GM adopta la IA y las pruebas virtuales para transformar el desarrollo de vehículos, rechaza los robots humanoides en fábricas

Image: Illustrative image · Unknown · Public domain · Source

General Motors presenta una hoja de ruta tecnológica centrada en la inteligencia artificial para acelerar el desarrollo de vehículos y mejorar la seguridad mediante pruebas virtuales, descartando robots humanoides para manufactura en favor de sistemas robóticos especializados.

General Motors (GM) reveló recientemente una ambiciosa hoja de ruta tecnológica centrada en la inteligencia artificial para acelerar el desarrollo de vehículos y mejorar la seguridad, marcando un cambio significativo en su enfoque de ingeniería de productos. En un evento en Nueva York, GM destacó cómo la computación centralizada, el diseño impulsado por IA y las herramientas de ingeniería virtualizadas reducirán a la mitad el tiempo típico de desarrollo de vehículos, de cuatro o cinco años a aproximadamente dos, según Sterling Anderson, director de producto de GM.

La empresa utiliza modelos de IA basados en transformadores entrenados con décadas de datos internos de diseño, coentrenados con fuentes externas para optimizar el diseño y las pruebas de vehículos. Miles de simulaciones virtuales de choque y rendimiento permiten a los diseñadores iterar rápidamente y mejorar la seguridad y la funcionalidad, reemplazando prototipos físicos tradicionales cuyos ciclos de prueba tomaban meses. Anderson enfatizó que estos avances logran mejorar la seguridad mientras aceleran el desarrollo.

En cuanto a la inteligencia vehicular, GM diferencia entre funciones de IA críticas para la seguridad, que se ejecutan a bordo para evitar riesgos de latencia y conectividad, y características de experiencia de usuario como OnStar AI que procesan algunos datos en la nube. La privacidad es un foco clave de diseño, con datos de usuarios cifrados de extremo a extremo y bajo control del cliente, garantizando transparencia y revocabilidad de los permisos de datos. GM reconoce errores pasados en privacidad pero se compromete a salvaguardas arquitectónicas contra accesos no autorizados.

Sobre la automatización en fábricas, Anderson descartó el entusiasmo por los robots humanoides en manufactura como equivocado, señalando que estos diseños priorizan la forma humana por encima de la eficiencia en fábricas. En cambio, GM prefiere formas robóticas especializadas —de apariencia ajena al ser humano pero optimizadas para tareas de ensamblaje— como brazos montados en pórticos capaces de trabajar con precisión dentro de las carrocerías. GM desarrolla activamente estas soluciones robóticas junto con socios.

Respecto a la conducción autónoma, GM avanza con cautela hacia capacidades manos libres y sin mirada en carretera pero rechaza sistemas de Nivel 3 que entregan el control de forma impredecible entre humano y vehículo, enfocándose en cambio en sistemas que hacen paradas seguras si la toma de control no es oportuna. La compañía visualiza vehículos autónomos inicialmente confinados a tipos específicos de vías, con expansión gradual.

GM también innova en tecnología de baterías, avanzando en quimias ricas en manganeso y litio que ofrecen mayor autonomía a menores costos, permitiendo vehículos eléctricos más asequibles sin subsidios. La común plataforma y cableado reducido también bajan costos y masa vehicular en toda la cartera de marcas de GM.

Anderson destacó que las mejoras en capacidades no deben implicar necesariamente tarifas de suscripción más altas, buscando ofrecer excelentes productos con opciones flexibles para servicios pagos. GM mantiene un enfoque multisensor en la percepción vehicular, incluyendo cámaras, radar y lidar, rechazando una estrategia solo visual debido a limitaciones físicas de medición.

En conjunto, la hoja de ruta de GM señala una adopción transformadora de IA y métodos virtuales para acelerar la innovación, con el objetivo de recuperar competitividad frente a rivales focalizados en software sin perder seguridad y asequibilidad para sus clientes.