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.
Sólo 10% de las principales empresas automotrices están implementando proyectos de Inteligencia Artificial[3] (AI) a gran escala, y muchos de ellos se están quedando cortos, ante la oportunidad que podría aumentar las ganancias operativas en más de 16%, reveló el estudio “Acelerando la transformación de la IA de la industria automotriz: cómo impulsar la inteligencia artificial de la empresa puede aumentar el valor organizacional” del Capgemini Research Institute.
En comparación con el 2017, la investigación detectó que menos armadoras están implementando IA, a pesar de que muchos reportan ventajas en cuanto a costo, calidad y productividad.
Los principales hallazgos clave del estudio son:
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%). Sólo 26% de las compañías están implementando proyectos de IA en etapas piloto (menos de 41% en 2017). Esto se debe quizás a que las compañías encuentran más difícil obtener el retorno de inversión deseado. Se observa una disparidad regional significativa, con 25% de las empresas estadounidenses que suministran IA a escala, en comparación con 9% en China (nota: esto es un aumento significativo de 5% a 9%), 8% en Francia, 5% en Italia y 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), estima que la entrega de IA a escala podría lograr aumentos en las ganancias operativas, que van desde 5% (o $ 232m) según estimaciones conservadoras, hasta 16% (o $ 764 millones) en un escenario optimista.
La IA, más que un destructor es creador de empleos: la industria se ha vuelto más positiva sobre el potencial que tiene la IA en la creación de empleos -100% de los ejecutivos comenta que la IA crea nuevos puestos de trabajo, en comparación con 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 de 16% en la productividad en Investigación y Desarrollo (I&D), mejoras en la eficiencia operativa de 15% en la cadena de suministro y de 16% en la fabricación/operaciones, redujo los costos directos de 14% en la experiencia del cliente y de 17% en TI, y una reducción en el tiempo de comercialización en 15% en I&D y 13% en marketing/ventas.
Las principales razones para que la implementación de IA tenga un progreso moderado son:
- 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.
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.
- Mercedes-Benz está probando un sistema de reconocimiento de IA para la entrega de paquetes que podría reducir el tiempo de carga del auto en 15%.
Markus Winkler, Vicepresidente Ejecutivo, Director Global de Automoción en Capgemini, señaló que estos hallazgos muestran que el progreso de la IA en la industria automotriz se enfrentó a un tropiezo, ya que mientras algunas compañías disfrutan de un éxito considerable, otras han luchado por enfocarse en usos más efectivos. Comentó que 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.
“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", resaltó Winkler.
El informe analizó el comportamiento de las empresas que han tenido el mayor éxito en la implementación de IA a escala ("Campeones de escala"), y destacó lo siguiente:
- Mayores inversiones en IA (más de $ 200 mdd al año para 86% de los campeones).
- Esfuerzos de contratación y capacitación centrados en habilidades de Inteligencia Artificial (32% comentó que la contratación era relevante para su estrategia de IA, en comparación con 14% de los demás; 25% señaló que los empleados actuales eran altamente capacitados y recapacitados de forma proactiva, en comparación con 8% de los demás).
- Creación de 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.
Para la realización de este estudio, el instituto encuestó a 500 ejecutivos de grandes compañías automotrices en China, Francia, Alemania, India, Italia, Suecia, Reino Unido y Estados Unidos, y tomó como base de comparación el reporte de 2017, para establecer tendencias recientes en la inversión y el despliegue de la IA.
El informe se puede descargar aquí