Inteligencia Artificial, necesaria para la excelencia operacional en la industria automotriz

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El uso de Inteligencia Artificial (IA) en la industria automotriz suele estar ligado a productos dirigidos a una base de usuarios ávidos por adquirir lo más novedoso e innovador del mercado para mejorar su experiencia como usuario dentro del vehículo.

Sin embargo, hoy en día, la IA también se plantea como una solución eficaz para mejorar los procesos de operación de las empresas, lo cual deriva en mejoras en la producción de bienes y entrega de servicios.  

Aunque la innovación de la industria automotriz va encaminada a seguir la estrategia global del automóvil CASE (Connected, Autonomous, Shared & Electrified), la modernización de este sector ha sido más evidente en la eficiencia de su operación a través del uso de la tecnología. Lo anterior nos da una pista sobre una de las necesidades primordiales para las empresas actualmente: hacer más con menos. De esta manera, la IA se puede implementar no sólo en los procesos operacionales de las plantas sino también en la automatización de procesos administrativos y financieros, que tengan como fin el ahorro de recursos.

Las cifras que sustentan esta tendencia, reflejan que las automotrices que implementan IA pueden obtener: un aumento en la productividad en Investigación y Desarrollo (I&D) del 16%, mejoras en su eficiencia operativa en la cadena de suministro del 15% y en la fabricación/operaciones del 16%, reducción en los costos directos en la experiencia del cliente en un 14% y en TI 17%, disminución en el tiempo de comercialización en un 15% y en marketing/ventas un 13%[1].

Si bien las ventajas descritas en cuanto a costo, calidad y productividad del sector parecieran un indicador favorable para la adopción de la IA, la realidad es distinta. A inicios de este año se preveía un aumento en la aplicación de IA en productos basados en la automatización de procesos robóticos (RPA), las alianzas para la creación de ecosistemas de automatización inteligentes, así como la adopción de IA en el análisis y la toma de decisiones[2]. No obstante, se estima que sólo 10% de las principales empresas automotrices están implementando proyectos de IA, de acuerdo con un estudio del Capgemini Research Institute[3].

Otro hallazgo presentado en el mismo informe indica que el decremento más significativo en la adopción de la IA se denota en las empresas que no la habían implementado anteriormente, al pasar de 26% a 39% desde 2017, a causa del temor por no obtener el retorno de inversión deseado.

Las razones que explican esta estadística se relacionan con los obstáculos a los que se enfrentan las empresas para lograr la anhelada transformación tecnológica (sistemas legados de TI, falta de habilidades, entre otras) y los retos vinculados a su implementación, al enfrentar la realidad versus las altas expectativas y exageración con la que se planteó la llegada de la IA en sus inicios. La clave está, entonces, en presentar soluciones realistas a las empresas, con las cuales, puedan agilizar su operación manteniendo la misma cantidad de recursos invertida.

Entender las posibilidades de la IA para la excelencia operacional de la industria automotriz es vital para transmitirlo a las automotrices que están evaluado su transformación digital, porque, aunque el fin siempre es tanto crecer como aumentar la rentabilidad y valor de la compañía, no siempre se logra dar el paso a esa transición. Como consultor, es importante entender el contexto de cada cliente para ofrecerle soluciones confiables, basadas en metodologías comprobadas, para alcanzar los resultados estimados de manera rápida y eficiente.

 

 

Miguel Fonseca es Business Transformation Director de Capgemini México, empresa líder global en consultoría, servicios de tecnología, y transformación digital, Capgemini está a la cabeza de la innovación para enfrentar las oportunidades de sus clientes en el cambiante mundo de la nube, digital y plataformas.

 

 

 

 

 

 

[1] Accelerating Automotive’s AI Transformation, URL: https://www.capgemini.com/wp-content/uploads/2019/03/30-min-%E2%80%93-Report-3.pdf

[2] IA en 2019 – predicciones clave, URL: https://www.capgemini.com/mx-es/2019/06/ia-en-2019-predicciones-clave/

[3] Reporte Capgemini: Inteligencia Artificial en el sector automotriz, URL: https://www.capgemini.com/mx-es/news/reporte-capgemini-inteligencia-artificial-en-el-sector-automotriz/

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