Un informe alerta del desfase entre los métodos tradicionales de calidad postventa y los retos de los vehículos definidos por software.
Upstream, proveedor líder de plataformas de gestión de datos en la nube basadas en inteligencia artificial para los sectores de automoción, movilidad inteligente y ecosistemas IoT, ha publicado el informe Under Pressure: Why After-Sales Quality Strategies Must Evolve in the Age of Connected Vehicle Data and AI. El documento plantea una advertencia clara: los datos de vehículos conectados deben situarse en el centro de las estrategias postventa si los fabricantes de automóviles quieren anticiparse a los problemas de calidad, reducir el impacto económico de las campañas de retirada y preservar la satisfacción del cliente.
En plena transformación hacia arquitecturas definidas por software (SDV), el sector automovilístico experimenta un aumento exponencial en la complejidad de los sistemas, especialmente con la expansión de los vehículos eléctricos (EV). Esta evolución está obligando a los fabricantes a abandonar los modelos tradicionales y reactivos de control de calidad postventa y adoptar enfoques proactivos impulsados por inteligencia artificial y análisis predictivo.
“El sector está afrontando una tormenta perfecta: mayores costes de garantía, un volumen creciente de retiradas y sistemas cada vez más complejos”, afirma Yoav Levy, CEO y cofundador de Upstream. “Las herramientas analíticas tradicionales, basadas en reclamaciones históricas y datos de servicios, ya no bastan. Los equipos de calidad necesitan aprovechar los datos del vehículo conectado e invertir en infraestructuras modernas basadas en IA para detectar y resolver problemas a escala y con rapidez.”
Según el análisis de Upstream, que examina más de 5.000 campañas de retirada y 30.000 reclamaciones de consumidores recogidas por la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en Carreteras (NHTSA) de EE.UU., el 70% de todas las retiradas desde 2020, y cerca del 90% en el caso de los vehículos eléctricos, podrían haberse anticipado mediante señales telemétricas. Este porcentaje ha aumentado de forma constante: del 69% en 2020 al 75% en lo que va de 2025.
Sin embargo, muchos fabricantes siguen enfrentándose a barreras estructurales como la fragmentación de los datos, los sistemas en silos y procesos de investigación reactivos, lo que dificulta una detección temprana de fallos. En este contexto, los vehículos eléctricos representan tanto un desafío como una oportunidad. Aunque en 2024 solo representan el 10% de las nuevas matriculaciones en EE.UU. (frente al 1,6% en 2020), su proporción en campañas de retirada ha crecido rápidamente. El 18% de las retiradas de EV corresponden a incidencias de gran impacto, y el 8% a retiradas masivas.
A pesar de este incremento del riesgo, los EV también ofrecen más visibilidad sobre su comportamiento operativo. Cerca del 49% de las retiradas relacionadas con EV podrían haberse anticipado simplemente mediante la monitorización de códigos de diagnóstico de averías (DTC), frente al 37% del promedio general. Estos datos refuerzan el argumento del informe: existe un margen real para actuar antes de que los problemas escalen.
El estudio de Upstream también advierte sobre la aceleración de los ciclos de desarrollo, especialmente entre fabricantes chinos de vehículos eléctricos, que lanzan modelos hasta un 30% más rápido que sus competidores globales. Esta presión por acortar los tiempos de validación incrementa el riesgo de fallos de software, incompatibilidades e incluso vulnerabilidades de ciberseguridad no detectadas.
Como conclusión, el informe propone un cambio de paradigma en la gestión de calidad postventa, incorporando inteligencia artificial, datos del vehículo conectado y marcos de trabajo transversales que integren múltiples señales. Según Upstream, los fabricantes que adopten estas estrategias no solo minimizarán su exposición a campañas de retirada, sino que también reducirán la carga económica de las garantías y fortalecerán la confianza de sus clientes en un entorno cada vez más digital, autónomo y definido por sofware.
(Upstream Security)
