La inteligencia artificial generativa (o Gen AI) llegará a muchas áreas del sector automotriz. Pero donde marcará una diferencia significativa es en lo que puede aportar a las nuevas profesiones del sector, precisamente donde los fabricantes luchan por optimizar las cosas y ganar rentabilidad.
“2023 debe ser el año de la productividad”. El lema lanzado por el director financiero de Volkswagen el pasado mes de marzo podría ser adoptado por todos los actores históricos del sector del automóvil. En este mercado maduro, complejo y competitivo, los márgenes operativos están bajo presión y su capacidad actual para progresar gracias a nuevas cuotas de mercado es limitada.
Los fabricantes ya han identificado claramente los motores de crecimiento a medio plazo, pero en el futuro inmediato, para preservar su solidez financiera, es vital que ganen puntos de productividad. En pleno salto cuántico de los últimos meses, la Generación AI podría resultar un valioso aliado en esta búsqueda.
Nueva eficiencia económica
Si la inteligencia artificial no es nueva en la industria automotriz, genAI introduce una flexibilidad nueva y multidimensional: al aumentar las capacidades y la forma de abordar los problemas, puede permitir resolver ecuaciones que antes estaban fuera de alcance, proporcionando así la Claves para una nueva eficiencia económica.
En concreto, esto no se traducirá en una revolución sistemática de toda la industria, sino más bien en avances sin precedentes en la optimización de determinadas áreas. La gestión de compras, por ejemplo, que es una función clave en este sector. Su capacidad para analizar y producir contenidos lo convierte en una herramienta muy poderosa para redactar contratos, licitaciones y estrategias de categorías, diseñar planes de abastecimiento originales o incluso proponer agrupaciones en las que los humanos no habrían pensado. Ahorro de tiempo, una nueva visión y compradores mejor equipados para concentrarse en la negociación.
Cambiar el paradigma de las pruebas para innovar
Otra dimensión importante: la genAI puede ayudar a crear mejor fábricas. Fabricar nuevas líneas, adaptar rápidamente las existentes… Hoy en día, las operaciones son largas y complicadas, en particular porque las técnicas utilizadas para enseñar nuevos comportamientos a los robots de montaje son lentas y a menudo se limitan a tareas simples y se llevan a cabo en entornos muy supervisados. Configurar una nueva línea de ensamblaje requiere escribir códigos sofisticados que requiere mucho tiempo y/o el uso extensivo de ciclos de prueba y error para programar comportamientos. El Instituto de Investigación Toyota acaba de anunciar a este respecto un método de aprendizaje a partir del ejemplo humano, que permite generar «grandes modelos de comportamiento» («LBM») para robots, análogos a los grandes modelos de lenguaje («LLM») que recientemente revolucionó la IA conversacional.
Reducir el tiempo de comercialización de las innovaciones
genAI también puede dar alas a la innovación. A la industria del automóvil no le faltan ideas, pero los desarrollos son largos y costosos de probar. Al producir datos sintéticos y entornos de “prueba” cercanos a la realidad, genAI multiplica por diez los recursos actuales.
Ejemplo con vehículos autónomos, que deben probar y aprender continuamente. genAI hará posible avanzar en este ámbito, limitando los obstáculos culturales y regulatorios a los que está sujeto actualmente. Con la IA generativa, ya no hay necesidad de abandonar un coche en carreteras que no siempre lo desean, especialmente en Europa.
En la misma línea, la genAI puede permitir pensar de otra manera la investigación sobre nuevos materiales y combustibles sintéticos. Donde hoy es necesario realizar pruebas laboriosas, permitirá detectar capacidades entre materiales mucho más rápidamente y optimizar recursos en cantidad y disponibilidad limitadas.
Además, en su búsqueda de motores de crecimiento, los fabricantes se han convertido gradualmente en empresas “tecnológicas” que producen software, lo que permite comercializar nuevas funciones sin tener que lanzar un nuevo vehículo. Esto los somete a varias dificultades: la de reclutar desarrolladores en un mercado tenso, la de perder el contacto con el cliente final cuando establecen asociaciones (desintermediación), la de hacer coexistir dos culturas, la del automóvil que deja poco espacio a la tecnología. genAI, que promete pilotear conjuntamente el desarrollo y compartir un único lenguaje, debería facilitar las cosas al permitir que los dos mundos se entiendan mejor y hacer que los fabricantes sean menos dependientes de los grandes actores tecnológicos.
Uniendo mundos extranjeros
El potencial de la genAI en la industria del automóvil es impresionante. Pero si bien los casos de uso son relativamente fáciles de diseñar, implementarlos es otra historia.
Todo el desafío estará en la operacionalización de genAI: racionalización de modelos inteligentes e implementación de arquitecturas ad hoc, suministro de datos cualitativos, en un marco de seguridad óptimo. Integrar finalmente la IA en el entorno empresarial, encontrar los modelos más adecuados, hacer convivir los sistemas… Y conseguir reunir la cultura corporativa del fabricante y los medios técnicos de las start-ups a las que inevitablemente se recurrirá para sus tecnologías.
Con sus capacidades para utilizar y generar lenguaje natural y sintetizar datos masivos, la IA generativa simplifica la situación y permite que mundos que a veces tienen dificultades para entenderse entre sí funcionen mejor juntos. Introduce fluidez donde más faltaba, permitiendo en consecuencia una mejor asignación de recursos de acuerdo con las necesidades y oportunidades que necesariamente surgirán.
Si se utiliza bien, la genAI puede derribar barreras de optimización que antes eran insuperables y ofrecer a los fabricantes los valiosos puntos de productividad que tanto necesitan para seguir evolucionando. Quien sepa utilizarlo con pragmatismo y agilidad, sin duda triunfará.