La inteligencia artificial y el machine learning en el sector automotriz: transformando el ecosistema del aftermarket

Por Katria Oviedo, CEO de Jetz App

La revolución digital ha llegado a todos los rincones de la economía, y el sector automotriz no es la excepción. En particular, la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) están modificando de manera significativa tanto la fabricación de vehículos como los servicios posventa. Para el ecosistema del aftermarket, estas tecnologías están redefiniendo los procesos, impulsando la eficiencia operativa y mejorando la experiencia del cliente. Sin embargo, también presentan desafíos significativos que los actores clave en la industria deben abordar de manera estratégica.

En este contexto, surge una pregunta clave: ¿cómo pueden las cadenas de retailers de autopartes, tanto grandes como pequeñas, adoptar la IA y el ML para mantenerse competitivas en el mercado mexicano? Y, más importante aún, ¿qué valor generan estas tecnologías en el contexto local?

La IA y el ML: impulsando la transformación del sector automotriz

La IA y el ML han emergido como fuerzas motoras en la innovación del sector automotriz. En términos simples, la inteligencia artificial se refiere a sistemas que pueden simular habilidades cognitivas humanas, como el aprendizaje, la resolución de problemas y la toma de decisiones. El machine learning, por su parte, es una subdisciplina de la IA que permite que los sistemas aprendan de los datos y mejoren su rendimiento con el tiempo sin ser programados de manera explícita.

En el ámbito automotriz, estas tecnologías están siendo utilizadas en múltiples frentes. Desde la conducción autónoma y los sistemas de asistencia al conductor (ADAS) hasta la optimización de la producción en las fábricas, la IA ha permitido a los fabricantes innovar a un ritmo acelerado. Pero donde realmente están teniendo un impacto profundo es en el ecosistema del aftermarket

La nueva era del aftermarket automotriz

El mercado de repuestos y servicios automotrices es vasto y diverso. En este ecosistema, los avances en IA y ML están ayudando a optimizar la cadena de suministro, mejorar la eficiencia operativa y predecir la demanda de piezas y servicios con mayor precisión. Esto es crucial en una industria que históricamente ha sido compleja y fragmentada.

1. Predicción y optimización de la demanda

El machine learning permite analizar grandes volúmenes de datos históricos para predecir patrones de demanda. Esto es particularmente útil para retailers de autopartes, quienes pueden utilizar estas herramientas para optimizar el inventario y reducir costos asociados al almacenamiento de piezas que no se venden. Con algoritmos que detectan tendencias en la venta de repuestos específicos según el tipo de vehículo, las condiciones del mercado y hasta factores estacionales, las empresas pueden gestionar mejor sus existencias.

2. Mejora en la experiencia del cliente

Uno de los grandes desafíos del aftermarket automotriz es proporcionar el repuesto correcto al cliente en el menor tiempo posible. Con la implementación de IA, los retailers pueden personalizar las recomendaciones de productos, sugiriendo a los clientes las piezas exactas que necesitan basadas en el historial de su vehículo y sus patrones de compra. Además, la integración de chatbots inteligentes mejora la atención al cliente, proporcionando respuestas inmediatas a preguntas frecuentes y asistencia durante el proceso de compra.

3. Mantenimiento predictivo

Una de las áreas de mayor impacto de la IA en el aftermarket es el mantenimiento predictivo. Con el uso de sensores y algoritmos de ML, los vehículos pueden auto diagnosticarse, detectando posibles fallos antes de que se conviertan en problemas mayores. Esto permite a los retailers ofrecer soluciones proactivas a sus clientes, como alertas automáticas sobre piezas que podrían necesitar reemplazo pronto, lo que a su vez genera más ventas y mejora la satisfacción del cliente.

4. Logística inteligente

La eficiencia en la logística es clave para mantener la competitividad en el mercado de autopartes. Las cadenas de suministro se vuelven más ágiles con la implementación de IA para la planificación y optimización de rutas de entrega, reduciendo costos y mejorando los tiempos de respuesta. Además, el machine learning puede identificar cuellos de botella en la cadena logística y sugerir soluciones antes de que se conviertan en problemas críticos.

Aunque la IA y el ML ofrecen innumerables oportunidades para el aftermarket automotriz, la adopción de estas tecnologías no está exenta de desafíos. Uno de los principales retos es la curva de aprendizaje y la resistencia al cambio. Para muchas cadenas de autopartes, especialmente las pequeñas y medianas empresas, la implementación de estas tecnologías puede parecer intimidante debido a la falta de conocimientos técnicos y recursos financieros.

