El infinito no cabe dentro del coche autónomo

Muchos taxis autónomos de Waymo, compañía de Alphabet, matriz de Google, se quedaron bloqueados en las calles de San Francisco durante el apagón vivido a finales de año. Al no funcionar los semáforos, sin luces de referencia que les dieran instrucciones, ni conductor humano que buscara alternativas, los vehículos actuaron conforme se les había programado y simplemente se detuvieron. Algo de lo que el dueño de Tesla, Elon Musk, no tardó en mofarse a través de X.

En realidad, la aportación más interesante acerca de lo sucedido la realizó uno de los entrevistadores estrella de las redes sociales e indisimulado fan de este último, Mario Nawfal. Los coches de Tesla «siguieron adelante, sin dramas ni titulares, simplemente gestionando el caos como si fuera pan comido. Esto es lo que sucede cuando entrenas a tu IA [inteligencia artificial] en miles de millones de kilómetros en el mundo real [como hizo Tesla] en lugar de someterla a una simulación cargada de datos perfectos e ilusiones. Waymo apostó por los mapas y el orden. Tesla apostó por el desorden, y ganó. Cuando se apaga la luz, la diferencia no es teórica. Es el tráfico».

Waymo apostó por los mapas y el orden. Tesla apostó por el desorden, y ganóMario Nawfal

Más allá del ámbito de la programación informática, no se valora lo suficiente hasta qué punto el principal factor limitante del despliegue de la IA en el mundo físico -esa es la verdadera prueba de fuego de esta tecnología, ahí aportará mucho más valor que en las aplicaciones de chat a las que nos hemos acostumbrado-, es la disponibilidad y la calidad de los datos.

El director de estrategia global de Boston Dynamics, la empresa fabricante del famoso perro robot Spot y del humanoide Atlas, Marc Theermann, me confesó que está en contacto con todas las grandes compañías de IA porque «han agotado los datos de entrenamiento para los modelos de lenguaje grandes (LLM)», base de las aplicaciones de IA generativa.

Han agotado los datos de entrenamiento para los modelos de lenguaje grandes (LLM)Marc TheermannDirector de estrategia global de Boston Dynamics

Los populares chats (Gemini, Claude, ChatGPT…) se han nutrido fundamentalmente de datos existentes en internet, pero el mundo físico real es otra cosa. Aunque se pueda integrar documentos de audio y vídeo, aunque se produzcan toneladas de datos sintéticos, basta ver a los coches autónomos dando vueltas a las rotondas en un círculo infinito para comprender que la IA de propósito general va a resultar una tarea ardua.

Los robots de Boston Dynamics llevan años en plantas de producción y escenarios controlados de todo el mundo. «Hay muy pocas empresas que puedan afirmar que tienen robots caminando en el mundo real de la forma en que lo hacemos nosotros», me dijo Theermann. «Estamos recibiendo mucho interés de la comunidad IA; buscan acceso a estos datos robóticos del mundo real, serán necesarios para crear grandes modelos de lenguaje y comportamiento». Quizás esa sea su principal fuente de negocio en el futuro.

Los robots de Boston Dynamics llevan años en plantas de producción y escenarios controlados de todo el mundo

Hace un año, Tekedra N. Mawakana, CEO de Waymo, era la gran estrella del CES de Las Vegas, la mayor feria de electrónica de consumo y podría decirse que de todo el mundo digital ya, incluidos los móviles, lo siento MWC Barcelona, y los coches, asúmelo Detroit. Mawakana protagonizó el momento más especial del evento, como ponente principal de la cena del sector tecnológico.

Entre alusiones a las ciudades en las que tenía previsto operar con sus robotaxis (en 2026 se sumarán Londres y probablemente Tokio) y a los datos de baja siniestralidad, la CEO de Waymo mencionó un asunto que cobra ahora enorme relevancia: la compañía había llegado a un acuerdo con Uber para integrarse en su oferta en Phoenix (EE.UU.) y habían descubierto que «si se les daba la opción, los consumidores optaban por un Waymo». Escucha, Bruselas.

