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 robot de 39.000 millones de dólares tiene arañazos

Cuando Brett Adcock publicó las fotos este noviembre que acabamos de dejar atrás, nadie esperaba ver eso. Sus robots humanoides Figure 02, recién retirados tras 11 meses trabajando en la planta de BMW en Carolina del Sur, estaban cubiertos de arañazos, rozaduras y suciedad industrial. El acabado negro brillante con el que habían llegado a la fábrica se había convertido en un mapa de marcas de guerra. "Despliegue en el mundo real", escribió Adcock en el post.

Y tenía razón. Porque esos arañazos valían exactamente 36.400 millones de dólares.

En febrero de 2024, Figure AI levantó 675 millones de dólares con una valoración de 2.600 millones. Dieciocho meses después, en septiembre de 2025, la empresa recaudó más de mil millones con una valoración de 39.000 millones. Un crecimiento del 1.400% impulsado, en gran parte, por la narrativa de que sus robots no eran humo de laboratorio, sino máquinas capaces de trabajar en una línea de producción real junto a 11.000 empleados humanos. Y eso, sin que la empresa Figure declare ingresos de ningún tipo. Esa es parte de la historia. Es pura apuesta especulativa basada en el potencial futuro, no en rentabilidad actual. 

La tarea que realizaban no era particularmente glamurosa. Los humanoides levantaban piezas de chapa metálica de contenedores y las colocaban en dispositivos de soldadura con una tolerancia de 5 milímetros. Después, brazos robóticos tradicionales completaban la soldadura. Ciclo de 84 segundos. Repetir. Durante 10 horas al día, de lunes a viernes. Al final del proyecto, habían cargado más de 90.000 piezas y contribuido a la producción de más de 30.000 BMW X3.

Los inversores lo adoraron. Microsoft, NVIDIA, Jeff Bezos, Intel Capital: todos apostaron. Goldman Sachs proyecta que el mercado de robots humanoides podría alcanzar los 38.000 millones para 2035, y Figure AI se posiciona como el líder inevitable de esa revolución. Adcock habla de vender "millones, quizás miles de millones" de humanoides.

Pero hay un problema con las narrativas de Silicon Valley: tienden a adelantarse a la realidad.

En junio de 2025, la revista Fortune decidió verificar las afirmaciones de Adcock sobre su "flota" de robots realizando "operaciones de extremo a extremo" en BMW. El portavoz de BMW, Steve Wilson, reveló que solo había un único robot Figure operando en la planta en un momento dado, y que inicialmente trabajaba solo durante horas no productivas. No era exactamente la revolución manufacturera que los titulares prometían.

Figure AI no respondió a las solicitudes de aclaración de Fortune. En su lugar, dejaron que los datos hablaran: 1.250 horas de tiempo operativo, con mínimos fallos de hardware. Precisión superior al 99%. Y sí, esos arañazos que demostraban que las máquinas habían sobrevivido al entorno industrial más duro que existe.

El mayor dolor de cabeza técnico fue, irónicamente, uno de los aspectos más humanos del diseño. El antebrazo emergió como el principal punto de fallo debido a la complejidad de tener tres grados de libertad, gestión térmica y cableado en una extremidad de tamaño humano. El movimiento constante alteraba y hacía sufrir los microcontroladores y el cableado. Resulta que imitar la anatomía humana en metal y silicio es más complicado de lo que parece en los renders 3D.

Esas lecciones alimentaron el diseño del Figure 03, que elimina la placa de distribución y el cableado dinámico en la muñeca. Los controladores de motor ahora se comunican directamente con el ordenador principal. Más simple, más robusto, más preparado para escalar. O eso es lo que Figure promete.

Interesting Engineering

Conclusiones y viabilidad económica

Mientras tanto, la pregunta sigue en el aire: ¿estamos ante el nacimiento de una industria multimillonaria o ante una burbuja espectacular? Dos robots trabajando en una sola fábrica no son exactamente la singularidad robótica. Pero tampoco lo era el primer iPhone.

No hay información pública sobre el coste operativo específico del Figure 02 en BMW. Pero podemos inferir que si completaron un ciclo de carga en 84 segundos (incluyendo 37 segundos para la carga), un humano probablemente haría esa tarea en tiempo similar o más lento, pero solo trabajaría 8 horas vs las 10 que trabajó el robot.

BMW pagó (presumiblemente) cientos de miles de dólares por robots experimentales que hacen un trabajo que un humano haría por 40.000-50.000 dólares al año. La apuesta es que dentro de 2-3 años, ese mismo robot costará 50.000 dólares y trabajará el triple de horas.

Hay quienes pensamos que un brazo robótico actual ya realiza mucho mejor y más rápido la tarea del robot humanoide en este experimento. Y es verdad. Pero al mismo tiempo, también es verdad que introducir en las fábricas muchísimos brazos robóticos obligaría a transformar sustancialmente el entorno, mientras que meter miles de robots humanoides no lo requeriría.

