Quando il mondo dell’auto incontra l’intelligenza artificiale, non è mai solo questione di eleganti display o sistemi infotelematici: è una ridefinizione profonda del modo in cui un’azienda pensa, progetta e fa vivere il proprio prodotto. È esattamente questo che emerge dall’ultima mossa di Stellantis, che ha scelto di ampliare e rafforzare la propria partnership con Mistral AI, con l’ambizione di portare l’IA al centro delle sue operazioni.
La collaborazione tra Stellantis e Mistral non è un’idea nata da ieri. Da almeno diciotto mesi le due aziende avevano già avviato esperimenti congiunti, mettendo alla prova tecnologie, prototipi e modelli di intelligenza attiva: prima come progetto pilota, ora con l’intenzione di trasformare quel laboratorio sperimentale in un’autentica infrastruttura aziendale.
All’evento Italian Tech Week a Torino è stato annunciato il prossimo passo: l’apertura di due strutture operative chiave, l’Innovation Lab e la Transformation Academy, che serviranno da fulcro per sviluppare e diffondere soluzioni IA all’interno di Stellantis.
L’Innovation Lab non è pensato come un luogo astratto, ma come un’officina concreta: qui gli specialisti di Stellantis e gli esperti di Mistral lavoreranno fianco a fianco per tradurre casi d’uso reali in applicazioni intelligenti — con un’attenzione particolare a settori come vendite e post-vendita, dove l’IA potrà supportare la personalizzazione, l’efficienza e la qualità del servizio al cliente.
La Transformation Academy, invece, è pensata per “fare massa critica”: non basta avere qualche prototipo brillante, bisogna portare queste soluzioni in scala, trasformare le sperimentazioni in processi produttivi, far sì che l’IA diventi strumento quotidiano e non semplice gadget. Questa accademia sarà anche motore di formazione interna, per abituare ingegneri, designer, operatori e manager a lavorare con modelli intelligenti.
Cosa significa tutto questo nel concreto? Stellantis mira a far sì che l’IA non resti confinata nei laboratori di ricerca, ma entri nel DNA della mobilità che produce. Un esempio già noto nella collaborazione è lo sviluppo di un assistente in-car basato su modelli conversazionali, capace di interagire con il guidatore in linguaggio naturale, rispondere a domande sulle funzioni dell’auto e – in prospettiva – agire come una guida intelligente all’uso del veicolo.
Ma non è tutto: la partnership tocca anche ambiti internazionali del processo auto. Si parla di ottimizzazione del design dei componenti (analisi dei dati dei materiali, scelta e riuso dei pezzi), automazione dei flussi di feedback da flotte in strada, rilevamento automatico di anomalie nella produzione e supporto alle decisioni dei reparti tecnici. In altre parole, l’IA può intervenire dietro le quinte per elevare qualità, velocità e innovazione.
C’è chi dice che una delle sfide principali — e anche la misura del successo — sarà la scalabilità: trasformare prototipi avveniristici in operazioni che girano su migliaia di auto, migliaia di processi, decine di brand, ogni giorno. È una transizione che richiede non solo tecnologia, ma cultura aziendale, infrastrutture digitali robuste e modelli di gestione del cambiamento.
Un’industria che per decenni ha fatto dell’ottimizzazione meccanica e della supply chain il suo core, oggi sperimenta l’introduzione di “intelligenza diffusa”, dove le macchine non sono solo strumenti, ma partecipanti alla decisione.