Si su idea de comprar repuestos para automóviles implica dirigirse a la tienda local de suministros para automóviles o ordenar en línea, prepárate para un futuro diferente. Como muchas industrias, el negocio de repuestos para automóviles está siendo transformado por inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático.

Si bien es posible que el lugar donde usted compra los componentes del vehículo no cambie, la forma en que los compra ciertamente sí lo hará. La tecnología de inteligencia artificial cambiará la forma en que las empresas de suministro de automóviles almacenan y fijan el precio de sus productos, y los consumidores recibirán alertas sobre las piezas que deben reemplazarse antes de que se produzca una avería. Al mismo tiempo, los inventarios optimizados de repuestos para automóviles pueden facilitar la vida de vendedores y compradores.

Las implicaciones de estos avances son importantes debido al tamaño del mercado de autopartes. Según un informe de Futuro de la investigación de mercado, el sector de autopartes crecerá a $755 mil millones para 2026. Los propietarios de automóviles buscan mantener sus vehículos en las carreteras por más tiempo, un subproducto del aumento del valor de los automóviles en los últimos años. En otras palabras, algunos consumidores prefieren conservar su automóvil antes que comprar uno nuevo a precios inflados.

La industria actual de repuestos para automóviles depende en gran medida de complejas redes de distribución y de un mosaico de puntos de venta para satisfacer las demandas de los consumidores y talleres de reparación. Gracias a las computadoras, el negocio ha recorrido un largo camino desde las llamadas telefónicas y los catálogos impresos del siglo XX. Sin embargo, factores como la gestión de inventarios, la previsión de la demanda, las estrategias de precios y la entrega oportuna siguen siendo un desafío para los minoristas en un ámbito altamente competitivo.

Aquí es donde la IA cambiará las reglas del juego al ayudar a los compradores a encontrar la pieza adecuada en el momento adecuado y al precio adecuado. Los consumidores pueden estar seguros de que obtendrán componentes compatibles con sus modelos de automóvil específicos y no tendrán que sufrir largas esperas.

Más aún, esta tecnología ayudará a las empresas a pronosticar con precisión las necesidades, maximizar el inventario y optimizar las tareas de ventas y entrega. Algoritmos avanzados revisarán las ventas pasadas, el comportamiento del consumidor, los modelos de automóviles, las especificaciones técnicas y las tendencias del mercado para predecir la demanda, simplificando las cosas.

Puede que todo esto parezca una gran charla, pero el futuro está llegando y los beneficios de la IA están creciendo rápidamente. Analicemos qué significa realmente la inteligencia artificial para las piezas de automóviles o la industria del automóvil.

Mantenimiento predictivo: anticipar las reparaciones antes de que ocurran

Si bien no todo el mundo quiere saber el futuro, puede resultar muy útil cuando se trata de su automóvil. El mantenimiento predictivo examina los historiales de reparación, los datos de telemetría y los patrones de uso para predecir el desgaste de los componentes del automóvil. Por ejemplo, los algoritmos de IA evalúan las lecturas del odómetro, los patrones de consumo de combustible, la temperatura del aceite del motor y otras métricas críticas. Con base en lo aprendido, un sistema de mantenimiento predictivo pronostica problemas como el desgaste desigual de los neumáticos, una batería defectuosa o un alternador con problemas antes de que surjan los problemas. Esto no sólo minimiza el tiempo de inactividad del vehículo, sino que este enfoque conduce a una conducción más segura.

La IA puede analizar patrones de conducción que tienen más probabilidades de provocar una degradación más rápida de los frenos. El sistema no sólo puede recomendar un cambio en el comportamiento de conducción, sino también sugerir una revisión de servicio preventiva, ahorrando potencialmente al propietario el coste de una reparación más costosa más adelante.

El mantenimiento predictivo también ayuda a los minoristas y distribuidores de autopartes. Al identificar las tendencias de reparación, las empresas pueden anticipar la demanda y optimizar los niveles de inventario y dotación de personal.

Gestión de inventario automatizada: precisión en el mantenimiento de existencias

Administrar el inventario de manera eficaz puede ser un desafío para las empresas con miles de especialistas piezas de automóvil. El exceso de existencias inmoviliza el capital de trabajo, lo que provoca escasez y pérdida de ventas. El control de inventario basado en inteligencia artificial deja esto en el pasado, ya que el sistema maneja de forma autónoma la previsión y la reordenación. Los mínimos de inventario preestablecidos, cuando se alcanzan, pueden activar pedidos automáticos, minimizando los desabastecimientos.

Esta tecnología analiza el historial de ventas, la demografía de los clientes, los picos de demanda estacionales o impulsados por eventos, los precios de la competencia y la disponibilidad de productos en tiempo real para que las piezas necesarias puedan estar disponibles (en las cantidades correctas) cuando sea necesario.

