A Nissan anunciou que conseguiu reduzir para metade o ciclo de desenvolvimento dos seus novos automóveis, encurtando o prazo tradicional de 55 meses para apenas 26 meses. Esta mudança estratégica tem como grande objetivo acelerar o ritmo de inovação da marca e baseia-se diretamente nos modelos de iteração rápida suportados por inteligência artificial que têm sido utilizados com sucesso pelos fabricantes na China. O presidente da construtora, Ivan Espinosa, confirmou que o novo processo de trabalho já foi validado no desenvolvimento da próxima geração do Skyline, cujo lançamento está agendado para o inverno de 2026. Segundo as informações avançadas pelo CarNewsChina, o plano da Nissan passa por aplicar este fluxo otimizado em 90% dos projetos de novos veículos já no ano fiscal de 2026.
A transformação inspirada no mercado chinês
Esta reformulação profunda na estrutura da empresa tem uma ligação direta à experiência adquirida nas operações realizadas na China. Através de uma parceria estratégica com a Dongfeng Motor, a Nissan conseguiu absorver competências locais e novas tecnologias.
O automóvel 100% elétrico N7, que chegou ao mercado em abril de 2025, serviu como o grande projeto piloto para testar a eficácia deste método, alcançando um ciclo completo de desenvolvimento de apenas dois anos. Com base neste sucesso prático, a marca avança agora com a expansão global da metodologia.
O papel da inteligência artificial no processo
Para alcançar um corte tão drástico no tempo necessário para colocar um veículo no mercado, a marca integrou soluções de inteligência artificial em todas as fases do ciclo de criação:
Design: A modelação rápida assistida por sistemas digitais gera propostas automáticas que otimizam a aerodinâmica e a estética dos veículos, reduzindo a necessidade de correções manuais.
Testes: As simulações virtuais substituem mais de 60% dos testes físicos com protótipos, agilizando as avaliações de resistência e de segurança em colisões.
Decisão: A análise avançada de dados permite responder de forma mais ágil às exigências do mercado e reduz a burocracia nas cadeias de aprovação interna.
Logística: A análise preditiva antecipa as necessidades de componentes e os riscos na cadeia de abastecimento, garantindo uma transição estável entre o desenvolvimento e a produção em massa.
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