El 68% de las empresas de automoción utiliza o prueba la IA agéntica en el desarrollo de productos

La inteligencia artificial (IA) agéntica está ganando terreno en el desarrollo de productos de automoción. Según el informe ‘Rewiring automotive product development: how organizations can pull ahead in the AI race’, elaborado por el Capgemini Research Institute, el 68% de las organizaciones del sector ya utiliza esta tecnología (33%) o está desarrollando proyectos piloto (35%). Además, se prevé que su aplicación en actividades de ingeniería no principales aumente del 26% actual al 68% en los próximos dos o tres años.

El informe del Capgemini Research Institute revela que, pese al avance de esta tecnología en el sector, solo el 5% de las organizaciones dispone de un modelo de gobernanza de inteligencia artificial plenamente maduro. Las empresas que consiguen extraer mayor valor de la IA registran mejoras en productividad de ingeniería y reducciones en los plazos de desarrollo y comercialización.

El estudio pone de manifiesto el potencial de esta tecnología para transformar los procesos de desarrollo. El 83% de los directivos considera que la IA agéntica permitirá a los ingenieros dedicar más tiempo a tareas esenciales de ingeniería y reducir el trabajo administrativo y de coordinación. Asimismo, más de siete de cada diez responsables creen que puede mejorar la toma de decisiones en ingeniería. Sin embargo, la confianza disminuye cuando su aplicación se aproxima a actividades con implicaciones directas para la seguridad.

A pesar del avance de la adopción, solo el 5% de las organizaciones declara disponer de un modelo de gobernanza de IA plenamente maduro. La calidad de los datos, la trazabilidad, la asignación de responsabilidades y la colaboración entre los distintos integrantes del ecosistema siguen siendo algunos de los principales obstáculos para extender su utilización.

El 64% de las organizaciones utiliza principalmente los datos de los vehículos en circulación para futuros programas de desarrollo, en lugar de aplicarlos a los modelos que ya están en el mercado

El informe, basado en una encuesta global a 800 altos directivos del sector de la automoción de 12 países de Norteamérica, Europa y Asia-Pacífico, identifica la IA agéntica como una de las próximas áreas de transformación del desarrollo de productos. Aunque la mayoría de las compañías está invirtiendo en inteligencia artificial, los resultados muestran diferencias significativas en el valor que consiguen obtener de estas iniciativas.

Las organizaciones identificadas como de alto rendimiento en la generación de valor a partir de la IA registran ciclos de desarrollo un 17% más rápidos, un incremento del 19% en la productividad de ingeniería y una reducción del 19% en el tiempo de comercialización. Su ventaja, según el estudio, no depende únicamente de una adopción más rápida de la tecnología, sino también de disponer de bases de datos más sólidas, casos de negocio definidos y modelos operativos y de gobernanza estructurados.

Estas diferencias también se observan entre mercados. Estados Unidos y Europa presentan los niveles más elevados de ejecución estratégica y planificación transversal de la IA. Entre los fabricantes de vehículos (OEM) de estas regiones, el 53% de las organizaciones estadounidenses y el 46% de las europeas ya están implementando iniciativas de inteligencia artificial. Además, el 18% de las compañías estadounidenses y el 16% de las europeas dispone de una estrategia, visión y hoja de ruta integrales para toda la organización.

En China, cuatro de cada diez encuestados afirman encontrarse en fase de implementación, aunque solo el 7% ha alcanzado un nivel comparable de madurez estratégica. En el resto de Asia-Pacífico, el grado de implantación es todavía inferior.

‘Durante la última década, la industria de la automoción ha experimentado una profunda transformación con el paso hacia los vehículos definidos por software, sentando las bases digitales que ahora permiten la siguiente ola de innovación. La IA agéntica está creando una nueva brecha de rendimiento en la industria del automóvil’, afirma Laurence Noël, directora global del sector de Automoción en Capgemini.

La directiva señaló que las organizaciones que obtienen mejores resultados no se limitan a adoptar la IA con mayor rapidez, sino que también están rediseñando sus flujos de trabajo, reforzando la colaboración con sus socios, construyendo bases de datos fiables y estableciendo responsabilidades claras sobre las decisiones respaldadas por esta tecnología. ‘Los líderes del mañana serán aquellos que logren integrar con éxito la IA en los procesos de ingeniería a escala’, añade.

La IA agéntica está ampliando su presencia en los procesos de ingeniería y desarrollo de productos de la industria de automoción

La confianza en la IA agéntica varía en función de la fase del desarrollo de producto en la que se aplica. Los directivos muestran una mayor predisposición a utilizarla en las etapas iniciales de investigación y desarrollo conceptual, donde alcanza un nivel de confianza del 59%. Sin embargo, este porcentaje desciende al 40% en las actividades de desarrollo, en las que los resultados generados por la inteligencia artificial pueden tener consecuencias más directas sobre la ingeniería, la calidad del producto y la seguridad.

Estos datos reflejan que muchas organizaciones todavía deben establecer los mecanismos de evidencia, trazabilidad y responsabilidad necesarios para desplegar la tecnología a escala. La confianza se convierte así en un elemento clave para pasar de las pruebas experimentales a una transformación que abarque el conjunto de la empresa.

El estudio también identifica dificultades para convertir los datos obtenidos de los vehículos en circulación en mejoras continuas de producto. Aunque los vehículos conectados generan grandes volúmenes de información sobre su funcionamiento y utilización, muchas empresas todavía encuentran obstáculos para trasladar ese conocimiento a los procesos de ingeniería.