Si se les daba la opción, los consumidores optaban por un WaymoTekedra N. MawakanaCEO de Waymo

Tres años antes, en las calles de Las Vegas, Tesla había quedado en evidencia en un experimento organizado por Luminar, fabricante de sistemas LiDAR (Laser Imaging Detection and Ranging), una nueva generación de radares basados en láser que observan mejor el entorno. El Tesla, que no usa esta tecnología porque su dueño sostiene que es cara, circulaba a alta velocidad en paralelo a un coche equipado con un LiDAR de Luminar. De forma imprevista, apareció el muñeco de un niño sobre el arcén y, mientras este segundo vehículo conseguía detenerse a tiempo, el Tesla lo arrollaba sin contemplaciones.

Hoy, los avances en precisión del radar convencional y la IA están consiguiendo que el cabezota de Musk se salga con la suya y disponga de una alternativa fiable al LiDAR. Los avances en la carrera del coche autónomo se producen a una velocidad de vértigo, sin que los reguladores europeos estén demostrando capacidad de reacción, y marcan el camino de la futura IA física, a un nivel sólo comparable al de los drones.

Los avances en precisión del radar convencional y la IA están consiguiendo que el cabezota de Musk se salga con la suya y disponga de una alternativa fiable al LiDAR

Hay que controlar la euforia, en cualquier caso. Los expertos coinciden en que los sistemas más limitados de autonomía (L2 y L2+) dominarán hasta 2035 debido a su rentabilidad y a su adecuación a la normativa, mientras que la adopción del siguiente nivel (L3) seguirá siendo limitada, y la implementación del L4 apenas representará alrededor del 4 % de los nuevos vehículos personales dentro de 10 años. En España hay 25 millones de coches, no se olvide, y no se renueva más de un millón al año. Tardará.

No obstante, las previsiones apuntan también a que en 2035 habrá una gran cantidad de robotaxis en entre 40 y 80 ciudades de todo el mundo. La expansión internacional incluye, además de los absolutos líderes EE.UU. y China, a países como Emiratos Árabes Unidos, Japón y hasta Mongolia, pero el reto sigue siendo pasar del ensayo altamente controlado y supervisado al lanzamiento comercial.

Las previsiones apuntan también a que en 2035 habrá una gran cantidad de robotaxis en entre 40 y 80 ciudades de todo el mundo

Los avances regulatorios comienzan a asomar. La Ley de Vehículos Automatizados de Reino Unido posibilitará su despliegue a partir del recién estrenado 2026, pero exigirá que los vehículos autónomos alcancen un nivel de seguridad al menos tan alto como el de los conductores humanos cuidadosos y competentes. En marzo de 2025, entró en vigor en Suiza una legislación que permite la conducción autónoma en autopistas, así como los robotaxis sin conductor en determinadas condiciones.

Son llamativas, por todo ello, las cautelas europeas ante este nuevo mercado, teniendo en cuenta que el primer vehículo vendido al público con autonomía L3 en todo el mundo se presentó en Alemania en 2022. Hoy en día, en la UE, sigue siendo necesario armonizar las pruebas y las políticas de vehículos autónomos para que no se detengan en las fronteras de los países.

Los reguladores europeos deberían releer el mensaje de Nawfal y comprender el nuevo mundo al que nos dirigimos, en el que lo verdaderamente nuevo no será ver circular a coches, robots, drones, dotados de inteligencia, sino introducir en sus circuitos electrónicos, en sus procesadores, en sus programas informáticos, en sus sensores, en sus sistemas de comunicación, la imperfección e imprevisibilidad del mundo. Europa no puede esperar a que el sector tecnológico meta el infinito en la IA, porque eso no va a suceder. Debe actuar, tomar riesgos por sí misma, antes de que sea tarde.