Episodio #129: La realidad del dato en el concesionario

¿Por qué entre el 20% y el 30% de los datos en los concesionarios son incorrectos y cómo impacta esto directamente en los ingresos? ¿Qué significa realmente tener una “fuente única de la verdad” del dato en automoción? ¿Cómo se deben organizar los datos para poder automatizar procesos clave como comisiones, márgenes o forecasting? ¿Qué riesgos existen al aplicar inteligencia artificial sobre datos de baja calidad? ¿Cómo están afectando las marcas chinas y las nuevas tecnologías a la urgencia de transformar los concesionarios? ¿Qué cambios organizativos y de talento exige la adopción real de datos e IA en automoción?

En este episodio del podcast de Inventario.pro abordamos una cuestión crítica para el presente y el futuro del sector: la realidad del dato en el concesionario. Nos acompaña Raúl García, CIO de Grupo Unione, con más de 20 años de experiencia en el sector automoción y una visión muy clara sobre cómo la calidad del dato, la automatización y la inteligencia artificial significan un punto de inflexión en la competitividad de los grupos de concesionarios.

A lo largo de la conversación analizamos una paradoja cada vez más común en automoción: nunca ha habido tantos datos disponibles y, sin embargo, una parte muy relevante de ellos es incorrecta, incompleta o inconsistente. Esta realidad provoca que los equipos dediquen la mayor parte de su tiempo a limpiar información en lugar de extraer valor, y tiene un impacto directo en la rentabilidad, la eficiencia operativa y la toma de decisiones estratégicas.

Hablamos también del peso de la cultura heredada del sector, históricamente basada en la intuición y la experiencia, y de cómo ese enfoque choca con un entorno cada vez más presionado por nuevas marcas, especialmente asiáticas, y por tecnologías que avanzan a gran velocidad. En este contexto, Raúl explica por qué ya no es suficiente con tener datos: es imprescindible definir propietarios del dato, establecer una única fuente de verdad y construir procesos claros que garanticen calidad, trazabilidad y visión a largo plazo.

Entramos en detalle en cómo estructurar correctamente la arquitectura del dato en un concesionario o grupo y el uso realista de modelos de analítica avanzada y machine learning. Porque aplicar la IA sobre datos deficientes no solo no ayuda, sino que puede amplificar errores y generar decisiones aún más peligrosas.

Un debate imprescindible para entender cómo se están redefiniendo los concesionarios en los próximos años, en un escenario donde incluso la venta directa online por parte de fabricantes ya no es una hipótesis lejana.