Desde Telefónica Tech, la unidad de negocios digitales de Telefónica, son conscientes de ese valor. «La IA ya es un componente fundamental de la experiencia de los usuarios en los servicios conectados del automóvil. La conducción autónoma es, probablemente, la experiencia de conducción más representativa de todas aquellas basadas en IA, pues dicha tecnología aplica no sólo sobre el comportamiento del propio vehículo sino, también, sobre su relación con el resto de los vehículos, con las infraestructuras y con el medio que le rodea», comenta Carlos Martínez, director de IA y Datos de Telefónica Tech. Es, precisamente, en esa hiperconectividad, donde juega un papel clave.
«A nivel humano, la IA ha permitido evolucionar la forma en la que las personas interactuamos con el vehículo, pasando de elementos físicos como botones y palancas, a la relacióna través de lenguaje natural o a través de gestos. Y también existe un claro avance en todo lo relacionado con servicios destinados a mejorar la capacidad de los conductores al volante y reforzar la seguridad, como la reducción de distracciones, identificación de incidencias, el reconocimiento de señales de tráfico en tiempo real», argumentan desde Telefónica Tech.
La Inteligencia Artificial abarca un sinfín de aspectos, que trasciende todos los elementos relacionados con el automóvil. Carlos Martínez profundiza en este aspecto, y es que «la IA ha evolucionado todos los programas de diseño, permitiendo ser mucho más rápido y preciso a la hora de diseñar nuevos modelos. Las fábricas son cada vez más autónomas, repletas de robots dirigidos por IA que ejecutan cientos de acciones. La IA ha tenido un impacto no menor en la aparición y consolidación de sistemas de uso de vehículos como el carsharing, que tienen un impacto directo sobre las ventas de vehículos. También hay implicaciones relacionadas con la mejora en la seguridad vial, que es uno de los ejes más importante en el día de hoy,. Se ha transformado la forma en la que los vehículos se conducen; hasta el punto de que algunos no requieren de conductor. Quizás éste sea el impacto más relevante por el gran cambio que supone y los múltiples beneficios que implica, aunque también presenta desafíos muy relevantes».
Desde Renault Group coinciden con este análisis, y si lo aterrizamos a España, encontramos muchos elementos que convergen. José Martín Vega, director del Polo Industrial Iberia Vehículo de Renault Group, admite que «la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) en Renault Group es una herramienta para aumentar nuestra competitividad alineándonos con las tendencias globales en la industria automovilística y por supuesto con la estrategia actual del Grupo. En el sector de automoción la IA tiene cabida de forma más relevante, tanto en los procesos de producción y calidad, mejorando la eficacia de los procesos y disminuyendo los costes, como en la vida a bordo de los vehículos Inteligentes y conectados, aumentando la seguridad y mejorando la experiencia cliente hacia la movilidad electrificada. Pero además de esto es un gran aliado en otras muchas tareas como son la mejora en la toma de decisiones, analizando grandes volúmenes de datos en segundos ofreciendo predicciones basadas en patrones y tendencias, la aceleración en innovación de productos y servicios y la reducción de costes, entre muchas otras». Vamos, que la IA ha transformado por completo las relaciones industriales y su conexión con el usuario y la red.
Estrategias y desarrollo son elementos comunes entre los fabricantes. Desde Seat y Cupra reconocen que «con la integración de nuevas tecnologías y herramientas de digitalización en nuestros tres centros de Martorell, El Prat y Barcelona, estamos renovando el proceso de producción en múltiples áreas clave. En la fase de planificación de la producción contamos con motores basados en IA que facilitan la orquestación de la demanda, la capacidad y la ejecución en tiempo real. El control de calidad se refuerza por medio de sistemas de visión artificial que detectan defectos y optimizan parámetros de producción para mejorar la calidad final. También hemos introducido un control predictivo con algoritmos de IA para anticipar fallos en maquinaria y programar mantenimientos, minimizando las paradas no planificadas. Además, usamos simulación avanzada mediante gemelos digitales para validar y optimizar procesos antes de su implementación física».