La automoción ante su mayor reto y oportunidad: digitalización e inteligencia artificial

La industria automovilística está atravesando una transformación profunda impulsada por la digitalización y la inteligencia artificial (IA). Sin embargo, a diferencia de otros sectores tecnológicos, la adopción de innovaciones digitales en la automoción ha sido históricamente más lenta. Mientras que en el ámbito de la conectividad personal es posible interactuar con una IA con lenguaje natural y obtener respuestas instantáneas, en un vehículo moderno incluso los asistentes de voz más avanzados siguen teniendo dificultades para comprender instrucciones sencillas sin una pronunciación extremadamente clara.

Existen tres razones principales para esta brecha tecnológica:

1. El ciclo de desarrollo del automóvil: El tiempo que transcurre desde el diseño hasta la comercialización de un nuevo modelo es considerablemente largo. En este período, las tecnologías digitales evolucionan a una velocidad mucho mayor, lo que hace que algunos sistemas de a bordo queden obsoletos antes de que el coche llegue al mercado. Esto es evidente en áreas como la navegación integrada, donde las aplicaciones móviles suelen ofrecer una experiencia de usuario superior.

2. Una cultura dominada por la ingeniería del hardware: La industria automovilística ha estado históricamente centrada en la ingeniería mecánica y electrónica, y aunque el software representa una parte cada vez mayor del costo del vehículo, la toma de decisiones sigue estando en manos de perfiles más orientados al hardware. Esto ha llevado a que las inversiones y prioridades se enfoquen en el diseño físico del automóvil en lugar de en la innovación digital.

3. Las barreras de entrada para empresas externas: La automoción ha sido habitualmente un ecosistema cerrado, donde los fabricantes y proveedores tradicionales han preferido desarrollar tecnología internamente para maximizar el control sobre su cadena de valor. Esta estructura limita la incorporación de innovaciones digitales procedentes de sectores tecnológicos externos, lo que ralentiza la adopción de nuevas funcionalidades.

A pesar de estos desafíos, la industria está dando pasos importantes hacia la digitalización y la inteligencia artificial, con avances especialmente notables en la conducción autónoma y los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS). Estos sistemas han permitido reducir significativamente los errores humanos en la carretera mediante el uso de sensores avanzados, cámaras e IA para identificar obstáculos, peatones y señales de tráfico. Sin embargo, el desarrollo de vehículos autónomos de nivel 3 o superior se ha ralentizado debido a la complejidad técnica asociada a la validación de la seguridad de sistemas que operan en entornos impredecibles como la conducción urbana, entre otros factores.

En los últimos dos años estamos viendo cómo el desarrollo de la conducción autónoma con un alto nivel de autonomía está avanzando a mayor velocidad en aplicaciones comerciales "aftermarket" fuera de la industria de la automoción. Empresas emergentes han encontrado oportunidades en sectores donde la automatización de la conducción tiene un valor inmediato, como los servicios de movilidad urbana y logística. Este fenómeno recuerda la evolución de otras tecnologías en la industria, donde las innovaciones han sido impulsadas primero en el mercado aftermarket de accesorios antes de ser adoptadas masivamente por los fabricantes.

Además, en el caso de la conducción autónoma, abordar el problema desde el ámbito de operaciones concretas tiene varias ventajas que aceleran fuertemente su desarrollo. En primer lugar, existe un caso de negocio muy claro, como en los robotaxis, la logística de última milla o el transporte público sin conductor. En segundo lugar, un entorno operativo definido y más controlado (validando y certificando soluciones para entornos urbanos o vías específicas) facilita la validación y certificación de la seguridad del sistema. Finalmente, este enfoque permite mayor agilidad en los procesos de desarrollo e innovación.

Si bien la aplicación de la IA a la conducción autónoma con altos niveles de autonomía está encontrando grandes retos que están frenando su eclosión con las expectativas que se tenían a finales de la década pasada, en el corto plazo, su aplicación a la mejora de la seguridad y el confort dentro del vehículo experimentará un fuerte desarrollo ("In Cabin Intelligence"). Tecnologías de monitoreo del estado del conductor, capaces de detectar signos de fatiga o distracción mediante cámaras, radar e inteligencia artificial, están ganando tracción porque su certificación y validación no afrontan los grandes retos de los sistemas de conducción autónoma. Además, a diferencia de otras innovaciones, la industria automovilística parece estar más receptiva a adoptar soluciones y tecnologías externas en este ámbito, lo que podría acelerar su implementación en los próximos años.

Uno de los cambios de paradigma más relevantes que se avecinan es el vehículo definido por software (SDV, Software Defined Vehicle). Tradicionalmente, los coches han sido máquinas controladas por hardware con funcionalidades fijas, donde cualquier mejora requería la sustitución de componentes físicos o la compra de un nuevo modelo. Con el SDV, la mayoría de las capacidades del vehículo estarán definidas por software, permitiendo actualizaciones remotas que mejoran su rendimiento, la seguridad y la experiencia de usuario sin necesidad de intervenciones mecánicas. Este concepto no solo revolucionará la manera en que se diseñan y mantienen los vehículos, sino que también abrirá la puerta a nuevos modelos de negocio, como suscripciones para funciones avanzadas o mejoras de prestaciones bajo demanda.

El futuro de la automoción no solo será más seguro y eficiente, sino también más adaptable y conectado. A medida que la industria se abra a la innovación externa y adopte enfoques más ágiles, la digitalización y la inteligencia artificial jugarán un papel clave en la redefinición de la movilidad. Estamos solo al inicio de esta transformación, y quienes sepan aprovechar la convergencia entre software y automoción estarán mejor posicionados para liderar el cambio.