Una de las claves (en teoría) de la tecnología de Figure es la capacidad de enseñarle nuevas tareas, a través de LLMs e información visual, gracias a su sistema Helix. Pero ojo, porque no es oro todo lo que reluce y enseñar nuevas órdenes a un robot no es tan fácil como hacerlo con un empleado humano y puede que haya mucho marketing en esas promesas.

Los arañazos en esos Figure 02 retirados cuentan una historia diferente a la de los renders perfectos y los pitch decks de capital riesgo. Cuentan la historia de máquinas que realmente trabajaron, que fallaron, que aprendieron. Y en Silicon Valley, donde la diferencia entre realidad y ficción se mide en valoraciones de mercado, eso podría valer 39.000 millones de dólares.

O quizás solo valga unos cuantos arañazos.

Ya veremos.

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El Drone de Reparto: De la Promesa de Amazon a la Cruda Realidad de los Balances

Dicen que el futuro de la logística es silencioso, sobrevuela el tráfico y llega a tu puerta en media hora. La visión de Amazon Prime Air, Walmart o Wingcopter prometiendo la entrega de última milla con drones (ese paquete de cinco libras o menos que te saca de un apuro) es, sin duda, seductora. Es la quintaesencia de la eficiencia: evitar el colapso urbano, reducir las emisiones en un 80-85% por paquete respecto a un vehículo de combustión, e ignorar los atascos.

En el corazón de esta transformación se encuentran gigantes del comercio minorista y la logística, como Amazon y Walmart, que han invertido considerablemente en la materialización de esta utopía aérea. El proyecto más emblemático, Amazon Prime Air, fue concebido no solo como una mejora logística, sino como un intento radical de redefinir el comercio electrónico, ofreciendo un servicio de entrega instantánea inigualable. Jeff Bezos postuló, ya en 2013, que ver drones de Amazon sería tan común como ver camiones de correos en la carretera.

Pero si el modelo es tan brillante, ¿por qué no estamos ya enterrados bajo un manto de drones zumbadores? La respuesta no está en la tecnología, sino en la regulación y, más crudamente, en la economía de la unidad operativa. 

Para diseccionar esta brecha entre la promesa y la rentabilidad, no se me ha ocurrido nada mejor que analizar el modelo de negocio y resultados financieros de una empresa cotizada en Bolsa (en este caso, canadiense) que está luchando en esta arena: Volatus Aerospace Inc. (TSXV: FLT). Sus estados financieros y su estrategia revelan los desafíos que gigantes como Amazon o DHL deben superar para que sus proyectos de reparto sean algo más que costosos ejercicios de marketing. Es importante conocer que Volatus Aerospace es el resultado de la fusión que culminó en 2024, entre dos empresas del sector: Drone Delivery Canada (DDC) y Volatus Aerospace, de cuyo resultado nació Volatus Aerospace Inc.

Este post será un poco más largo que los habituales, pero pretendo demostrar en qué punto de este escenario tecnológico de ciencia ficción estamos, y más allá de los grandes titulares, cómo se puede hacer una empresa de reparto de mercancías con drones, alcance la tan deseada rentabilidad. Y sobre todo, ¿cómo se justifica este comportamiento en Bolsa de la acción de Volatus, capaz de estremecer a los inversores más calmados?

El cuello de botella regulatorio: la clave del negocio

El obstáculo principal de la logística con drones es el requisito de la Línea Visual (VLOS). Durante años, la normativa exigía que un operador mantuviera el control visual directo de su aeronave. Esto limita las misiones a distancias cortas y obliga a tener un operador por dron (o, con suerte, por un puñado de drones en una zona pequeña), disparando el coste operativo.

La verdadera viabilidad económica y la escalabilidad del negocio residen en el BVLOS (Beyond Visual Line of Sight).

Volatus Aerospace ha logrado convertir esta dificultad en su principal ventaja competitiva. Han obtenido un Certificado de Operaciones de Vuelo Especial (SFOC) de Transport Canada que autoriza operaciones BVLOS escalables a nivel nacional.

Su secreto está en la tecnología de Detección y Evitación (DAA). Volatus utiliza una integración de tres componentes:
1.    Radar MatrixSpace: Un sistema ligero que detecta aeronaves pequeñas y no cooperativas (otros drones).
2.    Kongsberg IRIS Terminal: Una plataforma de software para la conciencia del espacio aéreo.
3.    Operations Control Center (OCC): Un centro neurálgico para la gestión remota.

Al certificar un sistema DAA robusto, Volatus ha convencido al regulador de que la seguridad ya no depende del ojo humano, sino de la tecnología, permitiendo a la empresa reducir drásticamente la proporción de personal por dron. Esto es lo que se traduce en rentabilidad.

Tal y como mencionaba antes, Volatus se fusionó con Drone Delivery Canada (DDC) para consolidar el mercado canadiense. DDC se centraba en la logística y entrega de mercancías autónoma, especialmente en el suministro a comunidades y áreas remotas del norte de Canadá. La lógica de esta consolidación es simple: en un sector donde la regulación es la barrera más alta, la unión de permisos regulatorios y la eficiencia del capital son las estrategias de supervivencia.

