Un Grand Cherokee golpeado, con paneles de madera, parabrisas agrietado y trozos recortados en los espejos laterales sirve como vehículo de prueba del sistema de conducción sin manos de Stellantis. Joydip Saha explica desde el volante que esos huecos son donde se montan las cámaras.

Saha, gerente global de ingeniería y responsable del sistema de conducción autónoma supervisada puerta a puerta L2++/sin manos de Stellantis, lo llama “el carro más destrozado”. Una caja amarilla sobre el tablero le da el control a un conductor de seguridad humano mediante un “interruptor de apagado” estándar de la industria. El interruptor desconecta la energía del módulo del sistema avanzado de asistencia al conductor, o ADAS, impidiendo que controle el vehículo. El conductor tiene entonces control total.

El sistema STLA AutoDrive L2++ incorporado al vehículo emite un pitido cuando necesita que Saha intervenga, como un perro con collar inteligente. Durante una prueba dentro del Chrysler Technology Center en los suburbios de Auburn Hills, Michigan, el sistema se confunde al navegar por la compleja estructura de estacionamiento y Saha tiene que tomar el volante.

El campus fue construido por Lee Iacocca, el antiguo chico de póster de Fortune que dirigió Chrysler en los años ochenta. La construcción del sitio de 500 acres comenzó en 1986 y la instalación fue inaugurada en 1991 a un costo que la compañía estima en unos mil millones de dólares. Con la torre de oficinas agregada en 1996, el complejo cubre 5,4 millones de pies cuadrados, lo que lo convierte en el segundo edificio más grande de Estados Unidos por superficie, solo detrás del Pentágono.

Stellantis todavía opera su ingeniería de Norteamérica desde el edificio de Iacocca. Los empleados siguen describiendo el arreglo como estar “todos bajo un mismo techo”. El interior conserva un diseño de principios de los años noventa, con escaleras mecánicas estrechas alrededor de un tragaluz octogonal y un estacionamiento en forma de diamante que es a la vez distintivo y difícil de navegar.

Las calles suburbanas de Auburn Hills resultan más adecuadas para las pruebas. El vehículo de desarrollo de Saha cruza sin problemas una intersección donde dos conductores de Michigan realizan cambios ilegales de carril dentro de segundos uno del otro.

Saha lleva más tiempo trabajando en sistemas de conducción autónoma que la mayoría de sus colegas. Trabajó en el Chrysler Pacifica que Stellantis suministró para el primer robotaxi de Waymo en Arizona, y luego dirigió un grupo que integró autonomía de Nivel 4 con socios como Aurora y Lyft. Todavía prueba él mismo cada nueva versión de software, a veces dos veces por semana, porque considera que cualquier problema que enfrente un cliente es su responsabilidad.

Saha dijo que su equipo construyó el sistema sin manos del Cherokee en seis semanas con la ayuda de herramientas de IA. Un trabajo similar antes tomaba un año o hasta 18 meses. Aun así, impone límites sobre cómo los ingenieros usan la IA.

“No dejaré que la gente use IA para diseñar arquitecturas porque olvidarán cómo depurar”, dijo Saha. En una industria de seguridad crítica, añadió, los ingenieros deben poder responder cada pregunta sobre los sistemas que construyen.

A lo largo de dos días de entrevistas en el centro tecnológico, ingenieros de Stellantis dijeron a Fortune que la IA había reducido algunos proyectos de un año a semanas y algunas simulaciones de una noche a minutos. La compañía quiere usar esa velocidad para acortar el desarrollo de su plataforma de cómputo STLA Brain y el software STLA SmartCockpit. Más ampliamente, Stellantis busca reducir el tiempo de desarrollo de vehículos de cuatro años a 24 meses, comenzando con dos modelos en 2027.

Casi todos los ingenieros que describieron un trabajo más rápido también subrayaron la necesidad de revisar el resultado de la máquina. Los desafíos de Stellantis van más allá de la velocidad de desarrollo. La compañía tiene 14 marcas, un negocio europeo que pierde dinero y un margen operativo ajustado de 1,8% en el segundo trimestre. El director ejecutivo Antonio Filosa fijó una meta de margen del 7% para 2030.

