L’imprenditore Greg Isenberg ha recentemente trascorso 48 ore a San Francisco con fondatori e dirigenti di aziende di IA valutate tra $1 miliardo e $100 miliardi. È tornato con 21 osservazioni su dove si sta dirigendo il settore dell’IA. La maggior parte riguarda il finanziamento venture e la strategia delle startup. Alcune si applicano direttamente a chiunque sia responsabile di una flotta.

Questa sovrapposizione è importante perché l’IA sta entrando nelle operazioni di flotta attraverso strumenti per cui state già pagando. Le piattaforme telematiche, i software di manutenzione, i portali delle carte carburante e i dashboard di leasing stanno tutti aggiungendo funzionalità di IA. Alcuni stanno aggiungendo anche agenti, ovvero programmi software che agiscono autonomamente invece di aspettare che qualcuno faccia clic su un pulsante.

Le tendenze della gestione flotte da tenere d’occhio nel 2027 ruotano attorno alla preparazione. I vostri dati, i vostri processi e i vostri fornitori sono in grado di supportare software che agisce senza che una persona debba guidare ogni singolo passaggio? Di seguito sono riportati sei cambiamenti tratti dall’elenco di Isenberg, adattati ai fleet manager e ai responsabili di operations, HR, finanza e acquisti che condividono la responsabilità dei veicoli aziendali.

1. La pulizia dei dati di flotta viene prima dell’IA

L’osservazione più pratica di Isenberg proveniva da aziende che cercavano di collegare i propri dati interni ad agenti di IA. Quasi tutti i dirigenti con cui ha parlato volevano riunire i dati aziendali in un unico posto affinché gli agenti potessero utilizzarli. Poi hanno guardato più da vicino e hanno trovato un disordine: lo stesso cliente registrato in cinque modi diversi, record sparsi in vecchi canali di chat e PDF che nessuno riusciva a cercare.

I programmi di flotta hanno questo problema in forma concentrata. La storia di un singolo veicolo è solitamente distribuita su più sistemi. La telematica contiene posizione e letture del contachilometri. Il fornitore delle carte carburante conserva le transazioni. I registri di manutenzione si trovano presso le officine, in una piattaforma software o in una cartella di fatture scansionate. I termini di leasing sono nel portale del locatore. I pedaggi arrivano su un estratto conto separato. Le assegnazioni dei conducenti risiedono nei sistemi HR e almeno un foglio di calcolo tiene insieme tutto, perché nessuno dei sistemi comunica con gli altri.

Ogni sistema tende anche a identificare il veicolo in modo diverso. Uno usa il VIN, un altro un numero unità, un terzo la targa, e la carta carburante potrebbe essere collegata al nome di un conducente.

Le persone riescono a compensare queste lacune perché conoscono la storia. Un agente di IA non dispone di quel contesto. Chiedete a un agente quali veicoli dovrebbero essere sostituiti l’anno prossimo e prenderà i dati del contachilometri dalla telematica, i costi di riparazione dai registri di manutenzione e le date di fine leasing dal locatore. Se questi record non coincidono, l’agente produrrà comunque una risposta. Sarà semplicemente sbagliata e sembrerà sicura.

Le flotte che otterranno un valore reale dall’IA nel 2027 saranno quelle che prima svolgeranno il lavoro poco appariscente sui dati:

• Scegliete un identificatore principale. Il VIN è la scelta naturale e ogni altro sistema dovrebbe ricondursi ad esso.
• Riconciliate trimestralmente l’elenco dei veicoli attivi. Confrontate telematica, carte carburante, registri assicurativi e dati di leasing, e risolvete ogni discrepanza.
• Assegnate la responsabilità dei record conducente-veicolo. Stabilite se sia HR o il team flotte a gestire le assegnazioni e come le modifiche vengano propagate a carte carburante e telematica.
• Digitalizzate i documenti cartacei e PDF. Rapporti di ispezione, titoli e registrazioni bloccati in file scansionati sono invisibili al software.
• Eliminate i fogli di calcolo paralleli. Ogni copia aggiuntiva dell’elenco veicoli diventa un’altra versione della verità.

Questo lavoro ripaga anche se non adottate mai uno strumento di IA. Dati puliti rendono più affidabile l’analisi dei dati telematici, semplificano gli audit e riducono il tempo necessario per rispondere a una domanda della leadership sui costi della flotta.