Otro desafío importante es la integración de la IA con los sistemas existentes. Muchas empresas en el aftermarket operan con sistemas tradicionales y migrar a plataformas que soporten IA puede ser costoso y llevar tiempo. A esto se suma la necesidad de contar con una infraestructura adecuada para manejar grandes volúmenes de datos, así como garantizar la ciberseguridad, ya que la digitalización conlleva mayores riesgos de ataques cibernéticos.

En cuanto a las perspectivas futuras, es evidente que la IA y el ML se convertirán en pilares esenciales para la competitividad en el mercado del aftermarket. Las empresas que logren superar las barreras iniciales y adopten estas tecnologías de manera estratégica estarán mejor posicionadas para satisfacer la demanda de un consumidor cada vez más digital y exigente.

El valor de la IA en el mercado de las autopartes en el país 

El mercado mexicano de autopartes y aftermarket es uno de los más grandes y dinámicos de América Latina. De acuerdo con datos de la Industria Nacional de Autopartes (INA), actualmente la industria del aftermarket en México está conformada por más de 215 mil unidades económicas, que incluyen tanto establecimientos de reparación como puntos de venta al por menor y mayor de autopartes, aceites y lubricantes. 

Este ecosistema es fundamental para el mantenimiento de la vasta flota vehicular mexicana, que hoy en día supera los 55 millones de unidades. De estas unidades, un porcentaje significativo tiene más de 10 años de antigüedad, lo que incrementa la demanda de repuestos y servicios de mantenimiento.

Durante el primer trimestre de 2024, la industria automotriz representó el 4.38% del PIB Nacional y el 21.04% del PIB manufacturero, lo que subraya la importancia del sector para la economía mexicana. En términos de valor, el tamaño del mercado del aftermarket de autopartes en México se estima en más de 30 mil millones de dólares, con una proyección de crecimiento sostenido en los próximos años.

Adicionalmemte, la INA destaca que en 2023, el ticket promedio de reparación de vehículos ligeros en concesionarios alcanzó los 192 dólares, un valor que puede elevarse hasta 353 dólares en el caso de vehículos premium. Estas cifras reflejan la magnitud del mercado y el potencial para la adopción de tecnologías avanzadas como la IA y el ML para mejorar la eficiencia y rentabilidad en la gestión del aftermarket.

El mercado mexicano ha sido relativamente lento en adoptar tecnologías digitales en comparación con otras regiones, pero esto también representa una oportunidad única para los retailers de autopartes. La IA y el ML pueden ser catalizadores de eficiencia, mejorando la predicción de la demanda, optimizando inventarios y ofreciendo una mejor experiencia al cliente.

¿Cómo deben actuar las cadenas de retailers de autopartes?

Para los retailers de autopartes en México, la adopción de tecnología no es una opción, sino una necesidad si quieren mantenerse relevantes en el futuro. Para integrar estas tecnologías de manera efectiva, las empresas deben:

1. Invertir en infraestructura tecnológica: Migrar a sistemas basados en la nube y adoptar soluciones de IA que se integren con sus procesos existentes.

2. Capacitar a su personal: Es fundamental que las empresas formen a sus empleados para que comprendan y aprovechen el potencial de estas herramientas.

3. Colaborar con expertos en tecnología: Las alianzas con empresas especializadas en inteligencia artificial y machine learning pueden acelerar la adopción de estas tecnologías y reducir el riesgo de errores.

4. Ofrecer experiencias personalizadas al cliente: Las herramientas de IA pueden transformar la forma en que los clientes interactúan con las empresas, y quienes adopten esta estrategia tendrán una ventaja competitiva.

En esencia la inteligencia artificial y el machine learning están transformando todas las industrias y el sector automotriz y el ecosistema del aftermarket no es la excepción, es gracias a estos recursos que se ofrecen soluciones que mejoran la eficiencia, personalizan la experiencia del cliente y optimizan la cadena de suministro. Y aunque los retos son significativos, las empresas que logren superar las barreras tecnológicas estarán en una posición sólida para liderar el mercado mexicano.

Sin embargo, el verdadero valor de estas tecnologías no podrá ser completamente aprovechado sin una colaboración efectiva entre todos los actores del sector. Fabricantes, retailers y todos los integrantes de la cadena de suministro y automotriz deben unirse para fomentar la adopción de IA y ML, compartir mejores prácticas y establecer estándares que eleven la competitividad del mercado en su conjunto. Solo mediante esta colaboración será posible generar un impacto duradero, no solo en términos de rentabilidad, sino también en la mejora de los servicios y la satisfacción del cliente en un sector cada vez más exigente y dinámico.