La principal debilidad de DDC y de la industria en general era el complejo y lento marco regulatorio que impide una rápida escalabilidad, junto con los altos costos iniciales. Sus gastos operativos superan los ingresos, resultando en pérdidas netas continuas.

Al unirse a Volatus, DDC pudo combinar su tecnología propietaria (software FLYTE, drones como el Sparrow) y su enfoque en nichos rentables (suministros médicos y carga de alto valor/urgente en comunidades remotas) con la ventaja regulatoria BVLOS y la infraestructura OCC certificada de Volatus. La fusión consolida un liderazgo regulatorio y tecnológico en el nicho geográfico canadiense. De hecho, Volatus es especialista en la entrega de paquetería en zonas de difícil acceso y poblaciones mal comunicadas, precisamente, el nicho que más sentido cobra en este negocio.


Lección para los Gigantes (Amazon, UPS): El moat de la logística aérea no es el dron más rápido, sino la certificación regulatoria y la infraestructura tecnológica DAA que permite la automatización total.2 Aunque la FAA ha aumentado las exenciones BVLOS (190 a octubre de 2024, frente a solo 6 en 2020) 5, el camino hacia una operación verdaderamente escalable y sin observadores visuales fuera de sitios de prueba designados sigue siendo lento y complejo.

El negocio real: cuando los sueños se estrellan contra el excel

Un error común es asumir que la rentabilidad vendrá solo del reparto de paquetes de última milla. Los documentos de Volatus revelan una estrategia de negocio diversificada, diseñada para generar flujo de caja mientras se construye la infraestructura BVLOS de alto valor.

Volatus Aerospace no es Amazon. Es una empresa canadiense-americana que opera en tres frentes: vende drones de otros fabricantes, ofrece servicios aéreos (inspecciones, vigilancia, transporte) y forma pilotos. En el segundo trimestre de 2025 facturaron 10,6 millones de dólares canadienses. Para ponerlo en perspectiva: Amazon gasta más que eso en café corporativo cada semana.

Pero precisamente por ser pequeña, Volatus nos muestra la anatomía económica del sector sin el maquillaje de las grandes corporaciones. Y los números son brutales.

El margen bruto del 32% que consiguieron en Q2 2025 esconde dos realidades muy distintas. Los servicios aéreos (vuelos de inspección, transporte de carga) generan márgenes entre el 40% y el 50%. Respetable. Rentable, incluso. Pero la venta de equipos (drones físicos) apenas roza el 20-25%, típico de cualquier negocio de distribución.

Y aquí viene lo interesante: en el trimestre analizado, el 48% de sus ingresos vino de vender cacharros, no de volar. ¿Por qué? Porque las guerras —concretamente, la demanda de la OTAN por drones militares tras la invasión rusa de Ucrania— han disparado las ventas de hardware. Volatus vendió un 114% más de equipos que el año anterior. Pero ese boom defensivo no dice nada sobre la viabilidad del reparto comercial.

El agujero negro operativo

Aquí está el problema estructural que Amazon no cuenta en sus keynotes: Volatus perdió casi 4 millones de dólares en el trimestre. Y no es una startup quemando capital para crecer: llevan operando desde 1987 (originalmente como empresa de aviación tripulada). Han volado 75.000 horas. Tienen certificaciones regulatorias que Amazon pagaría millones por conseguir. Y aun así, pierden dinero.

Desglosemos sus gastos operativos trimestrales:

Personal: 2,2 millones
Costes de oficina: 714.000
Marketing y publicidad: 428.000
Partners externos: 473.000
Depreciación: 1,4 millones

Sumemos: 5,6 millones en costes operativos contra 3,4 millones de beneficio bruto. Pérdida operativa: 2,2 millones. ¿Se entiende ahora la gráfica de la cotización de Bolsa?

Pero lo fascinante está en la nota a pie en los documentos financieros de la compañía: "certain costs increased due to termination expenses, legal fees". Traducción: están despidiendo gente y peleando en tribunales mientras intentan ser rentables. Y también es revelador un dato en la página 13 de estos documentos financieros: comparando con el mismo periodo de 2024 (sumando las dos empresas que se fusionaron para crear Volatus), redujeron gastos operativos en 2,7 millones. Es decir, están adelgazando brutalmente la estructura para no desangrarse.

Veamos los costes estructurales que Volatus nos revela:

Gasto operativo: Gastaron 411.000 dólares en seis meses solo en equipamiento. Cada dron cuesta entre 50.000 y 300.000 dólares según capacidad. Se deprecian en 3-5 años. Se estrellan. Requieren mantenimiento constante.

Operaciones remotas: Volatus presume de su Operations Control Center (OCC) en Toronto, que supervisa vuelos BVLOS remotamente. Suena eficiente hasta que piensas que necesitas operadores humanos certificados monitorizando pantallas. A diferencia de un algoritmo que escala gratis, cada operador cuesta 60.000-100.000 dólares anuales y puede supervisar quizá 10-20 drones simultáneos en el mejor escenario.

Infraestructura: Volatus tiene dos productos patentados: DroneSpot™ (zonas de aterrizaje) y Aeriport (estaciones de carga automática). Cada ubicación requiere inversión física, permisos, electricidad, conectividad. Esto no escala como abrir una cuenta de AWS.

