Episodio #128: Toma de decisiones con Datos y la IA en Automoción

¿Está realmente preparado el sector de la automoción para tomar decisiones basadas en datos como ya hacen banca o retail? ¿Por qué la fragmentación de datos residentes en distintas aplicaciones y sistemas sigue siendo uno de los mayores frenos del sector? ¿Qué cambia (a mejor) cuando una empresa consigue una “fuente única de la verdad” del dato? ¿Cómo pueden los agentes de IA mejorar la experiencia del cliente en venta y postventa? ¿Qué impacto real puede tener el uso correcto de la IA en márgenes, eficiencia y satisfacción del cliente? ¿Cómo evitar proyectos de IA aislados y construir una estrategia de largo plazo basada en datos fiables?

Arrancamos el 2026 en el podcast de Inventario.pro, y lo hacemos tratando como tema central en este episodio el de la toma de decisiones basada en datos y la inteligencia artificial en automoción. Para ello contamos con dos invitados muy cualificados para comentarlo: Manuel de la Guardia, Senior Advisor dentro del Sector de automoción con más de 30 años de experiencia en la industria, y Santiago Ballestero, Director Comercial de Matica Partners.

A lo largo de la conversación analizamos cómo el sector vive una transformación tecnológica sin precedentes, comparable a la que experimentaron industrias como la telefonía o la televisión. Hablamos del impacto de las marcas chinas, de la concentración de grupos de distribución y de cómo los concesionarios están pasando de vender y reparar vehículos a convertirse en proveedores de servicios de movilidad. En ese nuevo escenario, los datos y la IA dejan de ser un “extra” para convertirse en una palanca estratégica.

Entramos en profundidad en los retos reales de la automoción: la fragmentación de datos entre marcas y concesionarios, la dificultad de construir una visión 360 del cliente, la necesidad de ordenar y gobernar la información antes de aplicar inteligencia artificial. También repasamos casos de uso concretos, automatización de citas de taller, agentes de IA, pricing dinámico, previsión de demanda, eficiencia comercial, siempre con una idea clara: la tecnología solo tiene sentido si resuelve problemas reales del negocio y aporta valor medible.

Un episodio clave para entender hacia dónde va la automoción en 2026 y qué decisiones marcarán la diferencia en los próximos años.