IA generativa en la automoción

Una encuesta reciente de McKinsey a ejecutivos de automoción y fabricación reveló que más del 40 % de los encuestados invierten hasta casi seis millones de dólares en investigación y desarrollo de la IA generativa. Más del 10 % de los encuestados invierten más de 23 millones de dólares.¹

Las tecnologías de IA son compatibles con una variedad de tecnologías de la industria de la automoción, incluidos el análisis predictivo y las capacidades de conducción autónoma. Esta página se centra específicamente en la IA generativa y su creciente impacto en el diseño de vehículos, la ingeniería y la experiencia del cliente.

En un nivel más amplio, la IA generativa se refiere a los sistemas de IA que pueden producir contenido original, como texto, imágenes, vídeo o software, basándose en patrones que ha aprendido de grandes conjuntos de datos. 

La IA generativa se basa en técnicas avanzadas de machine learning (ML), especialmente el deep learning, que imita la forma en que el cerebro humano reconoce y procesa la información. Muchos sistemas generativos se basan en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y procesamiento del lenguaje natural (PLN), que les permiten comprender instrucciones y generar texto que se asemeja a la comunicación humana.

Los modelos de IA generativa aprenden a predecir qué contenido debe venir a continuación. Los ámbitos que actualmente ven el mayor uso de la IA generativa incluyen el desarrollo de productos, el compromiso con el cliente, la eficiencia operativa y la modernización de la tecnología².

En el sector de la automoción, la IA generativa está remodelando la forma en la que se imaginan y construyen los vehículos. Los diseñadores pueden hacer una entrada de bocetos o limitaciones técnicas en herramientas de IA que generan visualizaciones pulidas, proponen formas aerodinámicas o sugieren mejoras estructurales, todo ello mucho más rápido que los métodos tradicionales. Estos resultados impulsados por IA reflejan la naturaleza iterativa del diseño de vehículos modernos. Muchas herramientas también pueden simular virtualmente pruebas de choque, flujos de aire y condiciones meteorológicas, lo que reduce la necesidad de prototipos físicos y acelera el desarrollo.

Entre bastidores, la IA generativa está beneficiando a los equipos de ingeniería y fabricación. Por ejemplo, ayuda a identificar los mejores materiales y diseños para equilibrar la resistencia y el peso. Puede detectar problemas de calidad en la línea de producción utilizando visión artificial y mejorar la planificación de la cadena de suministro prediciendo interrupciones y gestionando el inventario con mayor precisión. Estas aplicaciones reducen los errores y descubren vulnerabilidades ocultas en los procesos de producción.

El 75 % de los ejecutivos del sector automovilístico afirman que la experiencia definida por software será el núcleo del valor de la marca en 2035³. Los fabricantes de automóviles utilizan ahora la IA generativa en el desarrollo de software para escribir, revisar y refactorizar el código, especialmente para los sistemas integrados que impulsan las características de seguridad y el infoentretenimiento.

Las herramientas de IA generativa utilizan modelos y algoritmos de aprendizaje para agilizar el desarrollo y ahorrar tiempo en documentación, creación de prototipos y comprobaciones de cumplimiento. Aún así, la integración de la IA en sistemas críticos para la seguridad requiere nuevos procesos de validación y una supervisión calificada.

La IA generativa también está remodelando la forma en que los fabricantes de automóviles interactúan con los clientes potenciales y actuales. Para los compradores potenciales, la IA puede crear contenido personalizado a lo largo de todo el recorrido del comprador, desde anuncios dirigidos hasta páginas de destino personalizadas. Marcas como Mercedes-Benz y BMW están explorando este tipo de casos de uso personalizados de IA para mejorar el marketing y la divulgación.

Dentro del vehículo, la IA generativa mejora la propia experiencia de conducción. Los asistentes integrados en el vehículo aprenden las preferencias del conductor y ajustan automáticamente las rutas, la climatización y el entretenimiento. Por ejemplo, Mercedes-Benz ha integrado ChatGPT en más de 900 000 vehículos como parte de un programa beta, ofreciendo interacciones de voz más avanzadas y personalizadas⁴. Algunos sistemas pueden incluso generar experiencias visuales o sonoras inmersivas adaptadas a los pasajeros individuales.