Regulatorio: Las 75.000 horas de vuelo de Volatus les han costado años de trámites, SFOCs (Special Flight Operating Certificates) negociados caso por caso, relaciones con Transport Canada. En EE.UU., la FAA es mucho más restrictiva. Amazon lleva años en "pruebas piloto" porque cada nueva ruta requiere aprobación individual.

Y aquí viene una interesante paradoja: Volatus está cerca de ser rentable precisamente porque NO hace lo que Amazon promete.

Su EBITDA ajustado mejoró un 85% interanual: de perder 1,85 millones a perder solo 276.000 dólares en el trimestre. ¿Cómo? No con reparto urbano masivo, sino con:

- Inspecciones industriales de alto valor: Oleoductos, líneas eléctricas, parques solares. Facturaron la inspección de 760.000 paneles solares en Norteamérica. Una empresa de energía paga 200.000-500.000 dólares por un contrato de inspección que con helicópteros tripulados costaría el doble o triple.
- Ventas B2B de equipos: El 48% de sus ingresos viene de vender drones a gobiernos y empresas. Son un distribuidor especializado, no un operador puro. Amazon nunca hará esto.
- Formación: Han entrenado 114.000 pilotos desde su inicio. Es negocio de margen alto y recurrente. ¿Amazon va a montar academias de pilotos?
- Servicios de defensa: La guerra de Ucrania les disparó la demanda. Drones de vigilancia para militares. Esto es geopolítica, no logística.

¿Qué tienen en común estos negocios? Densidad de valor sobre volumen. Un contrato de inspección de 300.000 dólares con 50 vuelos es viable. Cincuenta entregas de 15 dólares cada una (750 dólares) con la misma infraestructura, no.

Ahora viene la parte que explica por qué Amazon sigue jugando a esto sin resultados. Volatus ha levantado capital desesperadamente:

Mayo 2025: 3 millones
Junio 2025: 5 millones
Julio 2025 (post-trimestre): 10 millones
Agosto 2025: 4,8 millones adicionales

Total: 22,8 millones en tres meses. ¿Para qué? Para no quedarse sin liquidez mientras buscan la rentabilidad.

Miren su estructura de capital: tienen 85,4 millones de warrants (opciones de compra) con precio de ejercicio entre 0,20 y 0,30 dólares. La acción cotiza alrededor de 0,50 dólares. Están diluyendo brutalmente a los accionistas para sobrevivir. Es decir, cada vez emiten más acciones al mercado, y eso hace que las que ya están en él pierdan valor. Están inundando de acciones, y eso no gusta nada a los accionistas (¿se sigue entendiendo ahora la gráfica de la cotización?). Su deuda a largo plazo asciende a 19,7 millones, con préstamos al 12,5-15,5% de interés de inversores privados y el gobierno de Quebec.

Compare esto con Amazon. Bezos puede quemar 500 millones anuales en Prime Air sin pestañear porque Amazon Web Services genera 90.000 millones al año. Prime Air es marketing, es señalización al mercado. No necesita ser rentable nunca.

Pero Volatus, como cualquier empresa normal, tiene que dar beneficios o morir. Y precisamente eso hace su caso tan ilustrativo: están haciendo lo máximo posible con la tecnología actual, las regulaciones reales y las economías de escala alcanzables. Y aun así, apenas sobreviven.

Lecciones de un Sector que Nunca Despegó

La historia de los drones de reparto comercial es una fábula moderna sobre la diferencia entre el bombo tecnológico y la viabilidad económica. No es que la tecnología no funcione: funciona, como Volatus demuestra con sus 75.000 horas de vuelo. Es que los números no funcionan.

El sector del dron comercial será real. Pero será en:

Inspecciones industriales (ya es rentable)
Respuesta a emergencias (valor infinito del tiempo)
Logística rural extrema (donde no hay alternativas)
Aplicaciones militares (presupuestos ilimitados)
Monitorización agrícola (Volatus acaba de firmar contratos nacionales en esto)

No será en entregarle a usted unas pilas en 30 minutos porque se le olvidó comprarlas.

Volatus Aerospace, con sus pérdidas trimestrales y sus rondas de financiación desesperadas, es más honesta que cualquier presentación de Walmart o Amazon. Sus estados financieros son la radiografía de una industria que prometió el futuro y entregó nicho.

La próxima vez que vean un anuncio de drones de reparto, acuérdense de los 276.000 dólares que Volatus sigue perdiendo cada trimestre haciendo exactamente eso, pero con clientes reales, reguladores reales y física real.

El futuro del transporte de carga con drones es prometedor, pero es un juego de alto riesgo y de gran capital. La lección de Volatus es clara: el negocio despegará primero en los mercados verticales de alta demanda (inspección y defensa), y solo después, de forma silenciosa y eficiente, se expandirá a tu buzón. La rentabilidad no es un sprint de marketing, sino una maratón de certificación BVLOS y ejecución de contratos.

El futuro llegó. Solo que no era rentable.


