A pesar de la constante promoción en los medios sobre la conducción autónoma, varios expertos globales coinciden en que esta tecnología no será una realidad en el corto o mediano plazo para el gran público. Las limitaciones actuales de la tecnología son evidentes, como señalan figuras destacadas en el campo. Entre ellos se encuentran Bryan Reiner, investigador del MIT, quien participó recientemente en el ciclo de conferencias del Best of Belron, donde abordó los desafíos de la conducción autónoma; “Missy” Cummings, profesora en la Universidad George Mason y asesora de seguridad de la NHTSA; y Rodney Brooks, pionero en robótica y exdirector del Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT.
Estos expertos subrayan que la tecnología, tal como está ahora, tiene grandes dificultades para superar los desafíos que enfrenta la conducción autónoma. Por un lado, la inteligencia artificial (IA) actual no está diseñada para abordar las complejidades del entorno de la conducción de manera eficaz. Cummings explica que la IA que controla los vehículos se basa en principios similares a los de grandes modelos de lenguaje como ChatGPT, lo que significa que realizan cálculos estadísticos para predecir acciones, pero carecen de una verdadera comprensión del contexto o de situaciones imprevistas que un ser humano sí tendría en cuenta.
La conducción autónoma de nivel 4, en la que el vehículo puede operar sin intervención humana dentro de zonas geolocalizadas específicas, sigue siendo el enfoque principal de las investigaciones actuales. Sin embargo, los vehículos que hoy circulan en áreas limitadas, como ciertos barrios, aún están lejos de funcionar de manera confiable en entornos más grandes, como una ciudad entera. Los costos y desafíos técnicos para ampliar estas zonas de operación son considerables y continúan siendo un obstáculo importante para el desarrollo.
Cummings también destaca cinco puntos clave que la industria y las agencias reguladoras deben tener en cuenta. En primer lugar, aunque los errores humanos se trasladan de los conductores a los programadores, el riesgo no desaparece, ya que los sistemas complejos de IA son altamente propensos a errores. En segundo lugar, los fallos de la IA son difíciles de predecir debido a la cantidad de variables involucradas, lo que podría hacer que un coche autónomo reaccione de manera impredecible en situaciones aparentemente idénticas. En tercer lugar, la IA no maneja bien la toma de decisiones bajo incertidumbre, lo que puede llevar a problemas en situaciones de riesgo.
Otro aspecto crucial es el mantenimiento continuo de estos sistemas. Las redes neuronales deben entrenarse y actualizarse constantemente para adaptarse a entornos en constante cambio, como nuevas infraestructuras, patrones de tráfico o tipos de vehículos. Además, los vehículos autónomos dependen de la conectividad inalámbrica, y cuando esta falla, los riesgos pueden aumentar exponencialmente.
El factor económico también es un freno importante para la implementación generalizada de la conducción autónoma. El desarrollo de esta tecnología ha requerido enormes inversiones, y aún no está claro cómo será el modelo de ingresos sostenible para mantener su funcionamiento y crecimiento. Además, la falta de una infraestructura regulatoria adecuada, tanto a nivel local como internacional, dificulta aún más el avance.
Rodney Brooks, reconocido pionero en robótica, también apunta a la percepción del público como un obstáculo para la adopción masiva de vehículos autónomos. En ciudades como San Francisco, donde los vehículos sin conductor son cada vez más comunes, los residentes han pasado de una actitud positiva a una creciente frustración debido a los problemas que estos coches están generando en el tráfico.
Finalmente, el sesgo en la toma de decisiones de la IA plantea un dilema ético importante. La sociedad no está preparada para aceptar que una máquina sea responsable de accidentes graves, lo que genera dudas sobre la verdadera viabilidad de un futuro en el que los vehículos autónomos puedan reemplazar a los conductores humanos.
