El modelo car sharing no es rentable en ninguna parte del mundo

Es 2026 y el discurso sigue siendo el mismo. No necesitarás comprar un coche. No necesitarás ni siquiera conducirlo. Una flota de vehículos autónomos estará disponible 24/7 para llevarte adonde quieras. Más barato que mantener tu propio vehículo, más eficiente que el transporte público, más relajado, más limpio que ambos. Una visión seductora. 

Ciudades sin atascos porque los algoritmos optimizan cada ruta. Aparcamientos transformados en parques porque los coches nunca duermen. Accidentes reducidos a anécdotas históricas porque los humanos imperfectos han sido relegados al asiento trasero. Espacios de ciudades reaprovechables para zonas verdes y construcción de viviendas, ya que el espacio para aparcamientos ya no será necesario: los coches estarán continuamente en movimiento.

Pero hay un detalle incómodo en esta historia: la versión simple de este futuro ya existe, y está fracasando estrepitosamente. Y es que el carsharing, o el negocio de compartir coche, no está funcionando en ninguna parte del mundo.

El mal negocio del coche compartido

Durante años, empresas como ShareNow (la fusión de los gigantes Daimler y BMW), Zity, Wible o Free2Move han inundado nuestras ciudades con coches eléctricos relucientes. Nos convencieron de que esto era el futuro. Nos dijeron que estábamos aprendiendo a dejar de comprar coches para empezar a comprar trayectos.

Pero tras estas apps bonitas y coches silenciosos, se esconde una pesadilla contable.

Y es que el carsharing no es rentable en casi ninguna parte del mundo. ShareNow tuvo que huir de Norteamérica y Reino Unido. Bolloré quebró su Autolib en París. Incluso en Madrid, la capital europea del carsharing, las cuentas de resultados se escriben con tinta roja.

Un infierno logístico 

Un coche compartido sufre un desgaste acelerado. Pero el verdadero lastre del margen de beneficio es lo que en la industria llaman redistribución de flota (fleet rebalancing). Si todos los usuarios cogen un coche en el centro de la ciudad por la mañana para ir a trabajar a las afueras, a las 10:00 AM tienes todos tus activos parados en polígonos industriales donde nadie los va a usar hasta las 18:00.

Para solucionar esto, las empresas tienen que pagar a empleados para que vayan, recojan los coches y los muevan de nuevo a zonas de alta demanda. A eso hay que añadir el coste de la limpieza, la recarga eléctrica (que requiere inmovilizar el activo), los seguros (carísimos en este sector) y el vandalismo.

El resultado es paradójico: intentamos construir el futuro de la movilidad automatizada utilizando un modelo de negocio que requiere una intervención humana masiva y costosa.

¿El carsharing como preámbulo a la movilidad del futuro?

Aquí es donde la narrativa de "el futuro será autónomo y compartido" choca con la realidad actual.

La promesa de los gurús es que el coche autónomo solucionará esto. Al eliminar al conductor (como en Uber) y eliminar a los operarios de redistribución (porque el coche se irá solo a recargar y a buscar clientes), los costes operativos caerán en picado, haciendo que el viaje sea más barato que un billete de autobús.

Pero estamos atrapados en un valle de la muerte tecnológico. La conducción autónoma total está tardando mucho más de lo que Elon Musk prometió. Y mientras tanto, las empresas de carsharing actuales no pueden sostener las pérdidas eternamente.

Si el modelo de negocio de "flotas compartidas" quiebra hoy por falta de rentabilidad, ¿quién pondrá la infraestructura para los coches autónomos de mañana?

Hay algo más: incluso si mañana resolviéramos todos los problemas técnicos de la conducción autónoma  muchos de los costes permanecen. Los vehículos autónomos no eliminan el mantenimiento; de hecho, vehículos operando 24/7 requieren más. No eliminan la limpieza, ni el vandalismo (un coche sin conductor es un objetivo más fácil). No resuelven mágicamente el problema de los picos de demanda que obliga a dimensionar flotas para el peor momento del día.

Entonces, ¿por qué siguen operando marcas como Zity, Wible o Free2Move? En primer lugar, para marcas como Kia (Wible), Renault (Zity) o Stellantis (Free2Move), tener miles de coches rodando por Madrid o París es una campaña de publicidad gigante. Además, consiguen que miles de personas prueben sus coches eléctricos. Si te gusta el coche, quizás te compres uno. Además, ayuda a los fabricantes a cumplir con las normativas de emisiones de la UE. Y por último, estos coches recopilan millones de datos sobre cómo conducimos y cómo nos movemos por las ciudades, lo cual es valioso para el desarrollo de futuros vehículos y conducción autónoma.

Conclusión: ¿El fin de la propiedad de los vehículos?

Nos están vendiendo que en el futuro no tendremos coches, pero el mercado actual nos está diciendo que gestionar una flota de coches ajenos es un negocio ruinoso.

Quizás el futuro no sea esa utopía socialista-tecnológica de flotas estatales o corporativas llevándonos a todas partes. Quizás, mientras los robots aprenden a conducir y los contables intentan cuadrar los números, seguiremos haciendo lo único que, financieramente, sigue teniendo sentido para la mayoría: tener nuestro propio coche aparcado en la puerta.

El futuro necesita hacer las cuentas. Y las cuentas no siempre son fáciles.

Ya veremos.

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El piloto que nunca duerme: lecciones del accidente de Tesla y la ilusión del control

En agosto de 2025, un jurado de Miami dictaminó que Tesla debía pagar 243 millones de dólares por un accidente en el que su sistema Autopilot estaba activado. No fue el primer siniestro de un coche “inteligente”, pero sí el primero que acabó con un veredicto: la tecnología no era inocente. Es el primer juicio que Tesla ha perdido.

La noticia viajó rápido: un coche eléctrico, software de conducción autónoma, una colisión mortal y una sentencia. La narrativa perfecta para una película distópica —solo que esto no era Black Mirror, sino el tráfico real de Florida.

El jurado declaró a Tesla responsable en un 33 %. El resto, al conductor, que había bajado la vista para buscar su teléfono mientras el vehículo hacía lo que mejor sabía hacer: creer que podía con todo.

De Prometeo a Autopilot

La historia de la tecnología está plagada de momentos en los que el ser humano, seducido por su propia creación, confía demasiado.

Cuando en 1908 Henry Ford lanzó el Modelo T, no solo fabricó un coche: inventó la ilusión de control. Cualquier persona podía sentarse detrás del volante y mover una máquina de una tonelada a más de 60 km/h. Aquello era casi magia. Pero en la década siguiente, los accidentes mortales en EEUU se dispararon. La velocidad había llegado antes que la prudencia.

Más de un siglo después, Tesla repite el guion con líneas de código en lugar de pistones. La promesa es la misma: relájate, la máquina sabe lo que hace.

El problema es que no siempre lo sabe. Y nosotros, embelesados con las palabras “inteligencia artificial”, olvidamos que sigue siendo solo eso: una inteligencia artificial, diseñada por humanos y, por tanto, sujeta a nuestras mismas limitaciones —solo que a veces más rápidas y menos visibles.

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El mito del piloto automático

El nombre “Autopilot” nunca fue inocente. Suena a los sistemas de navegación aérea que mantienen un avión nivelado mientras el piloto consulta el radar. Pero el Autopilot de un Tesla no es eso. Es un copiloto que intenta hacerlo todo, pero necesita que alguien supervise su entusiasmo digital.

El accidente de 2019 (juzgado en 2025) ocurrió cuando el sistema cruzó una intersección sin reconocer una señal de alto. Los sensores, los algoritmos y las promesas de marketing no bastaron para evitar lo inevitable.

