Auto e IA, il ritorno al passato: quando l'algoritmo ha bisogno dell'uomo per non perdersi

28/08/2026 ECONOMIA Condividi Preferisci Informazione.News su Google

Redazione Economia   -   Ragazzi, diciamoci la verità senza troppi peli sulla lingua: negli ultimi tempi ci hanno raccontato un bel po' di favole. Ci hanno ripetuto il mantra dell'algoritmo che fa tutto da solo, dell'intelligenza artificiale pronta a sostituire tecnici, programmatori e collaudatori nel giro di un weekend e di costruttori tradizionali destinati a trasformarsi magicamente in software company. Poi però la realtà ti presenta il conto, guardi i bilanci, guardi le macchine in officina e capisci che far passare la teoria alla pratica è tutta un'altra storia.

Lo "shock" di Gates e i timori per i posti di lavoro

A fotografare perfettamente questo momento di sbandamento ci ha pensato niente meno che Bill Gates. In un suo recente intervento ha usato parole chiarissime: "L'IA sostituirà e supererà la cognizione umana... i lavori d'ufficio saranno i primi a sparire. Ma la gente non è preparata: non c'è un piano per gestire questa transizione, e non c'è nemmeno un piano per avere un piano".

Il cofondatore di Microsoft, nel lungo saggio pubblicato sul suo blog Gates Notes, ha dichiarato di essere "sotto shock" per la velocità e l'ampiezza con cui l'AI sta sconvolgendo il mondo del lavoro, arrivando a sostenere che questa transizione sarà "completamente, assolutamente, totalmente diversa" dalle precedenti rivoluzioni tecnologiche. E sapete qual è il settore che sta dimostrando quanto Gates abbia ragione nei fatti? Proprio il nostro amato automotive, dove l'illusione del "facciamo fare tutto all'algoritmo" è finita dritta contro un muro a 100 km/h.

Il dietrofront di Ford e la lezione di Porsche

Prendete la clamorosa retromarcia di Ford. Negli ultimi anni avevano spinto sull'acceleratore dell'automazione e del controllo qualità digitale, arrivando a fare a meno di centinaia di tecnici esperti. E cos'è successo? Che le macchine hanno iniziato ad accumulare difetti di fabbrica e richiami, tanto che le tecnologie basate sull'IA non sono riuscite ad assicurare lo standard di qualità promesso. Risultato? Un dietrofront clamoroso.

Come ha ammesso candidamente Charles Poon, vicepresidente dell'ingegneria hardware di Ford: "Abbiamo sbagliato a pensare che, introducendo l'intelligenza artificiale e aggiustando i requisiti di progetto, avremmo ottenuto un prodotto di qualità". La casa di Detroit si è trovata costretta a richiamare d'urgenza oltre 350 ingegneri e specialisti in carne ed ossa per insegnare all'IA come si lavora davvero, ammettendo che l'algoritmo è valido solo se a istruirlo c'è la competenza e l'esperienza umana. O guardate cosa è successo a Porsche. Parliamo di un'eccellenza ingegneristica assoluta.

Eppure, quando si è trattato di gestire internamente la vertiginosa complessità del software di bordo e delle architetture dati alimentate dall'IA, la realtà economica ha bussato alla porta. Sviluppare tutto in-house sta prosciugando le casse persino dei marchi di lusso. E così a Zuffenhausen hanno dovuto cedere quote del proprio ramo IT, Porsche Services Enterprise, ai giganti dell'esternalizzazione di Tata Consultancy Services.

Il difficile presente dei robotaxi

Il settore dei robotaxi, poi, è un vero e proprio campo di battaglia dove la distanza tra la promessa e la realtà si fa abisso. I veicoli a guida autonoma, nonostante oltre un decennio di proclami e investimenti miliardari, continuano a inciampare nella complessità del mondo reale. Un esempio su tutti: il 4 luglio 2026, giorno dell'Indipendenza americana, i robotaxi di Waymo a San Francisco sono andati letteralmente in tilt. L'eccezionale afflusso di persone per i fuochi d'artificio, combinato con strade chiuse e una congestione mostruosa, ha avuto la meglio sugli algoritmi.

I veicoli, a corto di batteria per aver passato ore nel traffico senza poter fare nulla, hanno dovuto essere rimorchiati, peggiorando ulteriormente la situazione. Per non parlare del fatto che un robotaxi è finito addirittura per investire dei fuochi d'artificio lasciati per strada, incendiandosi. Un disastro che ha messo in luce tutti i limiti di un sistema che, di fronte all'imprevisto, preferisce bloccarsi piuttosto che rischiare, con il paradosso di creare nuovi pericoli invece di evitarli. E il caso di San Francisco non è isolato.

A Wuhan, in Cina, oltre 100 robotaxi di Baidu si sono fermati improvvisamente a causa di un guasto di sistema, intrappolando i passeggeri a bordo. Il problema è che l'algoritmo, per quanto sofisticato, fatica a gestire le cosiddette "long-tail" situazioni, quegli eventi rari e imprevedibili che per un essere umano sono invece gestibili con buon senso e flessibilità.

Non a caso, come ha osservato James Owens, ex alto funzionario della NHTSA, le situazioni sulla strada spesso vanno ben oltre l'immaginazione dei progettisti di algoritmi, rendendo necessario che l'uomo resti sempre "dietro le quinte" per prendere il volante quando necessario.

L'illusione dello sviluppo tutto interno

Gates lo ha detto senza mezzi termini: "Questa tecnologia senza precedenti richiede una risposta senza precedenti". Ma finora l'unica risposta dell'automotive è stata una gestione a tentoni: da un lato la fretta di tagliare i costi esternalizzando e automatizzando, dall'altro la dolorosa riscoperta che l'esperienza sul campo non si programma con una linea di codice.

Tra le proposte avanzate dal magnate per arginare gli effetti più dirompenti di questa transizione, spiccano l'istituzione di un'area di lavori "Human Reserved", cioè riservati all'uomo per il loro valore speciale, come l'assistenza agli anziani o la comunicazione di una diagnosi difficile, e l'introduzione di una tassa sui robot e sui token AI per frenare la corsa alla sostituzione e finanziare la formazione dei lavoratori.

La verità è che l'IA nell'auto è uno strumento fantastico se usato dove serve davvero: nelle simulazioni dei crash test, nella gestione termica delle batterie o nella logistica. Ma se pensi di rimpiazzare il cervello umano, la sensibilità d'officina e l'esperienza ingegneristica con un algoritmo e sperare che vada tutto bene, finisci solo per pagare il conto due volte. Stiamo passando dall'ubriacatura tecnologica da conferenza stampa al risveglio col mal di testa. L'IA cambierà l'auto? Assolutamente sì.

Ma la prima vera lezione del 2026 è che, prima di insegnare a una macchina come fare un'auto, qualcuno deve ancora ricordarsi come insegnarlo alle persone.