Generatywna sztuczna inteligencja coraz wyraźniej zmienia sposób, w jaki powstają pojazdy i jak producenci komunikują się ze swoimi klientami. Jak wynika z raportów Capgemini Research Institute, AI przestaje być jedynie wsparciem procesów inżynieryjnych, a staje się integralnym elementem projektowania, personalizacji doświadczeń oraz automatyzacji obsługi posprzedażowej. W sektorze motoryzacyjnym technologia ta odpowiada dziś nie tylko za optymalizację komponentów i skrócenie cyklu rozwoju pojazdu, lecz także za bardziej spójne i dopasowane do potrzeb klienta interakcje na każdym etapie kontaktu z marką.
Od koncepcji do produkcji: AI przyspiesza projektowanie pojazdów
Generatywna AI coraz częściej wspiera zespoły projektowe w tworzeniu i testowaniu nowych komponentów. Algorytmy pozwalają szybciej analizować tysiące wariantów konstrukcyjnych, optymalizować materiały oraz sprawdzać, jak będą działać, jeszcze zanim powstanie pierwszy prototyp pojazdu. Z danych Capgemini wynika, że wykorzystanie AI w sektorze automotive szybko wychodzi poza fazę eksperymentów – odsetek firm aktywnie stosujących generatywną sztuczną inteligencję wzrósł w ciągu roku z 4% do 26%, co pokazuje jak szybko ta technologia się upowszechnia.
Personalizacja jako nowy standard doświadczenia kierowcy
Zmienia się również podejście do relacji z klientem. Raport Capgemini Research Institute – Joining the race: automotive’s drive to catch up with customer experience – pokazuje, że sektor motoryzacyjny wciąż odstaje pod względem doświadczenia klienta na tle innych branż, a oczekiwania konsumentów rosną szybciej niż tempo zmian po stronie producentów i dealerów samochodów. Klienci coraz wyraźniej wskazują na potrzebę spójnych, prostych i cyfrowo wspieranych interakcji – od etapu zakupu po obsługę posprzedażową. W tym kontekście rozwiązania oparte na AI stają się dla firm motoryzacyjnych narzędziem nadrabiania dystansu, a nie tylko elementem innowacyjnej oferty.
Serwis oparty na danych: predykcja zamiast reakcji
Generatywna sztuczna inteligencja coraz częściej wspiera także obszar serwisowy. Analiza danych z pojazdów pozwala przewidywać potencjalne usterki i planować działania serwisowe zanim dojdzie do awarii. Takie podejście nie tylko ogranicza przestoje, ale także poprawia bezpieczeństwo i komfort użytkowania. Według Capgemini, zastosowanie AI w obszarze utrzymania pojazdów przekłada się już dziś na wzrost produktywności o około 8% oraz redukcję kosztów operacyjnych o około 4%.
– Generatywna sztuczna inteligencja realnie skraca drogę od koncepcji do gotowego rozwiązania – zarówno w projektowaniu, jak i w serwisie. Dzięki danym i możliwości przewidywania końcowego efektu, producenci mogą działać „z wyprzedzeniem”, a nie reagować dopiero na problemy zgłaszane przez klientów – komentuje Krzysztof Janusz, Head of Market Unit Automotive w Capgemini Polska.
Cyfrowi asystenci w kontakcie z klientem
Zmiany są widoczne również w bezpośrednich interakcjach z użytkownikami. Cyfrowi asystenci i rozwiązania oparte na AI coraz częściej wspierają procesy zakupu, serwisu i obsługi posprzedażowej – niemal dwie trzecie firm motoryzacyjnych korzysta z nich już dziś lub planuje ich wdrożenie. Jednocześnie raport Capgemini Research Institute podkreśla, że mimo rosnącej automatyzacji klienci wciąż oczekują wyraźnego „ludzkiego komponentu” w punktach styku z marką. Spójność doświadczeń, jasne zasady kontaktu oraz świadome łączenie technologii z rolą doradców i serwisantów stają się kluczowe dla budowania zaufania i jakości relacji z użytkownikami.
Technologia pod kontrolą – rola regulacji i transparentności
Rosnące wykorzystanie AI w motoryzacji idzie w parze z nowymi regulacjami. Raport Capgemini wskazuje, że większość zastosowań AI w sektorze automotive – w tym rozwiązania wykorzystywane w obsłudze klienta, takie jak chatboty i cyfrowi asystenci – klasyfikowana jest w unijnym AI Act jako systemy o ograniczonym ryzyku. Oznacza to konkretne obowiązki w zakresie transparentności, w tym informowania użytkowników o interakcji z systemem AI oraz zapewnienia odpowiedniego nadzoru człowieka. Jednocześnie raport podkreśla, że bez solidnych ram odpowiedzialnego AI – obejmujących bezpieczeństwo danych, wyjaśnialność i governance – organizacje będą miały trudność z przejściem od pilotaży do wdrożeń na dużą skalę.
– Skuteczne wdrożenia AI w motoryzacji wymagają połączenia innowacji z odpowiedzialnością. Regulacje nie spowalniają rozwoju technologii, ale pomagają budować zaufanie – zarówno po stronie klientów, jak i partnerów biznesowych – komentuje Krzysztof Janusz, Head of Market Unit Automotive w Capgemini Polska.
Od wdrożeń do skali: jak producenci budują przewagę dzięki AI
Raporty pokazują, że generatywna AI coraz wyraźniej przestaje być technologicznym eksperymentem, a staje się elementem codziennego funkcjonowania firm motoryzacyjnych. Od projektowania komponentów, przez utrzymanie pojazdów, po kontakt z użytkownikiem – zakres zastosowań szybko się poszerza. O pozycji producentów w nadchodzących latach zdecyduje nie tyle sama dostępność narzędzi AI, ile zdolność do ich odpowiedzialnego wdrażania i rozwijania na dużą skalę. To właśnie dojrzałość operacyjna, spójność procesów i umiejętność łączenia technologii z realnymi potrzebami klientów będą wyznaczać tempo zmian w globalnym sektorze motoryzacyjnym.