Y sin embargo, el debate que abrió el veredicto no fue sobre coches, sino sobre culpa y autonomía.

¿Quién es responsable cuando una máquina toma una mala decisión?
¿El conductor, el programador, la empresa, el algoritmo?

El derecho moderno aún no tiene respuesta definitiva. Y mientras tanto, seguimos entregando más y más decisiones al software —desde el tráfico hasta los diagnósticos médicos o las sentencias judiciales predictivas—, convencidos de que la automatización es sinónimo de objetividad.

El sueño de Turing

En 1950, Alan Turing escribió que algún día las máquinas pensarían. Lo dijo como un reto intelectual, no como un manual de usuario. Hoy, la discusión ha cambiado: las máquinas no solo piensan, actúan. Pero lo hacen en un entorno humano, lleno de variables que ni siquiera los humanos comprendemos del todo.

Un coche autónomo no es solo un conjunto de sensores: es una interpretación del mundo. Decide qué objeto es un peatón, qué movimiento es una amenaza, cuándo un brillo es un charco o una sombra. Cada error de interpretación puede costar una vida.

La paradoja es que cuanto más confiamos en la IA, más nos alejamos de entenderla. Como escribió Norbert Wiener, el padre de la cibernética, en 1949:

“Podemos delegar tareas, pero no la responsabilidad.”

Lo que el veredicto nos deja

El caso Tesla de 2025 es un punto de inflexión simbólico. Por primera vez, una corte reconoció que la inteligencia artificial no es solo una herramienta neutral, sino un actor con impacto moral y legal. No significa que los robots tengan culpa, pero sí que las empresas que los diseñan deben asumir las consecuencias de su poder.

Tesla apelará, claro. Pero el precedente ya está ahí. Y con él, una lección para toda la industria de la automatización: la promesa de que los algoritmos eliminarían el error humano empieza a mostrar grietas.

En algún momento, los coches conducirán mejor que nosotros. No es una cuestión de fe, sino de tiempo y datos. Pero el camino hacia ese futuro será irregular, lleno de dilemas éticos y legales.
Mientras tanto, los humanos seguiremos haciendo lo que mejor sabemos hacer: confiar un poco más de la cuenta.

Tal vez el verdadero futuro no dependa de crear un piloto que nunca duerma, sino de aceptar que ningún piloto —humano o artificial— está exento de error.

Y que, por ahora, lo más inteligente que podemos hacer es seguir prestando atención al camino.

Ya veremos.

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Leibniz y la utopía lógica: cuando la ética se redujo a un cálculo

La ética computacional se siente como un problema puramente del siglo XXI. Se debate en Silicon Valley y en foros de la ONU: ¿Cómo programamos la moralidad en una Inteligencia Artificial? ¿Quién es responsable cuando un algoritmo se equivoca? Sin embargo, la ambición de reducir los dilemas morales a una fórmula matemáticano es nueva. Sus raíces se hunden más de tres siglos, en la mente de un genio que soñó con zanjar todas las disputas con un simple cálculo: Gottfried Wilhelm Leibniz (1646-1716).

La conexión entre el filósofo alemán y la ética de la IA, el software y el manejo de datos, es más profunda de lo que parece. Leibniz no solo fue codescubridor del cálculo infinitesimal y el creador del sistema binario (la base de toda la informática moderna), sino que también propuso una solución radical para la moralidad: un "Cálculo Moral" o Calculus Moralis.

La máquina que zanjó disputas: El origen de una utopía lógica

Leibniz estaba obsesionado con el orden. Creía que la mayoría de los conflictos humanos—ya fueran filosóficos, legales o morales—se originaban en la ambigüedad del lenguaje. Si las palabras podían ser confusas, ¿por qué no reemplazarlas con símbolos?

Así concibió dos proyectos monumentales: la Characteristica Universalis (un lenguaje universal de símbolos lógicos) y el Calculus Ratiocinator (un método para calcular con esos símbolos). El sueño de Leibniz era que, una vez traducido un problema a su lenguaje universal, dos personas en desacuerdo simplemente se sentarían y dirían: "¡Calculemos!" ("Calculemus!").

El Cálculo Moral era la extensión natural de esta utopía lógica a la ética. Leibniz sugería que los juicios morales podían ser racionalizados estimando dos factores: la probabilidad de un resultado y la deseabilidad (o Perfección) de ese resultado. La acción correcta sería la que maximizara la deseabilidad ponderada por la probabilidad. Por ejemplo, cuando un sistema de IA toma una decisión de vida o muerte en un vehículo autónomo, está realizando un "cálculo moral" leibniziano: sopesar probabilidades y daños.

La intervención de Bentham: del cálculo moral a la máquina hedónica

Décadas después de Leibniz, el filósofo inglés Jeremy Bentham dio al "cálculo moral" su forma más influyente: el Utilitarismo.

Bentham reemplazó la vaga "deseabilidad/perfección" de Leibniz con un valor concreto y medible: la felicidad o el placer. Sostuvo que la acción moralmente correcta es la que produce la mayor felicidad para el mayor número de personas.

Bentham incluso propuso un procedimiento detallado llamado Cálculo Felicífico (o Cálculo Hedónico) para sopesar formalmente el valor moral de una acción basándose en cualidades medibles del placer y el dolor, tales como:

- Intensidad (¿cuán fuerte es el placer/dolor?)
- Duración (¿cuánto tiempo dura?)
- Certeza (¿qué tan seguro es que sucederá?)
- Fecundidad (¿qué tan probable es que produzca más placer o dolor después?)

El cálculo de Bentham se convirtió en el modelo filosófico para la ética algorítmica moderna. Cuando los ingenieros de IA programan un coche autónomo para minimizar daños, están aplicando esencialmente una versión digital del cálculo de Bentham: el algoritmo intenta encontrar la ruta que minimice las consecuencias negativas (dolor) para la mayoría.

Lecciones de la Moralidad Algorítmica: ¿Es la Ética Computable?

Las visiones de Leibniz y Bentham nos obligan a enfrentar la pregunta central de la ética computacional: ¿Es realmente posible programar el comportamiento ético en una máquina?*

Hoy, la Inteligencia Artificial intenta este "cálculo moral" ya sea mediante programación explícita clásica (estableciendo reglas) o con técnicas de *machine learning que infieren patrones éticos a partir de grandes conjuntos de datos. El objetivo es basar la ética en cantidades medibles evaluadas por algoritmos de decisión.

Sin embargo, el intento contemporáneo de crear una moralidad algorítmica ha revelado limitaciones profundas que desafían la utopía de una cálculo moral completo:

1.  La ética no es un juego de imitación. Si bien las máquinas pueden copiar patrones de comportamiento de los datos, la moralidad va más allá de la simple imitación; implica juicio y contexto.
2.  Las consecuencias importan, pero el utilitarismo no basta. Aunque debemos considerar las consecuencias de nuestras acciones, el intento de cuantificar la moralidad, como propone el utilitarismo estricto de Bentham, es problemático. Es imposible "calcular la felicidad" o el valor moral de una vida con una fórmula universal.
3.  No existe un algoritmo moral universal. Al igual que la lógica ha demostrado que no existe un algoritmo universal para distinguir lo verdadero de lo falso, tampoco parece haber un algoritmo infalible para distinguir lo correcto de lo incorrecto.

Si la mejor opción fuera computable con absoluta certeza, ¿cómo podría no ser obligatoria? Y si la máquina solo ejecutara ciegamente las acciones dictadas por un algoritmo de decisión, ¿qué le quedaría a la voluntad humana? La ética perdería su esencia deliberativa y se convertiría en una simple tarea de ejecución.

