En el ámbito de la inteligencia artificial aplicada al sector del automóvil se puede hacer una fortuna, pero también hay muchas formas de malgastarla.
McKinsey estima que la IA agentiva podría aportar entre 450 000 y 650 000 millones de dólares en ingresos anuales en los sectores avanzados para 2030, y que el sector de la automoción se encuentra entre los que se beneficiarán. Pero hay otra cifra. Gartner prevé que más del 40 % de los proyectos de IA agentiva se cancelen a finales de 2027. El problema radica en el aumento de los costes, la falta de claridad sobre el valor empresarial y la debilidad de los controles, más que en cualquier fallo de la tecnología.
entre 450 000 y 650 000 millones de dólares
Ingresos anuales que la IA aplicada podría generar en los sectores avanzados de aquí a 2030, siendo el sector de la automoción uno de los que más se beneficiarán
McKinsey
Más del 40 %
Porcentaje de proyectos de IA agencial que se prevé que se cancelen a finales de 2027
Gartner
Al analizar estas dos cifras en conjunto, la verdadera cuestión queda clara. El debate sobre si el sector de la automoción debería adoptar la IA ya está zanjado. La cuestión que queda por resolver es si una organización está sentando las bases para que la IA resulte útil a gran escala, o si simplemente está adquiriendo más herramientas con la esperanza de que, en conjunto, den algún resultado.
He implantado la IA en 25 mercados a través de Seez, y hay una lección que se ha repetido en todos ellos: la tecnología en sí misma rara vez es lo más difícil. Lo difícil es todo lo que la rodea.
El mercado sufre un problema de «fatiga de la IA»
Cuando hablo hoy con los responsables de los concesionarios, percibo un cansancio que me resulta familiar. Ahora todos los proveedores tienen un producto de IA, y la mayoría son chatbots con una nueva etiqueta o una ligera capa de automatización añadida a algo que ya existía. Muchos líderes interpretan ese cansancio como una reacción al exceso de IA, lo que pasa por alto por completo el problema.
Los concesionarios no están hartos de la IA. Están hartos de una tecnología inconexa que promete inteligencia y que, en realidad, solo les supone un sistema más que gestionar.
Pensemos en lo que ocurre en la práctica. Un concesionario compra un chatbot a un proveedor, una herramienta de captación de clientes potenciales a otro, un sistema de recordatorios de servicio a un tercero y una aplicación de interacción con los clientes a un cuarto. Cada uno de ellos resuelve un problema concreto y trae consigo su propio panel de control, su propio silo de datos, su propia formación y su propia factura trimestral. Los equipos querían un servicio de atención automatizado para disponer de más tiempo libre. En cambio, se han encontrado con cuatro sistemas más que supervisar y menos tiempo para atender a los clientes.
El cansancio proviene de la propia fragmentación. Cuando la IA llega como una solución puntual más, desconectada del resto, añade fricción en lugar de eliminarla. El problema es que cada una de esas herramientas solo puede ver lo que contiene su propio sistema. Un chatbot que habla con un cliente no tiene ni idea de qué coche está preguntando, mientras que una herramienta dentro del CRM realiza llamadas sin tener visión del inventario, las finanzas o el historial de servicio. Cada una de ellas trabaja a partir de una fracción del panorama general.
Si tu cliente tiene que repetir su historia cada vez que pasa de un chatbot a un asesor de atención al cliente, la IA no está ayudando. Simplemente está creando ruido.
La IA que ayuda frente a la IA que actúa
La verdadera línea divisoria separa la IA que ayuda a las personas de la IA que realiza el trabajo por sí sola.
IA generativa
Redacta el correo electrónico de seguimiento y espera a que alguien lo envíe.
IA operativa
Evalúa al cliente potencial, actualiza el expediente, concierta la cita y solo recurre a una persona cuando la situación realmente lo requiere.
Un método consiste en añadir una tarea a la lista de alguien, y el otro, en eliminarla.
Lo que permite que la IA operativa actúe es precisamente lo que las herramientas fragmentadas nunca han tenido: una visión global del negocio. Los concesionarios que obtienen un valor real rara vez cuentan con el modelo más sofisticado. Lo que tienen es una IA capaz de analizar de forma integral las ventas, el servicio técnico, los recambios, la financiación y el historial de los clientes, y de actuar en función de toda esa información. La conectividad de los datos no es un simple detalle informático. Es lo que determina si tu IA sigue mejorando o si, sin que te des cuenta, se estanca.
