В последнем отчете Исследовательского института Capgemini под названием «Переосмысление процесса разработки автомобильной продукции: лидерство в гонке ИИ» сообщается, что компании сектора ускоряют переход от пилотных проектов к реальным процессам разработки продукции с использованием агентного ИИ (Agentic AI). Отчет показал, что почти семь из десяти компаний в настоящее время внедряют эту технологию: 33% используют ее на практике, а 35% находятся на стадии пилотных проектов. Ожидается, что уровень внедрения в неосновных инженерных задачах достигнет 68% в ближайшие годы.
Эти изменения приносят ощутимую пользу: 83% руководителей считают, что агентный ИИ позволяет инженерам сосредоточиться на ключевых инженерных задачах, вместо того чтобы отвлекаться на административные и координационные функции. С другой стороны, лишь 5% организаций заявили о наличии полностью развитой модели управления ИИ, что подчеркивает сохраняющиеся проблемы, связанные с качеством данных, прослеживаемостью и прямой ответственностью.
Разрыв в производительности и региональные различия
Отчет основан на глобальном опросе 800 топ-менеджеров автомобильной отрасли из 12 стран. В нем поясняется, что компании, добившиеся наибольшей эффективности, смогли ускорить циклы разработки на 17%, повысить производительность инженерных работ на 19% и сократить время вывода продукции на рынок на 19%. Такое преимущество объясняется не только технологиями, но и наличием более надежной базы данных, а также более дисциплинированными операционными моделями и системами управления.
Что касается географического распределения, то рынки США и Европы демонстрируют самые высокие уровни реализации стратегий ИИ: 53% производителей оригинального оборудования (OEM) в США и 46% в Европе уже реализуют инициативы в области ИИ. В то же время четыре из десяти компаний, участвовавших в опросе в Китае, указывают, что все еще находятся на стадии реализации, в то время как доля компаний, достигших аналогичного стратегического прогресса, там составляет всего 7%.
Что представляет собой барьер доверия и данных?
По мере расширения масштабов использования агентного ИИ уровни доверия существенно различаются в зависимости от этапов применения. Уровень уверенности достигает 59% на этапах ранних исследований и формирования концепций, но снижается до 40% на этапах фактической разработки, которые напрямую влияют на инженерные результаты и стандарты безопасности. В отчете также указана дополнительная проблема, заключающаяся в сложности преобразования огромных объемов данных от подключенных транспортных средств в немедленные улучшения продукции: 64% компаний используют полученные уроки для планирования будущих программ, а не для модификации существующих автомобилей.