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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El reparto de las parcelas del cielo para drones y aerotaxis

El reparto comercial con drones ya no es algo experimental. Se está convirtiendo en infraestructura digital, con Estados Unidos a la cabeza y el Reino Unido e Irlanda pisándole los talones.

La tesis es sencilla. Dicen que la entrega con drones es más rápida, más limpia y más barata que los camiones. No estoy tan convencido de ello, pero como a veces he demostrado, todas las estadísticas pueden manipularse para que elijas las que más te convienen. No es lo mismo tener en cuenta la contaminación por paquete entregado, por kilómetro recorrido o por euro entregado...

Infografía no tan reciente de la empresa Aerotas

Pero la verdadera historia no trata sobre los drones. Trata sobre el espacio aéreo. Quién lo controla, quién se beneficia de él y si esta infraestructura se construirá a través de los mercados o mediante la toma de control y mando. Y en este artículo, voy a hablar sobre los derechos aéreos.

¿Qué son los derechos aéreos?

En la década de 1950, solo había 160 rascacielos en todo el mundo, la mitad de ellos ubicados en la ciudad de Nueva York. En promedio, estos edificios tenían una altura de unos 173 metros.

Setenta años después, la situación es muy diferente. Solo en 2020 se construyeron 106 nuevos rascacielos, y la altura media de estas modernas torres se ha duplicado hasta alcanzar unos 396 metros.

Alts.co

Los rascacielos son cada vez más altos. Lo interesante de este gráfico es que también parece un horizonte.

Pero había un problema.

Los espacios situados directamente encima, debajo y junto a los rascacielos se estaban saturando. Los ciudadanos y los gobiernos empezaron a preocuparse. Incluso los promotores inmobiliarios se dieron cuenta de que construir sobre esta enorme infraestructura se había convertido en una tarea difícil (lo siento).

Con ello, nació el concepto de derechos aéreos.

Los derechos aéreos son el derecho legal a construir (o impedir la construcción) en el espacio aéreo vertical directamente sobre una parcela de terreno.

Se trata de un concepto nuevo. Hace 100 años, no existía. De hecho, una antigua ley romana dictaba: Cuius est solum, eius est usque ad coelum et ad inferos.

Esto se traduce como «Quien posee la tierra, es suyo hasta el cielo y hasta el infierno». Lo que básicamente significa que si poseías una propiedad, podías construir tan alto por encima de ella (o tan bajo por debajo de ella) como quisieras.

Ahora, los derechos aéreos son un multiplicador de fuerza. Actualmente son una clase de activos reconocida, con un valor global de billones de dólares. Apoyan el desarrollo, ayudan a liberar valor oculto y permiten que las ciudades crezcan más densamente sin expulsar a la gente. También hacen posible que los aeropuertos gestionen los despegues y aterrizajes a través de derechos aéreos privados más allá de las propias fronteras del aeropuerto. En tales casos, los aeropuertos pagan a los propietarios de los derechos aéreos por el acceso. Desde Manhattan hasta Texas, y desde Londres hasta Sídney, estos derechos se han utilizado para financiar viviendas, infraestructuras y el progreso económico en general.

Las transacciones recientes muestran claramente lo valioso que se ha vuelto este tipo de activo. En West Harlem, se construyó un edificio de 28 plantas gracias a un acuerdo de 28 millones de dólares por los derechos aéreos sobre un aparcamiento. El dinero se destinó a reparaciones para 3000 residentes y ayudó a crear 147 apartamentos para familias de ingresos medios.

En Midtown, se compró un edificio de oficinas por 38 millones de dólares, no principalmente por la estructura en sí, sino por los 15 000 pies cuadrados de derechos aéreos verticales sin utilizar que lo acompañaban. En Broadway, se vendió un edificio emblemático de tres pisos por 13 millones de dólares. Su verdadero valor no era la antigua cafetería que había en su interior, sino los 23 000 pies cuadrados de espacio aéreo sin utilizar que había sobre él.

No se trata de anécdotas, sino de señales. Los derechos aéreos no son teóricos, sino un activo real y monetizable. Y ya no se refieren únicamente a las torres. La misma lógica de mercado se aplica ahora a la logística a baja altitud.

El futuro de la entrega con drones no depende de la tecnología de las baterías, sino de la propiedad. ¿Quién controla el aire sobre su propiedad? La respuesta determina si nuestra economía seguirá basándose en el consentimiento o se convertirá en coercitiva.

Por encima de nosotros, donde se solapan la política, la propiedad y la seguridad nacional, ha comenzado la lucha por el espacio aéreo estadounidense. Lo que comenzó como una reacción a los drones extranjeros y los globos no autorizados puede redefinir la propiedad en sí misma.

Control, no caridad

Las empresas de drones evitan habitualmente la pregunta más importante en materia de logística. ¿Quién es el propietario del espacio aéreo sobre su casa?

En Estados Unidos, Reino Unido, Irlanda, Canadá, Australia y otros países, la respuesta es clara. Los propietarios controlan el alcance inmediato de su espacio aéreo, generalmente hasta 500 pies. El Tribunal Supremo de los Estados Unidos lo confirmó en el caso Estados Unidos contra Causby. Invadir ese espacio sin consentimiento es una intrusión y, potencialmente, una apropiación inconstitucional.

