Mentalitet podataka: temelj za funkcionalnu primjenu umjetne inteligencije u automobilskoj industriji
Kroz posljednjih nekoliko godina umjetna inteligencija (AI) se iz koncepta, rezerviranog za tehnološke elite, transformirala u nezaobilazan alat moderne svakodnevice ‒ osobito u automobilskoj industriji. No, kako bi AI ispunio svoj puni potencijal u kontekstu „carril de servei“ (servisnog traka), odnosno unapređenja korisničkog iskustva i povećanja učinkovitosti, nužno je razviti „mentalitet podataka“. Riječ je o pristupu u kojemu podaci postaju okosnica svih poslovnih odluka, podržani tehnologijama koje omogućuju njihovu kvalitetnu analizu, pohranu i distribuciju.
Pandemija podataka i izazovi upravljanja
Suvremeni automobilski sektor izložen je tzv. pandemiji podataka. Svaki moderni automobil generira terabajte informacija kroz senzore, infotainment sustave, GPS module i pametnu dijagnostiku. Međutim, vrijednost podataka ne leži u kvantiteti, već u sposobnosti njihovog strukturiranja i interpretacije. Upravo ovdje dolazi do izražaja potreba za dobro osmišljenim podatkovnim strategijama, koje uključuju centralizirane baze te standardizirane procedure prikupljanja, obrade i dijeljenja podataka. Tvrtke poput Seat i Volkswagen Group svjedoče o prednostima takvog pristupa, omogućujući svom AI-u brzu i preciznu detekciju problema, prediktivno održavanje te personalizirane usluge za krajnje korisnike.
Važnost jednostavne i učinkovite uprave („govern senzill“)
Kada govorimo o digitalnoj transformaciji u automobilskoj industriji, ključan element postaje „govern senzill“ – jednostavna, transparentna i agilna uprava. Implementacija AI rješenja zahtijeva fleksibilne i izravne procese donošenja odluka, gdje se svaka inovacija može brzo testirati i skalirati prema potrebi. U praksi to znači smanjenje birokracije i složenih hijerarhijskih struktura koje usporavaju digitalni napredak. Renault i Ford prednjače u uspostavljanju ovakvih modela uprave, gdje se na temelju analize stvarnih podataka donose odluke o usvajanju novih tehnologija, bilo da se radi o automatizaciji servisnih procedura ili optimizaciji korisničkog sučelja kontakt centara.
Analitička pismenost i promjena organizacijske kulture
Jedan od najvećih izazova uvođenja AI na „servisni trak“ nije sama tehnologija, već ljudi. Organizacije moraju ulagati u razvijanje „data literacy“ – analitičke pismenosti – svih svojih zaposlenika. Time se potiče kultura u kojoj svaki odjel, od prodaje do podrške, interpretira poslovne izazove kroz prizmu podataka. Mercedes-Benz i Toyota ulažu u interne akademije i edukacijske programe, osiguravajući da zaposlenici ne samo prikupljaju nego i kritički vrednuju podatke te ih koriste kao temelj za inovacije u uslugama i proizvodima.
Interoperabilnost i suradnja unutar ekosustava
AI ne donosi vrijednost u izolaciji — on je dio šireg ekosustava koji uključuje dobavljače, servisne centre, partnere iz ICT sektora i, naravno, krajnje korisnike. Ključno je da sustavi za razmjenu i obradu podataka između ovih dionika funkcioniraju besprijekorno, podržani usuglašenim protokolima i zajedničkim standardima. Široka interoperabilnost omogućuje, primjerice, da servisni centri prediktivno naručuju dijelove ili korisnici putem multibrand aplikacije dobivaju preporuke za održavanje temeljem realnog stanja vozila. Hyundai i Bosch prednjače u takvoj „servisnoj povezanosti“, razvijajući otvorena rješenja i platforme koje ubrzavaju digitalnu transformaciju cijele branše.
Privatnost, sigurnost i povjerenje korisnika
S ubrzanim rastom količine podataka pojavljuju se i pitanja sigurnosti te privatnosti. Transparentno upravljanje podacima – uz strogo poštivanje propisa poput GDPR-a – postaje neizostavan dio poslovnog pristupa svakog ozbiljnog automobilskog proizvođača. Klijenti očekuju jasnoću o tome koji se podaci prikupljaju i kako se koriste, a kompanije poput Volvo i Stellantis izgrađuju svoje brendove upravo na temelju reputacije sigurnosti i zaštite privatnosti, koristeći najnovije tehnološke i pravno-etičke standarde.
Perspektiva budućnosti – uloga ljudskog faktora
Uvođenje AI-a na „servisni trak“ nije izdvojeni inženjerski ili IT projekt, već promjena paradigme koja traži ljudsko razumijevanje, suradnju i kontinuirano učenje. Mentalitet podataka i „govern senzill“ predstavljaju preduvjete bez kojih ni najsuvremenija tehnologija ne može ostvariti svoj puni utjecaj. Autentična suradnja među odjelima, investiranje u razvoj vještina i održavanje stalnog dijaloga s korisnicima omogućit će umjetnoj inteligenciji da postane pravi saveznik ‒ kako tvrtkama, tako i korisnicima na svakom kilometru servisnog puta.