Además, la tecnología de inteligencia artificial puede mejorar enormemente la forma en que las empresas organizan su inventario. El seguimiento digital mejora la utilización del espacio, reduce los costos, utiliza mejor el personal y mejora el cumplimiento de los pedidos. Al consumidor medio no le importa cómo se almacenan las piezas de automóvil en un almacén, pero estos cambios pueden llevar a obtener piezas más rápido y más barato.

Asesores de repuestos virtuales: guiar las compras con experiencia en inteligencia artificial

Minorista de suministros para automóviles NAPA Se estima que el automóvil moderno tiene unas 30.000 piezas. Eso es mucho que los mecánicos y otros profesionales deben seguir, y mucho menos para un profano o un consumidor. Podría decirse que el mayor desafío para el propietario de un automóvil al comprar componentes de vehículos en línea es pedir la pieza correcta. Los minoristas como eBay Motors ofrecen programas de ajuste garantizado, pero esto sólo soluciona los problemas posteriores a la compra.

Asesores virtuales y chatbots con IA están haciendo que el proceso de compra de piezas sea más inteligente y preciso. Estas herramientas comparan las consultas de los clientes con amplias bases de datos de compatibilidad de productos. El resultado es una orientación personalizada que guía a los compradores hacia las piezas correctas en el momento de la compra.

Por ejemplo, un cliente puede especificar el año, la marca y el modelo de su automóvil y el componente necesario para el asistente virtual. El sistema de IA puede responder con solicitudes de aclaraciones adicionales (como para el motor o el nivel de equipamiento) y luego seguir con una exhibición seleccionada de piezas compatibles. Los clientes obtienen exactamente lo que necesitan sin especificaciones técnicas confusas ni preocupaciones sobre el ajuste de los vehículos.

Experiencias de compra personalizadas

Si bien los asesores de repuestos virtuales ciertamente ayudan a facilitar piezas de automóvil Al comprar, otras tecnologías de inteligencia artificial pueden llevar la experiencia al siguiente nivel. Específicamente, ahora existen herramientas para recopilar información detallada sobre las preferencias y comportamientos individuales a un nivel de comprensión que no es humanamente posible. El resultado es un encuentro de compras hiperpersonalizado completo con recomendaciones personalizadas.

Por ejemplo, al analizar compras pasadas, la IA puede identificar las preferencias de los clientes y los patrones de compra, como preferir la "Marca A" a la "Marca B". Luego, el sistema incorpora estos comportamientos en la guía de productos futuros.

Estas interacciones individualizadas promueven la satisfacción del cliente, la conectividad y la lealtad a la marca. Igual de vital es que los compradores no se queden atrapados en artículos que requieren mucho tiempo, que no son interesantes o que están fuera de lugar.

Control de calidad mejorado

Los consumidores normalmente no piensan en el control de calidad a menos que adquieran una pieza de automóvil defectuosa. Estos problemas pueden dañar la reputación de una marca y hacer que los compradores se vayan a otra parte. La inteligencia artificial y la visión por computadora pueden automatizar el control de calidad para garantizar que los componentes problemáticos no lleguen a la cadena de suministro.

Los sistemas de cámaras inteligentes pueden inspeccionar visualmente piezas bajo diferentes condiciones de iluminación para detectar defectos en la superficie, fugas, accesorios defectuosos, etiquetas faltantes u otras imperfecciones. Además, se pueden entrenar algoritmos de aprendizaje automático para identificar problemas analizando datos de diseño e imágenes de productos defectuosos del pasado.

El impacto de la IA en el control de calidad no se detiene en la etapa de fabricación. Las herramientas avanzadas pueden evaluar componentes defectuosos y devoluciones de clientes, recopilando valiosos datos históricos que pueden usarse para mejorar la calidad del producto en futuras series de producción.

Estrategias de precios dinámicas

Además de ofrecer la comodidad de comprar desde cualquier lugar, el comercio electrónico ayuda a los consumidores a obtener precios bajísimos. Los precios dinámicos impulsados por IA añaden un nuevo giro al monitorear continuamente las condiciones del mercado y las ofertas de la competencia para ajustar los precios en consecuencia. Por el lado de la oferta, la tecnología de inteligencia artificial monitorea las fluctuaciones en tiempo real en los costos de oferta, la disponibilidad y los patrones de demanda para establecer los precios de venta.

Para los compradores de repuestos para automóviles, los precios dinámicos significan mayores oportunidades de comprar a precios más bajos si hay un exceso de oferta o durante condiciones económicas difíciles. Por el contrario, la escasez de oferta o la alta demanda pueden traducirse en precios más altos, trasladando la ventaja a los vendedores.

