A euforia em torno da IA ​​automotiva supera os lucros, enquanto os custos de adoção aumentam

A maioria dos recursos de IA automotiva ainda não se paga, mesmo após anos de investimento em ferramentas de voz, sistemas de previsão de direção, serviços de carros conectados e produtos de compras digitais.

Uma pesquisa ao vivo realizada durante um webinar da SBD Automotive revelou que apenas 18% dos recursos de IA são lucrativos para a maioria dos participantes.

Veja bem, as montadoras podem desenvolver IA, ninguém questiona isso em 2026, mas fazer com que essas ferramentas gerem lucro além do seu custo é uma história completamente diferente. Robert Fisher, da SBD Automotive, afirmou: “IA na indústria automotiva não é novidade. Mas fazer com que a IA se pague ainda é muito difícil.”

As montadoras continuam pagando contas de nuvem cada vez que os motoristas usam ferramentas de IA

Andy Qiu, da SBD Automotive, afirmou que a indústria está focando no problema errado quando fala sobre inteligência artificial em carros. "Este não é um problema tecnológico", disse Andy. "É um problema de lucros e perdas."

A questão aqui é que essas capacidades de inteligência artificial não representam apenas um investimento único em novo hardware. Ao contrário de outros componentes do carro, que uma vez instalados se tornam silenciosos, a inteligência artificial no carro não se torna silenciosa sempre que suas funções são utilizadas. Cada comando de voz, planejamento de rota, previsão do tempo ou conexão pode acarretar custos adicionais por meio da nuvem.

“Cada vez que um usuário interage com um recurso de IA, seu medidor de nuvem é acionado. Isso não é mais despesa de capital (capex). É despesa operacional contínua, diária e permanente”, disse Andy.

Isso levanta um dilema comercial interessante. Em caso de fracasso, o recurso representa um custo para P&D. Por outro lado, em caso de sucesso, o uso pode aumentar os custos operacionais. Portanto, a montadora precisaria comprovar que a tecnologia gera receita suficiente, fidelização, valor de dados, taxas de assinatura ou suporte de vendas.

Andy observou que a maioria dos fabricantes não possui uma gestão de custos adequada para cada componente individual de IA. Isso pode significar que eles não conseguemdentquais soluções prejudicam as margens de lucro. Andy se referiu a isso como um problema de portfólio, já que a solução permanece no portfólio porque causa boa impressão na apresentação de lançamento do produto, embora os clientes raramente a utilizem.

Andy dividiu as soluções de IA automotiva em quatro categorias. A primeira é a dos heróis, que têm valor, geram lucro e precisam de crescimento contínuo. A segunda é a dos utilitários, que auxiliam os usuários, mas que os clientes presumem que deveriam ser oferecidos gratuitamente. A terceira é a dos zumbis, que têm um custo de produção muito alto e são pouco utilizados. A última é a dos ressentimentos, que pioram a experiência do cliente.

A Nissan cancela planos de motores elétricos enquanto os consumidores ainda testam a busca de carros por IA

O problema da rentabilidade da IA surge num momento em que o mercado automotivo em geral já enfrenta uma demanda fraca em algumas linhas de produtos de alto custo. A JATCO, uma unidade da Nissan Motor (OTC: NSANY), abandonou seu plano de fabricar motores para veículos elétricos em Sunderland, na Grã-Bretanha, devido à queda na demanda por veículos elétricos da Nissan na Europa.

A empresa revelou o projeto em janeiro de 2025. A JATCO planejava investir 48,7 milhões de libras (US$ 65,39 milhões), e o projeto produziria até 340.000 unidades de powertrain para veículos elétricos anualmente. Cada unidade incluiria um motor, inversor e redutor integrados para veículos Nissan.

No setor varejista, os consumidores estão experimentando a IA, enquanto os fabricantes tentam aperfeiçoar a tecnologia. Em novembro de 2025, a Cars.com Inc. (NYSE: CARS) realizou uma pesquisa após o lançamento do Carson, a ferramenta de busca de carros com IA.

De acordo com a pesquisa realizada com compradores atuais e novos, 44% utilizaram ferramentas de busca de carros com inteligência artificial em plataformas como o Cars.com ao procurar veículos. Além disso, 71% expressaram ter níveis de confiança moderados a altos em ferramentas baseadas em IA para obter informações confiáveis sobre veículos.

No entanto, há uma ressalva. Aproximadamente metade dos usuários regulares de IA se sentia confortável com ferramentas de IA sugerindo um carro e seu preço. Por outro lado, apenas 22% afirmaram que verificariam a sugestão da IA. Simultaneamente, 63% temiam que as ferramentas de IA sugerissem recomendações tendenciosas.

Em relação às fontes de informação neutra sobre veículos, a pesquisa mostrou que dois terços dos compradores confiavam em sites de venda e avaliação de carros. Após utilizarem ferramentas de busca baseadas em IA, como o Carson, 41% dos compradores de carros se mostraram mais propensos a visitar sites de concessionárias ou fabricantes.

Quando se trata de sugestões de veículos, os compradores estão abertos a recebê-las dos vendedores. No entanto, pelo menos 64% dos compradores acolheram bem sugestões relacionadas ao custo e ao financiamento por parte das concessionárias.

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