ma l'IA generativa può essere influenzata dal contesto in cui
vengono presentate le informazioni e questo può portare a
interpretazioni errate o fantasiose dei dati, dando luogo alle
cosiddette 'allucinazioni' nell'output generato.
Di qui, l'importanza del fattore umano nel monitoraggio dei
risultati per riconoscere gli errori e intervenire sui dati di
addestramento o sugli algoritmi o su eventuali problemi di
codifica e implementazione per evitare che si ripetano.
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