Enquete mostra que menos de 20% dos recursos de IA automotiva são atualmente lucrativos

A maioria dos recursos de IA automotiva ainda não está pagando suas próprias contas, mesmo após anos de investimento em ferramentas de voz, sistemas de previsão de motoristas, serviços de carros conectados e produtos de compras digitais.

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

Veja, montadoras podem construir IA, ninguém está argumentando que no ano de 2026, mas fazer com que essas ferramentas ganhem mais do que custam é uma história completamente diferente. Robert Fisher da SBD Automotive disse: “IA em automóveis não é nada novo. Mas fazer com que a IA pague por si mesma ainda é muito difícil.”

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

Andy Qiu da SBD Automotive disse que a indústria está olhando para o problema errado quando fala sobre IA dentro dos carros. “Este não é um problema de tecnologia”, disse Andy. “É um problema de DRE (Demonstrativo de Resultado do Exercício).”

O ponto aqui é que essas capacidades de inteligência artificial não são apenas um investimento único em novo hardware. Diferente de outros hardwares no carro, que uma vez instalados ficam silenciosos, a inteligência artificial no carro não fica silenciosa toda vez que suas funções são usadas. Cada solicitação de voz, planejamento de rota, previsão ou conexão pode envolver custos adicionais através da nuvem.

“Toda vez que um usuário interage com um recurso de IA, seu medidor de nuvem está rodando. Isso não é mais capex. É opex contínuo todos os dias, para sempre”, disse Andy.

Isso levanta um dilema de negócios interessante. Em caso de falha, o recurso é um item de despesa para P&D. No entanto, em caso de sucesso, o uso pode aumentar o custo das operações. Assim, o fabricante de automóveis precisaria provar que a tecnologia gera receita suficiente, lealdade, valor de dados, taxas de assinatura ou assistência de vendas.

Andy observou que a maioria dos fabricantes não tem uma gestão de custos adequada para cada componente de IA individual. Isso pode significar que eles falhariam em identificar quais soluções prejudicam as margens. Andy se referiu a isso como um problema de portfólio, já que a solução permanece no portfólio porque parece boa na apresentação do lançamento do produto, embora os clientes raramente a usem.

Andy dividiu as soluções de IA automotiva em quatro categorias. A primeira é heróis, que têm valor, geram lucro e requerem crescimento adicional. A segunda é utilitários, que auxiliam os usuários, mas os clientes assumem que devem ser oferecidos gratuitamente. A terceira é zumbis, que custam muito para produzir enquanto são usados com pouca frequência. A última é rancores, que pioram a experiência do cliente.

Nissan corta planos de powertrain de EVs enquanto compradores ainda testam busca de carros com IA

O problema de lucro da IA está chegando enquanto o mercado automotivo mais amplo já está lidando com a demanda fraca em algumas linhas de produtos caras. A JATCO, uma unidade da Nissan Motor (OTC: NSANY), abandonou seu plano de fabricar powertrains de veículos elétricos em Sunderland, Grã-Bretanha, após a demanda mais lenta por EVs 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 de EV anualmente. Cada unidade incluiria um motor integrado, inversor e redutor para veículos Nissan.

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

De acordo com a pesquisa realizada com compradores no mercado e novos compradores, 44% usaram ferramentas de busca de carros com IA em plataformas como Cars.com enquanto procuravam veículos. Além disso, 71% expressaram ter níveis moderados a altos de confiança em ferramentas baseadas em IA para informações confiáveis sobre veículos.

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

Em relação às fontes de informações neutras sobre veículos, a pesquisa mostrou que dois terços dos compradores confiavam em sites de venda e revisão de carros. Tendo usado ferramentas de busca baseadas em IA como o Carson, 41% dos compradores de carros estavam inclinados a visitar sites operados por concessionárias ou fabricantes depois.

Quando se trata de sugestões de veículos, os compradores estão abertos a que os vendedores os forneçam. No entanto, não menos de 64% dos compradores acolheram sugestões relacionadas ao custo e financiamento das concessionárias.