El Calculus Moralis de Leibniz y el Cálculo Felicífico de Bentham nos llevan a una paradoja moderna: El comportamiento ético no parece ser puramente computable. El código binario que Leibniz descubrió nos dio el poder de las máquinas, pero la complejidad de la moralidad humana, ese espacio para la voluntad y el juicio, se resiste a ser traducida por completo a ceros y unos.

En la era de la IA, quizás debamos aceptar que el objetivo no es programar la moralidad, sino diseñar máquinas que nos fuercen a ser más conscientes de los límites de nuestra propia ética.

Ya veremos.

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No tenemos ni idea realmente de cuánto importa el factor humano en los accidentes

Hablemos de seguridad vial. Hablemos más exactamente del peso del factor humano como causante de los accidentes de tráfico. Este artículo busca arrojar algo de luz al creciente número de afirmaciones de que el error del conductor es responsable de hasta el 94% de los accidentes de tráfico. Esta afirmación se ha utilizado para justificar normas más estrictas para los conductores y ha alimentado la fiebre por poner en circulación coches autónomos, a pesar de que la tecnología dista mucho de ser perfecta.

Sin embargo, un análisis más detallado de los datos revela que, si bien es cierto que los conductores causan muchos accidentes, el porcentaje no se acerca en absoluto al más del 90 % que se suele citar.

Recordemos: El punto clave a considerar aquí es la afirmación de que el error del conductor es responsable del 94 % de los accidentes, como podemos leer en tantos sitios web serios, y la fuente aparente de toda esta información es un estudio de la NHTSA. Es importante no aceptar ciegamente afirmaciones como «X causa el 94 % de Y» o «X aumenta Y en un 94 %» sin evaluar críticamente la fuente y, sobre todo, sin comprender los criterios específicos utilizados para definir los casos a los que se hace referencia.

Cuando uno se topa con afirmaciones de este tipo, siempre debe preguntarse: «¿De dónde ha salido esa cifra?».

Vayamos a la fuente: la estadística del 94% se originó en una publicación de 2015 de la NHTSA Traffic Safety Facts titulada (la traducción es mía) «Razones críticas de los accidentes. Encuesta Nacional de Causalidad de Accidentes de Automóviles.» Allí, en un documento de dos páginas la NHTSA resumía que:

La Encuesta, realizada entre 2005 y 2007, tenía como objetivo recopilar información en el lugar de los hechos sobre los acontecimientos y los factores asociados que conducen a las colisiones en las que se ven implicados vehículos ligeros. [...] Se investigó una muestra ponderada de 5.470 colisiones durante un periodo de dos años y medio, lo que representa una cifra estimada de 2.189.000 colisiones en todo el país. Se calcula que en estas colisiones se vieron implicados unos 4.031.000 vehículos, 3.945.000 conductores y 1.982.000 pasajeros. En el 94% (±2,2%) de los accidentes se atribuyó al conductor el motivo crítico, que es el último acontecimiento de la cadena causal del accidente.

Estas razones críticas del conductor se desglosan en otras cinco categorías en el cuadro siguiente:

Aunque la NHTSA advirtió en el siguiente párrafo:

 

 

La otra fuente de información que se suele citar se titula Tri-level Study of the Causes of Traffic Accidents (1979), que concluyó que el error del conductor estaba implicado en el 92,6% de los accidentes.

El estudio Tri-level es algo confuso, pero uno de sus autores, Shinar, explicó en una sesión posterior de preguntas y respuestas que el estudio no afirmaba que el comportamiento de los conductores fuera la causa real de los accidentes. En cambio, mostraba que los accidentes podrían haberse evitado si el comportamiento de los conductores hubiera sido diferente.

Así que podemos ver que en dos importantes fuentes de información «culpables» de extender el 94% del error humano en los accidentes de coche no se pretendía realmente cargar esa responsabilidad al conductor. A menudo, quienes citan la cifra del 94% pasan por alto esta distinción, lo que lleva a muchos a interpretarla erróneamente como una afirmación de causalidad directa.

Es esencial profundizar y plantearse otra pregunta importante: «¿Qué definición operativa utilizaron para decidir cuándo el conductor tenía la 'última oportunidad' de evitar el accidente?».

Una «definición operativa» es una parte crucial, pero a menudo ignorada, de la investigación científica. Es el criterio específico utilizado para clasificar e interpretar los datos. Por ejemplo, el término «abuso» solía referirse únicamente al daño físico, pero ahora incluye también el abuso emocional y verbal. Esta ampliación de las definiciones puede cambiar significativamente el alcance de los datos. Lo mismo ocurre en la investigación sobre seguridad vial. En el caso de la cifra del 94%, es probable que el criterio de «última oportunidad» incluya los casos en los que un conductor podría haber evitado el accidente con un tiempo de respuesta razonable. Sin embargo, esta definición podría inflar el papel del error del conductor, ya que hay muchos factores que pueden influir en que un conductor sea capaz de reaccionar a tiempo, como la complejidad de la situación o la rapidez con que se desarrollaron los acontecimientos.

Además, los estudios sugieren que las organizaciones de seguridad en el transporte podrían estar sobreestimando el papel del comportamiento humano en los accidentes. Un estudio (Holden, 2009) revisó 27 investigaciones de la Junta Nacional de Seguridad en el Transporte (NTSB) y descubrió que 26 de ellas atribuían al error humano como factor contribuyente. Esto plantea la pregunta: «¿Por qué estas fuentes utilizan una definición tan amplia de error humano?».

Como señala Rumar (1982), los investigadores «tienden a utilizar los factores humanos como una caja de chatarra. Cada accidente detrás del cual no encontramos ningún error técnico tiende a explicarse por el factor humano».

Los humanos tienen una capacidad limitada para procesar la información y deben confiar en tres funciones mentales falibles: percepción, atención y memoria. Cuando un conductor no consigue evitar un accidente porque la situación supera estas limitaciones, se suele hablar de «error humano». En realidad, a menudo es la situación la principal responsable, no la respuesta del conductor a ella. Es un sesgo bien conocido del juicio humano cometer el «error fundamental de atribución», sobrevalorar enormemente los factores humanos para infravalorar enormemente los factores de la situación cuando se intenta explicar por qué se han producido los hechos. (TapRoot)

Hay varias razones posibles. Una es el sesgo conocido como «sombrero blanco» (Cope, Allison, 2010), que consiste en distorsionar los hallazgos científicos para promover un objetivo socialmente deseable, como el aumento de la seguridad vial. Al hacer hincapié en los errores de los conductores, organizaciones como la NHTSA pueden crear la apariencia de un problema mayor, lo que lleva a pedir normativas más estrictas o más financiación. También está la cuestión de los incentivos: cuantos más conductores sean culpados, mayor parecerá la crisis, lo que podría justificar mayores presupuestos y más control para las organizaciones de seguridad. Esta estrategia se ha visto en otros ámbitos, como las campañas contra la conducción bajo los efectos del alcohol.

Otro factor en juego es la persistencia de la vieja visión del error humano. En este enfoque tradicional, los accidentes se consideran el resultado de errores humanos, y el sistema se considera seguro hasta que los humanos lo estropean. La nueva perspectiva, sin embargo, entiende el error humano como una consecuencia de problemas sistémicos, en lugar de la causa raíz (Dekker, 2002) (TapRoot). Este cambio de pensamiento no siempre es aceptado por organizaciones como la NTSB, que sigue inclinándose por la antigua visión, incluso cuando las circunstancias sugieren una explicación más compleja. El caso de la Sra. Vasquez, la mujer implicada en el accidente mortal de un coche autónomo de Uber hace unos años, lo demuestra.

