Encuesta muestra que menos del 20% de las funciones de IA automotriz son actualmente rentables

La mayoría de las funciones de IA automotriz aún no están pagando sus propias cuentas, incluso después de años de inversión en herramientas de voz, sistemas de predicción del conductor, servicios de coches conectados y productos de compras digitales.

Una encuesta en vivo realizada durante un webinar de SBD Automotive encontró que solo el 18% de las funciones de IA son rentables para la mayoría de los asistentes.

Vean, los fabricantes de automóviles pueden construir IA, nadie discute eso en el año 2026, pero lograr que esas herramientas ganen más de lo que cuestan es una historia completamente diferente. Robert Fisher de SBD Automotive dijo: "La IA en la automoción no es nada nueva. Pero hacer que la IA pague por sí misma sigue siendo muy difícil."

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

Andy Qiu de SBD Automotive dijo que la industria está mirando el problema incorrecto cuando habla de IA dentro de los coches. "Este no es un problema de tecnología", dijo Andy. "Es un problema de P&L (pérdidas y ganancias)".

El punto aquí es que estas capacidades de inteligencia artificial no son solo una inversión única en nuevo hardware. A diferencia de otro hardware en el coche, que una vez instalado se vuelve silencioso, la inteligencia artificial en el coche no se vuelve silenciosa cada vez que se usan sus funciones. Cada solicitud de voz, planificación de ruta, pronóstico o conexión puede implicar costos adicionales a través de la nube.

"Cada vez que un usuario interactúa con una función de IA, tu medidor de la nube está funcionando. Eso ya no es capex. Es opex continuo todos los días, para siempre", dijo Andy.

Plantea un dilema empresarial interesante. En caso de fallo, la función es un elemento de gasto para I+D. Sin embargo, en caso de éxito, el uso podría aumentar el costo de las operaciones. Por lo tanto, el fabricante de automóviles necesitaría demostrar que la tecnología genera ingresos suficientes, lealtad, valor de datos, tarifas de suscripción o asistencia en ventas.

Andy señaló que la mayoría de los fabricantes no tienen una gestión de costos adecuada por cada componente de IA individual. Esto podría significar que no identificarán qué soluciones dañan los márgenes. Andy se refirió a ello como un problema de portafolio, ya que la solución permanece en el portafolio porque se ve bien en la presentación del lanzamiento del producto, aunque los clientes rara vez la usen.

Andy dividió las soluciones de IA automotriz en cuatro categorías. Primero están los héroes, que tienen valor, generan ganancias y requieren más crecimiento. Segundo están los servicios públicos, que asisten a los usuarios, pero los clientes asumen que deberían ofrecerse gratis. Tercero están los zombis, que cuestan demasiado producirlos mientras se usan con poca frecuencia. El último son los rencores, que empeoran la experiencia del cliente.

Nissan recorta planes de trenes de potencia EV mientras los compradores aún prueban la búsqueda de coches con IA

El problema de la rentabilidad de la IA está llegando mientras el mercado automotriz más amplio ya está lidiando con una demanda débil en algunas líneas de productos costosas. JATCO, una unidad de Nissan Motor (OTC: NSANY), ha abandonado su plan de fabricar trenes de potencia de vehículos eléctricos en Sunderland, Gran Bretaña, después de una demanda más lenta para los EV de Nissan en Europa.

La empresa reveló el proyecto en enero de 2025. JATCO planeaba invertir 48,7 millones de libras (65,39 millones de dólares), y el proyecto produciría hasta 340.000 unidades de trenes motrices eléctricos (EV) anualmente. Cada unidad incluiría un motor integrado, un inversor y un reductor para los vehículos de Nissan.

En el extremo 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 coches con IA.

Según la encuesta realizada a compradores en el mercado y nuevos compradores, el 44% utilizó herramientas de búsqueda de vehículos impulsadas por IA en plataformas como Cars.com mientras buscaba vehículos. Además, el 71% expresó tener niveles moderados a altos de confianza en las herramientas basadas en IA para obtener información confiable sobre vehículos.

Sin embargo, hay una advertencia. Aproximadamente la mitad de los usuarios habituales de IA se sintieron cómodos con las herramientas de IA sugiriendo un coche y su costo. Por otro lado, solo el 22% declaró que verificaría la sugerencia de la IA. Simultáneamente, el 63% temía que las herramientas de IA sugirieran algunas recomendaciones sesgadas.

En cuanto a las fuentes de información neutral sobre vehículos, la encuesta mostró que dos tercios de los compradores confiaban en los sitios web de venta y reseña de coches. Tras haber utilizado herramientas de búsqueda basadas en IA como Carson, el 41% de los compradores de coches tenían la intención de visitar sitios web gestionados por concesionarios o fabricantes.

En lo que respecta a las sugerencias de vehículos, los compradores están abiertos a que los vendedores se las proporcionen. Sin embargo, no menos del 64% de los compradores dieron la bienvenida a las sugerencias relacionadas con el coste y la financiación por parte de los concesionarios.