- Las organizaciones que generan el mayor valor a partir de la IA están logrando mejoras hasta 3 veces más rápidas en el tiempo de comercialización (time-to-market) y una mayor productividad que sus competidores de menor rendimiento.
- Más de siete de cada diez directivos creen que la IA agéntica puede mejorar la toma de decisiones de ingeniería; sin embargo, la confianza cae significativamente a medida que la IA se acerca a actividades críticas para la seguridad.
- Solo el 10% de las organizaciones ha establecido una responsabilidad compartida sobre el ciclo de vida a lo largo del ecosistema, lo que evidencia una brecha importante de colaboración en el desarrollo de productos de automoción.
Madrid, 14 de octubre de 2026 – Según el último informe del Capgemini Research Institute, ‘Rewiring automotive product development: how organizations can pull ahead in the AI race’, las organizaciones del sector de la automoción están trasvasando rápidamente la IA agéntica desde la fase de piloto hacia el desarrollo de productos. Casi siete de cada diez organizaciones ya utilizan (33%) o pilotan (35%) esta tecnología, mientras que se prevé que la adopción en actividades de ingeniería no principales aumente del 26% actual al 68% en los próximos dos o tres años. El valor percibido es significativo: el 83% de los ejecutivos cree que la IA agéntica permitirá a los ingenieros dedicar más tiempo al trabajo esencial de ingeniería en lugar de a tareas administrativas y de coordinación. Sin embargo, muy pocas organizaciones (5%) reportan una gobernanza de IA totalmente madura, lo que subraya los retos continuos en materia de calidad de datos, trazabilidad, responsabilidad y colaboración en el ecosistema.
La IA agéntica está generando una nueva brecha de rendimiento en el sector
Basándose en una encuesta global realizada a 800 altos directivos del sector de la automoción en 12 países de Norteamérica, Europa y Asia-Pacífico, la investigación identifica la IA agéntica como la próxima frontera en el desarrollo de productos de automoción. Aunque la mayoría de las empresas del sector está invirtiendo en IA, un grupo selecto ya está obteniendo retornos significativamente superiores a los de sus competidores.
Estas organizaciones clasificadas como líderes (high-value realizers) reportan ciclos de desarrollo un 17% más rápidos, un incremento del 19% en la productividad de la ingeniería y una reducción del 19% en el tiempo de comercialización. Según el informe, su ventaja proviene menos de la adopción de la IA en sí misma y más de contar con bases de datos más sólidas, casos de negocio más claros y modelos operativos y de gobernanza más disciplinados. A medida que se acelera la adopción de la IA agéntica, estas capacidades se están convirtiendo en los principales factores diferenciadores entre las organizaciones que generan un valor medible y aquellas que aún luchan por escalar.
La madurez en IA varía significativamente según los mercados. Los encuestados en EE. UU. y Europa reportan los niveles más altos de ejecución estratégica y planificación transversal de IA. Entre los OEMs de estas regiones, el 53% y el 46%, respectivamente, ya están implementando iniciativas de IA, mientras que el 18% (EE. UU.) y el 16% (Europa) cuentan con una estrategia, visión y hoja de ruta de IA integrales y transversales. En China, cuatro de cada diez encuestados afirman estar en la fase de implementación, mientras que solo el 7% ha alcanzado un nivel comparable de madurez estratégica. En el resto de Asia-Pacífico, la madurez de implementación sigue siendo 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», afirmó Laurence Noël, Directora Global del Sector de Automoción en Capgemini. «Las organizaciones que generan el mayor valor no se limitan a adoptar la IA más rápido: están rediseñando los flujos de trabajo, reforzando la colaboración en el ecosistema, construyendo bases de datos fiables y estableciendo una responsabilidad clara sobre las decisiones habilitadas por IA. Los líderes del mañana serán aquellos que logren integrar con éxito la IA en los procesos de ingeniería a escala», añade.
La confianza se sitúa como la barrera clave para escalar la IA agéntica en el desarrollo de productos
A medida que las organizaciones amplían el uso de la IA agéntica a través de los flujos de trabajo de ingeniería, la confianza en la tecnología varía sustancialmente según el ámbito de aplicación. Los directivos afirman sentirse más cómodos utilizando la IA agéntica en fases iniciales de investigación y desarrollo conceptual, donde la confianza alcanza el 59%, pero esta disminuye hasta el 40% en actividades de desarrollo, donde los resultados generados por IA tienen implicaciones más directas sobre la ingeniería, la calidad del producto y la seguridad.
Los hallazgos sugieren que muchas organizaciones del sector aún tienen que establecer las capas de evidencia, trazabilidad y responsabilidad requeridas para desplegarla con confianza a escala. La confianza se está convirtiendo en un factor decisivo a la hora de determinar la rapidez con la que las organizaciones pueden pasar de la experimentación a la transformación a nivel de toda la empresa.
El bucle de retroalimentación del vehículo sigue estando incompleto
La investigación también destaca un desafío que va más allá de la adopción de la IA en sí: la capacidad de la industria para convertir los datos del vehículo en el mundo real en una mejora continua del producto. Si bien los vehículos conectados generan grandes volúmenes de datos operativos y de uso, muchas organizaciones aún se enfrentan a dificultades para traducir este conocimiento en acciones.
Casi dos tercios (64%) de las organizaciones señalan que el aprendizaje obtenido de los vehículos en circulación sirve principalmente para futuros programas de vehículos, en lugar de para aplicar mejoras a los coches que ya están en la carretera. Por su parte, las actualizaciones por aire (OTA) siguen concentrándose en áreas como la ciberseguridad y la navegación, con un número comparativamente menor de organizaciones desplegando actualizaciones que modifican funciones de conducción o capacidades de conducción asistida. Los hallazgos sugieren que la próxima ventaja competitiva de la industria no dependerá de recopilar más datos, sino de acelerar el paso desde la información obtenida del vehículo hacia la acción de ingeniería.
Escalar la IA requerirá más que tecnología
Según el informe, las barreras más importantes del sector para escalar la IA son cada vez más organizativas que técnicas. Seis de cada diez ejecutivos indican que los retrasos se deben principalmente a ineficiencias en los procesos y no a limitaciones tecnológicas, mientras que el 45% aún no ha definido una estrategia ni una hoja de ruta para la IA en el desarrollo de productos.
La investigación señala asimismo la creciente importancia de la colaboración en el ecosistema. A medida que los vehículos definidos por software se vuelven más complejos y el desarrollo se distribuye cada vez más entre OEMs, proveedores y socios tecnológicos, el éxito dependerá de una mayor alineación a lo largo de la cadena de valor. Sin embargo, solo el 30% de las organizaciones reporta modelos de codesarrollo construidos sobre métricas de resultados compartidas, mientras que solo el 10% ha establecido una responsabilidad compartida sobre el ciclo de vida a lo largo de su ecosistema. Esto pone de manifiesto el reto que afrontan muchas empresas para alinear a sus socios en torno a objetivos comunes y responsabilidades compartidas sobre los resultados del producto.
Metodología del informe
El Capgemini Research Institute encuestó a 800 altos ejecutivos de la industria de la automoción, incluidos 400 OEMs, 160 proveedores Tier-1 y 240 proveedores de tecnología. Los encuestados representaban a organizaciones de Norteamérica, Europa y Asia-Pacífico, e incluían a líderes de desarrollo de productos, ingeniería, tecnología, estrategia de datos e IA, y funciones afines. El Instituto también realizó entrevistas en profundidad a 24 ejecutivos de la industria de la automoción y proveedores tecnológicos del sector. La encuesta se llevó a cabo en julio de 2026.
Fuente: Capgemini