También es importante reconocer cómo los sesgos cognitivos moldean la forma en que la gente piensa sobre la causalidad. Esta tendencia a simplificar en exceso los acontecimientos complejos es una parte natural del razonamiento humano, y puede llevar fácilmente a conclusiones distorsionadas sobre los accidentes de tráfico.

Para terminar, no pretendo argumentar que los conductores rara vez causan accidentes. Más bien, mi objetivo es cuestionar el mito de que los conductores son responsables del 94% de los accidentes de tráfico. Incluso si se toman las cifras al pie de la letra, no apoyan la afirmación de la causalidad directa. Y ahora, le invito a leer a través de estos lentes los diversos artículos que afirman que los coches autónomos son más seguros que los humanos, lo cual, en mi opinión, es una realidad. Sin embargo, ¿tiene sentido comparar el rendimiento de estos coches con esta ambigua siniestralidad del factor humano?

Cuestiona siempre las fuentes y las definiciones que hay detrás de ellas, porque es demasiado fácil manipular los datos para contar una historia concreta.

Como dijo sabiamente el filósofo romano Cicerón: «Cui bono?» -¿A quién beneficia? Comprender las motivaciones subyacentes a la investigación es clave para interpretarla correctamente.

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Waymo vs Tesla Robotaxi: ¿quién va venciendo en la carrera tecnológica?

A medida que los vehículos autónomos se acercan a la realidad, dos gigantes de la industria están tomando caminos radicalmente diferentes hacia el mismo objetivo. Waymo, con su enfoque metódico y cargado de sensores, y Tesla, con su ambiciosa visión de solo cámaras, representan filosofías opuestas en la carrera por dominar el mercado del robotaxi. Veamos en qué se diferencian estas empresas.


La experiencia en la tecnología
Waymo lleva en el mundo de la conducción autónoma desde 2009, cuando comenzó como el proyecto de coche autoconducido de Google. Su paciencia y su enfoque metódico han dado sus frutos: actualmente ofrecen viajes sin conductor a clientes de pago en varias ciudades, con más de 100.000 viajes semanales en Phoenix, San Francisco y Los Ángeles.

Tesla, a pesar de años de promesas, sigue trabajando para ofrecer su primer viaje realmente sin conductor. Su recién presentado «Cybercab» representa su última incursión en el mercado de los robotaxis, aunque no estará operativo hasta «finales de 2027», según el calendario de Elon Musk.

Fuente

Enfoques técnicos: Más frente a menos

Sensores y hardware:

Waymo: Emplea un amplio conjunto de sensores que incluye:

• Lidar de 360 grados

• Tres lidares perimetrales

• Tres radares

• Varias cámaras de vídeo

• Sistemas automáticos de limpieza de sensores

• Capacidad de alcance de hasta 1.600 pies para las cámaras

Tesla: Adopta un enfoque minimalista con:

• Sólo cámaras de vídeo

• Sin lidar ni radar

• Procesamiento de visión basado en IA

• Sin el mencionado sistema de limpieza de sensores

Mapas y navegación
Waymo crea mapas HD detallados antes del despliegue

• Premapea todas las áreas operativas

• Actualiza los mapas en tiempo real a medida que cambia el entorno

• Puede funcionar incluso con pérdida de señal GPS

• Mantiene un posicionamiento preciso a través de múltiples sistemas

Tesla: Afirma operar sin mapas previos

• Se basa en el procesamiento de visión en tiempo real

• Utiliza mapas de navegación básicos

• Procesa los datos medioambientales sobre la marcha

Sistemas de seguridad
Waymo ha construido múltiples capas de sistemas de seguridad:

• Ordenador de a bordo secundario

• Detección de colisiones de retroceso

• Sistemas de dirección secundarios

• Sistemas de alimentación de reserva

• Sistemas de posicionamiento redundantes

• Supervisión humana remota

Tesla no ha detallado sus sistemas de redundancia para el Cybercab, lo que despierta algunas dudas sobre los protocolos de seguridad.

Lista de redundancias con las que puede contar Waymo (Fuente)

Rendimiento en el mundo real
A pesar de sus numerosos accidentes, podemos achacar los principales siniestros de Waymo a errores humanos. Además, Waymo ha demostrado su capacidad con:

• Cuatro años de funcionamiento sin conductor

• Más de 100.000 trayectos semanales

• Mínimos incidentes graves

• Operación exitosa en múltiples ciudades

El actual sistema FSD (Full Self-Driving) de Tesla:

• Un estudio independiente del último software de conducción autónoma de Tesla, la versión 12.5, reveló que requería la intervención humana una vez cada 13 millas.

• Se ha enfrentado a un escrutinio normativo

• Sigue necesitando la supervisión del conductor.

• Aún no ha demostrado un funcionamiento totalmente autónomo.

El coste de la tecnología
El enfoque de Tesla puede ofrecer ventajas económicas:

• Configuración de hardware más sencilla

• Menor coste por vehículo

• Integración de fabricación más sencilla

• Potencial de escalado más rápido

El sistema de Waymo implica costes más elevados:

• Conjunto de sensores caros

• Integración de hardware compleja

• Mayor coste por vehículo

• Necesidades de infraestructura más elaboradas

De cara al futuro
Ambas empresas se enfrentan a retos distintos:

Los retos de Waymo:

• Escalar la fabricación

• Reducir los costes de los vehículos

• Expansión a nuevas ciudades

• Gestionar las necesidades de infraestructura

Retos de Tesla:

• Demostrar la viabilidad de las cámaras

• Lograr una verdadera autonomía

• Crear credibilidad en materia de seguridad

• Cumplir plazos ambiciosos

Conclusión
Aunque la visión de Tesla de la conducción autónoma sólo con cámara es ambiciosa y potencialmente más escalable, el enfoque más conservador de Waymo ya ha producido resultados reales. Waymo opera actualmente un auténtico servicio de robotaxi, mientras que Tesla sigue trabajando para cumplir sus promesas.

Los próximos años serán cruciales para determinar qué enfoque tiene más éxito. ¿Superará el hardware simplificado de Tesla y su estrategia de recopilación masiva de datos al enfoque más tradicional de Waymo? ¿O mantendrá su liderazgo en la carrera de la conducción autónoma la filosofía metódica de Waymo, que da prioridad a la seguridad?

Por ahora, Waymo lleva la delantera en el despliegue real, mientras que las promesas de Tesla siguen siendo en gran medida teóricas a pesar de todas las afirmaciones de Elon Musk. Pero en el mundo en rápida evolución de los vehículos autónomos, el líder de hoy no tiene garantizada la victoria de mañana.

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Los coches autónomos y el Monstruo del Spaghetti Volador

Por lo que he podido investigar, Tesla ha ganado todos y cada uno de los juicios por siniestros causados por su sistema de conducción semiautónoma. En casi todos los procesos judiciales, el juez dictaminó una de estas dos opciones: o bien el software de Tesla no era culpable, o bien el conductor del vehículo era culpable por no estar atento a la carretera. Sospecho que este optimismo jurídico es esencial para el éxito de esta tecnología.

Quizá algunos lectores recuerden un famoso incidente de Toyota hace unos años. Todo comenzó con una llamada de un conductor en 2009 al 112, cuando un hombre informó de que su pedal del acelerador estaba atascado y no podía conseguir que el coche se detuviera. Dijo que sus frenos no funcionaban. Al final, su coche chocó contra otro y luego se precipitó por un barranco. Todos los ocupantes del vehículo murieron. Esta llamada se hizo viral. Pero este no fue el último incidente de Toyota.

