En plena era de los asistentes de voz genéricos, General Motors quiere dar un paso más. La firma de Detroit trabaja en un asistente de inteligencia artificial propio que, según ha confirmado su directora de producto, Anna Santos, a CNBC, no se limitará a ejecutar órdenes. Promete anticipar las necesidades del conductor combinando inteligencia conversacional, el conocimiento técnico de cada modelo y los datos de OnStar. El objetivo es claro: superar las capacidades del Gemini de Google, la IA que este mismo año está llegando a millones de vehículos de la marca con sistema Android Automotive.
Más allá de Gemini: la apuesta de GM por una IA nativa
Actualmente, los modelos de GM equipados con Android Automotive (plataforma que no debe confundirse con Android Auto, sino que es un sistema operativo completo integrado en el vehículo) reciben progresivamente el asistente Gemini. Esta tecnología permite controlar la climatización, la radio o la navegación con lenguaje natural, y acceder a todas las funciones que ofrece en un móvil. Sin embargo, al ser un producto de Google, carece de un conocimiento profundo de los vehículos de la marca.
Ahí es donde entra la solución casera. Santos explicó que el nuevo asistente estará “profundamente integrado” y que no será una simple copia de Gemini.
Entenderá el vehículo, su comportamiento en carretera y las necesidades del propietario mejor de lo que puede hacerlo un asistente de propósito general.
La directiva subrayó que la meta es “crear capacidades que van más allá de lo que puede hacer un asistente generalista”.
Las claves técnicas
- Qué es: un asistente de IA conversacional entrenado específicamente con datos de los modelos de GM, la telemetría en tiempo real del vehículo y la plataforma OnStar.
- Qué problema resuelve: Gemini ofrece respuestas genéricas y no conoce a fondo cada modelo. La IA de GM podrá anticipar necesidades y ofrecer ayuda contextual, desde el mantenimiento predictivo hasta sugerencias de ruta basadas en el estado real de la batería.
- Dónde y cuándo llega: aún sin fecha confirmada. GM trabaja con un proveedor de modelos de lenguaje de gran escala (LLM) no revelado y deberá probar el sistema en toda su gama antes del lanzamiento.
El factor OnStar y el dato del vehículo, la gran baza diferencial
La integración con OnStar —el servicio de conectividad y asistencia de GM— es uno de los pilares que la compañía quiere explotar. Al tener acceso a la telemetría del coche, el asistente podrá, por ejemplo, sugerir una parada de carga cuando detecte que la autonomía real no alcanzará el destino planificado, o avisar de un componente que necesita revisión antes de que salte un testigo en el cuadro.
Según la información recogida por Carscoops a partir de las declaraciones a CNBC, el sistema podría incluir mantenimiento predictivo, uno de los usos más prometedores de la inteligencia artificial en el automóvil. No se trata solo de consultar el manual de usuario con lenguaje natural, sino de que el coche aprenda de los patrones de conducción y del estado de sus sistemas para actuar antes que el conductor.
David Richardson, vicepresidente de ingeniería de software y servicios de GM, ya adelantó a finales de 2025 que este asistente interno “va a anticipar tus necesidades, ofrecer ayuda oportuna y hacer cada viaje más personal y agradable”. La declaración, aunque ambiciosa, encaja con la estrategia del fabricante de convertir el software en un valor diferencial, especialmente en una gama donde los eléctricos como el Cadillac Lyriq o el Chevrolet Blazer EV ganan peso.
Un salto pendiente de fecha, pero con implicaciones reales para el conductor
GM no ha dado plazos para la llegada del nuevo asistente. La compañía está trabajando con un proveedor de modelos de lenguaje masivo aún sin identificar y, una vez completado el desarrollo, deberá someterlo a pruebas exhaustivas en toda su gama de vehículos. Esto sugiere que el despliegue no será inminente, pero sí marca una hoja de ruta clara hacia una experiencia de usuario más sofisticada.
Para el conductor de un eléctrico de la marca, la diferencia práctica podría ser tangible: en lugar de preguntar “¿dónde está la próxima estación de carga?”, el coche habrá calculado antes la parada necesaria y ofrecido la opción en el momento justo. Eso sí, este nivel de proactividad requerirá que el sistema gestione una cantidad enorme de datos en tiempo real, algo que obliga a un hardware de a bordo y una conectividad muy robustos. Queda por ver si los modelos actuales de GM —incluso los más recientes— tendrán capacidad para ejecutar este nuevo software sin una actualización de la unidad central.
Mientras la industria debate si la carrera de la IA en el coche se libra en la nube o en el silicio del vehículo, GM apuesta por un modelo híbrido: la potencia del lenguaje de un LLM externo, combinada con el conocimiento propietario de su flota. La promesa de un asistente que realmente conoce tu coche es atractiva; la ejecución técnica y la fecha de aterrizaje en el mercado son, por ahora, las grandes incógnitas.