Fuera del vehículo, los chatbots y asistentes virtuales con IA están mejorando la experiencia del cliente. Responden preguntas, recomiendan opciones de financiamiento y programan citas de servicio. Estas herramientas agilizan las interacciones entre sitios web, aplicaciones y sistemas de concesionarios.

La IA generativa también impulsa los sistemas de mantenimiento predictivo, que monitorizan los datos de los vehículos en tiempo real para alertar a los conductores antes de que falle una pieza, lo que ayuda a reducir el tiempo de inactividad y a generar confianza a largo plazo.

La IA generativa ha pasado de la experimentación a la ejecución en el mundo de la automoción; está simplificando las operaciones, desbloquear nuevas ideas y permitiendo respuestas más rápidas y adaptativas. A medida que los sectores evolucionan, esta tecnología desempeña un papel central en el diseño, el desarrollo y la entrega de los vehículos.

La IA generativa es importante para la industria de la automoción porque se alinea fundamentalmente con la transformación de la industria en un ecosistema impulsado por software y centrado en el cliente.

A medida que el sector pasa de la ingeniería mecánica a las operaciones digitales y basadas en datos, la IA generativa desempeña un papel cada vez más importante. Se convierte en un facilitador estratégico que ayuda a las empresas a moverse más rápido. También admite una personalización más profunda y desbloquea el valor de sistemas cada vez más complejos. La IA ayuda a gestionar esta complejidad acelerando todo, desde la generación de código hasta la simulación.

Por ejemplo, McKinsey descubrió que la integración de la IA generativa en los entornos de desarrollo puede reducir el tiempo dedicado a tareas de codificación como escribir, traducir y documentar hasta en un 40 %¹. Esto permite a las empresas escalar eficientemente sus ambiciones digitales y obtener una ventaja competitiva en velocidad, coste e innovación.

La IA generativa está ayudando a reinventar el automóvil, no solo como producto, sino como servicio y experiencia. Los vehículos eléctricos, los vehículos autónomos y la conectividad están cambiando lo que significa la movilidad. La IA generativa permite a los fabricantes de automóviles adaptarse rápidamente. Admite experiencias personalizadas en el automóvil, ciclos de diseño más rápidos y una atención al cliente más inteligente que se siente humana, todo impulsado por los rápidos avances en la tecnología de IA. Este tipo de adaptación en tiempo real era casi imposible a escala hace solo unos años.

En este contexto, la IA generativa no es solo una herramienta, es un multiplicador de fuerza. Ayuda a los fabricantes de automóviles heredados a competir con competidores ágiles y nativos de la tecnología. También ofrece a las startups una forma de entrar en el sector de la automoción con menos capital. A medida que los sectores se desplazan hacia el software, la IA generativa se vuelve esencial. Apoya la competitividad, ayuda a satisfacer las crecientes expectativas de los clientes y permite la creación de nuevos vehículos y modelos de negocio.

Los principales proveedores están apoyando este cambio. Por ejemplo, Microsoft está invirtiendo mucho en herramientas de PLN y LLM para automoción. AWS se asocia con BMW y Toyota para plataformas de automóviles conectados y asistentes de voz. Y el sistema operativo Android Automotive de Alphabet incluye la integración de Google Assistant para el infoentretenimiento y la navegación controlados por voz.

Algunos casos de uso clave de la IA generativa en la industria de la automoción incluyen:

• Sistemas de asistencia al conductor avanzados (ADAS)
• Atención al cliente y servicio
• Gemelos digitales y simulación de conducción autónoma
• Optimización de la fabricación y la cadena de suministro
• Marketing y localización
• Experiencias personalizadas en el vehículo 
• Mantenimiento predictivo y diagnóstico
• desarrollo de software
• Automatización de la formación
• Diseño y prototipado de vehículos

La IA generativa desempeña un papel emergente en la mejora de los ADAS al mejorar la forma en que los vehículos interpretan su entorno. Se espera que reduzca las cargas de trabajo de simulación y pruebas de vehículos definidas por software en casi un 40 % en los próximos tres años, mejorando la eficiencia del desarrollo de sistemas autónomos⁵.

Al entrenarse con grandes conjuntos de datos de imágenes, la IA generativa puede detectar, reconocer y rastrear con precisión objetos como peatones, vehículos y señales de tráfico en tiempo real. También permite la segmentación semántica, ayudando a los sistemas ADAS a comprender y diferenciar entre elementos de la carretera como carriles, aceras y señales. Estas capacidades admiten características como advertencias de colisión, alertas de salida de carril y frenado de emergencia que hacen que la conducción sea más segura y predecible.

