- GM cerró su división de conducción autónoma Cruise tras invertir 10.000 millones de dólares y no lograr ofrecer coches totalmente autónomos y seguros.
- Waymo ha perdido 37.000 millones de dólares intentando hacer viables los robotaxis, pero aún son lentos, limitados y poco fiables.
- Los coches autónomos no pueden manejar situaciones impredecibles, lo que demuestra que la IA tiene un largo camino por recorrer antes de reemplazar a los humanos.
Durante años, la industria de los coches autónomos ha sido promocionada como la próxima gran cosa en IA, con promesas de robotaxis reemplazando a los conductores humanos y miles de millones de dólares vertidos en empresas que juraban que la tecnología estaba lista para rodar.
General Motors (GM) estaba presuntamente en el centro de todo. Con Cruise, su división de vehículos autónomos (AV), GM dijo que estaba liderando la carga hacia un futuro sin conductor. Pero en diciembre, la CEO Mary Barra entregó noticias que golpearon como un choque de coches: Cruise estaba cerrando.
GM dobló las operaciones de Cruise en su división más amplia de desarrollo de software, llamándolo un "reajuste". El mensaje real? Sus ambiciones de robotaxis estaban muertas en el agua. Barra lo giró como un movimiento hacia adelante, afirmando que "aceleraría el camino hacia adelante".
El curso acelerado de Cruise hacia el fracaso
Cruise era una apuesta a gran escala hacia el futuro. Barra había promocionado los robotaxis de la compañía como cambiadores de juego inminentes. En la Conferencia South by Southwest de 2023, declaró: "Estamos aquí. Está sucediendo ahora".
GM proyectó $50 mil millones adicionales en ingresos anuales de robotaxis para 2030, duplicando sus ingresos existentes de $50 mil millones. Sonaba revolucionario. Pero resulta que los números eran más fantasía que realidad.
En su apogeo, la división operaba un par de cientos de vehículos, todos monitoreados por miles de empleados humanos trabajando de forma remota. Estos coches no podían navegar por autopistas o carreteras urbanas complejas, y causaron repetidamente atascos de tráfico y problemas de seguridad.
En un incidente, un vehículo de Cruise interfirió con los respondedores de emergencia. En otro, un coche se detuvo en medio de la conducción en San Francisco, bloqueando el tráfico durante horas.
Y luego llegó el choque que selló su destino. A finales de 2023, un coche operado por Cruise golpeó a un peatón que había sido golpeado por otro vehículo. El coche autónomo frenó pero arrastró a la mujer 20 pies antes de detenerse.
Ella sobrevivió pero fue hospitalizada con lesiones graves. Cruise resolvió una demanda por $10 millones y pagó multas por ocultar detalles sobre el accidente. Para cuando GM retiró el tapón, Cruise era una pesadilla de relaciones públicas y un agujero financiero.
Pero Cruise no estaba solo en sus luchas. Waymo, la filial de coches sin conductor de Alphabet, ha enfrentado problemas similares. Los coches de Waymo están limitados a un máximo de 45 millas por hora y aún requieren supervisión humana.
En un incidente vergonzoso, un robotaxi de Waymo en Los Angeles circuló sin fin en un estacionamiento hasta que un operador humano intervino. Alphabet no revela las pérdidas de Waymo, pero su división de "otras apuestas", que incluye Waymo, ha quemado $37 mil millones desde 2016.
Miles de millones tirados por la borda y sin un futuro sin conductor a la vista
A pesar de años de pruebas y más de 100.000 millones de dólares invertidos en toda la industria, estas empresas no han resuelto los desafíos críticos. Los llamados casos límite son un claro ejemplo.
Los vehículos autónomos tienen dificultades para manejar situaciones como el mal tiempo o las instrucciones de los trabajadores de emergencias, escenarios que los conductores humanos gestionan a diario. Las primeras demostraciones a mediados de la década de 2000 sugerían que estos problemas estaban casi resueltos. Pero dos décadas después, la tecnología aún no está lista.
La industria de la IA en general está lidiando con problemas similares, especialmente a medida que las empresas compiten por desarrollar modelos de lenguaje grandes como ChatGPT de OpenAI. Estos sistemas, al igual que los vehículos autónomos, son propensos a errores que requieren supervisión humana.
En el mundo de la conducción autónoma, existe el
Y al igual que en la industria de los vehículos autónomos, las finanzas no lucen bien para los chatbots de IA. OpenAI, la empresa de IA más destacada, tiene una valoración de 160.000 millones de dólares pero pierde miles de millones anualmente.
Las paralelas no terminan ahí. Los coches autónomos se vendieron como herramientas para reemplazar a los conductores humanos, y los chatbots tienen como objetivo reemplazar a los agentes de servicio al cliente, periodistas y otros profesionales. Ambas industrias dependen de una IA que aún no es capaz de reemplazar completamente a los humanos, lo que hace que sus modelos de negocio sean inestables como mucho.
El elemento humano sigue siendo irremplazable
Uno de los problemas más evidentes de los coches autónomos es su incapacidad para manejar escenarios del mundo real que los humanos navegan sin esfuerzo. El accidente en San Francisco que involucró a un vehículo de Cruise es un claro ejemplo.
Después de atropellar a un peatón, el coche no actuó como lo haría un conductor humano: deteniéndose inmediatamente para evaluar la situación. Esta incapacidad para replicar el juicio humano tiene implicaciones más amplias. Muestra cuánto le queda a la IA por recorrer, no solo en la conducción, sino en cualquier aplicación donde la toma de decisiones en tiempo real sea crítica.
Los chatbots impulsados por IA, por ejemplo, luchan con los matices y el contexto, a menudo produciendo respuestas que son sin sentido o incluso dañinas. Los personajes de IA de Mark Zuckerberg, diseñados para mantener a los usuarios comprometidos en sus plataformas de redes sociales, son otro ejemplo.
Estas personalidades virtuales pueden ser entretenidas, pero no reemplazan la interacción humana real. En cambio, empujan a los usuarios más lejos en entornos artificiales, planteando preguntas sobre los efectos a largo plazo de la IA en la sociedad.
El fracaso de los coches autónomos debería servir como una advertencia para los inversores en IA. La tecnología, aunque impresionante en entornos controlados, se desmorona en el mundo real.
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Jai Hamid
Jai Hamid ha estado cubriendo criptomonedas, mercados bursátiles, tecnología, la economía global y los eventos geopolíticos que afectan a los mercados durante los últimos 6 años. Ha trabajado con publicaciones centradas en blockchain, incluidas AMB Crypto, Coin Edition y CryptoTale, en análisis de mercado, grandes empresas, regulación y tendencias macroeconómicas. Se graduó en la London School of Journalism y ha compartido tres veces sus conocimientos sobre el mercado de criptomonedas en una de las principales cadenas de televisión de África.
