El entusiasmo por la IA en el sector automotriz supera las ganancias, mientras que los costos de adopción se hacen sentir

La mayoría de las funciones de IA para automóviles aún no son rentables, incluso después de años de inversión en herramientas de voz, sistemas de predicción de la conducción, servicios para automóviles conectados y productos de compra digital.

Una encuesta en directo realizada durante un seminario web de SBD Automotive reveló que solo el 18 % de las funciones de IA resultan rentables para la mayoría de los asistentes.

Como se puede ver, los fabricantes de automóviles pueden desarrollar IA, nadie lo discute en 2026, pero lograr que esas herramientas generen más ingresos de los que cuestan es una historia completamente distinta. Robert Fisher, de SBD Automotive, afirmó: “La IA en el sector automotriz no es nada nuevo. Pero conseguir que la IA sea rentable sigue siendo muy difícil”

Los fabricantes de automóviles siguen pagando facturas de servicios en la nube cada vez que los conductores utilizan herramientas de IA

Andy Qiu, de SBD Automotive, afirmó que la industria se centra en el problema equivocado cuando habla de la IA en los automóviles. "No se trata de un problema tecnológico", dijo Andy. "Es un problema de rentabilidad"

La clave está en que estas capacidades de inteligencia artificial no representan una inversión única en hardware nuevo. A diferencia de otros componentes del automóvil, que una vez instalados se vuelven silenciosos, la inteligencia artificial no se silencia cada vez que se utilizan sus funciones. Cada solicitud de voz, planificación de ruta, pronóstico o conexión puede generar costos adicionales a través de la nube.

“Cada vez que un usuario interactúa con una función de IA, el contador de la nube se pone en marcha. Eso ya no es un gasto de capital. Es un gasto operativo continuo, todos los días, para siempre”, dijo Andy.

Esto plantea un interesante dilema empresarial. En caso de fracaso, la función representa un gasto para I+D. Sin embargo, en caso de éxito, su uso podría incrementar los costos operativos. Por lo tanto, el de automóviles tendría que demostrar que la tecnología genera suficientes ingresos, fidelización de clientes, valor de datos, cuotas de suscripción o asistencia para ventas.

Andy señaló que la mayoría de los fabricantes no gestionan adecuadamente los costes de cada componente de IA. Esto podría significar que no lograndentqué soluciones perjudican sus márgenes. Andy lo denominó un problema de cartera, ya que la solución permanece en el catálogo porque luce bien en la presentación del lanzamiento, aunque los clientes casi nunca la utilicen.

Andy dividió las soluciones de IA para el sector automotriz en cuatro categorías. La primera son los héroes, que aportan valor, generan beneficios y requieren un mayor desarrollo. La segunda son las utilidades, que ayudan a los usuarios, pero los clientes dan por sentado que deberían ser gratuitas. La tercera son los zombis, que son demasiado caros de producir y se utilizan con poca frecuencia. La última son los resentimientos, que empeoran la experiencia del cliente.

Nissan recorta sus planes de trenes motrices eléctricos mientras los compradores siguen probando la búsqueda de coches con IA

El problema de la rentabilidad de la IA se hace presente mientras el mercado automovilístico en general ya se enfrenta a una demanda débil en algunas líneas de productos de alto precio. JATCO, una filial de Nissan Motor (OTC: NSANY), ha abandonado su plan de fabricar sistemas de propulsión para vehículos eléctricos en Sunderland, Gran Bretaña, tras la menor demanda de vehículos eléctricos de Nissan en Europa.

La compañía dio a conocer el proyecto en enero de 2025. JATCO planeaba invertir 48,7 millones de libras esterlinas (65,39 millones de dólares), y el proyecto produciría hasta 340.000 unidades de tren motriz para vehículos eléctricos al año. Cada unidad incluiría un motor, un inversor y un reductor integrados para vehículos Nissan.

En el sector minorista, los consumidores están experimentando con la IA, mientras que los fabricantes intentan perfeccionar la tecnología. En noviembre de 2025, Cars.com Inc. (NYSE: CARS) realizó una encuesta tras el lanzamiento de Carson, la herramienta de búsqueda de automóviles basada en IA.

Según la encuesta realizada a compradores habituales y nuevos compradores, el 44 % utilizó herramientas de búsqueda de automóviles con inteligencia artificial en plataformas como Cars.com para buscar vehículos. Además, el 71 % expresó un nivel de confianza de moderado a alto en las herramientas basadas en IA para obtener información fiable sobre vehículos.

Sin embargo, hay una salvedad. Aproximadamente la mitad de los usuarios habituales de IA se sentían cómodos con que las herramientas de IA les sugirieran un coche y su precio. Por otro lado, solo el 22 % afirmó que verificaría la sugerencia de la IA. Al mismo tiempo, el 63 % temía que las herramientas de IA ofrecieran recomendaciones sesgadas.

En cuanto a las fuentes de información neutral sobre vehículos, la encuesta reveló que dos tercios de los compradores confiaban en sitios web de venta y reseñas de automóviles. Tras utilizar herramientas de búsqueda basadas en inteligencia artificial como Carson, el 41 % de los compradores de automóviles se mostraron más inclinados a visitar posteriormente sitios web de concesionarios o fabricantes.

En lo que respecta a las sugerencias sobre vehículos, los compradores están abiertos a que los vendedores se las proporcionen. Sin embargo, al menos el 64% de los compradores agradecieron las sugerencias de los concesionarios relacionadas con el costo y la financiación.

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