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Sector automotriz disminuye su implementación de IA

La aceptación de proyectos de inteligencia artificial se ha detenido, a pesar de que las investigaciones muestran que una adopción exitosa puede generar millones en ganancias a nivel operativo, muestra estudio de Capgemini.

Solo el 10% de las principales empresas automotrices están implementando proyectos de inteligencia artificial (IA) 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%, descubrió un nuevo estudio del Capgemini Research Institute. 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.

Entre sus hallazgos clave, el estudio encontró que, en relación al lento crecimiento en la adopción de IA, desde 2017, el número de empresas automotrices que han escalado satisfactoriamente sus implementaciones de IA tuvo un incremento marginal, de 7% a 10%. Sin embargo, fue más significativo el incremento en compañías que no usan 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), lo que 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 suministrando IA a escala, en comparación con 9% en China (aunque esto es un aumento significativo del 5% al 9%), 8% en Francia, 5% en Italia y 2% en la India.

No obstante, 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 $232 millones de dólares) 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», señaló.

Más empleos y mejores resultados

El estudio de Capgemini también 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.

Además, 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.

En el informe de investigación también se identifican y detallan varios proyectos exitosos de inteligencia artificial, tales como:

  • 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 puede reducir el tiempo de carga del vehículo en un 15%.

«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», concluyó Markus Winkler, vicepresidente ejecutivo y director global de Automoción en Capgemini.

Y añadió: «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».

Precisamente, las características que el informe encontró en las empresas que mayor éxito han tenido al implementar IA a escala, son: Mayores inversiones en IA (más de $200 millones al año para el 86%); esfuerzos de contratación y capacitación centrados en habilidades de IA (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); una estructura de gobernanza clara para dar prioridad y promover la IA, con medidas que incluyen una dirección central para controlar la inversión en IA y un equipo multifuncional de expertos en tecnología, negocios y operaciones.

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