Valeo, pilar de innovación en la industria automotriz, revoluciona su producción con la inteligencia artificial. Frente a un *aumento exponencial del código* necesario para sus sistemas integrados, la empresa se dota de herramientas potentes como Gemini. La reducción de los ciclos de desarrollo y la aceleración de las actualizaciones se convierten en imperativos. Esta búsqueda de eficiencia se centra en la optimización de los recursos humanos, sin reemplazar el valioso know-how de sus desarrolladores. La integración de la inteligencia artificial transforma así el panorama digital de Valeo, generando soluciones audaces y adaptadas a sus desafíos contemporáneos.
Aumentar la productividad gracias a la IA generativa
Valeo, actor principal en el equipamiento automotriz, integra masivamente la inteligencia artificial generativa para optimizar su producción de código. La creciente demanda de software integrado en los vehículos lleva a la necesidad de aumentar la cantidad y la calidad del código producido diariamente.
Cédric Merlin, director de IA en Valeo, subrayó que el aumento de software en los coches, así como su capacidad para beneficiarse de actualizaciones continuas, ha revolucionado el sector. Esta presión creciente se traduce en una necesidad exponencial de líneas de código. Paralelamente, los ciclos de desarrollo se han reducido a dos años, un desafío para la producción de código.
Una colaboración estratégica con Gemini
El fabricante francés ha elegido decididamente Gemini de Google como la plataforma principal para sus desafíos tecnológicos. Valeo ha equipado a aproximadamente 5 000 de sus 9 000 ingenieros de sistemas y software con Code Assist, un asistente de código revolucionario. Esta estrategia busca aumentar la eficiencia de los desarrolladores, no reemplazarlos.
La función de Code Assist es aumentar la productividad de los desarrolladores al permitirles concentrarse en tareas estratégicas. El resultado es un aumento en la producción de código manteniendo un equipo estable, haciendo de la inteligencia artificial un complemento indispensable para los expertos.
Reducción de los ciclos de desarrollo
Valeo despliega la IA generativa para simplificar todo el proceso de desarrollo de software. Gracias a flujos de trabajo semi-automatizados, la empresa refuerza sus procesos, reduciendo significativamente el tiempo de disponibilidad de los productos. Los agentes de IA actúan, en particular, durante la generación de pruebas unitarias y la detección de anomalías.
Cédric Merlin enfatiza que la IA no solo se utiliza para producir código, sino para garantizar su solidez. Las correcciones automáticas propuestas por la IA representan un avance significativo. El desarrollador tiene la opción de aceptar o rechazar estas propuestas, mejorando así el proceso de validación.
Este modelo ofrece ciclos de desarrollo reducidos y una capacidad para gestionar proyectos cada vez más complejos, respetando al mismo tiempo las normas de seguridad y calidad.
Desafíos encontrados con el código de bajo nivel
A pesar de los avances, un desafío persiste: el desarrollo de código bajo nivel, esencial en la industria automotriz. Los modelos generativos, aunque efectivos en lenguajes como Python, enfrentan limitaciones con el código embebido especializado. Este desafío requiere un enfoque proactivo para superar las limitaciones.
Valeo colabora estrechamente con Google para refinar los modelos de IA, en particular Gemini, para adaptarlos a las exigencias específicas del código automotriz. Este ajuste fino permite entrenar a la IA en corpus de código de bajo nivel, aumentando así su efectividad.
Alianzas estratégicas e innovaciones tecnológicas
Valeo también se beneficia de una asociación cercana con Google Cloud. Este vínculo les permite acceder a nuevas tecnologías antes de su lanzamiento al mercado. La anticipación de las necesidades específicas y la adaptación de soluciones a los imperativos de la empresa constituyen una ventaja competitiva significativa.
Este enfoque se inscribe en una visión más amplia de integración de la IA en diversas funciones, con el objetivo de aumentar la productividad general. Una sinergia entre la automatización y la experiencia humana promete redefinir los contornos del desarrollo de software en la industria automotriz.
Preguntas frecuentes sobre el aumento de la productividad en Valeo gracias a la inteligencia artificial
¿Cómo utiliza Valeo la IA generativa para aumentar su producción de código?
Valeo utiliza la IA generativa principalmente a través de la herramienta Code Assist, basada en Gemini de Google, para aumentar la eficiencia de los desarrolladores y generar un mayor volumen de código, respetando al mismo tiempo las normas de seguridad.
¿Cuáles son los principales beneficios de la adopción de la IA por parte de Valeo?
La adopción de la IA permite a Valeo acortar los ciclos de desarrollo, producir códigos más robustos y adaptarse más rápidamente a las crecientes necesidades de código complejo en la industria automotriz.
¿Qué papel juega Gemini en la estrategia de desarrollo de Valeo?
Gemini es el principal modelo de IA generativa utilizado por Valeo para diversos casos de uso. Permite mejorar la productividad de los ingenieros y generar automáticamente pruebas y correcciones en el código.
¿Cómo gestiona Valeo el desarrollo de código de bajo nivel con la IA?
Valeo enfrenta desafíos en el desarrollo de código de bajo nivel, esencial en la industria automotriz. En colaboración con Google, Valeo trabaja en el ajuste fino de modelos para adaptar Gemini a las necesidades específicas del código automotriz.
¿Qué tareas se delegan ahora a la IA en Valeo?
La IA en Valeo se utiliza para la generación de pruebas unitarias, revisión de código y detección de anomalías, permitiendo a los desarrolladores concentrarse en tareas de mayor valor añadido, como el diseño y la validación.
¿Valeo ha observado un impacto medible de la IA en su productividad?
Aunque Valeo no comparte KPI específicos sobre las ganancias de productividad gracias a la IA, la empresa afirma que el uso de la IA ha permitido ciclos de desarrollo más rápidos y una mayor capacidad para gestionar proyectos complejos.
¿Cómo ayuda la IA a mantener los estándares de seguridad y calidad en Valeo?
Al fortalecer los procesos con flujos de trabajo semi-automatizados, la IA permite a Valeo producir código que respeta los estándares de seguridad y calidad, facilitando al mismo tiempo la identificación de posibles errores mediante intervenciones automáticas.
¿Qué otros modelos de IA utiliza Valeo en paralelo a Gemini?
Valeo también utiliza modelos como Claude, Llama y Mistral para diversos ámbitos, siempre seleccionando el modelo más adecuado para cada necesidad a partir de la gama disponible en Vertex AI.
