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 por ciento). Sin embargo, fue más significativo el incremento en compañías que no usan la IA en lo absoluto (de 26 a 39 por ciento). De acuerdo con el reporte, solo el 26 por ciento de las compañías están implementando proyectos de IA en etapas piloto (menos del 41 por ciento 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 por ciento de las empresas estadounidenses que suministran IA a escala, en comparación con 9 por ciento en China (nota: esto es un aumento significativo del 5 al 9 por ciento), el 8 por ciento en Francia, el 5 por ciento en Italia y el 2 por ciento 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 por ciento (o $ 232m) según estimaciones conservadoras, hasta el 16 por ciento (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".
Fotogalería
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 por ciento de los ejecutivos dice que la IA está creando nuevos puestos de trabajo, en comparación con el 84 por ciento 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 por ciento en la productividad en Investigación y Desarrollo (I&D), mejoras en la eficiencia operativa del 15 por ciento en la cadena de suministro y del 16 por ciento en la fabricación/operaciones, redujo los costos directos del 14 por ciento en la experiencia del cliente y del 17 por ciento en TI, y una reducción en el tiempo de comercialización en un 15 por ciento en I&D y un 13 por ciento 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.
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 por ciento.
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 por ciento de los campeones).
- Esfuerzos de contratación y capacitación centrados en habilidades de Inteligencia Artificial (el 32 por ciento dijo que la contratación era relevante para su estrategia de IA, en comparación con el 14 por ciento de los demás; el 25 por ciento dijo que los empleados actuales eran altamente capacitados y recapacitados de forma proactiva, en comparación con el 8 por ciento 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.