Por ejemplo, BMW está construyendo un nuevo sistema de asistencia al conductor para sus vehículos Neue Klasse 2025 utilizando Amazon Web Services (AWS). El sistema utiliza herramientas basadas en la nube, incluida la IA generativa, para mejorar la seguridad y las características⁶.

La IA generativa está haciendo que las interacciones de los clientes con los concesionarios y los centros de servicio sean más accesibles, personalizadas y eficientes. En lugar de esperar en línea o buscar en manuales, los conductores pueden obtener asistencia inteligente en tiempo real gracias a herramientas con IA.

En los concesionarios y centros de servicio OEM, los agentes virtuales con IA manejan temas como recomendaciones de vehículos, preguntas de financiación y programación de servicios. Estos asistentes entienden el lenguaje natural, responden al instante y adaptan su tono y detalles a la intención del cliente. Todo esto mejora la satisfacción del cliente y reduce los costes de soporte.

La IA también está transformando los manuales tradicionales de automóviles en guías interactivas y conversacionales. Los conductores pueden hacer preguntas específicas y obtener respuestas precisas y específicas del vehículo sin tener que buscar en páginas de documentación.

Para la asistencia en carretera, los agentes habilitados para IA generativa analizan los datos del vehículo o interpretan la descripción del conductor de un problema, lo que ayuda a identificar los problemas de forma rápida y precisa. Esta iniciativa de IA acelera la resolución, reduce las llamadas de servicio innecesarias y mejora la planificación del mantenimiento de la flota.

Los datos de las interacciones con los clientes ayudan a los fabricantes de automóviles a comprender los problemas comunes de los vehículos y mejorar los diseños futuros, al tiempo que profundizan la confianza entre las marcas y los conductores.

La IA generativa produce gemelos digitales detallados de vehículos, líneas de producción o entornos de tráfico. Estos modelos virtuales pueden realizar miles de kilómetros de pruebas en carretera virtuales, incluyendo situaciones extremas como cruces repentinos de peatones o condiciones meteorológicas adversas. Esto es valioso para entrenar y validar el software de conducción autónoma, reduciendo la dependencia únicamente de las pruebas en el mundo real.

En los entornos de producción, la IA generativa ayuda a prever las necesidades de la cadena de suministro, detectar posibles interrupciones y optimizar el inventario. Permite el seguimiento y la gestión de los materiales en tiempo real para ayudar a garantizar que las piezas correctas están disponibles en el momento adecuado y evitar retrasos en la fabricación.

También mejora el control de calidad analizando imágenes o datos de sensores para detectar defectos en la cadena de montaje. Estas capacidades agilizan la fabricación al tiempo que reducen los residuos y los costes.

Las empresas de automoción están utilizando la IA generativa para producir contenido hipersegmentado a escala, desde anuncios de vídeo personalizados y páginas de destino hasta folletos de vehículos localizados. Apoya la localización traduciendo y adaptando materiales para diferentes regiones o datos demográficos y adaptando los mensajes a perfiles específicos de clientes. Esto permite un marketing más rápido y relevante en los mercados globales.

Las marcas también lo utilizan para optimizar las estrategias de precios basadas en el comportamiento del cliente. Por ejemplo, Toyota y Ford utilizan estas herramientas para personalizar los mensajes para diferentes segmentos de clientes.

Los ejecutivos de la industria de la automoción prevén un aumento de la productividad del 7 % en el soporte al cliente y una mejora del 5 % en los presupuestos generales de marketing y las métricas de adquisición de clientes debido a la integración de la IA⁵.

Los chatbots y asistentes de voz con IA generativa permiten interacciones adaptativas y similares a las humanas entre los pasajeros y sus vehículos. Estos asistentes entienden el contexto y la intención, responden a los comandos de voz e interactúan con el conductor de forma conversacional. Permiten a los conductores mantenerse centrados en la carretera mientras activan la navegación, reproducen música, envían mensajes y controlan otras funciones del vehículo con la voz.