Entre 2000 y 2010, la marca japonesa fue acusada de causar 89 víctimas mortales y 57 heridos graves debido a problemas con su pedal del acelerador. El fallo consistía en que los coches sufrían aceleraciones bruscas, y la NASA fue asignada para evaluar el código de la unidad de control del software del coche.

Durante los 10 meses que duró la investigación, los especialistas de la NASA afirmaron que el software no cumple las normas MISRA (Motor Industry Software Reliability Association) y contenía 7.134 infracciones. Toyota respondió diciendo que ellos tenían sus propias estándares de código. Tras el anuncio de los resultados de la investigación de la NASA, las acciones de Toyota en la Bolsa de Tokio subieron un 4,6%.

De todos modos, el 20 de diciembre de 2010, Toyota rechazó todas las acusaciones, pero abonó 16.000 millones de dólares en concepto de acciones previas al juicio. Además, publicó actualizaciones de software para algunos modelos de coche y retiró 5,5 millones de vehículos. Sin embargo, aún quedaba por decir la última palabra.

En el año 2013, se presentó una demanda ante el Tribunal de Oklahoma en relación con un accidente ocurrido en 2007, en el que se vieron implicadas dos chicas en un Toyota Camry de 2005. Una de ellas murió, la otra pasó cinco meses en un hospital con lesiones en la espalda y la cabeza. Toyota no ha admitido su culpabilidad. Dijeron que la causa del accidente fue que la conductora confundió el acelerador y los frenos; cuando se dio cuenta de su error y empezó a frenar, ya era demasiado tarde.

En aquel momento, dos ingenieros iniciaron la investigación del código de la unidad de software del fabricante de automóviles: Michael Barr y Philip Koopman. Tardaron 20 meses en revisar 280.000 líneas de código y redactar un informe de 800 páginas. Y la investigación se llevó a cabo como en una película de juegos de espías: la dirección donde investigaron el código se mantuvo en secreto. La habitación del hotel donde trabajaban los ingenieros estaba vigilada las 24 horas del día: la seguridad se encargaba de que nadie entrara ni sacara papeles. Todos los teléfonos y conexiones a Internet estaban desactivadas.

Al final, los investigadores identificaron 81.514 fallos de código en el software de Toyota, frente a los 7.134 estimados por la NASA. Se descubrió que Toyota sólo cumplía 11 supuestos MISRA. Todo el software era un código espagueti.

El término «código espagueti» hace referencia al código enmarañado y complejo, que a menudo se describe como imposible de mantener, desestructurado, imposible de depurar... básicamente jodido.
El código espagueti es un tipo especialmente virulento pero específico de código defectuoso, y no debe confundirse ni intercambiarse con los significados de código defectuoso en general. Las personas individuales rara vez escriben código espagueti por su cuenta. Pero, según algunos expertos, ciertos estilos de proceso de desarrollo en equipo lo hacen cada vez más común a medida que pasa el tiempo. Sin embargo, el misterio de las aceleraciones repentinas seguía sin resolverse.

En aquel momento surgieron dos teorías para explicar por qué estos pedales de repente tenían mente propia. Una se refería al mal funcionamiento del software, mientras que la otra culpaba a las alfombrillas, que se deslizaban e inmovilizaban los pedales.

Sin embargo, unos meses más tarde, una investigación del Departamento de Transporte en 2011 descubrió que las alfombrillas solo eran responsables de una pequeña parte de los accidentes. En 2014, la empresa pagó 1.200 millones de dólares para evitar ser procesada por encubrir información sobre problemas de «aceleración involuntaria».

¿El verdadero culpable? El error humano. La mayoría de las veces, los conductores que informaron de que sus aceleradores estaban atascados estaban pisando el acelerador sin darse cuenta y pensando que estaban pisando los frenos. Los datos de muchas de las «cajas negras» de los coches implicados en incidentes de aceleración involuntaria mostraban que, en la mayoría de los casos, ni siquiera se habían pisado los frenos.

A menudo, los conductores viajaban en vehículos nuevos o con los que no estaban familiarizados o, por la razón que fuera, se confundieron.

Uno de los aspectos más frustrantes de todo este fiasco fue la respuesta de los medios de comunicación. En lugar de alertar a los conductores de los peligros potenciales de confundir el acelerador con el freno -algo que nos podría pasar a cualquiera de nosotros-, la atención se centró en el encubrimiento de Toyota, en el temible e impredecible software de los coches y, por supuesto, en las alfombrillas.

Esta distinción importa mucho ahora que nos adentramos en la era de los vehículos autónomos.

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Tesla gana el primer juicio de una víctima mortal de tráfico y el Autopilot

En una decisión histórica, el pasado 31 de octubre un jurado de California falló a favor de Tesla en una demanda derivada de un accidente de 2019 que involucró a un Model 3 que funcionaba con su sistema Autopilot. El demandante, la familia del conductor fallecido, Micah Lee, alegó que el diseño defectuoso del Autopilot provocó que el vehículo se saliera de la carretera, chocando con una palmera y provocando la muerte de Lee.

Tesla, por su lado, siempre sostuvo que el accidente fue atribuible a un error humano, enfatizando el consumo de alcohol informado por Lee antes del incidente. Además, Tesla incluso cuestionó si el Autopilot estaba activado en el momento del accidente.

Después de deliberar, el jurado se puso del lado de Tesla y concluyó en un veredicto de 9 a 3 que la compañía no era responsable del trágico accidente. Este fallo marca la segunda victoria de Tesla en una serie de casos relacionados con accidentes relacionados con el "piloto automático".

Estos veredictos aclaran el debate legal sobre las responsabilidades de los fabricantes de automóviles en relación a los accidentes y los sistemas de conducción autónoma. A medida que la tecnología ADAS se vuelve cada vez más frecuente, los tribunales se enfrentan a la compleja cuestión de repartir la responsabilidad en caso de accidentes. Y lo creáis o no, yo sí que estoy convencido de que estos hitos legales son tan importantes como los avances tecnológicos hacia una hipotética adopción masiva de vehículos autónomos en un futuro a medio plazo.

A principios de este año, otro jurado falló en contra de la demandante Justine Hsu, quien demandó a Tesla después de que su vehículo chocara contra una mediana en Los Ángeles mientras usaba el Autopilot. Sin embargo, esta mujer no estuvo involucrada en un accidente mortal. Tesla ganó el juicio defendiendo que les dice a los conductores que su tecnología requiere constante supervisión humana, a pesar de los nombres de “Autopilot” y “conducción totalmente autónoma”. Este punto es un uso bastante cínico de la cosa tecnológica para el marketing, y no podemos garantizar que todos los conductores de Tesla conozcan los conceptos básicos de ingeniería de la conducción autónoma. Ahora la compañía está nuevamente bajo investigación debido a algunos ADAS que permiten a los conductores usar el sistema durante períodos prolongados de tiempo sin pedirle que coloque las manos en el volante, el llamado modo Elon. Ya veremos. Volviendo al juicio, la empresa propiedad de Elon Musk afirma que
    

“Todo conductor debe estar preparado para tomar el control total del coche en cualquier momento”

El abogado de la empresa afirma que el sistema avisa con tiempo suficiente para que el conductor reaccione, siempre y cuando concentrado en la carretera. Nada nuevo bajo el sol.

En todos los accidentes mortales en los que interviene el célebre sistema de Tesla, resulta evidente que el conductor no prestó atención a la carretera. En el accidente de Huang, por ejemplo, los investigadores de la NTSB determinaron que una víctima estaba jugando con su teléfono cuando murió.