2. Il software di flotta basato su troppe schermate mostrerà la sua età

Isenberg ha previsto che una buona parte del software legacy non sopravvivrà al passaggio agli agenti di IA, soprattutto gli strumenti costruiti attorno a persone che devono fare clic attraverso schermata dopo schermata. Gli agenti lavorano tramite connessioni tra sistemi. Una piattaforma che richiede a una persona di accedere e navigare attraverso una dozzina di pagine per completare un’attività diventa un collo di bottiglia. Pensate alle attività di routine che il vostro team gestisce ogni settimana. Approvare un ordine di acquisto per la manutenzione, riassegnare un veicolo a un nuovo assunto, ordinare un’unità sostitutiva e aggiornare i dati di contatto di un conducente possono richiedere più accessi su più portali. Sono esattamente le attività in cui gli agenti sono bravi, a condizione che il software sottostante permetta loro di accedere.

Un punto correlato del suo elenco merita attenzione. Isenberg ha sostenuto che, man mano che il software diventa più facile da copiare, il valore duraturo si sposta verso i dati contenuti al suo interno. Per una flotta, questo significa anni di storico della manutenzione, transazioni di carburante, registri degli incidenti e decisioni di sostituzione. È questa storia a rendere utile qualsiasi analisi futura o strumento di IA, e appartiene a voi.

Tre passaggi aiutano:

1. Elencate le attività che il vostro team ripete più spesso e annotate quali sistemi coinvolge ciascuna.
2. Chiedete a ogni fornitore della flotta se tali attività possono essere eseguite tramite un’API o un’integrazione nativa.
3. Esaminate i contratti per verificare proprietà dei dati e diritti di esportazione, così da poter portare con voi l’intero storico se cambiate fornitore.

I fornitori con integrazioni aperte ed esportazioni dati pulite si inseriranno bene in un flusso di lavoro assistito dall’IA. Gli altri lo rallenteranno.

3. Il modello di IA è la parte più piccola di un buon strumento per flotte

I team di IA più forti incontrati da Isenberg considerano intercambiabile il modello sottostante. Diversi indirizzano lavori differenti a modelli differenti e li sostituiscono quando ne arrivano di migliori. Quello in cui investono è tutto ciò che circonda il modello. Ha descritto un prodotto di IA utile e specifico per il settore come composto da quattro elementi, con il modello che rappresenta forse appena un quinto del valore.

Questa suddivisione funziona anche come checklist per gli acquirenti. Quando un fornitore di servizi per flotte vi presenta una funzione di IA, utilizzate i quattro componenti qui sotto per valutarla.

Isenberg ha osservato che il talento più ricercato dalle aziende di IA è qualcuno con buon giudizio, perché il lavoro difficile oggi consiste nel decidere quale output di IA sia valido. In termini di flotta, uno strumento che prepara un piano di sostituzione è valido solo quanto i controlli che confermano che abbia usato il ciclo corretto, le giuste ipotesi sul valore di rivendita e la classe di veicolo corretta per ogni funzione.

Isenberg ha anche affermato che i team più forti valutano l’output dell’IA in base a ciò che gli utenti ne fanno: se lo modificano, lo esportano o lo condividono. È un test sensato anche per i vostri progetti pilota. Se il vostro team riscrive ogni raccomandazione prodotta dallo strumento, lo strumento non sta ancora facendo risparmiare tempo.

4. I punti di controllo umani e le tracce di audit diventano standard

Una delle frasi più memorabili che Isenberg ha sentito proveniva da un fondatore nel settore della robotica, secondo cui oggi i problemi più difficili dell’IA riguardano più il deployment che la ricerca. I robot di quel fondatore lavorano autonomamente e chiamano una persona quando si bloccano. Ognuna di quelle chiamate diventa dato di addestramento che rende il robot migliore. La domanda per il 2027 è dove tracciare i confini dell’IA. Un quadro iniziale ragionevole divide le decisioni di flotta in tre gruppi:

• Azioni a basso rischio che un agente può completare autonomamente: programmare la manutenzione preventiva, inviare promemoria di rinnovo, segnalare una registrazione scaduta o associare transazioni di carburante ai veicoli.
• Azioni a rischio medio che richiedono una rapida approvazione: riparazioni oltre una soglia in dollari prestabilita, riassegnazioni dei veicoli e avvisi di coaching ai conducenti prima che qualcuno intervenga.
• Decisioni ad alto impatto che restano alle persone: ordini di veicoli, tempistiche del remarketing, eccezioni alle policy e qualsiasi azione disciplinare legata al comportamento del conducente.

I punti di passaggio sono importanti quanto l’automazione. Ogni volta che una persona corregge o annulla una decisione dell’agente, quella correzione dovrebbe essere registrata e utilizzata per rendere le regole più precise.

