para Empresas automotivas e de mobilidade , desbloqueando todo o potencial do tradicional e Inteligência artificial generativa (Genai) - particularmente no custo e eficiência de condução - se torna um desafio estratégico e até existencial. Após anos de desenvolvimento, essa tecnologia está pronta para ser implantada. Empresas que não incorporam essas ferramentas e soluções em suas operações comerciais principais para oferecer resultados mensuráveis que correm o risco de ficar muito atrás de seus pares e abaixo das expectativas do mercado.
There is reason for optimism, however, as industry leaders are already taking bold action to capture value through real-world, at-scale applications of AI . Histórias de sucesso de GM, BMW e outras empresas destacam as oportunidades de transformar a visão em valor. Esse esforço implica a transição de Genai de uma ferramenta experimental com valor teórico para um fator comprovado de lucratividade. A urgência para alavancar a IA e Genai para
The Key Elements for Automotive and Mobility Players
To emerge as industry leaders, automotive and mobility companies must harness AI and GenAI to empower teams, reimagine processes, and strategically align technology implementation with value- and cost-focused P&L objectives. This effort entails transitioning GenAI from an experimental tool with theoretical value to a proven driver of profitability. The urgency to leverage AI and GenAI to Crie valor duradouro na indústria automotiva e de mobilidade= nunca foi maior, impulsionado por pressões crescentes, como a mudança para veículos elétricos, políticas comerciais em evolução e avanços significativos em outras indústrias.
Based on insights from more than 350 projects across industries, BCG identified a Stairway genai Consistindo em quatro estágios que as organizações devem subir para transformar o valor potencial da tecnologia em impacto econômico tangível. (Veja a exposição.) Seguindo os princípios da escada, as transformações de IA de nossos clientes perceberam Reduções de custo de 8% a 12% em comparação com a linha de base. Isso dá às empresas o potencial de obter um retorno do investimento de 10 a 15 vezes em menos de três anos.
In successful AI and GenAI transformations by automotive and mobility industry leaders, three key elements of the stairway stand out:
- Adoção das pessoas. Promovendo a adoção pelos usuários garante a integração perfeita de ferramentas no trabalho diário.
- Redesign do processo. Processos de redesenho permite que as empresas automotivas e de mobilidade estendam os recursos da IA além das equipes de tecnologia, incorporando -as em funções principais, como fabricação e design de produto.
- Execução em P&L. Linking Execution à declaração P&L fundem o progresso nas métricas financeiras, um foco crítico para empresas automotivas e de mobilidade enquanto lidam com margens cada vez mais apertadas. Uma abordagem estruturada e programática para medir e sustentar efetivamente os resultados é crucial para reforçar esses esforços. O desafio agora está no avanço da execução para a P&L para capturar e sustentar totalmente o valor da transformação acionada por IA em toda a indústria automotiva e de mobilidade. Inscreva -se
Real-world examples highlight how leading automotive and mobility companies have addressed people adoption and process redesign to achieve impact. The challenge now lies in advancing execution to P&L to fully capture and sustain the value of AI-driven transformation across the automotive and mobility industry.
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Adoção das pessoas garante a integração no trabalho diário
To strategically allocate effort and resources, leading organizations embrace O princípio de 20/10/70 Ao implementar a IA e Genai. Embora os algoritmos (10%do esforço) e a tecnologia (20%) sejam componentes vitais, as organizações devem dedicar a parcela de recursos do leão - 70% - às pessoas e no processo de processo.
Investing in change management can double adoption rates, boosting them to 60% versus apenas 30% sem esse investimento. E, ao projetar uma ferramenta de tecnologia que funcione bem, é igualmente importante considerar como os usuários a adotarão e a integrarão aos fluxos de trabalho existentes. Essa ferramenta inovadora fornece acesso mais rápido e conveniente a dados críticos em toda a organização, aumentando significativamente a velocidade e a precisão do trabalho em várias plataformas. Por exemplo, as equipes de qualidade e compras podem recuperar facilmente dados de especificação, padrões técnicos e informações específicas do fornecedor-eliminando a necessidade de pesquisas longas ou dependência de colegas. A solução faz referência automaticamente a cotações, links para arquivos de origem e números de página para facilitar a validação ou análise detalhada. Ele também sinaliza informações conflitantes e discrepâncias de versão entre fontes de dados. Ao escalar esta solução, a BMW garante acesso contínuo e consistente a informações valiosas em todas as equipes, promovendo a adoção dessa ferramenta como um recurso organizacional essencial. Quando os usuários de uma organização adotam essas ferramentas e as integram aos seus fluxos de trabalho diários, eles desbloqueiam o potencial das ferramentas de impacto transformador. Apresentando
BMW has collaborated with BCG to assemble Knowledge Navigator, an internal AI-enabled, chat-based tool that facilitates context-aware research within internal documentation and data sources. This innovative tool provides faster, more convenient access to critical data across the organization, significantly enhancing the speed and accuracy of work across multiple platforms. For example, quality and procurement teams can easily retrieve specification data, technical standards, and supplier-specific information—eliminating the need for lengthy searches or reliance on colleagues.