Todo esto de Tesla, su publicidad y su realidad me recuerda la muy castellana expresión haz lo que diga, y no lo que haga.

Por cierto, que Ford, con muchísima menos fanfarria, es el primer fabricante que permite legalmente circular sin las manos en el volante en Europa.

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Los robotaxis hacen trampas: la conducción autónoma podría no serlo tanto

Los vehículos autónomos han sufrido un verano muy intenso, particularmente las empresas Waymo y Cruise, propiedades de los gigantes Google y General Motors, respectivamente. Se trata de dos de las startup más adelantadas en la carrera por dominar esta tecnología que, sin embargo, han tenido que frenar en seco en los últimos meses.

El 11 de agosto de 2023 ambas compañías obtuvieron la aprobación del estado de California para comenzar a ofrecer servicios de taxis autónomos 24 horas al día, los 7 días a la semana, y cobrando (hasta entonces, su actividad estaba restringida a unos horarios de poca densidad de tráfico). La ciudad de San Francisco se abría por primera vez a estos servicios.

Poco les duró la alegría. Unos días más tarde, el 19 de agosto, las autoridades estatales penalizaron a Cruise por varios fallos graves ocurridos la noche anterior. Primero, un robotaxi se empotró contra un camión de bomberos que acudía una emergencia. En otro incidente, unas horas más tarde, fue un coche normal, pilotado por un humano, el que se saltó un semáforo y arrolló a uno de estos robotaxis.

En total, Cruise tuvo que reducir los 300 vehículos que tenía circulando por la ciudad a la mitad. Sin embargo, aún le faltaba la puntilla a la startup de General Motors, y ésta llegó hace unos días, cuando saltó la noticia de que el estado de California le retiraba la licencia de vehículos autónomos después de que uno de sus modelos no detectara que tenía a una persona atropellada debajo. Tras ello, Cruise anunció que cancelaba todas sus operaciones en Estados Unidos. Waymo ha optado por frenar su ritmo de expansión.

La cruda realidad es que una startup que no circula es una startup que no genera beneficios. Esto es un problema cuando estás inmerso en una carrera empresarial y tecnológica por quemar dinero, demostrar resultados, y seguir quemando dinero de inversores, todo ello hasta que a estos se les agote la paciencia o una de las empresas se erija vencedora.

¿Cuál es la situación ahora?

Tecnológicamente, el hecho de que hayan estado circulando por ciudad cientos de vehículos autónomos es una gran hazaña. Waymo y Cruise han recorrido un total de casi 13 millones de kilómetros sin conductor, incluidos más de 6,4 millones de kilómetros en San Francisco desde principios de 2023. Debido a que la ley de California exige que las empresas de vehículos autónomos informen de cada accidente importante de forma pública, sabemos mucho sobre su desempeño.

En total, las dos empresas han informado de algo más de 100 accidentes con vehículos sin conductor. Puede parecer mucho, pero ocurrieron en unos 10 millones de kilómetros de conducción. Eso equivale a un accidente cada 100 000 kilómetros, unos cinco años de conducción para un automovilista habitual.

Sin embargo, en estas estadísticas no se cuentan otros incidentes también importantes, como atropellos a perros, golpes de chapa en los que el robotaxi huye, o que el vehículo autónomo arda espontáneamente.

Si echamos la vista atrás, lo que las grandes tecnológicas nos prometían eran transportes en ciudad más baratos, rápidos y seguros. Uno de los mayores críticos de esta tecnología es el investigador Filip Piekniewski, quien ya advirtió que, después de 100 000 millones de dólares invertidos en esta tecnología, seis empresas han quebrado, tres están intentando sobrevivir y solo a dos parece irles bien.

Probablemente, la actitud de Piekniewski sea demasiado radical. En mi caso, estoy convencido de que la conducción autónoma se logrará, aunque quizás necesitemos cambios más profundos.

En muchos medios se puede encontrar el dato de que entre el 90 y 94 % de los accidentes en carretera se deben a errores humanos. La historia de esta cifra se remonta nada menos que a 1979. Posteriormente, la autoridad en seguridad vial de EE UU, la NHTSA, publicó en 2015 un documento de dos páginas que decía que “la razón crítica, que es el último evento en la cadena causal del accidente, fue asignada al conductor en el 94 % de los accidentes”. Un poco más adelante, el organismo subrayaba que, “aunque la razón crítica es una parte importante de la descripción de los eventos que condujeron al accidente, no debe interpretarse como la causa del accidente”.

El argumento de sustituir al conductor por un algoritmo para reducir ese 94 % de causas humanas es, por lo tanto, falso. Numerosas voces autorizadas en seguridad vial han levantado la voz sobre este uso tramposo de las estadísticas.

Quizás, por lo tanto, los vehículos autónomos no deban reflejar como métrica principal el número de accidentes, sino que debieran tener sus propias métricas. Y probablemente también sea importante recordar que cada vehículo autónomo en la vía pública tiene un conductor humano de seguridad a bordo o en algún lugar observando y controlando de forma remota.

Los vehículos autónomos podrían no serlo tanto

Precisamente hace unos días, el New York Times publicó un artículo que saca los colores a Cruise y a estos conductores de seguridad.

Según los periodistas del New York Times, la empresa de vehículos autónomos empleaba una media de 1,5 conductores de seguridad por vehículo, y tenían que intervenir en la conducción muy frecuentemente. Si esto fuera cierto, sería lógico cuestionarse si el resto de startup de robotaxis están haciendo las mismas trampas. Siendo así, estaríamos aún muy lejos de la conducción autónoma del imaginario popular.

Quizás la conducción autónoma no sea la solución a nuestros problemas de tráfico. Tal vez haya que pensar en una conducción tecnológicamente asistida, que complemente al humano y que le ayude a no fallar. Al fin y al cabo, puede que la viabilidad técnica de vehículos tan complejos que rocen la inteligencia e intuición humana sea imposible en los marcos de movilidad urbana de nuestras ciudades.

Probablemente, también sea importante entender que los robotaxis no son solo un invento tecnológico, sino uno en gran medida socioeconómico.

Este artículo se publicó originalmente en The Conversation

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Los robotaxis echan el freno: la compañía Cruise suspende todas sus operaciones

Ayer saltó la noticia de que el estado de California retiraba la licencia a una empresa de taxis sin conductor después de que uno de sus vehículos no detectara que tenía una persona atropellada bajo él. Se trata de la empresa Cruise, propiedad de General Motors, y una de las que más avanzadas estaban en la carrera por dominar la conducción autónoma. En palabras de Carlos del Castillo, periodista de ElDiario.es:

"Son las nueve y media de la noche en San Francisco. Con su semáforo en rojo, una transeúnte cruza un paso de cebra en una de las zonas de más actividad de la ciudad, resultando atropellada por un conductor que se da a la fuga. El impacto hace que la víctima salga despedida al carril adyacente, por donde circula un vehículo de Cruise, uno de los dos servicios de taxis sin conductor activos en San Francisco. El coche autónomo frena en seco pero no consigue evitarla, pasándole por encima. Según recoge el informe de las autoridades, el robotaxi intenta entonces hacer una “maniobra de giro mientras el peatón estaba debajo del vehículo”, arrastrando bajo él a la mujer unos seis metros.".

El accidente y posterior actuación del vehículo de Cruise han provocado la inmediata suspensión de las 400 licencias que la compañía tenía para operar taxis sin conductor en San Francisco. Las autoridades de transporte de California acusan a la empresa (propiedad de General Motors y en la que también han invertido Honda o Microsoft) de haber “falseado información relacionada con la seguridad de la tecnología autónoma de sus vehículos” y ocultar el vídeo del accidente.