Wall Street no espera. Stellantis es el fabricante de los Tres Grandes de Detroit más expuesto a Europa, que representó alrededor del 38% de sus ingresos de 2025. General Motors vendió sus marcas europeas, Opel y Vauxhall, en 2017 a PSA, una de las compañías que después se fusionó para crear Stellantis.

Europa también avanza más rápido hacia los vehículos eléctricos que Estados Unidos. Los autos totalmente eléctricos representaron el 17,4% de los registros nuevos en la UE el año pasado, según la Asociación de Fabricantes Europeos de Automóviles (ACEA), frente al 7,8% de las ventas en EE.UU., según Cox Automotive. La Unión Europea también fijó 2035 como el punto a partir del cual los autos nuevos vendidos allí deben ser de cero emisiones en el escape, una regla que aplica a todos los fabricantes que venden en la región.

Stellantis también había hecho una apuesta importante por los vehículos eléctricos en Norteamérica. Fue el más golpeado entre los fabricantes de Detroit tras el fin del crédito fiscal federal de 7.500 dólares para vehículos eléctricos el 30 de septiembre de 2025. En febrero, Stellantis registró una reducción contable de unos 22.200 millones de euros, o alrededor de 26.500 millones de dólares. Eso superó el cargo de 19.500 millones de Ford en diciembre y los 7.600 millones que GM registró en dos cargos.

Las acciones de Stellantis cayeron 25% ese día, y los efectos siguen pesando en la compañía. La acción está caída casi 60% en lo que va del año.

Mel Roberts, directora de infotenimiento de Norteamérica de Stellantis, planifica las funciones de los vehículos con cinco a ocho años de anticipación. Dijo que la IA no fue la mayor sorpresa de los últimos años.

“Lo que no pude anticipar es el colapso completo de las ambiciones de electrificación y cómo eso realmente afectó todos nuestros planes futuros”, dijo Roberts. “Se filtró en todo”.

El fabricante europeo de Detroit

Stellantis es el único miembro de los Tres Grandes de Detroit con sede legal en el extranjero, en los Países Bajos. La compañía surgió de una fusión en la era de la pandemia, en 2021, entre Fiat Chrysler y el Grupo PSA, que unió marcas europeas icónicas como Peugeot y Citroën con Fiat, Jeep y Ram.

El carácter internacional de la compañía fue evidente durante las entrevistas de Fortune. En cuestión de minutos se encontró con ejecutivos nacidos en Francia, México y Bangladés, junto con un empleado de Michigan de regreso tras varios años destinado en París.

Las fusiones también dejaron a Stellantis con un sistema de desarrollo de vehículos construido por comité. Ben Zawodni, gerente de ingeniería de software, trabaja en consolidar cientos de unidades de control electrónico en un sistema de cómputo central llamado STLA Brain. Cada unidad de control electrónico es una pequeña computadora con una función específica. Consolidar estas computadoras en plataformas centrales refleja un cambio más amplio de la industria hacia vehículos definidos por software, en los que más de lo que hace un carro vive en código y no en hardware dedicado.

Con las décadas, dijo Zawodni, la arquitectura del vehículo evolucionó para reflejar la cadena de suministro. “Estábamos remachando funciones”, dijo.

Amanda French, que lidera los equipos de plataformas de Stellantis, aborda un problema similar en otro nivel. La compañía históricamente construía plataformas separadas, cada una de tamaño fijo. Su nueva plataforma STLA One está diseñada para abarcar desde autos pequeños del segmento B hasta vehículos medianos del segmento D.

Stellantis dice que STLA One está destinada a convertirse en una mega plataforma que soportará más de 30 modelos y apunta a más de 2 millones de unidades para 2035. Al preguntarle si construirla se sentía como jugar con Legos, French respondió: “Sí, pero con mucha más gente y emociones involucradas”.