Isenberg ha anche previsto l’arrivo di assicurazioni per gli agenti di IA e che gli assicuratori richiederanno audit una volta che un agente commetterà un errore costoso. I programmi di flotta rispondono già ad assicuratori, auditor e team finanziari, quindi aspettatevi che questi gruppi chiedano come siano state prese le decisioni guidate dall’IA. Qualsiasi strumento adottiate dovrebbe conservare un registro di ciò che l’agente ha fatto, quali dati ha utilizzato e chi ha approvato l’azione. Se un fornitore non può produrre quel record, lo strumento crea più rischio di quanto ne elimini.

5. Ogni nuova integrazione apre un’altra porta

La cybersicurezza è emersa ripetutamente durante il viaggio di Isenberg. Il suo punto era semplice: ogni agente con accesso ai sistemi aziendali rappresenta un’altra via di ingresso, e molte aziende hanno lasciato questi punti di accesso senza adeguata protezione.

I sistemi di flotta contengono alcuni dei dati più sensibili posseduti da un’azienda. La telematica mostra dove si trova ogni veicolo in tempo reale, cosa che spesso rivela dove vivono i dipendenti perché i veicoli portati a casa vengono parcheggiati nei loro vialetti durante la notte. I file dei conducenti includono numeri di patente e registri dei veicoli a motore. Gli account delle carte carburante dispongono di autorizzazioni di spesa. Collegare uno strumento di IA a tutto questo crea un nuovo percorso di accesso che richiede lo stesso livello di controllo di qualsiasi altro sistema contenente dati dei dipendenti.

Alcune buone pratiche riducono l’esposizione:

• Concedete a ogni strumento l’accesso più ristretto necessario e separate l’accesso in lettura dalla capacità di modificare i record.
• Verificate le integrazioni attive due volte l’anno e disattivate qualsiasi connessione collegata a uno strumento che non utilizzate più.
• Richiedete la documentazione di sicurezza di ogni fornitore, come un report SOC 2, insieme ai termini di notifica in caso di violazione.
• Coinvolgete IT e sicurezza fin dalle prime fasi degli acquisti di tecnologia per flotte.

Le decisioni sulla tecnologia per flotte sono tradizionalmente ricadute su operations o acquisti. Man mano che gli strumenti acquisiscono la capacità di agire, anche i team di sicurezza meritano un posto al tavolo.

6. Distinguere i fornitori di flotte solidi da quelli deboli

Le aziende di IA stanno aumentando i ricavi più rapidamente che mai, eppure Isenberg ha sentito parlare poco del fatto che i clienti rimangano o meno nel tempo. I programmi di flotta funzionano su cicli di leasing pluriennali e relazioni di lungo periodo con i fornitori, quindi la stabilità conta. Prima di impegnarvi con una funzione di IA, chiedete da quanto tempo è in produzione, quante flotte delle vostre dimensioni la utilizzano e cosa succede ai vostri dati se la funzione viene dismessa.

Anche la memoria merita di essere inclusa nell’elenco. Un dirigente ha detto a Isenberg che la prossima battaglia competitiva riguarderà quale IA ricorderà di più sui propri utenti. Per le flotte, l’equivalente è un sistema che conserva le vostre policy, le decisioni passate e la storia dei veicoli, così che le sue raccomandazioni riflettano il modo in cui opera il vostro programma invece di basarsi su un modello generico.

Da dove iniziare nel 2027

Nessuna di queste tendenze richiede un grande budget tecnologico per essere affrontata. Gran parte del lavoro preliminare è operativo e i team di flotta possono iniziare già questo trimestre:

1. Riconciliate l’elenco dei veicoli attivi tra telematica, carte carburante, assicurazioni e registri di leasing, utilizzando il VIN come chiave comune.
2. Mappate le attività settimanali che consumano più tempo del personale e identificate quali sistemi coinvolge ciascuna.
3. Inviate ai vostri fornitori attuali un breve questionario su integrazioni, diritti di esportazione dei dati, registri di audit e documentazione di sicurezza.
4. Definite soglie di approvazione che stabiliscano quali decisioni di flotta il software può prendere autonomamente e quali richiedono una persona.
5. Invitate IT e sicurezza alla vostra prossima revisione della tecnologia per flotte.

Isenberg ha concluso i suoi appunti osservando che l’attenzione è scarsa e che la distribuzione è difficile per le aziende di IA. Per i fleet manager, la risorsa scarsa è il tempo. Gli strumenti di IA possono restituirne una parte, ma solo alle flotte i cui dati sono organizzati e le cui regole sono chiare.

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