Setor automotivo adota IA agêntica, mas apenas 5% têm governança madura

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Flavio Sartori

Quase sete em cada dez organizações do setor automotivo já utilizam ou testam IA agêntica no desenvolvimento de produtos, mas apenas 5% relatam possuir uma governança de IA totalmente madura. A conclusão é do relatório Reformulando o desenvolvimento de produtos automotivos: como as organizações podem avançar na corrida da IA, do Capgemini Research Institute.

O estudo ouviu 800 executivos seniores de 12 países da América do Norte, Europa e Ásia-Pacífico, incluindo 400 montadoras, 160 fornecedores de primeiro nível e 240 empresas de tecnologia. Segundo a pesquisa, 33% das organizações já usam a tecnologia e outros 35% conduzem projetos-piloto.

A adoção deve se acelerar nos próximos anos: o uso de IA agêntica em atividades de engenharia não essenciais deve saltar de 26% para 68% em dois a três anos. Para 83% dos executivos, a tecnologia permitirá que engenheiros dediquem mais tempo a tarefas técnicas em vez de atividades administrativas e de coordenação.

As empresas que já extraem mais valor da IA apresentam vantagens expressivas: ciclos de desenvolvimento 17% mais rápidos, ganho de 19% na produtividade da engenharia e redução de 19% no tempo de lançamento de produtos no mercado. Para a Capgemini, o diferencial não está apenas na adoção da tecnologia, mas em bases de dados confiáveis, casos de negócio claros e modelos de governança mais disciplinados.

“A IA Agêntica está criando uma nova divisão de desempenho no setor automotivo”, afirmou Laurence Noël, líder global para o setor automotivo da Capgemini.

A confiança dos executivos varia conforme a etapa do desenvolvimento. Enquanto 59% se sentem confortáveis com o uso de IA agêntica em pesquisas e concepção iniciais, o índice cai para 40% nas atividades de desenvolvimento, em que os resultados podem afetar diretamente qualidade, engenharia e segurança do veículo.

A pesquisa aponta que o setor ainda precisa fortalecer camadas de evidência, rastreabilidade e responsabilidade. Embora 68% das organizações exijam aprovação humana para decisões de alto impacto, apenas 41% conseguem rastrear os dados, premissas e justificativas por trás de um resultado influenciado por IA.

Outro desafio é transformar dados gerados por veículos conectados em melhorias reais. Segundo o estudo, 64% das organizações usam aprendizados de veículos em circulação principalmente para orientar futuros programas, e não para aprimorar modelos já à venda.

As atualizações remotas (over-the-air) continuam concentradas em cibersegurança e navegação. Ainda são menos comuns atualizações que modifiquem funções de condução ou recursos de assistência ao motorista.

Para a Capgemini, os obstáculos à escala são mais organizacionais do que técnicos. Seis em cada dez executivos apontam ineficiências de processo como principal causa de atrasos, enquanto 45% ainda não definiram estratégia e roteiro para IA no desenvolvimento de produtos.

A colaboração no ecossistema também permanece incipiente. Apenas 30% das empresas relatam modelos de codesenvolvimento baseados em métricas compartilhadas, e somente 10% estabeleceram responsabilidade compartilhada pelo ciclo de vida do produto entre montadoras, fornecedores e parceiros tecnológicos.