“Todavía no estamos ahí”

Ned Curic, director de Ingeniería y Tecnología de Stellantis, es un ejecutivo conversador y cálido que se describe a sí mismo como “intenso”. Llegó a Stellantis desde Amazon, tras pasos previos por Microsoft y Toyota.

Curic dijo que Stellantis aún no está donde debe estar. Algunos equipos han logrado “éxitos fenomenales”, dijo, pero “como organización en su conjunto, no estamos ahí”.

Está frustrado por la complejidad que ha acumulado la industria automotriz. Los vehículos modernos pueden tener “cinco pantallas, como ruido digital, como 350 funciones”, dijo Curic. Los fabricantes históricamente han tendido a “llenar listas de verificación con las funciones” sin determinar cómo las usan realmente los clientes.

Curic dijo que aprendió en Toyota que “la pieza de la más alta calidad que tienes en un carro es la que no tienes en el carro”. La investigación de Stellantis sobre conductores, dijo, ha encontrado que la mayoría prefiere una palanca mecánica antes que un botón en pantalla.

En Amazon, Curic recibía correos de Jeff Bezos reenviando quejas de clientes. El cuerpo de cada mensaje consistía en un solo signo de interrogación.

“Nunca lo encontré estresante”, dijo Curic. “Nunca”.

Un ejecutivo asumía la responsabilidad del problema, explicó, mientras los demás escribían unos párrafos cada uno para ayudar a resolverlo.

Curic también trajo ideas de Amazon y Toyota a Stellantis, incluidos equipos pequeños basados en la “regla de las dos pizzas” de Amazon y un único responsable por cada sistema. El objetivo es evitar que ingenieros de grupos separados se culpen entre sí cuando algo falla.

“Si ves algo que está mal, simplemente lo tomas”, dijo Curic. “Es mío”.

La idea más difícil que promueve es que “lo mejor que puedes hacer por tu carrera es volverte redundante”. Curic dijo haberlo hecho varias veces: deja un equipo en buen estado, se va y empieza algo nuevo.

Para que ese enfoque funcione, dijo, Stellantis debe garantizar que siempre haya nuevas oportunidades para esas personas. Los líderes también necesitan madurez y confianza. Al preguntarle si los largos años difíciles de Detroit han vuelto a los trabajadores reacios al cambio, Curic dijo que siempre hay algo de miedo, pero el cambio es cada vez más aceptado “y de hecho se busca”.

El ejecutivo que insta a los ingenieros a volverse redundantes también los contrata. En el salón del automóvil de París en octubre, Curic dijo a Bloomberg que Stellantis agregaría “cientos” de ingenieros en Europa y Estados Unidos durante el año.

El disparo de salida

La presión recae en ingenieros como Zawodni y French. Ambos trabajan en los problemas de margen de Stellantis simplificando el cableado de cada vehículo y alineando mejor los procesos de fabricación, con el objetivo de reducir costos y mejorar las ganancias.

“Las IA no nos van a decir cuáles serán las nuevas plataformas”, dijo Zawodni.

Comenzó a trabajar en la consolidación del cómputo central de los vehículos de Stellantis durante la pandemia de COVID-19. Los ingenieros pasaron a trabajar totalmente remotos y la compañía estableció laboratorios en India, Polonia y Norteamérica a los que se podía acceder desde cualquier lugar.

Una prueba de concepto de una plataforma global de observabilidad, que monitorea el software profundo dentro de las computadoras del vehículo, tomó una semana. Antes de las herramientas de codificación agéntica, dijo Zawodni, un trabajo comparable habría tomado unos seis meses. Los defectos que antes tomaban dos o tres semanas corregirse se redujeron a dos o tres días.

“Sabíamos que teníamos que realmente reimaginar todo nuestro tiempo”, dijo Zawodni. Al preguntarle si eso lo asustaba, respondió: “Qué emocionante, ¿no?”

French, una ingeniera del sur de Indiana, se entusiasmó con la IA pero ofreció una evaluación más mesurada. Dijo que el juicio humano “no puede ser reemplazado”. La IA la ayuda a reunir requisitos y listas de materiales almacenados en sistemas regionales que nunca fueron diseñados para comunicarse entre sí, porque Stellantis está “formado por varias compañías diferentes”.

