Impulsamos la inteligencia artificial en el sector de automoción

Aunque la inteligencia artificial (IA) ofrece grandes ventajas para la ingeniería, el sector industrial, la cadena de suministro, la experiencia del cliente y los servicios de movilidad, la transformación impulsada por la IA sigue siendo lenta y desigual debido a obstáculos persistentes. El número de empresas del sector automoción que implementan IA a escala ha aumentado del 7% en 2017 al 10% actual, y las compañías fabricantes generalmente progresan mejor que los proveedores o distribuidores. Geográficamente, según los datos obtenidos, el 25% de las empresas de EE.UU. implementan la IA a gran escala, seguido de Reino Unido (14%) y Alemania (12%). En términos de crecimiento pronunciado, China está haciendo grandes avances, ya que casi ha duplicado su participación en implementaciones de IA, del 5% al 9%.

El nuevo estudio del Instituto de Investigación de Capgemini, Accelerating automotive’s AI transformation: how driving AI enterprise-wide can turbo-charge organizational value, entrevistó a 500 directivos de grandes empresas de la industria de la automoción en ocho países, sobre la base de un estudio comparable de 2017, para identificar la evolución de las tendencias de la inversión e implantación de la IA. Además valora las opiniones de una serie de expertos y empresarios del sector para comprender cómo se puede acelerar el progreso en el despliegue de la inteligencia artificial a gran escala. El estudio también identifica 13 de los 45 casos de uso de alta beneficio y baja complejidad en los que las compañías se deberían enfocar.

El estudio tiene en cuenta las siguientes áreas:

• ¿Dónde está la industria en escalar sus implementaciones de AI?
• ¿Qué beneficios concretos pueden resultar de iniciativas escaladas?
• Donde deberían centrar sus inversiones los fabricantes de automóviles
• Factores de éxito y recomendaciones para hacer inteligencia artificial a escala

para cosechar sus muchos beneficios, las organizaciones deberían acelerar la adopción de AI. Al hacerlo, deben invertir en casos de uso de alto valor que sean fáciles de escalar, promuevan una gobernabilidad efectiva y mejoren de manera proactiva sus grupos de talentos.