Algunas empresas de drones intentaron eludir el control local presionando a las autoridades federales. No funcionó. Otras vuelan sin consentimiento, lo que no es escalabilidad, sino riesgo legal.

Cuando una empresa o un gobierno utiliza su tierra o su espacio aéreo sin compensación, no es innovación, es apropiación.

Hay un enfoque mejor. Los estados y las ciudades pueden arrendar el espacio aéreo sobre las vías públicas para crear corredores para drones. Los propietarios privados pueden optar por unirse y, si lo hacen, reciben una compensación.

Así es como debería funcionar la logística a baja altitud: como un mercado, no como una imposición. Los vuelos se cobran por milla, y los ingresos van a parar a los propietarios y a los gobiernos locales. Este modelo reduce los conflictos, disminuye el riesgo legal y aporta nuevos ingresos a las comunidades. Si los drones sobrevuelan su propiedad, usted debería recibir una compensación, al igual que con los derechos mineros.

Costes, costes y costes

La entrega con drones ya es una realidad. Zipline ha realizado más de 1,4 millones de entregas y ha volado 100 millones de millas de forma autónoma. En Irlanda, Manna realiza más de 300 entregas diarias, con el objetivo de alcanzar los 2 millones al año. Walmart ha completado 400 000 entregas en seis estados de EE. UU., mientras que Amazon y Wing operan en Texas, Georgia y California.

La inversión le sigue los pasos. La industria de los drones atrae miles de millones al año, y Estados Unidos recibe más del 50 % de la financiación mundial, gracias a su escala, infraestructura y sistema legal basado en los derechos de propiedad privada.

La mayoría de las entregas se ajustan al modelo: el 70 % de los paquetes de Walmart y el 85 % de los de Amazon pesan menos de 2,3 kg. El 90 % de los estadounidenses vive a menos de 16 km de un Walmart. Los drones pueden realizar entregas en un plazo de 3 a 30 minutos y emiten un 94 % menos de carbono que los coches.

Inicialmente, la entrega con drones era un servicio premium que costaba entre 9 y 15 dólares. Con la escala, la autonomía y las aprobaciones BVLOS, los costes bajan de los 5 dólares. En condiciones ideales con acceso al espacio aéreo, pueden bajar de los 2,50 dólares.

Intentar utilizar el espacio aéreo privado sin consentimiento da lugar a demandas judiciales y a la oposición pública. Con permiso, esos riesgos desaparecen y los márgenes aumentan.

El principal reto ahora es la viabilidad económica. Las primeras pruebas de Walmart DroneUp costaban hasta 30 dólares por entrega debido a la mano de obra. McKinsey estima 13,50 dólares por entrega sin BVLOS. Pero con la autonomía de la flota y un operador para 20 drones, los costes se reducen a 2 dólares. Una reciente orden ejecutiva de EE. UU. acelera estas aprobaciones.

 

En el Reino Unido e Irlanda, las empresas ya operan a este nivel: 20 drones por piloto, 80 entregas por dron al día. Con los derechos aéreos incluidos, alcanzan el umbral de rentabilidad en torno a los 2 dólares por pedido. En zonas de baja densidad, ya es más barato que la entrega por tierra.

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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¿Debería el Gobierno alemán salvar a Lilium eVTOL de la quiebra?

Mientras que los LLMs, OpenAI, DeepSeek y todas estas empresas atraen la mayoría de los titulares hoy en día, me gustaría escribir este post y recordar una vez más, que los LLMs podrían no ser la única idea tecnológica a la que deberíamos prestar atención. Como muchos adivinaréis, apuesto fuerte por la revolución robótica que se avecina, y como una pequeña pieza de todos esos cambios, recordemos la situación del mercado de eVTOL (aerotaxis). En particular, la situación de Lilium.

En octubre de 2024 advertí en este blog que en el mercado eVTOL habría sangre.

Como puede leerse en el post anterior, Lilium se enfrentaba a la quiebra si no recibía un préstamo del Gobierno alemán. Dos semanas después, la empresa planeaba declararse insolvente y solicitar una reestructuración supervisada por el Gobierno, según una declaración presentada ante la Comisión del Mercado de Valores de Estados Unidos. Esto significa que Lilium se enfrentaba a un riesgo significativo de quiebra o cierre si no conseguía fondos adicionales.

La empresa había solicitado un préstamo de 50 millones de euros (54 millones de dólares) al Gobierno alemán, pero los legisladores denegaron la petición este mes, según la presentación. El mercado de eVTOL es un sector que requiere mucho capital. Las reglas de la competición eVTOL son sencillas: invertir todo el dinero que se pueda en conseguir la certificación necesaria para volar y la producción en serie -que ahora cuesta unos 1.500 millones de dólares-, y conseguir dinero de los inversores para seguir quemando efectivo. El primero que lo consiga, gana la partida.