Comparó la IA con una versión interactiva de los apuntes Cliffs Notes que hubiera deseado tener en la escuela.

Zawodni dijo que sus ingenieros habían respondido de manera desigual a los avances. “Creo que hubo un disparo de salida, y ese disparo se produjo”, dijo. “Algunas personas lo escucharon y otras no”.

Describió la reacción entre sus propios ingenieros como mixta. “Los ingenieros tienen mucho miedo de perder sus habilidades fundamentales”, dijo. Algunos quieren entender por qué un punto y coma en un lenguaje de programación se comporta como se comporta. Zawodni llamó a eso “una curiosidad válida”, pero dijo que por sí sola no ayudará a Stellantis a alcanzar sus metas. Quiere que los ingenieros se conviertan en arquitectos y eventualmente en arquitectos jefes.

Las herramientas no han reducido la carga de trabajo del propio Zawodni. “Las herramientas agénticas nos han facilitado muchísimo el trabajo”, dijo. “Entonces, ¿por qué trabajo mucho más duro?”

Estima que trabaja al menos el doble que antes. “Siento un tremendo sentido de urgencia”, dijo. “Realmente espero que podamos hacer la transición de manera responsable… especialmente nuestra gente”.

Elegir batallas

Anne Laliron, una ingeniera francesa que dirige el grupo de investigación tecnológica de Stellantis, de unas 400 personas, renunció a su oficina después del COVID para que su equipo siempre pueda encontrarla. Su papel incluye decidir en qué apuestas tecnológicas importantes debe hacer la compañía.

Stellantis no puede darse el lujo de perseguirlo todo, dijo Laliron. Diseña algunas celdas de batería internamente y trabaja con startups en otras.

“Si quieres abrazarlo todo”, dijo, “corres el riesgo de dispersar tu esfuerzo”.

Las alianzas permiten a Stellantis perseguir tecnologías más allá de sus capacidades internas. La compañía trabaja con la startup británica Wayve en software de percepción para la conducción sin manos, con la startup francesa Tiamat en baterías de iones de sodio y con Zeta Energy en baterías de litio-azufre. Ambas químicas son alternativas a las celdas de iones de litio que impulsan la mayoría de los vehículos eléctricos en la calle hoy. También posee una participación en el fabricante chino de vehículos eléctricos Leapmotor y vende vehículos de Leapmotor fuera de China a través de la empresa conjunta Leapmotor International.

Laliron dijo que las alianzas están profundamente arraigadas en Stellantis y son menos comunes entre otros fabricantes. Curic quiere una cultura en la que “no tenga que haberse inventado aquí”. Dijo que la relación con Leapmotor beneficia a ambos: “Aprendimos mucho… también les enseñamos mucho”.

Laliron dijo que Stellantis sigue un enfoque similar con las baterías: diseñarlas internamente, asociarse con startups y dejar la producción masiva a sus socios de gigafábricas.

Una de las apuestas más grandes de la compañía está en un escenario cercano: un prototipo del Dodge Charger eléctrico equipado con una batería de estado sólido de Factorial, una startup de Massachusetts que trabaja con Stellantis desde 2021. Los diseños de estado sólido reemplazan el electrolito líquido de las celdas convencionales de iones de litio con un material sólido, una tecnología que gran parte de la industria automotriz persigue.

Las dos compañías operan como un solo equipo. La cofundadora de Factorial, Siyu Huang, dijo que la startup desarrolló la tecnología con 250 millones de dólares de capital, una fracción de lo que han gastado algunos competidores. El vehículo funcionó la primera vez que giraron la llave.

Huang estima, sin embargo, que la tecnología está a tres o cinco años de la producción automotriz. Laliron recorta alrededor del 10% de los proyectos de su grupo cada año cuando no dan resultados.

“Siempre es doloroso”, dijo.

Todavía un carro por día

Las ganancias de velocidad impulsadas por la IA son reales, pero siguen siendo pequeñas frente a los desafíos más amplios de Stellantis. Arturo Guzman fue de los primeros empleados en introducir la IA en el trabajo de aerodinámica de la compañía, hace unos cinco años, después de que una startup luchara por explicársela en una conversación informal en una conferencia.

