Il processo di digitalizzazione nel settore automotive ha raggiunto un punto di svolta. Non mancano strumenti di AI, dashboard o prototipi per nuove applicazioni: quasi ogni azienda ne ha o ne utilizza già qualcuno. Il problema reale è un altro: come far funzionare tutto in modo coerente, in più stabilimenti e trasversalmente a più processi?
Questa è la domanda che ci sentiamo ripetere ogni giorno nelle conversazioni con responsabili IT e CIO delle aziende del comparto automotive. Ed è esattamente la domanda a cui risponde l’era agentiva: un modello in cui dati connessi, agenti intelligenti e flussi di lavoro adattivi operano insieme, non più in silos separati.
Netribe Ultra, nel cuore della Motor Valley, affianca ogni giorno le aziende del settore automotive in questo processo di digitalizzazione. Con un approccio concreto, basato su quattro pilastri fondamentali: context, intelligence, action e governance.
Perché l’era agentiva cambia le regole del gioco
I sistemi agentivi rappresentano un salto di qualità nel modo in cui gli strumenti digitali supportano le persone. Non si parla più di automazioni isolate o di AI usata per singoli task ma di capacità che comprendono il contesto, coordinano azioni tra sistemi diversi e si adattano in tempo reale alle variazioni tipiche dell’operatività.
Nel settore automotive, questo salto diventa critico ovunque i team si trovino a gestire:
- cambiamenti di prodotto complessi e frequenti
- decisioni distribuite tra più funzioni (ufficio tecnico, qualità, produzione, supply chain)
- coordinamento tra reparti e fornitori.
I sistemi agentivi non sostituiscono le persone ma ne amplificano le capacità. Quando un sistema capisce il contesto e può coordinare autonomamente le azioni, il team smette di perdere tempo a riconnettere dati manualmente o a inseguire aggiornamenti tra sistemi diversi. E può concentrarsi sulle decisioni ad alto valore.
I 4 pilastri di un processo di digitalizzazione agentivo
Dopo anni di progetti realizzati con e per le aziende dell’automotive, sono emersi quattro pattern che, quando presenti, trasformano il processo di digitalizzazione da una serie di esperimenti isolati a una capacità aziendale reale e scalabile.
1. Context: i dati non bastano se non sono connessi
La sfida più comune che incontriamo non è la mancanza di dati: i dati ci sono. Il problema è che risiedono in posti diversi: nell’ERP, nel MES, nei fogli Excel del reparto qualità, nelle email tra fornitori. Senza un layer semantico che li connetta e li contestualizzi, l’AI non può operare in modo efficace.
Quando le informazioni sono collegate e arricchite di contesto, i diversi team aziendali possono collaborare meglio grazie a una comprensione condivisa della realtà operativa che si traduce in un numero inferiore di riunioni di allineamento, in meno errori che nascono da dati disallineati e in una velocità maggiore nella presa delle decisioni.
2. Intelligence: l’AI che spiega perché, non solo cosa
Una volta che i dati sono connessi correttamente, l’AI può supportare decisioni in scenari molto ampi. In un settore come quello dell’automotive, dove un errore può costare caro, l’adozione da parte delle persone di sistemi basati su IA intelligenti dipende da una sola cosa: la fiducia. E la fiducia si costruisce solo quando l’AI è in grado di spiegare il proprio ragionamento: non solo di raccomandare qualcosa ma anche di spiegarne il perché.
3. Action: l’insight vale poco se non genera un’azione
Un’analisi brillante che rimane in una dashboard non serve a nulla: l’insight diventa utile solo quando produce un’azione come, per esempio, un ticket aperto, un ordine aggiornato, una notifica inviata, un flusso di approvazione avviato. È qui che entra in gioco il low code.
Con Mendix, i flussi agentivi si traducono in esecuzione reale, in automazioni che chiudono i loop tra sistemi diversi, permettendo ai team di rispondere agli eventi senza dover rincorrere manualmente ogni aggiornamento.
4. Governance: scala solo ciò che è tracciabile e controllato
La governance è il pilastro che spesso viene affrontato per ultimo e che, invece, dovrebbe essere presente fin dall’inizio. Ownership chiara dei dati, tracciabilità delle azioni, audit trail: sono gli elementi che permettono ai team di fidarsi dei flussi agentivi e di scalare senza mai perdere controllo, soprattutto in ambienti regolamentati e safety-critical come l’automotive.
L’approccio Netribe Ultra: processo di digitalizzazione senza vendor lock-in
Noi di Netribe Ultra non partiamo dalla tecnologia partiamo dall’analisi dei pain point delle persone che hanno a che fare con un determinato processo. Il primo passo è capire quale processo genera più attrito, più errori e maggiore perdita di tempo. E da lì costruiamo il passo successivo più pratico e concreto.
Il nostro modello è “Keep the Core Clean”: il tuo ERP resta intatto, le logiche critiche restano stabili. Sopra, aggiungiamo applicazioni low code sviluppate su Mendix che si connettono via API, portano nuove funzionalità in produzione in poche settimane e possono essere evolute direttamente dal vostro team.
Come è possibile? Attraverso il trasferimento tecnologico formiamo il tuo team per gestire e far evolvere le applicazioni in autonomia.
La Motor Valley nell’era agentiva: il momento di agire è ora
Le organizzazioni che stanno facendo progressi reali nel processo di digitalizzazione hanno una cosa in comune: non cercano una soluzione standard ma costruiscono fondamenta solide, sperimentano dove il valore è immediato e visibile e iterano.
Le aziende della Motor Valley hanno il DNA giusto per vincere questa sfida: eccellenza operativa, orientamento al risultato, capacità di innovare senza perdere identità. Ciò che serve è un partner che trasferisca competenze, che non crei dipendenza ma costruisca autonomia.
FAQ: domande frequenti sul low code e processo di digitalizzazione nell'automotive
Sì. Mendix è una piattaforma enterprise-grade usata in settori regolamentati come automotive, aerospace, pharma e finance. Supporta logiche di business complesse, integrazioni avanzate e requisiti di sicurezza elevati. “Low code” significa sviluppo più rapido, non soluzioni semplificate.
Ogni agente AI viene progettato con un livello di autonomia definito e un audit trail completo. Il controllo umano rimane dove ha senso: l’automazione agisce in autonomia sulle decisioni routinarie ma porta all’attenzione dell’operatore tutto ciò che supera le soglie definite. Trasparenza e tracciabilità sono parte dell’architettura, non aggiunte post-hoc.
In media 4-8 settimane per la prima applicazione funzionante in produzione. Non un prototipo: un’applicazione reale, integrata con i sistemi esistenti. Il valore si misura da subito, senza aspettare la fine di un progetto pluriennale.