La IA generativa también es compatible con sistemas dinámicos de infoentretenimiento que curan el entretenimiento en función del estado de ánimo y la ubicación. Las herramientas de IA generativa se incorporan a características inteligentes que ajustan las preferencias de clima, iluminación y navegación. Estas herramientas son el siguiente paso hacia la hiperpersonalización y la "movilidad definida por software", diseñadas para mejorar la experiencia del usuario y hacer que el coche se parezca más a un compañero digital que a una máquina.

Mediante la telemática (tecnología que utiliza el GPS y el diagnóstico a bordo para recopilar datos del vehículo) y los datos de los sensores en tiempo real, los modelos de IA generativa pueden predecir cuándo es probable que una pieza falle antes de que se produzcan problemas. Esto ayuda a reducir el tiempo de inactividad y prolongar la vida útil del vehículo. También ayuda a gestionar flotas de vehículos.

Estos sistemas generan alertas de servicio personalizadas, analizan los datos del vehículo para una mejor toma de decisiones y pueden recomendar el mejor momento y lugar para las reparaciones. Se integran cada vez más con los sistemas de actualización inalámbrica (OTA). Por ejemplo, los vehículos Tesla utilizan diagnósticos impulsados por IA para detectar las primeras señales de problemas con la batería o el motor.

La IA generativa automatiza las partes críticas del desarrollo del software para los vehículos, especialmente los sistemas integrados como el ADAS, la información, el entretenimiento y la gestión de baterías. Puede escribir, refactorizar y documentar códigos, generar casos de prueba y redactar requisitos técnicos.

Una encuesta de McKinsey indicó una mejora del 44 % en la productividad cuando se utiliza la IA generativa con medidas de garantía de calidad del software, como la creación y automatización de pruebas para mejorar la eficiencia y la fiabilidad del código¹.

Estas capacidades aceleran significativamente el desarrollo al mismo tiempo que agilizan los flujos de trabajo de desarrollo de software y reducen la carga de trabajo de los ingenieros. Sin embargo, la mayoría de los sistemas siguen necesitando una validación rigurosa para cumplir las normas de seguridad.

Los fabricantes de automóviles están utilizando la IA generativa para generar guías de formación, tutoriales de servicio y documentación técnica para los empleados. Estas herramientas pueden simplificar procedimientos complejos, simular preguntas de soporte del mundo real y localizar contenido rápidamente. Esto ayuda al personal de primera línea a mantenerse al día con las tecnologías de vehículos en evolución, como los vehículos eléctricos (VE) y los coches conectados.

La IA generativa está remodelando el diseño de vehículos al ayudar a los ingenieros a explorar más estructuras eficientes e innovadoras. Al realizar la entrada de restricciones como el peso, los materiales y los requisitos de seguridad, los equipos pueden generar diseños optimizados, a menudo más livianos, más fuertes o más rentables que las versiones creadas por humanos. Esto incluye la optimización de la topología (mejorar el diseño y la estructura del material dentro de un espacio de diseño geométrico 3D en particular), estrategias de reducción de peso y componentes impresos en 3D. Estas herramientas también aceleran las pruebas virtuales, lo que hace que la creación de prototipos sea más rápida y menos costosa, al tiempo que respalda la sostenibilidad.

Anteriormente se han descrito varios beneficios de la IA generativa en automoción, como ciclos de diseño más rápidos, un desarrollo de software más eficiente y experiencias más personalizadas a bordo de los vehículos. Estos ejemplos muestran cómo la IA generativa puede acelerar los flujos de trabajo, reducir los costes y mejorar la experiencia del cliente.

Además de esas áreas, la IA generativa ofrece varias ventajas más amplias y emergentes:

• Métricas y seguimiento del rendimiento mejorados: los paneles de control generados por IA y los resúmenes analíticos ofrecen a las partes interesadas una visibilidad más rápida de los KPI en los equipos de ingeniería, ventas y soporte. Estos conocimientos ayudan a mejorar la alineación y la responsabilidad y respaldan una toma de decisiones más informada.
• Incorporación más rápida: como se ha descrito anteriormente, la IA generativa ayuda a capturar el conocimiento institucional y convertirlo en contenido interactivo de búsqueda para la formación de los empleados. Este sistema automatizado de formación ayuda a los nuevos empleados a incorporarse más rápidamente y reduce la presión sobre el personal más experimentado.
• Soporte proactivo de ciberseguridad: los modelos de IA pueden ayudar a identificar posibles vulnerabilidades en los sistemas de vehículos conectados, señalando patrones sospechosos o códigos débiles que de otro modo podrían pasar desapercibidos.
• Estrategias de precios más inteligentes: la IA puede analizar todo, desde el comportamiento de los clientes hasta las tendencias regionales, para ayudar a los fabricantes de automóviles a afinar sus estrategias de precios. Es especialmente útil cuando se lanzan nuevos modelos en los mercados globales.
• Cumplimiento y documentación agilizados: las herramientas generativas pueden generar o actualizar automáticamente la documentación técnica, los informes de certificación y las presentaciones reglamentarias. Esta capacidad ayuda a los equipos a mantenerse al día con los estándares que cambian rápidamente, especialmente en el desarrollo de vehículos eléctricos y ADAS.

Los fabricantes deben adoptar un enfoque estratégico y estructurado para desbloquear todo el potencial de la IA generativa en la automoción.

El 65 % de los ejecutivos de los OEM de automoción afirman que tienen un enfoque claro para integrar la IA en la estrategia de innovación a largo plazo. El 79 % también afirman que los altos directivos apoyan firmemente la inversión en IA⁵.

Algunas buenas prácticas para ayudar a garantizar una implementación de IA generativa segura, escalable y basada en el valor son:

Céntrese en aplicaciones de IA generativa que aborden necesidades específicas de la automoción, como la generación de software, la optimización del diseño de vehículos o la atención al cliente. McKinsey señala que las organizaciones tienen éxito "seleccionando los casos de uso adecuados para la IA generativa", lo que equilibra el impacto con la viabilidad¹.

La IA generativa puede ayudar a optimizar todas las fases de la pila de software automovilístico, desde sistemas integrados como la gestión de baterías hasta sistemas avanzados como el infoentretenimiento y los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS). Los equipos pueden usarlo para redactar requisitos funcionales, diseñar diagramas de arquitectura para redes de ECU, escribir y revisar código integrado y generar documentación que cumple con los estándares de seguridad. La incorporación de la IA generativa en todo el ciclo de vida mejora la velocidad y la trazabilidad en un entorno de desarrollo fuertemente regulado.

Los modelos generativos necesitan acceso a datos de entrenamiento de alta calidad y a una infraestructura de ML diseñada específicamente para ser eficaces, especialmente cuando se utilizan para el mantenimiento predictivo, la simulación o la personalización de vehículos. Esfuércese por obtener conjuntos de datos limpios y etiquetados de dominios como la fusión de sensores, el diagnóstico de vehículos y las interacciones con los clientes.

La IA generativa requiere nuevos flujos de trabajo, estructuras colaborativas y talento digital. Los OEM y los proveedores de primer nivel tendrán que invertir en la mejora de las cualificaciones de los ingenieros que trabajan en sistemas como ADAS, ciberseguridad o diseño de interfaz hombre-máquina (HMI) para comprender y supervisar los resultados de la IA generativa de forma responsable.

McKinsey hace hincapié en adaptar los modelos operativos y mejorar las habilidades de los empleados para tener éxito con la IA generativa, especialmente en software crítico para la seguridad¹.

En automoción, especialmente para sistemas integrados y ADAS, la validación rigurosa y las comprobaciones humanas en el bucle son esenciales. La integración de la IA generativa debe alinearse con directrices normativas como la ISO 26262 (una norma internacional para sistemas eléctricos y electrónicos en vehículos de carretera) y las normas de seguridad internas.

Diseñe soluciones de IA generativa en una infraestructura de nube segura y escalable. AWS, Azure y las soluciones personalizadas respaldan la flexibilidad. El diseño de aplicaciones de IA generativa con modularidad permite la integración con entornos de desarrollo de automoción existentes, como herramientas de diseño basadas en modelos o sistemas de gestión del ciclo de vida del producto (PLM). Esta previsión permite futuras actualizaciones sin interrumpir el pipeline completo del software.

En la automoción, hay que hacer un seguimiento de algo más que de la productividad. Los KPI pueden incluir, por ejemplo, el tiempo ahorrado en la calibración de la ECU, la precisión de los informes de diagnóstico generados por software o la reducción de los tickets de soporte del concesionario. Estas métricas pueden ayudar a los equipos a decidir cómo y dónde se implementan las herramientas de IA generativa.