Ahora se la explica a vicepresidentes empezando por quitarle el misterio. “No hay milagros. No hay magia”, dijo Guzman. “Para nosotros, los ingenieros, todo esto es código Python”.

Usando el modelo de su equipo, un cambio de diseño en el splitter frontal de una camioneta Ram produce una estimación de arrastre en unos tres minutos. Una simulación completa antes tomaba de 14 a 24 horas.

Guzman compara el sistema con un practicante. Con los ingenieros jóvenes usa otra analogía: R2-D2 de Star Wars. “Le das una tarea y vuelves a ver qué hizo”, dijo.

El tiempo que su equipo ahorra se dedica a “otras cosas”, dijo Guzman. El grupo genera nuevas guías, atiende solicitudes de toda la compañía y busca en sus datos de simulación posibles patentes.

“Ahora les digo: solo mándenme los datos”, dijo.

El túnel de viento en sí no se ha acelerado. El equipo todavía evalúa generalmente “un carro por día”, dijo Steve Kubiak, un michiganés de expresión seria que comenzó en Chrysler en 1992 y supervisa el túnel desde hace unos 10 años.

Al preguntarle si el proceso había cambiado, Kubiak respondió: “No, siempre ha sido igual”.

El análisis se acelera aunque las pruebas físicas no. El colega de Kubiak, Todd Lounsberry, le da a la IA los datos de las últimas 20 corridas de una prueba y le pregunta qué patrones encuentra.

Al preguntarle cómo alguien se convierte en gerente de un túnel de viento, Kubiak respondió: “Primero consigues un túnel de viento”.

Otros ingenieros mantienen a la IA con una correa corta. Mohammed Malik, que dirige los simuladores de conducción de Stellantis desde el Automotive Research & Development Centre en Windsor, Ontario, dijo que su grupo la mantiene “dentro de la caja”. Aun así, la tecnología ha transformado su trabajo.

El simulador de Malik se parece a una versión inmersiva a tamaño real de Mario Kart, el juego de carreras de Nintendo en el que los personajes eligen vehículo y pista y evitan obstáculos para llegar a la meta. Su trabajo se ha transformado más por el simulador que por la IA.

Los ingenieros antes ajustaban un vehículo en computadora, construían un prototipo y solo entonces sabían cómo se sentía. Ahora un conductor puede experimentar el modelo de computadora antes de que exista un vehículo físico, y Malik puede cambiar resortes durante la prueba. Puede evaluar 10 llantas en una hora, algo imposible con un prototipo.

Su equipo ha escaneado unas 20 carreteras, desde autódromos hasta calles locales, en cuadros de 10 centímetros. Intercambia modelos de carreteras con colegas en Brasil e Italia en lugar de enviar vehículos a través de océanos.

Malik me mostró un video de una carrocería de Stellantis a tamaño real sin ruedas. Estaba suspendida sobre lo que parecían patas mecánicas de araña, moviéndose arriba y abajo, adelante y atrás, frente a una pantalla gigante que mostraba una pista.

Al preguntarle si había jugado Mario Kart, Malik dijo que un estudiante le construyó una pista propia. “Puedes manejar Rainbow Road si quieres”, dijo con una sonrisa tras su frondoso bigote.

El papel de la IA hoy es más limitado en el simulador. Una sola corrida produce miles de canales de datos. Cuando un vehículo pega un bache y “se bambolea un poco”, Malik le pregunta a la IA qué canal conviene revisar.

Su ambición es mucho mayor: darle a un agente las tarjetas de puntuación de cada conductor de pruebas de cada región, preguntarle “qué se necesita para hacer un Jeep” y dejar que maneje el simulador hasta que el vehículo se sienta bien.

Por ahora, dijo, Stellantis avanza muy despacio y quiere mantener alguna forma de control. “Algunas de las cosas que queremos hacer, podemos hacerlas hoy”, dijo Malik. “Y algunas de las cosas que queremos hacer, no podemos”.