Los responsables que estén valorando en qué invertir durante los próximos dos años pueden evaluar cualquier producto en función de tres criterios:
- VisibilidadLa herramienta tiene que ver realmente los datos que hay detrás de una decisión, no empezar a ciegas cada vez.
- GobernanzaAlguien tiene que decidir en qué puede intervenir la IA y en qué momentos debe volver a intervenir una persona.
- Resultados realesDebería ahorrar tiempo o generar ingresos ya en el primer mes de uso, no solo quedar bien en una demostración.
La mayoría de los proyectos que se estancan nunca fracasan por culpa del modelo de IA. Las grietas aparecen en uno de estos tres aspectos mucho antes de que nadie culpe a la tecnología.
Cómo se aplica esto en la práctica
En lugar de añadir otra función independiente, hemos diseñado CARS, disponible en Seez , como la capa de IA nativa integrada directamente en la plataformaPinewood.AI y en los sistemas centrales de los concesionarios. Esta plataforma cuenta con cuatro agentes especializados (Connect, Assist, Reachy Serve) para impulsar un flujo de trabajo continuo a lo largo de todo el recorrido del cliente. El número de agentes importa menos que el hecho de que compartan los mismos datos y contexto. El que gestiona un nuevo cliente potencial trabaja partiendo de la misma información que el que reserva una visita de servicio meses más tarde.
Así es como funciona en el día a día:
- En el departamento de ventasCuando un cliente potencial entra en el Sistema de Gestión de Clientes Potenciales (LMS), los agentes de IA procesan la solicitud respetando las normas estructuradas del expediente de la operación. La documentación obligatoria, los requisitos financieros y los controles de firma se aplican automáticamente en función de los parámetros de la transacción.
- En el servicio posventaCuando los agentes de IA envían comunicaciones sobre el mantenimiento, el historial del cliente y los registros en tiempo real del taller se sincronizan al instante. Los clientes pueden consultar los detalles y seleccionar las opciones pertinentes a través de un portal de registro en línea, actualizando así la plataforma principal incluso antes de poner un pie en el concesionario.
El uso de datos conectados y reglas de negocio claras proporciona a la IA un contexto real con el que trabajar y le da muchos menos motivos para tener que hacer conjeturas, aunque ninguna integración hace que la IA sea perfecta.
Nuestro objetivo era sencillo. No queríamos añadir una tarea más a la que tuvieran que ocuparse los equipos de los concesionarios. Queríamos que la IA se encargara del trabajo repetitivo dentro de los sistemas que ya utilizan.
La arquitectura supera a la velocidad
Muchos líderes consideran la IA como una carrera de velocidad y dan por sentado que quienes la adoptan primero salen ganando automáticamente, pero los datos indican lo contrario. Los concesionarios que tengan éxito en esta década serán aquellos que construyan una base sólida, considerando la IA como una capacidad operativa basada en sistemas integrados, flujos de trabajo fluidos y una gobernanza rigurosa. Estos aspectos fundamentales determinan si las inversiones se multiplican o se estancan.
Si tuviera que resumir todo el examen en una sola frase, sería esta.
Tu IA es tan buena como los datos a los que tiene acceso, los flujos de trabajo a los que puede acceder y las acciones que puede llevar a cabo.
Esos 650 000 millones de dólares son reales, al igual que ese 40 % que nunca llegará a alcanzarlos. Lo que diferencia a ambos es la calidad de los cimientos sobre los que se asienta esa ambición.
Fuentes: Cifras de ingresos extraídas de McKinsey,«Empowering advanced industries with agentic AI». Previsión de cancelaciones extraída del comunicado de prensa de Gartner,«Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027», 25 de junio de 2025.
¿Estás listo para sentar las bases, y no solo para comprar más herramientas?
Dinos dónde se encuentra tu concesionario en la actualidad y nuestro equipo te mostrará cómo podría aplicarse la IA conectada y operativa en tus procesos de ventas, servicio y recorrido del cliente.
