Por qué preferimos la autovía, pero los robotaxis la detestan: Waymo cruza su última frontera

La última atracción de San Francisco, como ya dimos fe en este periódico, son los robotaxis de Waymo, esa empresa que surgió como un experimento peregrino dentro de Google y que ha terminado convertida en un gigante que quiere llenar las ciudades de medio mundo de coches autónomos. Aunque estén presentes en otros lugares de Estados Unidos, lo que ha ocurrido en este rincón californiano es un buen termómetro para entender cómo, por fin, esta revolución tecnológica prometida desde hace tanto tiempo se está haciendo realidad.

Los Waymo han pasado de ser vehículos supervisados constantemente por humanos que solo se movían por unas pocas calles a una flota comercial que conforma parte del paisaje urbano. Se pueden ver a cualquier hora del día, cargados con pasajeros en su parte trasera, o deambulando completamente vacíos mientras se dirigen a recoger a alguien. Ya no solo es un reclamo para turistas o early adopters. Cada semana que pasa aumentan sus estadísticas de uso. El Departamento de Vehículos de California afirmó que, en el último trimestre, los viajes que se realizaron en ese estado ascendieron a 4,3 millones, frente a los 3,5 millones que se habían hecho en los tres meses anteriores.

Pero había una frontera que todavía no habían cruzado: la del término municipal. Hasta ahora, estos robotaxis, o los de algunas empresas competidoras, solo circulaban dentro de los límites de una ciudad o, en todo caso, en algunos barrios o distritos de la misma. Pero esto ha cambiado esta misma semana, ya que Waymo ha anunciado que sus coches van a circular por las autopistas de la periferia de algunas de las ciudades donde presta servicio. Concretamente, en el Área de la Bahía de San Francisco, Los Ángeles y Phoenix. De momento, no ocurrirá esto ni en Austin ni en Atlanta, donde recientemente empezó a operar.

Por qué odiar una autopista

Esto supone un hito y un paso adelante de Waymo frente a su competencia, entre las que se incluyen Zoox, propiedad de Amazon, o Tesla. No deja de ser curioso y una especie de viaje al pasado, porque cuando comenzaron los primeros pilotos, allá por 2009, los ingenieros de Waymo hicieron las pruebas iniciales de sus primeros prototipos en la autovía interestatal 280, que es la que une San Francisco y San José y atraviesa el corazón de Silicon Valley. Una carretera, entre muchas otras, que ahora volverán a transitar sus coches más de una década después, aunque esta vez llevando a pasajeros y sin ningún supervisor al volante.

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Pero este avance técnico abre también una nueva serie de desafíos, sobre todo en un entorno donde los errores se pagan caros: las autopistas. Si a un conductor de carne y hueso novato le dan a elegir, probablemente prefiera conducir por la A-1 que por el centro de Madrid. Manejar un coche por la ciudad puede parecer una pesadilla: peatones que cruzan mirando el móvil, ciclistas que se creen inmortales y furgonetas aparcando en doble fila como si el espacio público fuese un juego de Tetris.

En cambio, una autopista parece un remanso de paz: carriles anchos, señalización clara y un tráfico predecible que rara vez sorprende. Pero cuando se trata de coches autónomos, la cosa se tuerce. Lo que para nosotros es un trayecto rutinario a 120 km/h, para la inteligencia artificial poco entrenada es una pesadilla en cámara lenta.

Dmitri Dolgov, uno de los jefazos de Waymo, lo resumió en un encuentro con la prensa con una frase que suena a titular pensado para LinkedIn: “Conducir en autopista es fácil de aprender, pero harto complicado de dominar”. Traducido: los coches saben seguir líneas blancas, pero no tanto qué hacer cuando el mundo real se sale del guion. Las autopistas, en teoría, son escenarios controlados: pocos tipos de vehículos, normas claras y menos caos. Sin embargo, Waymo descubrió que esa aparente calma es precisamente el problema. En un año de pruebas apenas encontraron suficientes situaciones de riesgo para entrenar al sistema.

El motivo es sencillo. Las emergencias en autopista son escasas, pero cuando ocurren, son graves. Y entrenar una máquina para manejarse en accidentes a 120 km/h no es algo que se pueda practicar a la ligera. Así que Waymo tuvo que completar las experiencias sobre el terreno con datos y trucos artificiales: circuitos privados, simulaciones por ordenador y una avalancha de datos sintéticos para enseñarle a su software cómo reaccionar cuando todo va mal.

Sus coches llevan dos ordenadores a bordo, porque si uno se apaga, el otro debería salvar el día. En caso de emergencia, están programados para salir de la autopista o parar con elegancia en el arcén, algo que suena mucho más simple de lo que es. La empresa también presume de haber coordinado protocolos con patrullas y servicios de emergencia, lo que tiene cierto sentido en un país donde cada año mueren cientos de personas a los lados de las carreteras.

