La inteligencia artificial (IA) dejó de ser una promesa futurista en el sector automotriz para convertirse en una herramienta concreta de gestión. En el Perú, grandes empresas que operan flotas vehiculares ya aplican telemática avanzada y analítica predictiva para reducir costos, anticipar fallas y mejorar la seguridad vial. El cambio es profundo: se está pasando de una administración reactiva —basada en reparar cuando algo falla— a una gestión que predice, corrige y decide en tiempo real.
A nivel global, el mercado de inteligencia artificial en el sector automotriz fue valorizado en US$ 5,900 millones en 2025 y alcanzaría los US$ 7,090 millones en 2026, impulsado por soluciones de telemática avanzada, diagnóstico predictivo y analítica en tiempo real. En el ámbito local, su aplicación es cada vez más visible en sectores donde detener una operación implica pérdidas significativas.
De activos físicos a datos en tiempo real
Hermann Baumann, gerente general de EuroRenting, sostiene que la incorporación de telemática e inteligencia artificial ha redefinido la gestión de flotas empresariales. “Con la telemática y la inteligencia artificial, la gestión de flotas está pasando de ser reactiva a ser predictiva. Por mucho tiempo, el éxito consistía en solucionar fallas rápido; hoy, el verdadero éxito es que la falla no ocurra”, explica a Gestión.
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Según el ejecutivo, el foco ya no está únicamente en administrar vehículos, sino en gestionar información en tiempo real. A través de datos sobre consumo de combustible, estilo de conducción, tiempos de ralentí, rutas, alertas de mantenimiento y eventos de riesgo, las compañías pueden anticipar anomalías mecánicas o comportamientos peligrosos antes de que se traduzcan en un accidente o en una unidad detenida.
La IA, añade, permite analizar grandes volúmenes de datos y detectar patrones que no son evidentes a simple vista, priorizando acciones de alto impacto operativo.
¿Dónde se generan los mayores ahorros?
En términos de negocio, Baumann identifica tres frentes clave donde se concentran los ahorros: combustible, disponibilidad de la flota y siniestralidad.
“El combustible suele ser el gasto operativo más alto en flotas intensivas y la telemática nos permite controlar variables críticas como el ralentí, los excesos de velocidad y la optimización de rutas, logrando reducciones muy relevantes en el consumo”, detalla.
En segundo lugar, la disponibilidad es determinante. Un vehículo detenido implica pérdida directa de productividad. Con IA aplicada al mantenimiento predictivo, las empresas pueden intervenir las unidades antes de que ocurran fallas mayores y reducir mantenimientos correctivos de emergencia.
El tercer eje es la seguridad. A través de alertas en tiempo real y programas de capacitación basados en eventos de riesgo detectados, es posible disminuir accidentes, deducibles y costos asociados a reparaciones e inactividad.
Desde la experiencia de EuroRenting, la adopción de telemática ha permitido observar reducciones en costos operativos de entre 15% y 25%, dependiendo del tipo de flota y su intensidad de uso. En seguridad, también se han registrado caídas relevantes en la tasa de siniestralidad. En pruebas iniciales con soluciones más avanzadas de IA, incluso se ha logrado incrementar la disponibilidad de los vehículos entre 10% y 15%, lo que se traduce en más horas productivas.
La inteligencia artificial permite a las flotas empresariales anticipar fallas, reducir siniestros y ahorrar hasta 25% en costos operativos mediante decisiones basadas en datos en tiempo real. Foto: Pixabay.
Tecnología sí, pero con gestión
No obstante, Baumann advierte que la tecnología por sí sola no garantiza resultados. Para que los ahorros se materialicen, es indispensable acompañarla de gestión bajo cuatro variables: calidad y confiabilidad del dato; disciplina operativa con políticas claras de conducción y rutas; gestión constante del conductor mediante capacitación; y gobernanza de indicadores monitoreados de forma periódica.
El retorno de inversión, añade, depende del sector, el tipo de vehículo y la intensidad de uso, pero los indicadores que más valoran los clientes corporativos son el aumento en disponibilidad, la reducción del gasto de combustible, la disminución de siniestros y la caída en mantenimientos correctivos.
En cuanto a la relación con los conductores, el ejecutivo considera que el impacto es positivo. La IA funciona como un “copiloto de seguridad” que emite alertas ante excesos de velocidad, frenadas bruscas o señales de fatiga, contribuyendo a proteger la vida del conductor y reducir riesgos.
En el Perú, los sectores que lideran la adopción son minería, agroindustria, telecomunicaciones y logística, donde la movilidad es crítica. En contraste, aún existe resistencia en empresas con una visión de corto plazo o una gestión informal de flotas.
Nuevas competencias y brechas
Desde el ámbito técnico y formativo, Juan Carlos Latorre Boza, jefe del departamento de Mecánica y Aviación en Tecsup, señala que la inteligencia artificial ya se aplica en procesos de diagnóstico electrónico de los sistemas automotrices. El uso de escáneres con IA permite realizar procedimientos de reparación más directos, recomendados por el propio equipo tras evaluar una falla.
La lógica tradicional del mantenimiento también está cambiando. Se perfila una integración entre telemática predictiva e inteligencia artificial capaz de desarrollar algoritmos que aprenden de datos históricos y se adaptan a situaciones cambiantes, generando predicciones más consistentes.
Este cambio implica nuevas competencias. Los profesionales técnicos ya no solo deben ejecutar diagnósticos y reparaciones, sino también interpretar grandes volúmenes de datos y realizar análisis predictivos. La operación de los vehículos genera información valiosa que debe traducirse en decisiones estratégicas para la planificación de mantenimiento y la gestión de talleres.
“Los profesionales técnicos tienen que ser más asertivos con el trabajo analítico y no simplemente detenerse en la ejecución de actividades técnicas”, menciona a este medio.
Latorre sostiene que, además de incorporar nuevas tecnologías, las instituciones deben mantener un acercamiento con la industria para vincular procesos reales en la formación. Asimismo, advierte que dejar toda la responsabilidad del análisis y la toma de decisiones a la IA puede hacer que los profesionales pierdan elementos de detalle en su criterio técnico.
De la telemática al vehículo que decide
Desde el punto de vista tecnológico, la diferencia entre la telemática tradicional y los nuevos sistemas impulsados por IA radica en la capacidad de los algoritmos para aprender de los propios datos y optimizar decisiones en tiempo real, incluso desde el propio vehículo. Latorre sostiene que el volumen de información que generan las operaciones vehiculares permite predecir de manera más eficiente las fallas con lo que los procesos de reparación resultan siendo más óptimos.
En seguridad vial, tecnologías como la visión artificial, el análisis de fatiga o el monitoreo del comportamiento de conducción ya forman parte de las líneas base de muchas marcas. El reto ahora es garantizar su correcto mantenimiento y operación que brinde la confianza necesaria al usuario.
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Mirando hacia 2026, el uso extendido de inteligencia artificial en el sector automotriz peruano apunta a soluciones más ágiles y de menor costo frente a códigos de avería, así como a una gestión cada vez más automatizada y basada en datos.
La transformación ya está en marcha. En un entorno donde la eficiencia y la continuidad operativa marcan la diferencia competitiva, la inteligencia artificial se consolida como un nuevo copiloto estratégico para las empresas que dependen de su movilidad.
Licenciado en Ciencias de la Comunicación, con especialidad en Periodismo, por la Universidad Tecnológica del Perú, con más de 12 años de experiencia en medios de comunicación. Actualmente escribo sobre política, economía y actualidad.