El flujo de caja operativo fue de 159 millones de euros en el primer semestre de 2024. 100 millones de euros ni siquiera bastaron para cubrir un semestre. Es un gasto impresionante para una empresa que no genera beneficios. Lilium ha gastado casi 1.500 millones de euros desde el principio hasta la construcción de los primeros prototipos para la campaña de pruebas de vuelo.

Esto podría hacernos pensar que OpenAI no es rentable en absoluto. De hecho, podría ser un modelo de negocio horrible. Pero Microsoft y el Gobierno de EE.UU. tienen fe en mantener las pérdidas financieras de esta empresa hasta que alcance la AGI, que según el acuerdo entre Microsoft y OpenAI se logrará cuando la startup pueda generar al menos 100.000 millones de dólares de beneficios en un año.



Sin embargo, Lilium ha adoptado una estrategia peligrosa, culpando de su difícil situación financiera a la falta de apoyo de los gobiernos europeos. Argumentan que, a diferencia de sus homólogos estadounidenses o chinos, Europa no ofrece un apoyo adecuado a las nuevas empresas de alta tecnología. En consecuencia, la dirección afirma que las opciones de la empresa se reducen a la insolvencia o al traslado al extranjero.

Puede que sea cierto, pero no debemos descartar las voces críticas que también se han alzado sobre esta empresa alemana. Una de las voces técnicamente más firmes que he encontrado procede de Iceberg Research, una sociedad de inversión que identifica importantes tergiversaciones de beneficios e irregularidades contables en los estados financieros emitidos por empresas públicas. Similar a Gotham City, o a muchas otras. Cito aquí las palabras exactas del informe de Iceberg Research (en traducción libre personal):

Después de nueve años y un gasto de 1.500 millones de dólares, el avión de Lilium es incapaz de volar más de unos minutos.

Si se leen las relaciones públicas de Lilium, es fácil tener la impresión de que la empresa está muy cerca de comercializar su eVTOL. El bombardeo de relaciones públicas es una serie de grandes hitos, desde nuevos «clientes» y asociaciones, hasta una nueva línea de montaje, una «revolucionaria tecnología de baterías», etc. Todo parece listo.

Pero la pregunta es sencilla: «¿Durante cuánto tiempo puede volar ese eVTOL?». La respuesta es apenas cinco minutos y medio -sin pasajeros ni carga-, según los últimos datos disponibles. Después de nueve años y un gasto de 1.500 millones de dólares, Lilium ha construido lo que es esencialmente un gran dron de corto alcance. Esto es aún más problemático para una empresa que se ha posicionado como proveedor de transporte regional, más que como empresa de movilidad aérea urbana.

En cambio, su competidor Joby Aviation ha demostrado su capacidad para volar 154,6 millas en 1 hora y 17 minutos. En los últimos cuatro años, Joby ha realizado más de 1.500 vuelos de prueba, entre ellos unos 100 con piloto a bordo. Toyota se alegró de invertir otros 500 millones de dólares en Joby a principios de mes. Los inversores de Lilium, como Tencent o el vehículo de inversión del fundador de Skype, parecen cansados de verter dinero en este pozo sin fondo.

En el origen de estos problemas se encuentran las malas decisiones tomadas desde el principio, cuando unos pocos jóvenes licenciados eligieron ventiladores en conducto para la propulsión, mientras que la mayoría de sus colegas optaron por hélices. Numerosos expertos en aeronáutica criticaron desde el principio el diseño de los ventiladores en conducto, demasiado ambicioso para las baterías disponibles en la actualidad y en un futuro próximo. No se les dio importancia, pero el tiempo les ha dado la razón. Le sugiero que no pierda de vista este informe técnicamente asequible.

La historia de Lilium no es simplemente la de unos directivos demasiado optimistas que eligieron la tecnología equivocada. Ante el escepticismo sobre la autonomía de sus baterías, Lilium optó por engañar a sus inversores sobre las capacidades de sus baterías y parece bastante improbable que esas baterías cumplan las condiciones que la empresa promete.

Por otra parte, esta empresa eVTOL, con sus operaciones en Alemania y su registro holandés, se presenta como un candidato natural para recibir ayudas del gobierno europeo. Sin embargo, su accionariado está cada vez más dominado por la china Tencent Holdings.

Actualmente, Tencent posee el 22,0% de Lilium, y esa participación podría aumentar hasta el 38,1%, a través de 160,2 millones de warrants en circulación, que Tencent recibió a cambio de aportar 100 millones de dólares de financiación en mayo de 2023.

Sin embargo, ¡la historia continúa! El 24 de diciembre de 2024, Lilium anunció la firma de un acuerdo de compra de activos con Mobile Uplift Corporation GmbH, una empresa creada por un experimentado consorcio de inversores de Europa y Norteamérica. La empresa eVTOL esperaba obtener financiación suficiente para reiniciar sus operaciones comerciales. De hecho, se anunció que los nuevos accionistas tenían previsto invertir más de 200 millones de euros en la empresa insolvente.

Lamentablemente, en el momento de escribir estas líneas, todavía no se han pagado los salarios de enero de 2025 y el futuro de la empresa sigue siendo muy dudoso.

