El bombo del Auto AI se adelanta a los beneficios mientras los costes de adopción muerden

La mayoría de las funciones de IA para automóviles todavía no se pagan solas, incluso después de años de inversión en herramientas de voz, sistemas de predicción para conductores, servicios de coches conectados y productos de compras digitales.

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

Los fabricantes de automóviles pueden desarrollar IA, nadie lo discute en 2026, pero lograr que esas herramientas generen más de lo que cuestan es una historia completamente diferente. Robert Fisher, de SBD Automotive, afirmó: "La IA en el sector automotriz no es nada nuevo. Pero hacer que la IA se pague a 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, señaló que la industria está mirando el problema equivocado cuando habla de IA dentro de los coches. "No es un problema tecnológico", dijo Andy. "Es un problema de Ganancias y Pérdidas (PNL)."

La cuestión es que estas capacidades de la inteligencia artificial no son simplemente una inversión única en nuevo hardware. A diferencia de otros componentes de hardware del coche, que una vez instalados se vuelven silenciosos, la inteligencia artificial del coche no se silencia cada vez que se utilizan sus funciones. Cada solicitud de voz, planificación de rutas, pronóstico o conexión puede conllevar costes adicionales a través de la nube.

"Cada vez que un usuario interactúa con una función de IA, tu contador en la nube está corriendo. Eso ya no es capex. Es opex continuo cada día, para siempre", dijo Andy.

Esto plantea un interesante dilema empresarial. En caso de fracaso, la función es una partida de gasto para I+D. Sin embargo, en caso de éxito, el uso podría disparar los costes operativos. Por lo tanto, el fabricante de automóviles necesitaría demostrar que la tecnología genera ingresos suficientes, fidelidad, valor de datos, cuotas de suscripción o asistencia en ventas.

Andy señaló que la mayoría de los fabricantes no disponen de una gestión de costes adecuada para cada componente de IA individual. Esto podría significar que no lograrían identificar qué soluciones perjudican los márgenes. Andy lo describió como un problema de cartera, ya que la solución permanece en el portafolio porque tiene buena apariencia en la presentación del lanzamiento del producto, aunque los clientes apenas la usen.

Andy dividió las soluciones de IA para automoción en cuatro categorías. La primera son los héroes, que tienen valor, generan beneficios y requieren mayor crecimiento. La segunda son las utilidades, que ayudan a los usuarios, aunque los clientes asumen que deberían ofrecerse de forma gratuita. La tercera son los zombis, que cuestan demasiado producir y se usan con poca frecuencia. La última son los rencores, que empeoran la experiencia del cliente.

Nissan recorta sus planes de transmisión eléctrica mientras los compradores siguen probando la búsqueda de coches con IA

El problema de rentabilidad de la IA surge mientras el mercado automovilístico en general ya enfrenta una demanda débil en algunas líneas de productos costosas. JATCO, una filial de Nissan Motor (OTC: NSANY), ha abandonado su plan de fabricar transmisiones para vehículos eléctricos en Sunderland, Gran Bretaña, tras la ralentización de la demanda de vehículos eléctricos de Nissan en Europa.

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

En el lado minorista, los consumidores están experimentando con la IA, mientras 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 impulsada por IA.

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

Sin embargo, hay una advertencia. Aproximadamente la mitad de los usuarios habituales de IA se sentían cómodos con que las herramientas de IA sugirieran un coche y su coste. 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 pudieran ofrecer 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 reseñas de coches. Tras haber utilizado herramientas de búsqueda basadas en IA como Carson, el 41% de los compradores de coches se mostraba inclinado a visitar posteriormente 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 acogió favorablemente las sugerencias relacionadas con el coste y la financiación por parte de los concesionarios.

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