General Motors está reduciendo drásticamente los tiempos de desarrollo gracias a la inteligencia artificial y el machine learning, según explicó Sterling Anderson, director de producto de la compañía, en declaraciones recogidas por Ars Technica. Anderson, cofundador de la empresa de conducción autónoma Aurora y exdirectivo de Tesla, asumió el cargo en GM hace poco más de un año y ha presenciado de primera mano la transformación de los procesos de ingeniería de la automotriz.
En una entrevista, Anderson describió lo que denomina la "tercera época" de la ingeniería y el diseño. La primera fue la del diseño empírico iterativo: los ingenieros observaban la naturaleza, construían prototipos físicos y los probaban mediante prueba y error durante largos periodos. La segunda época llegó con la incorporación de herramientas virtuales como la dinámica de fluidos computacional (CFD) o el análisis de elementos finitos (FEA), que complementaron el trabajo de los ingenieros de aerodinámica y estructuras, aunque sin alterar la dinámica de接力 del proceso de desarrollo.
Según Anderson, la tercera época está marcada por la IA y el machine learning, que automatizan y aceleran tareas que antes requerían horas de trabajo manual. El caso más llamativo es la reducción de procesos que pasaron de 15 horas a completarse en un minuto. Esta transformación representa un cambio de paradigma en la forma en que GM diseña y fabrica sus vehículos.