En 2024, el sector de la movilidad experimentará los procesos de consolidación y expansión, sin dejar de centrarse en la rentabilidad y la innovación, según señala la consultora McKinsey en su informe.
El año 2023 fue testigo de grandes cambios en el sector de la movilidad, donde la regulación, los patrones de inversión, las preferencias del consumidor y la tecnología estuvieron en constante evolución.
Entre estos cambios se encuentran el crecimiento continuo de la micromovilidad, el progreso constante en la electrificación de vehículos y la inversión continua en vehículos autónomos. Los actores del sector de la movilidad también se sumergieron en tecnologías relativamente nuevas y comenzaron a explorar seriamente el potencial de la Inteligencia Artificial generativa para transformar desde el marketing y ventas hasta el I+D.
A pesar del progreso constante en 2023, los desafíos que enfrenta la industria tendieron a opacar las buenas noticias. Las ventas de VE se desaceleraron en algunas regiones, surgieron problemas tecnológicos y persistieron la preocupación sobre la autonomía de las baterías. Asimismo, se evidenció más la idea de que el mercado automotriz global está en medio de importantes interrupciones.
No obstante, el futuro de la industria se está electrificando a pesar de las caídas de las ventas en algunas regiones durante estos últimos meses. Los fabricantes de VE chinos, que tienen una fuerte posición en su mercado local, están aprovechando las oportunidades globales. Por su parte, los vehículos autónomos, cada vez más innovadores, también están ganando terreno.
LAS TENDENCIAS QUE DARÁN FORMA AL 2024 SEGÚN MCKINSEY
La consultora McKinsey ha analizado en un reciente informe las tendencias que definieron el 2023 y seguirán dando forma a la movilidad este 2024.
- Un cambio de los vehículos privados a opciones más sostenibles para el consumidor. Las preferencias del consumidor están cambiando, con un aumento en el uso de opciones de movilidad más sostenibles y una mayor disposición a considerar otras opciones de movilidad que no sean vehículos privados.
- Nuevas preferencias de vehículos para la electrificación y la conectividad. Los vehículos eléctricos continúan siendo populares, con una creciente demanda y una preferencia por la compra en línea. La conectividad y las características de asistencia también se están volviendo más importantes para los consumidores.
- Mayor demanda de VE, con China como eje central. La demanda de vehículos eléctricos está en alza, con China liderando el mercado y muchas empresas locales preparándose para expandirse globalmente.
- Una creciente necesidad de baterías. Se proyecta un crecimiento significativo en la demanda de baterías de iones de litio, especialmente para aplicaciones de movilidad como los vehículos eléctricos.
- Un nuevo modelo de mercado para la era de los VE. Los compradores de vehículos eléctricos valoran la innovación, lo que impulsa cambios en el proceso de compra hacia una mayor personalización y transparencia de precios.
- Avances y desafíos en la conducción autónoma. Aunque se han logrado avances importantes en la conducción autónoma, todavía persisten algunos desafíos que requieren más tiempo para su implementación a gran escala.
- Un panorama de inversiones complejo, pero con signos de optimismo. A pesar de algunos retrocesos, se observa un creciente interés de inversores en áreas clave como la electrificación y los vehículos autónomos.
- Crecimiento de opciones de micromovilidad, sugiriendo cambios importantes en el mercado de vehículos privados. La micromovilidad está ganando terreno y podría impactar significativamente en la demanda de vehículos privados.
- Progreso en la movilidad aérea futura, aunque con una desaceleración en la financiación. El sector de la movilidad aérea futura muestra avances, pero la financiación ha disminuido, aunque se espera que continúe creciendo en el futuro.
- La Inteligencia Artificial aplicada sigue liderando sobre la inteligencia artificial generativa dentro de la movilidad. Se observa una mayor inversión en inteligencia artificial aplicada en comparación con la inteligencia artificial generativa, debido a su capacidad para abordar problemas específicos y mejorar procesos existentes.
