Estudo da Capgemini indica que IA agêntica divide desempenho na indústria automotiva

Estudo recente mostra que 68% das montadoras e fornecedoras automotivas já utilizam ou testam em formato piloto a inteligência artificial (IA) agêntica no desenvolvimento de produtos.

Apenas 5% dessas organizações, no entanto, contam com uma governança de IA considerada madura.

Os dados são do relatório “Reformulando o desenvolvimento de produtos automotivos: como as organizações podem avançar na corrida da IA”, publicado em julho de 2026 pelo Instituto de Pesquisa da Capgemini (CRI, na sigla em inglês).

O estudo ouviu 800 executivos seniores do setor em 12 países e aponta que a tecnologia avança mais rápido do que a capacidade das empresas de governá-la.

A adoção de IA agêntica em atividades de engenharia não essenciais deve saltar de 26% para 68% nos próximos dois a três anos, segundo o CRI.

Vantagem da IA agêntica no desenvolvimento automotivo A pesquisa identifica um grupo de organizações que já colhe resultados expressivos com o uso da IA.

Essas empresas registram ciclos de desenvolvimento 17% mais curtos, ganhos de 19% na produtividade de engenharia e redução de 19% no tempo de lançamento de produtos no mercado, de acordo com o relatório.

A vantagem, segundo o CRI, não decorre da velocidade de adoção da tecnologia em si.

Bases de dados mais sólidas, casos de negócio mais claros e modelos operacionais e de governança mais disciplinados são os principais fatores que diferenciam as empresas de alto desempenho das demais.

Para o líder global para o setor automotivo da Capgemini , Laurence Noël , o setor vive uma inflexão estrutural.

“Na última década, a indústria automotiva passou por uma transformação profunda com a transição para veículos definidos por software , estabelecendo as bases digitais que agora viabilizam a próxima onda de inovação.

A IA agêntica está criando uma nova divisão de desempenho no setor automotivo”, afirma.

“As organizações que geram mais valor não estão apenas adotando a IA mais rapidamente; elas redesenham fluxos de trabalho, fortalecem a colaboração no ecossistema, constroem bases de dados confiáveis e estabelecem responsabilidades claras para decisões habilitadas por IA.

Os líderes do futuro serão aqueles que conseguirem integrar a IA aos processos de engenharia em escala”, diz Noël.