A major challenge that the tool addresses involves the traceability and validity of information. The solution automatically references quotes, links to source files, and page numbers for easy validation or in-depth analysis. It also flags conflicting information and version discrepancies among data sources. By scaling this solution, BMW ensures seamless and consistent access to valuable insights across all teams, promoting the adoption of this tool as an essential organizational resource.
Achieving widespread adoption is fundamental to the success of any AI or GenAI implementation. When users across an organization embrace these tools and integrate them into their daily workflows, they unlock the tools’ potential for transformative impact. Introducing Orquestração baseada em agente Em diferentes diferentes soluções da Genai, pode aumentar ainda mais a adoção, simplificando o uso e tornando a tecnologia acessível em escala de massa. No entanto, a adoção por si só não é garantia de que as ferramentas ofereçam todo o seu valor. As empresas devem redesenhar cuidadosamente seus processos e fluxos de trabalho para permitir a integração perfeita dos recursos de IA e Genai nas operações principais e maximizar o valor pretendido. recursos. As empresas que realizam mudanças holísticas nos processos e fluxos de trabalho relatam ganhos de eficiência de até 50% - benefícios que permaneceriam inexplorados em uma implementação de IA ou Genai, focada apenas na tecnologia.
Process Redesign Unlocks AI’s Full Capability Potential
To maximize the value that AI and GenAI tools create, automotive and mobility companies must redesign their processes so that they incorporate the full range of available capabilities. Companies that undertake holistic changes to processes and workflows report efficiency gains of up to 50%—benefits that would remain untapped in an AI or GenAI implementation that focused solely on technology.
Em colaboração com o BCG e a Microsoft, as equipes de marketing e análise da General Motors renegaram os principais processos para desenvolver e implementar um mecanismo de seleção de público-alvo movido a IA. Essa ferramenta sintetiza inúmeras entradas de dados de primeira e terceira parte para melhorar a capacidade de um profissional de marketing de definir o público e projetar campanhas impactantes. Desenvolver e transmitir essa ferramenta e sua plataforma de análise de dados subjacentes exigiu um esforço significativo; Os recursos de dados e análises da Microsoft Azure desempenharam um papel fundamental ao lado das equipes BCG e GM. Os testes anteriores indicam que esse mecanismo superou consistentemente outros modelos, permitindo que a GM otimize custos e segurança de dados. Além disso, uma colaboração mais estreita entre equipes de tecnologia e unidades de negócios garantiu que as idéias do mecanismo - como a propensão dos segmentos de clientes específicos a comprar marcas ou veículos específicos - influenciaram direcionalmente o design e a implementação de campanhas cruciais de marketing. Esses esforços posicionaram a GM para obter todo o potencial de seu mecanismo de marketing movido a IA. Essa ferramenta avançada elabora e ajusta automaticamente as propostas e as RFPs para seguir as melhores práticas, garantindo a padronização e verificando a inclusão das informações necessárias. Ao usar o suporte e a otimização baseados em bate-papo, o assistente reduziu o número de iterações, a qualidade aprimorada e a colaboração simplificada entre as equipes de compras e negócios. O redesenho de seus processos em torno do suporte da licitação desbloqueou o potencial dessas equipes para melhorar a economia de tempo em todo o processo em 50% sem comprometer a qualidade. Mas a jornada de integração não termina com fluxos de trabalho modificados: as empresas também devem vincular diretamente esses novos processos a resultados financeiros tangíveis. Esses ganhos podem impulsionar o crescimento de primeira linha e as melhorias na linha inferior. No entanto, rastrear o sucesso e o gerenciamento da implementação das soluções de IA são operações complicadas e demoradas. Para resolver isso, as organizações devem estabelecer um escritório dedicado de transformação de IA capacitado pela liderança para supervisionar a implementação e garantir a consecução de metas financeiras predefinidas. No entanto, nossa experiência de impulsionar transformações em outras indústrias demonstra que se tornar um fabricante de dinheiro da IA não é apenas alcançável, mas em breve será essencial para a sobrevivência. A iniciativa incorporou rastreamento rigoroso de valor para garantir resultados financeiros mensuráveis. A empresa começou avaliando sistematicamente as oportunidades de IA em seus processos e identificando ferramentas que gerariam o maior valor enquanto se complementam para ampliar seu impacto coletivo. As principais soluções implementadas incluíram um assistente automático de concurso, uma ferramenta de automação de resposta à RFP e um chatbot de serviço de RH-cada um projetado para enfrentar desafios específicos e fornecer resultados quantificáveis. É importante ressaltar que a empresa monitorou continuamente as economias reais entregues por cada ferramenta, avaliando seu desempenho em relação às expectativas. Ao adotar uma abordagem estruturada e programática e rastreando diligentemente os resultados contra esses objetivos predefinidos, a empresa conseguiu desbloquear todo o potencial de seus investimentos de IA e maximizar seu impacto.
