Reporte Capgemini: Inteligencia Artificial en el sector automotriz

La aceptación en los proyectos de inteligencia artificial se detiene, sin embargo, las investigaciones muestran que una adopción exitosa puede generar millones en ganancias a nivel operativo

París, 28 de marzo de 2019 – Un nuevo estudio del Capgemini Research Institute descubrió que solo el 10% de las principales empresas automotrices están implementando proyectos de Inteligencia Artificial[1] (AI) a gran escala, y muchos de ellos se están quedando 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 están implementando IA, a pesar de que muchos reportan ventajas en cuanto a costo, calidad y productividad.

Para la realización del estudio “Acelerando la transformación de la IA de la industria automotriz: cómo impulsar la inteligencia artificial de la empresa puede aumentar el valor organizacional”, el instituto encuestó a 500 ejecutivos de grandes compañías automotrices en ocho países, y tomó como base de comparación el reporte de 2017, para establecer tendencias recientes en la inversión y el despliegue de la IA. La investigación destacó las siguientes razones potenciales para el progreso modesto en relación con la implementación de IA:

• Los obstáculos para lograr la transformación tecnológica son significativos, como los sistemas legados de TI, las preocupaciones sobre la precisión en la información y la falta de habilidades.
• La exageración y las altas expectativas que llegaron con la inteligencia artificial se convirtieron en una visión más precisa y pragmática a medida que las empresas enfrentaban la realidad de la implementación.

Los hallazgos clave incluyen:

Lento crecimiento en la adopción de IA: Desde 2017, el número de empresas automotrices que han escalado satisfactoriamente sus implementaciones de Inteligencia Artificial tuvo un incrementado marginal (de 7% a 10%). Sin embargo, fue más significativo el incremento en compañías que no usan la IA en lo absoluto (de 26% a 39%). De acuerdo con el reporte, solo el 26% de las compañías están implementando proyectos de IA en etapas piloto (menos del 41% en 2017). Esto se debe quizás a que las compañías 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 (nota: esto es un aumento significativo del 5% al 9%), el 8% en Francia, el 5% en Italia y el 2% en la India.

Las empresas automotrices podrían obtener una recompensa significativa gracias a IA: El modesto progreso en la implementación de proyectos de IA a escala representa una gran oportunidad perdida para la industria. El modelo en el informe, basado en uno de los 50 principales fabricantes originales de equipos originales (OEM, 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% (o $ 232m) según estimaciones conservadoras, hasta el 16% (o $ 764 millones) en un escenario optimista.

“Con la inspección visual habilitada por IA, hemos reducido sensiblemente la proporción de falsos positivos con respecto a los sistemas anteriores”, dijo Demetrio Aiello, jefe de AI & Robotics Labs en Continental. “Estoy muy seguro que si podemos desplegar la IA a su máximo potencial, tendremos un impacto en el rendimiento equivalente al doble de nuestra capacidad actualidad”.

La IA, más que un destructor es creador de empleos: el informe mostró que la industria se ha vuelto más positiva sobre el potencial que tiene la IA en la creación de empleos -100% de los ejecutivos dice que la IA está creando nuevos puestos de trabajo, en comparación con el 84% en 2017.

Dónde se ha implementado IA, se obtienen resultados: la encuesta encontró una historia de los beneficios de entrega a través de todas las funciones de automotrices usando 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, redujo los costos directos del 14% en la experiencia del cliente y del 17% en TI, y una reducción en el tiempo de comercialización en un 15% en I&D y un 13% en marketing/ventas.

Además, en el informe de investigación se identifican y detallan varios proyectos exitosos de Inteligencia Artificial. Por ejemplo:

• Continental generó 5,000 millas de datos de pruebas de vehículos por hora a través de una simulación impulsada por IA, en comparación con las 6,500 millas por mes que estaba obteniendo a través de pruebas físicas de manejo.
• Volkswagen proyectó con precisión las ventas de vehículos en 250 modelos de automóviles en 120 países, utilizando el aprendizaje automático[1].
• Mercedes-Benz está probando un sistema de reconocimiento de IA para la entrega de paquetes que puede reducir el tiempo de carga del vehículo en un 15%[2].

Markus Winkler, Vicepresidente Ejecutivo, 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 han luchado por enfocarse en usos más efectivos, los fabricantes de vehículos 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”.

Y añade: “Como muestra esta investigación, la IA puede ofrecer un dividendo significativo para cada negocio automotriz, pero solo si se implementa a escala. Para que la IA tenga éxito, las organizaciones deberán invertir en las habilidades adecuadas, lograr la calidad de datos requerida y contar con una estructura de gestión que proporcione orientación y apoyo ejecutivo”.

Para realizar entregas a escala, las empresas deben invertir, mejorar sus habilidades y crear infraestructura: El informe también examinó los comportamientos de las empresas en la encuesta que han tenido el mayor éxito en la implementación de IA a escala (“Campeones de escala”). Como principales hallazgos detectó:

• mayores inversiones en IA (más de $ 200 millones al año para el 86% de los campeones).

• esfuerzos de contratación y capacitación centrados en habilidades de Inteligencia Artificial (el 32% dijo que la contratación era relevante para su estrategia de IA, en comparación con el 14% de los demás; el 25% dijo que los empleados actuales eran altamente capacitados y recapacitados de forma proactiva, en comparación con el 8% de los demás).

• creó una estructura de gobernanza clara para dar prioridad y promover la Inteligencia Artificial, con medidas que incluyen una dirección central para controlar la inversión en IA y un equipo multifuncional de expertos en tecnología, negocios y operaciones.

Metodología de investigación

El Instituto de Investigación Capgemini realizó una encuesta primaria a 500 ejecutivos automotrices de grandes organizaciones del sector en ocho países: China, Francia, Alemania, India, Italia, Suecia, Reino Unido y Estados Unidos. Luego, el equipo de investigación realizó entrevistas a profundidad con varios expertos de la industria y empresarios.

El informe se puede descargar aquí

Acerca de Capgemini

Líder global en consultoría, servicios de tecnología, y transformación digital, Capgemini está a la cabeza de la innovación para enfrentar las oportunidades de nuestros clientes en el cambiante mundo de la nube, digital y plataformas. Basándose en su sólida herencia de 50 años y profunda experiencia específica de las industrias, Capgemini habilita a las organizaciones a alcanzar sus ambiciones de negocio a través de un conjunto de servicios que van desde la estrategia hasta las operaciones. Capgemini se impulsa por la convicción que el valor de negocio de la tecnología viene de y a través de las personas. Es una compañía multicultural con 200,000 miembros del equipo en más de 40 países. El Grupo reportó ingresos globales de 13.2 miles de millones de Euros en 2018.

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[1] Inteligencia artificial (IA) es un término colectivo para las capacidades que muestran los sistemas de aprendizaje que los humanos perciben como “inteligencia”. Hoy, las capacidades típicas de la AI incluyen reconocimiento de voz, imagen y video, objetos autónomos, procesamiento de lenguaje natural, agentes conversacionales, modelado prescriptivo, creatividad aumentada, automatización inteligente, simulación avanzada, así como análisis y predicciones complejas.

[2] Automotive World, “VW says OK to AI”, March 2018.

[3] Daimler website, “Vans as motherships”, September 2018.