Transformando el desarrollo de productos en automoción: cómo las organizaciones pueden tomar la delantera en la carrera de la IA

Cómo están escalando la IA agéntica en la ingeniería de automoción y a lo largo de todo el ciclo de desarrollo de producto

La industria de la automoción está adoptando la inteligencia artificial a gran velocidad, pero la tecnología avanza más rápido que los procesos, modelos operativos y marcos de gobernanza necesarios para aplicarla y escalarla a lo largo de todo el ciclo de vida de automoción. Hoy, la ventaja competitiva depende cada vez más de la capacidad de convertir los resultados generados por la IA en decisiones de ingeniería fiables. Sin embargo, generar confianza en las decisiones de ingeniería impulsadas por IA sigue siendo un reto importante.

Este informe se basa en una encuesta realizada a 800 directivos de fabricantes de automóviles, proveedores y empresas tecnológicas de 12 países, complementada con 24 entrevistas a responsables de ingeniería de toda la industria. El estudio analiza cómo evolucionará la ingeniería en el sector de la automoción y qué se necesita para aprovechar todo el potencial de la IA en el desarrollo de productos.

Qué está funcionando y qué sigue siendo un desafío en la adopción de la IA

La IA está generando valor y los líderes están ampliando su ventaja

Un grupo diferenciado de compañías está logrando mejoras entre dos y tres veces superiores en velocidad de desarrollo, productividad de ingeniería y tiempo de comercialización. Esto demuestra la ventaja competitiva que la IA puede aportar a la ingeniería. Su éxito se basa en una gobernanza de IA más sólida, datos de ingeniería de mayor calidad y una asignación más clara de responsabilidades.

La IA agéntica está entrando en los flujos de trabajo habituales de ingeniería

Entre las organizaciones que avanzan en la adopción de IA dentro de fabricantes y proveedores de automoción, el 35 % afirma utilizar IA agéntica en procesos de ingeniería, mientras que un 33 % ya está desarrollando programas piloto. La adopción está creciendo con mayor rapidez en aquellas actividades que conectan distintas etapas del ciclo de vida de la ingeniería.

La falta de una columna vertebral de ingeniería conectada sigue siendo uno de los mayores obstáculos del sector

Uno de los principales desafíos es disponer de una infraestructura conectada que integre datos de ingeniería, plataformas de gestión del ciclo de vida y flujos de trabajo. Esta base permite que los agentes de IA dispongan del contexto y la trazabilidad necesarios para actuar entre funciones y equipos. Esta necesidad es especialmente crítica cuando la IA interviene en decisiones de ingeniería de alto impacto, lo que convierte la gobernanza de los datos de ingeniería en una prioridad estratégica.

Gobernanza de la IA y derechos de decisión en automoción

Solo el 5 % de las organizaciones considera que su modelo de gobernanza de IA es plenamente maduro. Además, menos de la mitad ha redefinido las competencias y responsabilidades necesarias para una toma de decisiones impulsada por inteligencia de ingeniería.

Los datos del vehículo rara vez se traducen en acciones sobre el vehículo

Muchas organizaciones siguen teniendo dificultades para convertir la información procedente de la telemetría y de las actualizaciones OTA (over-the-air) en acciones concretas de ingeniería para los vehículos ya en servicio. Este reto se vuelve aún más relevante en la era de los vehículos definidos por software impulsados por IA.

La IA está poniendo de manifiesto nuevas dependencias dentro del ecosistema

Los desafíos relacionados con la propiedad de los datos, la soberanía digital, la rendición de cuentas, la ciberseguridad y la gestión de un ciclo de vida de ingeniería impulsado por IA están aumentando, especialmente a medida que la IA se extiende a redes de socios y proveedores. Esto refuerza la necesidad de una colaboración madura en todo el ecosistema de IA para automoción.

Cinco acciones para los líderes del sector de automoción

Para abordar estos desafíos y aprovechar todo el potencial de la IA en el desarrollo de productos, las organizaciones deberían:

1. Escalar la IA de forma simultánea en todo el desarrollo de producto, en lugar de hacerlo de manera secuencial.
2. Construir una capa de control para sistemas agénticos basada en evidencias y trazabilidad.
3. Hacer que los datos de ingeniería sean interpretables por máquinas.
4. Gestionar la ingeniería a través de tres métricas clave del ciclo de vida.
5. Cerrar el circuito entre los vehículos en servicio y los equipos de ingeniería para mejorar el desarrollo de vehículos habilitado por IA.

Este informe es imprescindible para

CTOs, directores de ingeniería, responsables de I+D, directores de transformación digital e IA, líderes de estrategia de producto y equipos de transformación de ingeniería que buscan pasar de la experimentación con IA a una ejecución fiable a lo largo de todo el ciclo de vida del producto, construyendo además una base de ingeniería conectada y preparada para el futuro.