Ya veremos.

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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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La encrucijada de los aerotaxis: entre la quiebra y la gloria

Los vehículos eVTOL (despegue y aterrizaje vertical eléctrico), conocidos popularmente como aerotaxis, están acaparando últimamente algunos titulares de prensa. La semana pasada leí una de las últimas: Lilium se enfrenta a la quiebra si no recibe un préstamo del Gobierno alemán.

Lilium ha acumulado hasta ahora unas pérdidas de casi 1.500 millones de euros, sin apenas ingresos. Ahora el dinero se acaba. En su informe semestral, el pionero del taxi aéreo advierte incluso de una rápida insolvencia.

Los documentos afirman literalmente que, según la planificación financiera, «el grupo necesita inmediatamente capital adicional para seguir financiando su actividad en curso». Volocopter, la empresa que iba a sobrevolar París durante los pasados Juegos Olímpicos, también ha advertido de sus problemas financieros.

Desarrollar prototipos es fácil.

Pero según muchos expertos, el modelo de negocio eVTOL podría ser sólo una farsa tecnológica. Como ya dije en el pasado, las empresas de eVTOL son enormes máquinas de quemar dinero, y todas y cada una de las predicciones de ese post se han cumplido. Las reglas de la competición de eVTOL son sencillas: invertir todo el dinero que se pueda en conseguir la certificación necesaria para volar y la producción en serie -que ahora tiene un coste aproximado de 1.500 millones de dólares-, y conseguir dinero de los inversores para seguir quemando efectivo. El primero que lo consiga, gana la partida.

Joby Aviation es una de las empresas que parece estar ganando esta carrera. Han conseguido más de 3.000 millones de dólares de inversores como Toyota, Delta Air Lines, SK Telecom y Uber, y han realizado impresionantes exhibiciones en 2024:

• Demostraron el potencial de los viajes regionales sin emisiones con un vuelo histórico de 523 millas con motor eléctrico de hidrógeno.

• Completaron el programa de pruebas de vuelo de prototipos

• Recibieron la aprobación de la FAA para utilizar su sistema ElevateOS

Pero eso es todo. La farsa podría no durar más. A pesar de los sonoros anuncios de asociaciones de eVTOL con gobiernos, la NASA y otras instituciones, las cifras comerciales y los números técnicos siguen sin tener ningún sentido.

Próximos aerotaxis a volar

Los viajes iniciales de Joby probablemente llevarán a los pasajeros del centro de Nueva York o Los Ángeles al aeropuerto. Hoy, un coche Uber Black desde el centro de Manhattan al aeropuerto JFK costará unos 200 dólares. La velocidad será el gran argumento de venta. «Un vuelo en una aeronave de Joby desde un helipuerto del centro de Manhattan al JFK durará aproximadamente siete minutos, frente a unos 50-75 minutos en coche», dijo el CEO de Joby.

La empresa, sin embargo, se resiste a predecir un precio para sus servicios en sus declaraciones públicas, pero parece que al principio serían mucho más caros que Uber. Según algunas estimaciones, el precio del viaje será de 3 dólares por milla, basándose en una duración media del vuelo de 24 millas a una velocidad de crucero de 165 mph, transportando una carga media de 2,3 pasajeros y con un tiempo de respuesta de seis minutos. Y su expectativa, es que el coste de un viaje por pasajero se espera que esté a la par con un UberX.

Pero espere. ¿Quién podría querer ir al aeropuerto en un medio de transporte más rápido y lujoso? ¿Quién podría permitirse valorar tan alto su tiempo, aparte de los empresarios más ricos? ¿Cómo podría ser económicamente viable una empresa que quema dinero sostenida únicamente por superricos?

Pero esperen: estudios recientes han revelado que las cifras de autonomía de las baterías en la mayoría de los eVTOL estaban claramente sobreestimadas, debido a las duras condiciones de trabajo de los eVTOL durante el vuelo. Las baterías disminuirán rápidamente su rendimiento.

Y no, seguro que no volarás en un eVTOL propulsado por hidrógeno. Las razones para distribuir y mantener la potencia del hidrógeno como fuente de energía son técnicas justas, pero las condiciones de experimentación para lograr esos 523 hitos en el caso de Joby son bastante complicadas, y en realidad, las condiciones reales de vuelo con pasajeros a bordo lograrían un rendimiento y una autonomía muy inferiores.

Un Ford Levacar Mach 1 de exhibición (Michigan, 1959). Nunca se llevó a producción

Sólo puedo asegurarte una premisa básica de la física: cuantos más rotores tenga tu aeronave, menos eficiente energéticamente será. En realidad, así es como funcionan los helicópteros, que son bastante caros de usar, ahorran tiempo en comparación con los taxis y los consumen los súper ricos. Entonces, ¿por qué necesitamos crear aerotaxis si ya existen helicópteros? ¿Es la industria de los eVTOL sólo una farsa tecnológica para seguir aumentando el valor de las acciones y huir con el dinero? ¿Cuántas más de las actuales empresas de eVTOL quebrarán?

El tiempo lo dirá.

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