La mayor sorpresa ha sido la distinta disposición de los empleados a adaptarse. Los conductores de pruebas veteranos que pasaron 10 o 20 años con prototipos físicos fueron lentos en adoptar el simulador. Los ingenieros jóvenes con configuraciones de carreras en sus sótanos lo adoptaron de inmediato.

Laliron ha observado un patrón similar. Los ingenieros experimentados cargan recuerdos de fracasos anteriores, dijo, y a veces “su cerebro va cerrando puertas”.

Algunos empleados han aceptado un trabajo que es mejor sin necesariamente ser más rápido. Roberts dijo que su herramienta de investigación con IA devuelve de 10 a 15 fuentes, todas las cuales debe verificar.

“Creo que no ahorra tiempo”, dijo Roberts, aunque hace su trabajo más “sólido”.

Un ciclo más

Alison Rahm, ingeniera jefa de vehículos para SUV medianos y grandes de Stellantis, ya ha visto este tipo de cambio tecnológico. Regresa a Michigan tras dos años gestionando la línea de autos europeos de la compañía desde París. Recuerda una reunión de personal en 1997 cuando su jefe anunció que recibirían algo nuevo llamado correo electrónico.

“Todos entramos en pánico total”, dijo Rahm. Volvieron a sus escritorios y lo probaron de todos modos.

La IA ahora realiza verificaciones que la gente hacía a mano, dijo Rahm, como recorrer una lista de unas 1.000 prácticas de diseño de ingeniería. Eso libera a los ingenieros para preguntarse si las propias reglas siguen siendo correctas.

Rahm no está lista para dejar de verificar dos veces. Durante años después de la llegada de las pruebas virtuales de choque, señala, los ingenieros seguían estrellando carros reales contra los muros para convencerse de que los escenarios eran correctos.

Al preguntarle cuánto tardará la confianza en la IA de la misma manera, Rahm hizo una pausa.

“Creo que necesitamos otro ciclo de vida para demostrarnos a nosotros mismos que nuestros supuestos eran correctos”, dijo. Tras señalar que los distintos productos tienen distintos ciclos de vida, lo pensó más. “Yo diría cuatro años”.

Eso situaría el hito en 2030, el año en que Filosa prometió un margen del 7%.

Saha regresa al estacionamiento de Iacocca y vuelve a tomar el volante del Cherokee mientras la estructura en forma de diamante se asoma. El sistema automatizado todavía necesita una mano guía para volver a casa.

Mientras el vehículo completa una maniobra suave de estacionamiento, Saha reflexiona sobre cuándo se aclarará la transición a la IA. Dice que es fan de Game of Thrones y que su personaje favorito es Robb Stark. Aunque su trabajo se basa en la lógica, le gusta la fantasía porque lo anima a ser “un poquito filosófico” con el otro lado de su cerebro.

“La creatividad es muy importante”, dijo Saha.

Los humanos se han adaptado y prosperado encontrando soluciones creativas, dijo. “Nunca fuimos el animal más fuerte del mundo”, dijo, al estilo del autor de Game of Thrones, George R.R. Martin.

Saha sugirió que varios siglos de industrialización a veces han entrenado a las personas a pensar principalmente en términos de procesos. “Mi entendimiento es que vamos a dejar atrás el mundo orientado a procesos porque la IA nos va a ayudar. Y mi creencia personal es que eso es bueno”.

“Habrá algunas pérdidas”, dijo Saha, como ocurre con cualquier cambio tecnológico. Pero los humanos se han adaptado repetidamente al mundo natural a través de la creatividad.

“La gente también va a descubrir cómo domesticar a la IA”, dijo.

Este informe fue actualizado para precisar los cargos de Ned Curic y Joydip Saha: director de Ingeniería y Tecnología y responsable de la conducción autónoma supervisada puerta a puerta L2++/sin manos, respectivamente.

Publicado originalmente en Fortune.com: https://fortune.com/2026/11/01/stellantis-detroit-ai-best-thing-make-yourself-redundant-chrysler/