Automotive

A indústria automotiva está entrando em uma nova fase de transformação impulsionada pela convergência entre:

• IA;
• Arquiteturas avançadas de software;
• Automação;
• Gêmeos digitais;
• Engenharia baseada em dados;
• Segurança cibernética;
• Computação de próxima geração.

Ao mesmo tempo, fabricantes e fornecedores continuam enfrentando desafios relacionados a sistemas legados, escassez de talentos, pressão regulatória e necessidade de integração entre diferentes ecossistemas tecnológicos.

O estudo mostra que a tecnologia deixou de ser apenas uma função de suporte para se tornar um elemento central da estratégia empresarial.

A IA já está sendo utilizada em diversas etapas da cadeia de valor automotiva:

• Desenvolvimento de produtos;
• Engenharia e simulação;
• Controle de qualidade;
• Manutenção preditiva;
• Gestão da cadeia de suprimentos;
• Operações industriais;
• Serviços de mobilidade.

Segundo o levantamento, as organizações esperam uma aceleração significativa da maturidade em IA e automação ao longo dos próximos 12 meses.

No entanto, ampliar essas iniciativas continua sendo um desafio. Questões relacionadas à governança, qualidade de dados, integração tecnológica e desenvolvimento de talentos ainda limitam a captura de valor em escala.

As empresas estão concentrando investimentos em áreas capazes de produzir impacto mensurável nos resultados do negócio.

Entre as prioridades destacadas pela pesquisa estão:

• IA;
• Segurança cibernética;
• Entrega moderna de software;
• Gêmeos digitais;
• Simulação avançada;
• Plataformas orientadas por dados.

O estudo mostra que os retornos variam significativamente entre os segmentos. Provedores de mobilidade e fornecedores Tier 1 aparecem entre os grupos que mais conseguem converter investimentos tecnológicos em resultados concretos.

Uma das principais conclusões da pesquisa é que governança e inovação não devem ser vistas como objetivos conflitantes.

Muitas organizações ainda mantêm decisões tecnológicas altamente centralizadas para garantir segurança, conformidade e consistência arquitetônica. Porém, estruturas excessivamente rígidas podem reduzir velocidade e dificultar a escalabilidade.

Os líderes mais avançados estão buscando modelos que conciliem:

• Controle e agilidade;
• Segurança e inovação;
• Padronização e autonomia;
• Governança e geração de valor. 

As empresas mais avançadas compartilham algumas características comuns:

• Forte cultura orientada por dados;
• Estratégia clara para IA;
• Arquiteturas tecnológicas escaláveis;
• Governança estruturada;
• Integração entre áreas de negócio e tecnologia;
• Capacidade de mensurar resultados.

Outro diferencial importante é a capacidade de transformar projetos-piloto em iniciativas corporativas capazes de gerar valor de forma consistente.

A KPMG apoia empresas automotivas na transformação de tecnologias emergentes em resultados concretos de negócio.

A atuação inclui:

• Estratégia de tecnologia e inovação;
• IA e automação;
• Modernização de dados e software;
• Governança e Trusted AI;
• Segurança cibernética;
• Transformação digital;
• Gestão de riscos tecnológicos;
• Escalabilidade de iniciativas digitais. 

A tecnologia automotiva continuará sendo um dos principais fatores de diferenciação competitiva nos próximos anos.

A pesquisa mostra que as organizações que conseguirem combinar IA, dados, software e governança estarão mais bem posicionadas para responder às mudanças do mercado, aumentar eficiência operacional e desenvolver novos modelos de negócio.

Mais do que adotar novas tecnologias, o desafio passa a ser transformar inovação em escala, com resultados mensuráveis e sustentáveis ao longo do tempo. Nesse contexto, a maturidade tecnológica tende a se consolidar como um dos principais fatores de competitividade e crescimento para as empresas do setor automotivo.