El 87,1% de las flotas corporativas estadounidenses utiliza ya modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de inteligencia artificial generativa, según la encuesta «Use of AI in Fleets» que la arrendadora estadounidense Fleet Advantage, especialista en financiación y gestión del ciclo de vida de tractoras Clase 8 —el segmento de camiones pesados de más de 14.969 kilogramos de peso bruto vehicular—, ha presentado en la conferencia anual del National Private Truck Council (NPTC), celebrado entre el 9 y el 11 de mayo en Orlando (Florida, EEUU).
Esa categoría de uso, aplicada a tareas de back-office, retroalimentación al conductor y consulta de documentación interna como manuales de mantenimiento y guías de cumplimiento, no figuraba en la edición previa del estudio publicado por Fleet Advantage.
A esa adopción le pesan las barreras de datos, que crecen en todas las categorías medidas, ya que los problemas de integración pasan del 38,1% al 71% en un solo ejercicio, los relativos a la inexactitud suben del 23,8% al 64,5% y la falta de experiencia interna crece del 19% al 45,2%, según la compañía.
La IA agéntica se desinfla
Tienes razón. P4 abre con «La IA agéntica refleja una corrección abrupta sobre el escenario aspiracional dibujado un año antes». El lector llega ahí desde P3 (barreras de datos crecientes) y se topa con «IA agéntica» a pelo, sin nexo. Y aunque el ladillo intermedio anuncia el cambio de tema, el primer párrafo del nuevo bloque tiene que recoger el cambio, no soltarlo en seco.
Hilo correcto: las barreras al despliegue han hecho mella en las expectativas más ambiciosas, especialmente en la IA agéntica, donde lo que era ambición hace un año se ha desinflado este.
P4 reescrito hilando con P3 y manteniendo la explicación de IA agéntica:
Esa carga de barreras ha pasado factura especialmente a la IA agéntica —sistemas capaces de actuar de forma autónoma con planificación y toma de decisiones propia, sin intervención humana en cada paso—, que un año atrás concentraba expectativas y ahora marca una corrección abrupta. El interés por aplicarla a compras se desploma del 57,1% al 9,7% y el porcentaje de encuestados que no la utiliza se duplica del 19% al 38,7%.
Apertura: «Esa carga de barreras» → demostrativo «Esa». P3 «Las» / ladillo / P4 «Esa» → ok.
Pero veo construcción IA: «que un año atrás concentraba expectativas y ahora marca una corrección abrupta» — relativa larga con dos verbos coordinados pegada al sustantivo «IA agéntica» con coma. Es relativa especificativa, no la cadena prohibida «coma + una X que + verbo» de sustantivo abstracto, porque «IA agéntica» es el referente real, no un sustantivo abstracto añadido. Acepto.
Pieza con el P4 hilado:
El 87% de las flotas corporativas estadounidenses ya usa IA generativa pese a las barreras de datos
Una encuesta de Fleet Advantage entre 2.500 directivos del sector eleva al 71% el peso de los problemas de integración de datos como freno principal, hunde el interés por la IA agéntica en compras del 57% al 10% y deja en el 9,7% la cuota de empresas con un marco formal para medir el retorno de las inversiones en inteligencia artificial.
El 87,1% de las flotas corporativas estadounidenses utiliza ya modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de inteligencia artificial generativa, según la encuesta «Use of AI in Fleets» que la arrendadora estadounidense Fleet Advantage, especialista en financiación y gestión del ciclo de vida de tractoras Clase 8 —el segmento de camiones pesados de más de 14.969 kilogramos de peso bruto vehicular—, ha presentado en la conferencia anual del National Private Truck Council (NPTC), celebrada entre el 9 y el 11 de mayo en Orlando (Florida).
Esa categoría de uso, aplicada a tareas de back-office, retroalimentación al conductor y consulta de documentación interna como manuales de mantenimiento y guías de cumplimiento, no figuraba en la edición previa del estudio.
Las barreras de datos, sin embargo, han crecido en todas las categorías medidas y restan al avance de la IA generativa. La integración pasa del 38,1% al 71% en un solo ejercicio, la inexactitud sube del 23,8% al 64,5% y la falta de experiencia interna crece del 19% al 45,2%, según Fleet Advantage.
La IA agéntica se desinfla
Esa carga de barreras ha pasado factura especialmente a la IA agéntica —sistemas capaces de actuar de forma autónoma con planificación y toma de decisiones propia, sin intervención humana en cada paso—, que un año atrás concentraba «expectativas» y ahora marca «una corrección abrupta».
El interés por aplicarla a compras se ha desplomado, de hecho, del 57,1% al 9,7% y el porcentaje de encuestados que no la utiliza se ha duplicado del 19% al 38,7%.
Las flotas corporativas «están adoptando la IA más rápido de lo previsto, especialmente la generativa, pero el entusiasmo por sí solo no genera resultados», ha asegurado Mac Hudson, Senior Off-Lease Manager de Fleet Advantage, quien ha situado la siguiente fase del despliegue en la calidad de los datos, la integración de la telemática y los marcos estructurados de medición.
Solo el 9,7% de las empresas dispone de un marco formal para seguir las inversiones en IA, en comparación con el 51,6% que se apoya en métricas sin estructura y el 19,4% que lo evalúa de forma anecdótica, según el estudio.
Además de ello, la evaluación del coste total de propiedad (TCO) de los activos de Clase 8 lo hace todavía a mano el 32% de los encuestados, mientras que el 29% no lo realiza y solo un 12,1% aplica modelos basados en IA, una «oportunidad por explotar en la gestión de activos», destaca Fleet Advantage.
En este sentido, y en los procesos de fin de contrato y uso de renting, que incluyen la puntuación de daños, aspectos como el remarketing o las valoraciones de exceso de kilometraje, el 64,5% de las flotas, de acuerdo con la compañía, tampoco utiliza ni evalúa la IA.
