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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