A key element of this success involved reshaping workflows to bring supporting elements—such as data ingestion and audience creation—in-house, giving GM greater control over critical processes. In addition, closer collaboration between technology teams and business units ensured that the engine’s insights—such as particular customer segments’ propensity to purchase specific brands or vehicles—directly influenced the design and implementation of crucial marketing campaigns. These efforts have positioned GM to realize the full potential of its AI-powered marketing engine.
Another example is BMW’s work with BCG to introduce an AI-powered Tender Assistant to transform and streamline its tendering and request-for-proposal (RFP) processes. This advanced tool automatically drafts and adjusts tenders and RFPs to follow best practices, ensuring standardization and verifying the inclusion of necessary information. By using chat-based support and optimization, the assistant has reduced the number of iterations, enhanced quality, and streamlined collaboration between procurement and business teams. Redesigning their processes around tender support has unlocked these teams’ potential to improve time savings over the entire process by 50% without compromising quality.
A company cannot fully integrate an AI or GenAI tool into its core business operations until it redesigns existing processes to accommodate the new technology’s features and capabilities. But the integration journey does not end with modified workflows: companies must also directly link these new processes to tangible financial outcomes.
Execution to P&L Promotes Financial Value
At the outset of pursuing any AI or GenAI strategy, organizations must clearly define how efficiency gains will influence their P&L statement, and they must commit to tracking and measuring these gains. These gains can drive both top-line growth and bottom-line improvements. However, tracking success and managing the implementation of AI solutions are complicated and time-consuming operations. To address this, organizations should establish a dedicated AI transformation office empowered by leadership to oversee implementation and ensure the achievement of predefined financial targets.
Within the automotive and mobility industry, examples of companies that have successfully committed to an end-to-end approach and linked their AI-driven transformations directly to measurable P&L outcomes remain scarce. Nevertheless, our experience driving transformations in other industries demonstrates that becoming an AI money maker is not only achievable but soon will be essential for survival.
For example, a leading chemicals company recently collaborated with BCG to execute a transformative, end-to-end AI journey, using a structured and programmatic approach to maximize impact. The initiative incorporated rigorous value tracking to ensure measurable financial results. The company began by systematically assessing AI opportunities across its processes and identifying tools that would generate the greatest value while complementing one another to amplify their collective impact. Key solutions implemented included an automated tender assistant, an RFP response automation tool, and an HR service chatbot—each designed to address specific challenges and deliver quantifiable outcomes.
To ensure success, the chemicals company set clear, high-level savings targets for every tool, based on the tool’s projected value over a defined time horizon. Importantly, the company continuously monitored the actual savings delivered by each tool, assessing its performance against expectations. By adopting a structured, programmatic approach and diligently tracking results against these predefined objectives, the company was able to unlock the full potential of its AI investments and maximize their impact.
Embora alguns jogadores automotivos e de mobilidade possam seguir líderes em outras indústrias, a lacuna é medida em meses, não anos, dado o estágio inicial da adoção de IA e Genai. Agora é a hora de estabelecer um plano claro para fechar essa lacuna nos próximos um a dois anos, desbloqueando todo o potencial da criação de valor orientada pela IA e garantindo uma vantagem competitiva em uma indústria em rápida mudança. Para empresas automotivas e de mobilidade, a capacidade de reduzir significativamente os custos, aumentar a eficiência operacional e desenvolver novas fontes de receita pode alterar materialmente o cenário competitivo do setor. Além da implementação técnica, o sucesso exige escolhas de design estratégico que promovam a adoção, a reengenharia de processos atenciosos e um foco inabalável em metas claras de poupança. O gerenciamento do programa ativista é essencial para garantir a execução. A jornada pode ser complexa, mas empresas automotivas e de mobilidade que adotam esses princípios para obter uma economia substancial de custos e criar vantagem competitiva duradoura, emergindo como líderes em uma indústria em rápida mudança. Andrej Levin
Deriving full value from AI and GenAI is no simple feat—but leading companies are moving from potential to payoff today. For automotive and mobility companies, the ability to significantly reduce costs, enhance operational efficiencies, and develop new revenue sources could materially alter the industry’s competitive landscape. Beyond technical implementation, success demands strategic design choices that foster adoption, thoughtful process reengineering, and an unwavering focus on clear savings targets. Activist program management is essential to ensure execution. The journey may be complex, but automotive and mobility companies that embrace these principles stand to achieve substantial cost savings and build lasting competitive advantage, ultimately emerging as leaders in a rapidly changing industry.