Casi dos tercios de las organizaciones encuestadas (64%) señalan que los aprendizajes obtenidos de los vehículos en circulación se utilizan principalmente en futuros programas de desarrollo, en lugar de aplicarse a los coches que ya están en el mercado.

Por su parte, las actualizaciones de software inalámbricas (OTA, por sus siglas en inglés) siguen concentrándose principalmente en ámbitos como la ciberseguridad y la navegación. En comparación, son menos las organizaciones que despliegan actualizaciones que modifican funciones de conducción o capacidades de asistencia a la conducción.

El informe apunta que una de las próximas ventajas competitivas del sector dependerá de la capacidad para reducir el tiempo que transcurre entre la obtención de información de los vehículos y su incorporación a las decisiones de ingeniería.

España acelera la adopción de IA, pero mantiene retos en trazabilidad y autonomía tecnológica

Los resultados específicos para España muestran una implantación de la inteligencia artificial generativa superior a la media internacional. El 45% de las organizaciones españolas encuestadas afirma utilizarla de forma extensiva en distintas áreas, frente al 26% del conjunto global. Además, el 70% de los directivos españoles considera que la eficiencia de los procesos de prueba y validación es uno de los principales ámbitos de generación de valor. La rentabilidad de estas tecnologías también varía según el área de aplicación. En el desarrollo de software, las empresas españolas registran un retorno de la inversión (ROI) de 1,33, con un periodo de recuperación de 2,7 años. En ingeniería de hardware, tanto mecánica como eléctrica y electrónica, el ROI se sitúa en 1,13 y la recuperación de la inversión requiere 3,7 años, debido a la necesidad de realizar validaciones físicas. Otro de los ámbitos con mayor potencial de mejora es la automatización de tareas administrativas y repetitivas. El 73% de las organizaciones españolas reconoce que sus ingenieros todavía dedican una parte importante de su tiempo a trabajos manuales susceptibles de automatización. El informe prevé que la utilización de IA agéntica para elaborar documentación e informes pase del 60% actual al 100% en los próximos dos o tres años. En la gestión de los flujos de trabajo de proyectos, la adopción aumentaría del 30% al 90% durante el mismo periodo. En cuanto al aprovechamiento de los datos de los vehículos conectados, España también presenta dificultades para cerrar el ciclo de retroalimentación entre la información obtenida en circulación y las mejoras de producto. El 73% de los directivos españoles señala que las deficiencias en la consistencia de los datos limitan la trazabilidad, frente al 58% de la media global. Asimismo, otro 73% de las organizaciones utiliza principalmente la telemetría y los datos de los vehículos en circulación para desarrollar futuros modelos, en lugar de introducir mejoras de software en los vehículos que ya están en el mercado. En materia de gobernanza, las empresas españolas presentan mejores resultados en trazabilidad de las decisiones tomadas mediante inteligencia artificial: el 54% puede identificar el origen de los datos, las hipótesis y las justificaciones que respaldan las decisiones de un agente de IA, frente al 41% global. Sin embargo, solo el 27% realiza revisiones posteriores a los fallos para mejorar los flujos de trabajo y las reglas que rigen estos sistemas. El informe también advierte de la dependencia de proveedores tecnológicos externos en ámbitos estratégicos. En España, el 55% de las organizaciones reconoce que estos socios ejercen una influencia dominante o significativa sobre componentes clave como la infraestructura de IA y los algoritmos. Esta dependencia también se refleja en la gestión de las actualizaciones inalámbricas (OTA): solo el 18% del ecosistema español mantiene un control directo e integral sobre su despliegue en los vehículos. Estos datos ponen de manifiesto los retos pendientes en materia de soberanía y autonomía tecnológica del sector.

Las principales barreras para extender la inteligencia artificial en el desarrollo de productos son cada vez más organizativas que tecnológicas. Seis de cada diez directivos señalan que los retrasos en la implantación se deben principalmente a ineficiencias en los procesos, mientras que el 45% de las organizaciones todavía no ha definido una estrategia ni una hoja de ruta específica para aplicar la IA al desarrollo de productos.

La colaboración a lo largo de la cadena de valor también adquiere importancia a medida que los vehículos definidos por software aumentan su complejidad y los procesos de desarrollo se distribuyen entre fabricantes, proveedores y socios tecnológicos.

Sin embargo, solo el 30% de las organizaciones dispone de modelos de codesarrollo basados en métricas de resultados compartidas. La proporción desciende al 10% cuando se analiza la existencia de una responsabilidad compartida sobre todo el ciclo de vida del producto entre los integrantes del ecosistema.

Esta falta de alineación dificulta que los distintos participantes trabajen con objetivos comunes y asuman responsabilidades compartidas sobre los resultados del desarrollo.

Metodología del informe

Para el informe, Capgemini Research Institute encuestó a 800 altos directivos de la industria de la automoción, entre ellos 400 representantes de fabricantes de vehículos (OEM), 160 de proveedores de primer nivel (Tier 1) y 240 de empresas tecnológicas. Los participantes pertenecían a organizaciones de Norteamérica, Europa y Asia-Pacífico y ocupaban puestos relacionados con el desarrollo de productos, la ingeniería, la tecnología, la estrategia de datos y la inteligencia artificial, entre otras áreas.

La investigación se completó con entrevistas en profundidad a 24 directivos de empresas de automoción y proveedores tecnológicos del sector. La encuesta se realizó en julio de 2026.