El verano ha sido particularmente intenso en las noticias de estos vehículos, particularmente para Waymo (propiedad de Google) y Cruise. En una evolución de noticias con ritmo de montaña rusa, el 11 de agosto de 2023, ambas empresas obtuvieron la aprobación de la Comisión de Servicios Públicos de California, con lo que pudieron comenzar a ofrecer servicios de taxi 24 horas al día, los 7 días a la semana, y cobrando (hasta entonces, su actividad estaba restringida a unos horarios de poca densidad de tráfico). Cruise y Waymo ya prestaban servicios de transporte de pago sin conductor en el área metropolitana de Phoenix, donde el gobierno del estado de Arizona optó por no regular la tecnología de los vehículos autónomos. Pero el clima estable de California, sus ciudades densamente pobladas, su excedente de talento tecnológico y su normativa sobre este tipo de autos, la hacían un reto comercial muy goloso. La concesión de esta licencia no recibió la aprobación de muchos de los ciudadanos de San Francisco, que ya estaban un poco hartos de las robotaxis, incluso en su horario limitado.

Poco les duró la alegría, y es que unos días más tarde, el 19 de agosto de 2023, las autoridades californianas redujeron a la mitad de flota de vehículos Cruise, tras unos incidentes que habían ocurrido la noche anterior del 17 de ese mes: un taxi se empotró contra un camión de bomberos que acudía en una emergencia, y en otro incidente unas horas más tarde, fue un coche "normal", pilotado por un humano, el que se saltó un semáforo y arrolló a uno de estos robotaxis. En total, Cruise pasó de unos 300 vehículos que tenía circulando en la ciudad a la mitad.

Desde que que se concedió las licencias a las empresas de General Motors como a la de Google, distintos han sido las noticias que se han hecho virales sobre estos vehículos. Probablemente en parte por el hartazgo de la población, por la risa, por la falta de noticias en verano, y por hacer leña del árbol caído. Estas noticias fueron la de diez vehículos Cruise que dejaron de funcionar y provocaron un atascazo (según la compañía, debido a problemas de conectividad), y la de un robot de la misma compañía se quedó atascado en cemento fresco que había en una zona de obras del asfalto.

Todo esto da para reflexionar mucho en mi oficio, pero será en un siguiente post que quiero redactar para expresar mi opinión al respecto.

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Los coches autónomos de San Francisco: de momento, atascos, accidentes y problemas

En San Francisco, desde hace unos meses se puede pedir que acuda a recogerte un taxi autónomo de algunas de las empresas más famosas de esta tecnología. La verdad es que experiencias así no tienen desperdicio.

Por otro lado, en el estado de esta ciudad, California, hay dos agencias gubernamentales encargadas de regular los vehículos autónomos. El Departamento de Vehículos a Motor (Department of Motor Vehicles, DMV) emite permisos y recopila datos sobre colisiones, y la Comisión de Servicios Públicos de California (California Public Utilities Commission) regula los servicios comerciales de pasajeros, como autobuses, taxis y limusinas. El pasado 29 de junio, el segundo de estos organismos votó una resolución que aclara que "cuestiones como el flujo de tráfico y la interferencia con los trabajadores de emergencia no pueden usarse para negar permisos de expansión del servicio de pasajeros de vehículos autónomos". Esta votación se produjo inmediatamente después de una entrevista reciente de Los Angeles Times con la jefa de bomberos de San Francisco, Jeanine Nicholson, donde ella, junto con otros líderes de la ciudad en todo el estado, advierte sobre los peligros que los vehículos autónomos representan para sus comunidades y concluye que "no están listos" para horas punta de tráfico. No importa que

El Departamento de Vehículos Motorizados (DMV) de California emitió permisos de prueba de vehículos autónomos a 41 entidades, 7 de las cuales participaron en pruebas sin conductor en todo el estado durante los últimos 4 años. A medida que aumenta la cantidad de vehículos en la carretera, también aumenta la cantidad de datos recopilados por las agencias reguladoras. Estas agencias rastrean e informan estadísticas sobre colisiones de robotaxi, “pero no rastrean datos sobre problemas de congestión de tráfico, como bloqueos de calles o los estorbos a los camiones de bomberos”. Según el Departamento de Bomberos de San Francisco, ha habido 39 incidentes de taxis automáticos que interfieren con las funciones del departamento desde principios de año. Algunos de esos incidentes incluyen estacionarse encima de una manguera contra incendios durante un incendio, o bloquear a menudo a los camiones que acuden a situaciones de emergencia, como un escenario de tiroteo.

Si acudimos a las estadísticas oficiales del regulador, según el DMV de California, ha habido 28 accidentes con vehículos Cruise, 24 accidentes con vehículos Waymo y 11 reportados para vehículos Zoox en 2023. Si bien estos accidentes son pequeños en magnitud total, cuando tomamos en cuenta la pequeña cantidad de vehículos que se estima que están en funcionamiento en la ciudad (388 Cruise, 688 Waymo, 142 Zoox), surge una imagen muy diferente y peligrosa. Se estima que el 7% de los vehículos Cruise, el 3% de los vehículos de Waymo y el 17% de los vehículos de Zoox han sufrido uno o más incidentes este año. Cuando comparamos el número de accidentes por vehículo de los vehículos autónomos con el de los vehículos no autónomos, que tienen una tasa de accidentes del 1,8% (5 millones de accidentes al año / 278 millones de vehículos), vemos un panorama de seguridad muy diferente. Con este conjunto de métricas, vemos que los "mejores" vehículos autónomos están involucrados en incidentes a una tasa de casi 2 veces los vehículos no autónomos, mientras que los peores tienen 8,5 veces más. Algo que también recogió en un estudio reciente la revista Wired.

Además, estos números no tienen en cuenta los efectos en la seguridad que el DMV no cuenta, como vehículos autónomos que bloquean a los servicios de emergencias o atropellan a perros y personas. Y justo la reducción drástica de los accidentes de tráfico era la promesa utópica que nos hicieron los gurús de la tecnología.

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Aquellos titulares apocalípticos sobre aviación

Qué fácil es reírse de lo equivocados que estaban los periodistas y ciudadanos de hace años. Quizás se deba a un exceso de pesimismo en el progreso tecnológico, o que simplemente, un titular negativo y atemorizante vende más. 

Estos días, navegando por la web he encontrado la web https://pessimists.co/, una joya, ya que es un recopilatorio del pesimismo, alarmismo y tecnofobia a lo largo de la historia. Y fijaos qué se decía hace más de un siglo. El 8 de agosto de 1908, los hermanos Wright hicieron la primera demostración pública de su avión. Algunas reacciones de la prensa, fueron las siguientes:

Nunca será un vehículo comercial viable

Tardaremos en desarrollar completamente el avión más de un millón de años.

Y cuando vueles, se te quedará la cara así:

Otras joyas de esta web son los titulares preguntándose si el excesivo hábito de lectura de los jóvenes estaba derivando en un mayor número de asesinatos, o pidiendo que no compren coches, sino caballos, en 1915.

Quizás en 100 años más nos ríamos de titulares de furia, crispación y tecnofobia que leemos hoy en día. Pero lo malo es que no estaremos vivos para leerlos. Nunca dejéis de aprender sobre el pasado.

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¿Para qué necesitamos aerotaxis si ya existen los helicópteros?

En los últimos meses hemos vuelto a oír hablar de la promesa tecnológica de los aerotaxis urbanos. Fabricantes de todo el mundo han presentado distintas propuestas. Entre ellos, encontramos a Uber, Volocopter, Airbus, Lilium y la española Tecnalia.