La gran paradoja es que muchos piensan que lo complicado es que un coche autónomo sobreviva al tráfico urbano. Pero ahí, al menos, hay movimiento, datos y decisiones humanas con las que entrenar el algoritmo. En la ciudad, el reto es la improvisación: peatones que cruzan sin mirar, taxistas que giran sin avisar y camiones que aparecen justo cuando no deberían. Es el caos, sí, pero un caos lleno de información que el coche puede absorber y procesar. La autopista, en cambio, es silenciosa. Una especie de vacío donde nada pasa… hasta que pasa todo de golpe. Y ahí no hay simulación que valga: si la máquina duda un segundo, el resultado deja de ser un fallo técnico para convertirse en tragedia.

El acelerón de Waymo para llegar a Europa

El anuncio de Waymo llega en un momento clave. Primero, porque supone dar un golpe en la mesa frente a la competencia. Especialmente frente a Elon Musk y sus Cybercab. La propuesta del CEO de Tesla era, sobre el papel, un misil a la línea de flotación de la subsidiaria de Alphabet y su liderazgo en este terreno.

¿Por qué? Porque mientras Waymo apuesta por construir costosos vehículos equipados con decenas de sensores y radares entrenados para utilizar mapas volumétricos, su rival apuesta por utilizar las imágenes que captan las cámaras de toda su flota mundial de coches para entrenar, gracias a un superordenador, a un conductor virtual que no necesite conocer al dedillo el entorno, sino que sepa simple y llanamente conducir.

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Además, Musk planteaba un modelo mixto: se podrían construir flotas de Cybercab o permitir que cualquier particular rentabilizase su inversión al poner su vehículo a llevar a personas de un lado a otro. La ventaja de este método es la escalabilidad, al ser más económico. El problema es que ofrece menos garantías de seguridad que la redundancia de sensores. Por eso, el magnate sudafricano no ha podido eliminar todavía a los conductores de seguridad en la única ciudad donde ha obtenido permiso parcial para operar, Austin. En algún momento de los próximos meses podrá hacerlo si supera las pruebas de seguridad, pero parece muy lejos de alcanzar los plazos que prometió en la presentación hace más de un año.

Habló entonces de que el Cybercab sería una realidad en 2027. “Quizá en 2026. Soy muy optimista con los plazos”. Mientras tanto, Waymo aprieta el acelerador. En su mercado natal va a empezar operaciones en Dallas, Denver, Washington, Nashville, Miami y San Diego el próximo curso. En Tokio ha empezado a estudiar los pormenores, trabajando con taxistas locales. Y en Reino Unido ya han anunciado sus planes para echar a rodar en Londres. Algún día, Tesla dará alcance a Waymo, al menos desde el plano técnico, pero en ese momento es probable que su rival tenga una enorme penetración de mercado. Incluso es probable que gracias a matrimonios como el que ha anunciado con Hyundai consiga abaratar la factura de construir sus vehículos.

Londres representa un desafío radicalmente distinto al que Waymo ha enfrentado en Estados Unidos. Su entramado urbano, formado por calles estrechas, rotondas complejas y cruces imprevisibles, obliga a los vehículos autónomos a procesar simultáneamente cientos de variables en tiempo real. Cada decisión del sistema tiene que anticipar no solo el comportamiento de otros vehículos, sino también de peatones y ciclistas que actúan con independencia de la normativa. Navegar este laberinto no es solo cuestión de sensores y mapas: requiere que los algoritmos interpreten patrones humanos, aprendan de la improvisación y se adapten a escenarios únicos que no aparecen en ninguna simulación.

La elección de Londres responde a una combinación de estrategia y oportunidad tecnológica. La ciudad ofrece un escenario regulatorio dispuesto a explorar la conducción autónoma, lo que permitiría a Waymo establecer un precedente europeo y posicionarse como líder antes de que otras compañías consoliden sus operaciones. Al mismo tiempo, este enfoque obliga a la empresa a cumplir con estándares de seguridad extremadamente altos y a demostrar que su tecnología puede operar de manera confiable en un contexto donde los errores tienen consecuencias inmediatas y visibles. La expansión no depende solo de la capacidad técnica, sino de la capacidad de la compañía para convencer a reguladores, ciudadanos y competidores de que sus vehículos pueden integrarse en un entorno urbano mucho más impredecible que cualquier autopista de California.

Más allá de Londres, el reto europeo se multiplica por la diversidad de normativas, la densidad de tráfico y la variedad arquitectónica de las ciudades. Cada ciudad ofrece su propio laberinto urbano: calles medievales, señales variables, límites de velocidad estrictos y entornos que combinan lo histórico con lo moderno. Para Waymo, esto significa que cada despliegue europeo será una prueba de adaptación constante: los algoritmos deben aprender a reaccionar ante imprevistos, garantizar la seguridad ante cualquier eventualidad y coexistir con conductores humanos que actúan bajo criterios distintos. La expansión europea no será una simple réplica de los éxitos estadounidenses; será un examen de ingeniería, regulación y estrategia de mercado, donde solo quienes dominen la complejidad del entorno podrán consolidar su presencia.