Coche autónomo: futuro o presente (casi) inmediato
Desde hace casi un siglo, el sueño de un vehículo capaz de conducirse solo ha acompañado a ingenieros e inventores durante años. Ya en la década de 1920, el estadounidense Francis Houdina sorprendía a Nueva York con un coche controlado por radio, mientras que General Motors imaginaba en 1939, en su exhibición Futurama, autopistas donde los autos se guiaban por sí mismos. Durante las décadas de 1950 y 1960, las primeras pruebas con coches teledirigidos o guiados por cables mostraban que la idea podía volverse realidad.
El primer gran salto llegaría en la década de 1980, cuando el ingeniero alemán Ernst Dickmanns logró que un vehículo se desplazara de manera autónoma utilizando cámaras y procesamiento de imágenes. Poco después, el proyecto europeo Prometheus (Programme for a European Traffic of Highest Efficiency and Unprecedented Safety, por sus siglas en inglés) llevó la conducción automática a las carreteras reales de la mano de Mercedes-Benz -tras las exitosas pruebas de Ernst Dickmanns y su equipo en la Universidad Bundeswehr de Múnich- con los VaMoRs (vehículo experimentales para movilidad autónoma y visión por computadora o versuchsfahrzeug für autonome Mobilität und Rechnersehen, por sus siglas en alemán), que logró que un S-Class modificado recorriera cientos de kilómetros sin intervención humana por autopistas europeas a velocidades de hasta 130 km/h sin intervención la mayor parte del tiempo.
A partir de los años 2000, los avances en inteligencia artificial (IA) y sensores aceleraron la carrera. La competición Darpa Grand Challenge (Defense Advanced Research Projects Agency) en Estados Unidos impulsó el desarrollo de sistemas cada vez más precisos y seguros, siendo semillero tecnológico para las grandes empresas que vendrían después, firmas como Waymo (Google), Baidu y Tesla principalmente que lideran, como puntas de lanza, la nueva era de la conducción autónoma.
La Sociedad de Ingenieros Automotrices (SAE) clasifica la conducción inteligente en cinco niveles:
Nivel 0 / Sin automatización: El conductor está completamente a cargo de todas las tareas de conducción.
- Nivel 1 (L1) / Asistencia al conductor: El vehículo es controlado por el conductor, pero puede incluir algunas funciones de asistencia (por ejemplo, dirección o frenado).
- Nivel 2 (L2) / Automatización parcial: El vehículo combina funciones autónomas parciales, como aceleración/frenado y dirección, pero el conductor debe mantenerse completamente involucrado en las tareas de conducción y monitorear el entorno.
- Nivel 3 (L3) / Automatización condicional: El conductor es necesario y debe estar listo para tomar el control del vehículo en cualquier momento con previo aviso, aunque no necesita monitorear constantemente el entorno.
- Nivel 4 (L4) / Alta automatización: El vehículo es capaz de realizar todas las funciones de conducción bajo ciertas condiciones. El conductor puede optar por tomar el control.
- Nivel 5 (L5) / Automatización total: El vehículo puede realizar todas las funciones de conducción en todas las condiciones. El conductor puede o no tener la opción de tomar el control.
Una conducción autónoma sin conductor que está ya cruzando la frontera entre las pruebas piloto y la comercialización a gran escala para convertirse en uno de los motores económicos y sociales más disruptivos de la próxima década, según recoge Bank of America (BofA) Institute en su informe The road ahead: The future of autonomous vehicles, que subraya que tres factores son determinantes en este camino: el empuje de la inteligencia artificial generativa; la caída de los costes tecnológicos, y la avalancha de inversión global.
Una revolución en marchaLa transformación está siendo profunda y lo va a ser más. Más de 120 programas de robotaxis operan hoy en el mundo, impulsados por 32 compañías, según BloombergNEF. Siete de ellos ya ofrecen servicios comerciales sin conductor de seguridad, principalmente en Estados Unidos y China y en ciudades como San Francisco, Phoenix, Shenzhen o Wuhan, miles de pasajeros viajan a diario en vehículos completamente autónomos, mientras gigantes tecnológicos y fabricantes tradicionales compiten por liderar una industria que podría valer 1,2 billones de dólares para 2040, según BofA.
El cambio de paradigma se apoya en tres pilares: un hardware más barato, un software más inteligente y modelos de negocio escalables.
El coste del hardware para robotaxis en China, por ejemplo, se ha reducido más de un 50% en pocos años, y eliminar al conductor reduce el precio por kilómetro un 52%, según cálculos de Bank of America Institute, con lo que la ecuación económica empieza a cuadrar.
Estados Unidos es el entorno más permisivo. La NHTSA delega la mayoría de las autorizaciones en los estados, lo que ha permitido a firmas como Waymo (Google), Cruise o Zoox operar comercialmente en California, Arizona y Texas. En 2025, Washington actualizó su Automated Vehicle Framework para acelerar los despliegues y reforzar la posición frente a China. El resultado es un laboratorio nacional a cielo abierto, donde la regulación acompaña a la innovación, aunque la coordinación federal sigue siendo débil y las normas de responsabilidad civil varían por estado.