Si el lector siente curiosidad puede encontrar en internet muchos más diseños de estos aerotaxis. Tras eso, comprobará que la tendencia consiste en crear vehículos muy semejantes a drones o multicópteros gigantes. Estos disponen de varios rotores, y algunos se parecen a naves de ciencia ficción, como la de Avatar.

Uber Elevate, en su página oficial, promete que el aerotaxi será el futuro de la movilidad urbana, y que permitirá desplazamientos rápidos desde las afueras de las ciudades hasta el centro. Nada distinto de lo que anuncian el resto de fabricantes.

Todo esto sigue sin aclarar a futuros usuarios e inquietos ingenieros por qué hay que diseñar aerotaxis si ya disponemos de helicópteros que cumplen esta misión.

Realicemos una breve comparativa entre ambos vehículos para ver las correspondientes ventajas de cada uno.

En primer lugar, los helicópteros son aparatos muy eficientes en su desplazamiento horizontal. La física demuestra que disponer de una nave con un único gran rotor requiere menos energía para desplazarse. Sin embargo, los vehículos multirrotores a los que se asemejan los aerotaxis, mejoran la eficiencia de los helicópteros en el ascenso vertical y en flotar en el aire, lo que en inglés se conoce como hover.

La incorporación de muchos pequeños rotores al aerotaxi le otorga seguridad. Si en pleno vuelo falla uno de los rotores, el resto podrá compensarlo para evitar un accidente catastrófico. El helicóptero tampoco tiene este problema: si falla su rotor principal, puede descender lentamente en el modo autogiro. La comparativa sigue en empate.

Otro motivo para que hoy no tengamos líneas regulares de helicópteros en las ciudades es el ruido que provocarían. Debido a que las palas de esta nave son muy largas, la velocidad que alcanzan en la punta es muy superior a la de los aspas de los vehículos tipo dron. Ese detalle es responsable de la gran generación de ruido de los helicópteros, que nos volvería locos en cualquier ciudad.

En cuanto a su manejo, el helicóptero no se limita a hacer girar su rotor, mientras que el drone, sí. El helicóptero realiza distintos movimientos con sus palas a través de sus dos controles: el cíclico y el colectivo. Estos movimientos permiten que el helicóptero pueda cambiar de dirección e inclinarse. Sin embargo, los vehículos tipo dron son mecánicamente más sencillos, ya que simplemente hacen girar sus hélices. Nada más. Por lo tanto, a pesar de que los controles del helicóptero son una tecnología muy madura, la simplicidad mecánica del diseño multirrotor del aerotaxi le hace ganar ventaja a este último.

El verdadero motivo tras su existencia

No hemos llegado aún a la que probablemente es la razón principal del diseño de los aerotaxis. Es una idea mucho más prosaica que cualquier motivo de diseño técnico. Los lectores quizás no se den cuenta, pero a la hora de consumir nuevos artículos tecnológicos valoran en grado sumo esta característica.

Es, ni más ni menos, que la presentación de formas estéticas futuristas y rompedoras genera novedad. Esta es una gran herramienta de marketing para atraer la atención del público y de potenciales inversores.

Si al fabricar una nueva generación de un coche solo variara su motor, sin actualizar la carrocería y apariencia, probablemente a los compradores les sedujera mucho menos su adquisición. Algo parecido ocurre con los teléfonos móviles, que no solo renuevan sus circuitos electrónicos.
Por todo ello, reutilizar los helicópteros como aerotaxis no resulta atractivo.

En cualquier caso, la mayoría de modelos aquí presentados aún son prototipos y están en fase de pruebas para refinar sus diseños. Solo los resultados de estos tests revelarán si el planteamiento elegido para estas naves es satisfactorio o no.

 

Este artículo se publicó originalmente en The Conversation, sitio web que os recomiendo visitar

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¿Es rentable hoy en día tener un coche?

Quien me conoce, sabrá que tengo cierto síndrome de Diógenes (y alguno más). Esta entrada es el resultado de una de las consecuencias de esa manía. 

Compré mi coche nuevo en mayo de 2008, y lo uso casi a diario. Creo que no merece la pena a efectos del artículo revelar el modelo. Basta con decir que es un utilitario de gasolina. Siempre he solido guardar las distintas facturas que el coche ha generado por las distintas revisiones y averías. Entre eso, y justificantes bancarios que guardaba, he desarrollado la tabla en la que se reflejan los gastos de visita al taller mecánico, impuestos y seguros obligatorios que ha generado el coche.

Nota aclaratoria: el coche aún está en uso y siempre he realizado las revisiones que le tocaban. Considero que el coche ha salido bueno. Es decir, salvo un detalle, no se le ha roto nada prematuramente, y lo que he sustituido ha sido por uso y desgaste. 

He redondeado los números de la viñeta municipal y el seguro en ocasiones.

Gastos durante la vida de coche
MES	COSTE [€]	CONCEPTO
1	15.000	Precio de coche
2	200	Seguro
10	215	Seguro
12	178,98	Mantenimiento
15	40	Viñeta municipal
22	215	Seguro
24	166,37	Mantenimiento
27	40	Viñeta municipal
34	220	Seguro
38	40	Viñeta municipal
39	347,24	Mantenimiento y reparación
46	230	Seguro
51	40	Viñeta municipal
53	133	Mantenimiento
58	240	Seguro
60	155	Mantenimiento
63	40	Viñeta municipal
69	218,91	Mantenimiento
70	240	Seguro
71	40,57	ITV
74	40	Viñeta municipal
75	120,49	Pastillas de freno
82	250	Seguro
83	118,05	Mantenimiento
84	527,49	Paragolpes y neumáticos
88	40	Viñeta municipal
89	439,28	Freno de mano
95	505,50	Correa y bomba de agua
96	254,55	Seguro
98	40,57	ITV
99	207,53	Mantenimiento y cambio batería
102	40	Viñeta
108	163,65	Mantenimiento
109	269,18	Seguro
110	488,88	Elevalunas eléctrico
114	40	Viñeta municipal
118	162,55	Mantenimiento
121	279,77	Seguro
122	40,57	ITV
124	241,01	Mantenimiento
126	42,36	Viñeta municipal
131	174,92	Mantenimiento

Lo que pretendía con este artículo era poder estimar cuál era el coste del vehículo al mes a lo largo de su vida, sumando el precio de compra y el resto de conceptos. Y el resultado es la siguiente gráfica:

 Como se puede ver, los primeros meses no permiten apreciar bien qué ocurre a partir del mes 10 aproximadamente. Así que la siguiente gráfica es un detalle de la primera, a partir del mes 22.

(Corrección: el gráfico no es de amortización, sino de flujo de caja negativos. Gracias, Ferrán)

El coste total del coche a día de hoy asciende a 22.486€. Como se puede ver, a partir del mes 102 la amortización del coche desciende de 200€/mes, y la línea se tiende a convertir en una asíntota. A día de hoy, la amortización está en torno a 170€/mes, a la cual habría que sumar el combustible y el garaje (quien lo tenga). El que lo tenga todo, podría estar en unos 400€/mes tranquilamente.

Por otro lado, tampoco tengo claro que la gráfica siempre sea descendiente, ya que llega un punto en el que el coche requerirá de más mantenimiento y reparaciones.

Otro dato interesante es el coste del km/€. Aproximadamente he recorrido 170.000km, así que el km está ahora mismo a 13,22 céntimos. 

El gráfico pretende ayudar a decidirme en un futuro sobre una opción de renting de coche o no. 

¿Qué os parece? ¿Os ha llamado la atención?

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