Un nuevo estudio del Capgemini Research Institute descubrió que solo el 10% de las principales empresas automotrices implementan proyectos de inteligencia artificial (AI) a gran escala, y muchos de ellos se quedan cortos frente a una oportunidad que podría aumentar las ganancias operativas en más de un 16%.
Comparado con 2017, la investigación detectó que menos armadoras implementan IA, a pesar de que muchos reportan ventajas en cuanto a costo, calidad y productividad.
Para el estudio “Acelerando la transformación de la IA de la industria automotriz”, el instituto encuestó a 500 ejecutivos de grandes compañías en ocho países, y tomó como base de comparación el reporte de 2017, para establecer tendencias recientes en la inversión y el despliegue.
La investigación destacó las siguientes razones potenciales para el progreso modesto:
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Los obstáculos para la transformación tecnológica son significativos, como: los sistemas legados de TI, las preocupaciones sobre la precisión en la información y la falta de habilidades.
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La exageración y las altas expectativas que llegaron se convirtieron en una visión más precisa y pragmática a medida que las empresas enfrentaban la realidad de la implementación.
Los hallazgos clave incluyen:
1) Lento crecimiento en la adopción de IA. Desde 2017, el número de empresas automotrices que escalaron satisfactoriamente sus implementaciones tuvo un incrementado marginal (de 7% a 10%). Sin embargo, fue más significativo este aumento en compañías que no usan la IA en lo absoluto (de 26% a 39%).
De acuerdo con el reporte, solo el 26% de las empresas implementan proyectos en etapas piloto (menos del 41% en 2017). Esto se debe, quizás, a que las firmas encuentran más difícil obtener el retorno de inversión deseado.
Los resultados también revelan una disparidad regional significativa, con el 25% de las empresas estadounidenses que suministran IA a escala, en comparación con 9% en China, aumento significativo del 5% al 9%, el 8% en Francia, el 5% en Italia y el 2% en la India.
2) Las empresas automotrices podrían obtener una recompensa importante. El modesto progreso en la implementación de proyectos a escala representa una gran oportunidad para la industria.
El modelo en el informe, que se basó en uno de los 50 principales OEM (fabricantes de equipos originales, por sus siglas en inglés), estima que la entrega de IA a escala podría lograr aumentos en las ganancias operativas, que van desde el 5% según estimaciones conservadoras, hasta el 16% en un escenario optimista.
De acuerdo con Demetrio Aiello, jefe de AI & Robotics Labs en Continental, con la inspección visual habilitada por IA, redujeron sensiblemente la proporción de falsos positivos con respecto a los sistemas anteriores.
3) Más que un destructor, es creador de empleos. El informe mostró que la industria es más positiva sobre el potencial que tiene la IA en la creación de empleos. Al respecto, 100% de los ejecutivos dice que la IA crea nuevos puestos de trabajo, en comparación con el 84% en 2017.
4) Dónde se implementa, se obtienen resultados. La encuesta encontró una historia de los beneficios de entrega a través de todas las funciones de automotrices con IA.
En promedio, produjo un aumento del 16% en la productividad en Investigación y Desarrollo (I&D), mejoras en la eficiencia operativa del 15% en la cadena de suministro y del 16% en la fabricación/operaciones.
Además, redujo los costos directos del 14% en la experiencia del cliente y del 17% en TI, así como en el tiempo de comercialización en un 15% en I&D y un 13% en marketing/ventas.
El estudio también detalla varios proyectos exitosos. Por ejemplo:
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Continental generó 5 mil millas de datos de pruebas de vehículos por hora, en comparación con las 6 mil 500 millas por mes que obtenía a través de pruebas físicas de manejo.
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Volkswagen proyectó con precisión las ventas de vehículos en 250 modelos de automóviles en 120 países, con el aprendizaje automático.
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Mercedes-Benz prueba un sistema de reconocimiento de IA para la entrega de paquetes que puede reducir el tiempo de carga del vehículo en un 15%.
Markus Winkler, director global de Automoción en Capgemini, concluye: “estos hallazgos muestran que el progreso de la IA en la industria automotriz se enfrentó a un tropiezo. Algunas compañías disfrutan de un éxito considerable, pero otras luchan por enfocarse en usos más efectivos”.
En ese sentido, los fabricantes de vehículos, apuntó, necesitan ver a la IA no como una oportunidad independiente, sino como una capacidad estratégica necesaria para darle forma al futuro, en el cual deben organizar la inversión, el talento y la gobernanza.