Gestión eficiente de la cadena de suministro

En su forma más básica, una cadena de suministro de autopartes eficiente consiste en que los minoristas obtengan inventario de los fabricantes de automóviles (también conocidos como OEM) y lo entreguen a los clientes con prontitud. Pero el proceso no es tan simple como parece. Los pedidos deben realizarse en el momento oportuno y luego la distribución debe estar libre de contratiempos (sin problemas de fabricación o envío). Y, por supuesto, el minorista debe tener el producto cuando el cliente lo desee.

La IA está ayudando a que la gestión de la cadena de suministro sea más ágil. Esta tecnología puede rastrear el inventario que llega en todos los elementos de la cadena de suministro a través de sensores de Internet de las cosas (IoT). Al mismo tiempo, el análisis predictivo puede anticipar interrupciones como retrasos relacionados con el clima o desaceleraciones en la fabricación. Además, los minoristas pueden redirigir automáticamente los envíos en caso de que el inventario sea bajo en ubicaciones específicas. En resumen, la IA puede reducir o eliminar los tiempos de espera de los clientes.

La experiencia del consumidor en evolución: soporte posventa impulsado por IA

La experiencia del cliente es mucho más que ventas, especialmente en el caso de repuestos para automóviles. Los compradores pueden enfrentar problemas de instalación o tener inquietudes relacionadas con la garantía. Los agentes virtuales integrados con IA conversacional a menudo pueden resolver los problemas de los clientes más rápidamente que las interacciones humanas.

Por ejemplo, un cliente que necesita ayuda con la instalación de piezas puede comenzar con un asistente virtual. Después de conocer los detalles específicos del automóvil, el robot de IA puede proporcionar instrucciones paso a paso a través de videos o instrucciones impresas para comenzar a rodar. Asimismo, es posible que otro cliente quiera saber si un componente comprado hace seis meses todavía está en garantía. El agente virtual puede confirmar la cobertura y concertar un reemplazo según sea necesario.

Este tipo de soporte posventa proporciona una opción de autoservicio conveniente para los clientes, especialmente fuera del horario comercial.

Posibles desafíos y consideraciones éticas

La mayoría de las tecnologías enfrentan sus desafíos y la inteligencia artificial no es diferente. Para empezar, es razonable imaginar que la IA barre a esa persona sentada detrás del mostrador de repuestos. Lo mismo ocurre con algunos trabajadores del almacén. Sin embargo, incluso los sistemas más avanzados necesitan gestión, mantenimiento y actualización, lo que crea oportunidades para puestos con mayores habilidades.

Junto con la recopilación de grandes cantidades de datos de clientes, viene la responsabilidad de manejar esta información de forma segura. La privacidad de los datos es una preocupación del mundo real que puede ir acompañada de consecuencias legales para las empresas que no protegen esta información. Además, las filtraciones de datos pueden suponer una ganancia inesperada para los competidores. Los consumidores también deben saber cómo se utilizan sus datos y sus derechos a controlar esta información.

Por último, hay una expresión de los primeros días de las computadoras: "basura entra, basura sale". Esto significa que lo que sale de un sistema computarizado es tan bueno como sus instrucciones y datos programados. Para que una plataforma de inteligencia artificial sea eficaz y precisa, sus algoritmos deben basarse en suposiciones válidas y datos relevantes. Además, existe el riesgo de sesgo o discriminación si los fundamentos de cualquier tecnología de inteligencia artificial no se examinan y auditan (durante la implementación y mientras esté en uso).

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Si bien el uso de la IA está cambiando la forma en que las personas compran piezas de automóviles (y cómo los conductores van del punto A al punto B en vehículos autónomos), la tecnología no puede proteger los vehículos de averías y facturas de reparación sorpresa. Ahí es donde Endurance interviene con inigualable cobertura de garantía extendida (también llamado contrato de servicio del vehículo o plan de protección del automóvil).

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Preguntas frecuentes sobre inteligencia artificial

¿Cómo está revolucionando la IA la industria automotriz?

La IA permite que el mantenimiento predictivo anticipe las reparaciones antes de que ocurran, mejorando la gestión de inventario a través de sistemas de automatización, proporcionando asesores virtuales para guiar las compras y mejorando el control de calidad y la eficiencia de la cadena de suministro.

¿Cómo está transformando la IA el proceso de compra de repuestos para automóviles?

AI proporciona asesores virtuales que pueden recomendar piezas compatibles. Además, los compradores de repuestos pueden recibir recomendaciones personalizadas basadas en el historial de compras. Otros cambios influenciados por la IA en el proceso de compra de repuestos para automóviles incluyen precios dinámicos, optimización del inventario y una mejor gestión de la cadena de suministro.