Europa por su parte avanza más despacio, pero con un enfoque jurídico sólido. La Unión Europea aprobó en 2022 el Reglamento (UE) 2022/1426, que establece las bases para homologar vehículos automatizados de nivel 4. Alemania fue pionera con la Ley de Conducción Autónoma de 2021, que autoriza vehículos sin conductor en zonas designadas. Francia, Suecia y España han seguido pasos similares, y el nuevo Reglamento de Inteligencia Artificial de la UE (AI Act) de 2025 incorpora disposiciones específicas sobre seguridad algorítmica, transparencia y gestión de riesgos en movilidad autónoma. El Viejo Continente busca combinar innovación con garantías éticas y de protección de datos, aunque la burocracia y la fragmentación entre países retrasan la adopción comercial a gran escala.
China ha convertido la autonomía vehicular en prioridad nacional. El Gobierno central impulsa zonas piloto en Wuhan, Shenzhen, Chongqing y Pekín, donde empresas como Baidu (Apollo Go) y Pony.ai ya ofrecen servicios de robotaxi sin operador humano. La normativa se actualiza de forma continua y coordinada, con apoyo del Ministerio de Industria y Tecnología de la Información (MIIT). El país lidera por escala de datos y rapidez en aprobación comercial, y busca exportar su marco legal a otros mercados emergentes.
En palabras del informe de BofA, la competencia tecnológica global se está transformando en una auténtica "guerra por la autonomía".
El modelo de seguros también cambiará a medida que los AV ganen terreno. Cuando el "conductor" sea el software, la responsabilidad recaerá sobre fabricantes y desarrolladores, no sobre el usuario, lo que redefine la función del seguro: de proteger al conductor, a asegurar el algoritmo. Las aseguradoras ya exploran pólizas híbridas que cubran tanto ciberriesgos como fallos de sistemas autónomos.
Bank of America identifica una nueva fase en el desarrollo de los vehículos autónomos (AV por sus siglas en inglés): el salto de la autonomía basada en reglas (AV 1.0) a la autonomía basada en IA generativa (AV 2.0).
Hasta hace poco, los sistemas se sustentaban en múltiples redes neuronales que ejecutaban tareas separadas -esto es, percepción, planificación, control- y ahora, la IA generativa permite un modelo único de extremo a extremo capaz de transformar directamente los datos de los sensores en decisiones de conducción.
Esta aproximación, similar al salto que representó ChatGPT para los sistemas de lenguaje, promete coches que serán más adaptativos, capaces de aprender de entornos cambiantes y de tomar decisiones contextuales más humanas.
Para hacerse una idea, cada AV de prueba genera unos 32 terabytes de datos en 6h, y los centros de datos necesitan crecer 10 veces en potencia de cómputo para entrenar los modelos. Los AV, advierte el informe, se están convirtiendo literalmente en superordenadores sobre ruedas.
La carrera del hardwareLos sensores -radares, cámaras y los lidar (sitemas de detección y medición de distancia por luz láser) son los ojos del coche autónomo.
El mercado global de sensores para vehículos autónomos superó los 75.000 millones de dólares en 2024, y su coste es hoy unas nueve veces superior al de los sistemas de asistencia al conductor (los famosos ADAS). Pero los avances en inteligencia artificial y la integración de hardware podrían reducir esa brecha.
La tendencia apunta a que los nuevos vehículos de gama alta incorporen ya los componentes necesarios para habilitar autonomía avanzada sin tener la necesidad de añadir equipos adicionales.
Más allá de los cochesAunque los titulares se centran en los coches, sin embargo los mayores avances se están dando en camiones, autobuses y maquinaria industrial.
Los AV ya operan en minas y explotaciones agrícolas, con incrementos del 30% en productividad y reducciones del 50% en costes laborales.
Según BofA, la escasez mundial de conductores -3,6 millones de vacantes- que podrían duplicarse para 2028 refuerza el atractivo de la automatización. En Japón, por ejemplo, la edad media de los taxistas supera los 59 años; en Europa, los camioneros rondan los 47 años. Sin relevo generacional a la vista, los AV ofrecen una respuesta tecnológica a un problema estructural donde los camiones autónomos, en particular, avanzan rápido.
Existen 90 proyectos piloto, dos tercios dedicados al transporte de larga distancia, y siete ya rozan la comercialización, un modelo de negocio emergente combina servicios de suscripción o pago por kilómetro (driver-as-a-service) con flotas gestionadas por fabricantes y socios logísticos.
BofA estima que solo entre 2023 y 2024, las inversiones en compañías de vehículos autónomos se triplicaron, alcanzando casi los 9.000 millones de dólares. Desde 2010, se han destinado más de 200.000 millones a unas 600 empresas del sector, y cerca de 1 billón si se incluyen las tendencias asociadas: movilidad conectada, eléctrica y compartida. Todo con el capital riesgo mirando de hacia la autonomía como el nuevo frente competitivo de la IA aplicada.
El impacto urbano de la autonomía será paradójico. Según BloombergNEF, la flota mundial de automóviles podría alcanzar su pico en 2035 y reducirse hasta un 23% en 2050 si prospera la movilidad compartida. Pero los kilómetros totales recorridos crecerán: los robotaxis y los vehículos compartidos generarán más desplazamientos, más largos y más baratos... El coche autónomo podría así reducir la propiedad privada, pero aumentará el tráfico.
El informe de BofA concluye que la movilidad autónoma será tanto una disrupción económica como una transformación social. De la logística al turismo, del transporte urbano al reparto de última milla, los vehículos sin conductor prometen redefinir el tiempo, el espacio y el trabajo. A corto plazo, convivirán con los conductores humanos; a medio, los sustituirán en tareas repetitivas o de riesgo; a largo, podrían eliminar por completo el volante.
La carrera es pues no ya por fabricar coches, sino por enseñarles a pensar.
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