Las grandes firmas de automoción y las infraestructuras de transporte cambian para siempre el corazón de su actividad para que la inteligencia artificial asuma más protagonismo.
El mercado mundial de tecnologías de IA para la automoción facturó alrededor de 2.300 millones de dólares en 2022 y se prevé que alcance los 7.000 millones de dólares en 2027, con una tasa de crecimiento anual del 24,1% en esos cinco años.
Una cifra en la que habría que incluir también el desarrollo de infraestructuras sensorizadas como los aparcamientos inteligentes, los lectores automatizados de matrículas en las entradas y salidas o el software que emplean Cabify o Bolt para multiplicar la eficiencia de las carreras con datos sobre el tráfico, la geolocalización de coches y usuarios o la demanda esperada.
En cualquier caso, la inteligencia artificial aplicada se ha convertido, como advierte un informe la consultora McKinsey, en la tecnología puntera que más están utilizando las firmas de automoción. Y el informe analiza 3.500 empresas industriales que se especializan principalmente en la conducción autónoma, la conectividad, la electrificación y la movilidad compartida.
Uber ha anunciado que prepara un asistente de IA impulsado por ChatGPT y el programa EV Mentor para ayudar a responder preguntas en su flota de vehículos eléctricos. La funcionalidad con la que los usuarios ya pueden dar preferencia a vehículos eléctricos (EV) está disponible en las grandes ciudades estadounidenses como Nueva York o Los Ángeles, y capitales internacionales como París o Madrid.
Gracias a Haomo, una start-up china, Hyundai está a punto de lanzar su primer vehículo eléctrico equipado con IA generativa en el gigante asiático. El sistema de Haomo se inspira en el popular ChatGPT de OpenAI y puede actualizarse en tiempo real para optimizar la toma de decisiones del conductor con los datos del tráfico. Ya son 20 los modelos de vehículos que utilizan distintas versiones del sistema DriveGPT en la segunda economía mundial.
Xiaomi también se lo está poniendo difícil a Tesla. El fabricante de smartphones va a lanzar en los próximos meses un dispositivo de inteligencia artificial para EV que permitiría la navegación autónoma por entornos complejos, el estacionamiento y una vista de la cámara superior de 360 grados. Ese dispositivo lo integrará en vehículos como el SU7, que la propia Xiaomi ya ha empezado a fabricar. Es más, si los objetivos anuales de producción de este modelo eran 76.000 unidades a principios de 2024, en diciembre ya se habían catapultado hasta 130.000.
La integración de la IA en la movilidad sostenible, como se ve, ya es intensiva. Y uno de los motivos es su enorme versatilidad, que impacta de lleno sobre la ingeniería y la investigación y desarrollo de los vehículos y sus componentes.
De hecho, algunas empresas la emplean para crear y administrar mundos virtuales donde entrenan los algoritmos de la conducción autónoma eléctrica en contextos tan dispares como que el coche se detenga en un paso de cebra o lo haga cuando un peatón despistado se pone delante de él y va a provocar un atropello. Se pueden detectar antes los errores y debilidades de los modelos y crear escenarios que permitan comprender por qué un vehículo eléctrico autónomo no ha pasado una determinada prueba virtual.
Otro aspecto en el que se está aplicando la IA en la automoción eléctrica tiene que ver con la gestión de la cadena de suministro. Como se recoge en un análisis publicado por la Harvard Business Review, los modelos de lenguaje de gran tamaño pueden programarse, por ejemplo, para responder preguntas como cuánta materia prima tiene hoy cada proveedor, cuál es la opción más barata para enviar artículos desde la fábrica F hasta el minorista R o cuál sería el costo adicional de transporte si la demanda total de productos aumentara en un 15%.
También cabe que los estrategas de la empresa tomen decisiones en tiempo real después de plantearle al sistema qué fábrica fue la más productiva la semana pasada o cómo se puede aumentar la eficiencia en el cumplimiento de los contratos.
La inteligencia artificial sirve, igualmente, para anticipar riesgos ambientales, sociales y de gobernanza. Las empresas ya la utilizan para realizar grandes batidas de internet y bases de datos enormes hasta encontrar precedentes de contaminación indebida, mala gestión de los residuos o escándalos recientes de corrupción de sus proveedores. Según una encuesta reciente de McKinsey, el 70% de los consumidores consideraba que la fabricación sostenible era un criterio importante para comprar o no un vehículo.
La IA también resulta útil para fabricar vehículos eléctricos autónomos. Un ejemplo: se están reduciendo los plazos de entrega de los coches gracias a la combinación de la IA y unas cámaras especiales en la fase de inspección y revisión de sus superficies. Empresas como BMW en su factoría de Regensburg emplean unas cámaras para escanear las superficies capaces de detectar variaciones mínimas en la pintura.
Foxconn, el mayor productor de iPhones, lleva meses colaborando con el mayor fabricante de chips del mundo, NVIDIA, para desarrollar factorías basadas en la inteligencia artificial de las que saldrán aplicaciones para coches autónomos, herramientas de IA generativas o sistemas robóticos. Sus objetivos pasan, además, por avanzar en la digitalización de los flujos de trabajo de fabricación e inspección y, finalmente, por el desarrollo de plataformas robóticas y de vehículos eléctricos apoyadas en un tipo de IA generativa basada en modelos de lenguaje de gran tamaño.
Según un estudio muy exhaustivo en el World Electric Vehicle Journal, la inteligencia artificial se ha convertido en un ingrediente imprescindible para gestionar el consumo energético de los vehículos eléctricos mediante algoritmos avanzados de aprendizaje automático, redes neuronales y técnicas de optimización. Adicionalmente, sigue el estudio, aspectos del machine learning como el aprendizaje por refuerzo, que imita el proceso de aprendizaje por ensayo y error de los humanos, “son particularmente efectivos en la gestión de la energía en tiempo real”.
El estudio del World Electric Vehicle Journal también concluye que “las aplicaciones de IA se extienden al diagnóstico de fallos y al mantenimiento predictivo de los sistemas de almacenamiento y propulsión eléctrica, lo que garantiza una mayor fiabilidad y una mayor vida útil de la batería”. En paralelo, advierte, la inteligencia artificial permite reforzar la ciberseguridad y ofrece “experiencias de conducción personalizadas y adaptadas a las preferencias del conductor y a las condiciones ambientales”.
Como se ve, la convergencia entre los vehículos eléctricos y la inteligencia artificial es enorme tanto desde el punto de vista de los productores en fábrica como de los usuarios o los proveedores. Y por si esto fuera poco, las infraestructuras de movilidad también la están integrando en su galope hacia la mayor sostenibilidad y automatización de las ciudades.
La IA ya no puede separarse ni del vehículo eléctrico, ni de los distintos niveles de conducción autónoma y servicios de coche compartido ni de las smart cities. El futuro lleva años avanzando a grandes zancadas sin que apenas nos demos cuenta.
Escribe: Gonzalo Toca
