Vehículos autónomos: Otra tecnología que se debe empezar a “manejar”

Además de las pruebas de circulación y la experimentación para la determinación de variables, oportunidades y riesgos de la incorporación de esta tecnología en un número alto de países, múltiples startups y empresas tradicionales de la industria automotriz (Volvo, BMW, Ford, la alianza Renault-Nissan, Daimler, Volkswagen, Hyundai, Tesla, Toyota, Honda y otros más) se han ya incorporado en el negocio de fabricación de vehículos autónomos y sin conductor, y muchos otros más al desarrollo de tecnologías especiales de apoyo a estos como servicios, seguridad, asistencia inteligente, autonomía, sensores, infraestructura, etc.

Para muchos, los vehículos autónomos corresponden a una tecnología que tiene el potencial de convertirse en alternativa clave para el transporte futuro, darle acceso de movilidad independiente a adultos mayores, personas con impedimentos motrices o cognitivos, contribuir a una revolución y transformación de la industria automotriz, y darle acceso a aquellos consumidores que quizás no son parte del mercado para adquirir carros nuevos. Pero, también, las evidencias de los accidentes reportados recuerdan que esta tecnología aún está en una etapa experimental y es una dura tarea para los gobiernos anticiparse a cómo regularla (y cómo regular algoritmos). 

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Los self-driving cars, carros autónomos, auto-conducidos o sin conductor son vehículos que tienen incorporados sistemas robóticos basados en deep learning software de inteligencia artificial, que les permiten aprender y tomar rápidas decisiones al detectar localización, características de las vías y señales de tráfico, peatones y obstáculos inesperados mediante el aprendizaje basado en los datos de los humanos muy buenos conductores.  

Google ha venido haciendo pruebas en vías públicas desde el año 2009 con su “Google self-driving car project”, actualmente empresa conocida como Wayme de propiedad del conglomerado Alphabet Inc. Este proyecto del carro robótico fue inicialmente liderado por el ingeniero Sebastian Thrun del Stanford Artificial Intelligence Laboratory (SAIL), un centro que desde 1992 se ha dedicado a la investigación, docencia, desarrollo teórico y práctico de la Inteligencia Artificial.

SAE Internacional clasificó y estandarizó internacionalmente de 0 a 6 los diferentes niveles de automatización vehicular. De 0 a 3 son aquellos que tienen un conductor humano con control sobre el entorno de conducción, pero que recibe asistencia para manejar el vehículo, y de 3 a 5 en donde es el sistema autónomo el que controla la conducción y el entorno.

De acuerdo con un reporte de la consultores de McKinsey, existen cuatro tendencias a favor de la adopción de los vehículos autónomos o computadores equipados con altas capacidades de inteligencia artificial en cuatro ruedas: (i) la electrificación en la industria automotriz que hará más accesible la adquisición de estos vehículos; (ii) los sistemas de apoyo a los conductores serían mayores; (iii) diversificación de la movilidad, especialmente en la economía compartida (ej. Uber); y (iv) la conectividad que daría acceso a innovaciones de info-entretenimiento, y diferentes modelos de negocio.  Adicionalmente están beneficios asociados a la insatisfacción bastante generalizada con los servicios de taxi (asunto que explica por qué la preferencia en servicios como Uber, pese a no estar regulado en diferentes países), beneficios potenciales de reducción del impacto ambiental (al ser eléctricos), de ocupación del espacio público, disponibilidad de opciones alternativas de transporte público, y otras más.

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Existen diversas controversias (legales, tecnológicas, económicas, sociales, éticas y morales) asociadas a los self-driving cars. Controversias que pasan por cuestionamientos como si los carros autónomos deben hacer lo que hacen los humanos o lo que la legislación sugiere, o si se lograrán soluciones que sean accesibles, sostenibles e incluyentes para todos.

Quizás una de las controversias más complicadas es la amenaza de la incorporación masiva de esta tecnología, esto basado en el reporte del 2018 de la OCDE (OECD) en donde se considera que uno de cada siete empleos que hoy existen (principalmente aquellos concentrados en tareas con altos niveles de repetición) desaparecerían o serían drásticamente modificados, debido a que las máquinas están aprendiendo más rápidamente que los humanos, uno de los riesgos asociados a la automatización que generarían transformaciones y retos sociales y económicos, creado -según un reporte de la consultoraMcKinsey- nuevos eco-sistemas.

La conducción de vehículos (taxis, camiones, y carros particulares) como oficio representa los ingresos económicos únicos para muchas personas y familias alrededor del mundo. Sin embargo, está actividad representa riesgos ocupacionales severos a la salud (cardiovasculares, lumbagos, fatigas, etc.) Adicionalmente, es una ocupación que no representa estabilidad y económica laboral dado a que en muchos países (incluyendo países desarrollados) no existen estrictas leyes o monitoreo de regulaciones laborales para los taxistas, y muchos conductores realizan su actividad en los márgenes de la informalidad (como ocurre en Colombia, donde se estima que el 98% del negocio de taxis es informal). 

La incorporación de vehículos autónomos no solamente afectaría a los empleos de taxistas y otros conductores (incluyendo aquellos en Uber, Cabify, etc.), también a las industrias periféricas como los talleres y negocios de venta de repuestos.

En diciembre 2017, fueron publicado en el Journal of Safety Researchlos resultados de una investigación de los profesores Eric R. Teoh y David G. Kidd en los que se comparan diferentes aspectos de seguridad en las autopistas de carros autónomos en relación a los manejados por conductores humanos.  Esta investigación encontró que los self-driving cars son, bajo ciertas condiciones, más seguros que los carros manejados por humanos convencionales.

Recientemente han habido varios accidentes de tráfico con fatalidades que involucran vehículos operados de manera autónoma (opción de piloto automático)   En marzo 2018, ocurrieron dos accidentes, uno de estos en California con un Tesla modelo S, conducido en piloto automático en una autopista, y a comienzos del mismo mes en Arizona una camioneta Volvo autónoma que estaba siendo probada para presentar servicios en Uber atropelló una persona causando su muerte. 

Pese a que la adopción de esta tecnología será más rápida (y de pronta masificación) en países con muy buenas condiciones de infraestructura de vías, en países como Colombia su llegada tomará algunos años más, debido a limitados recursos financieros para adquiridos, temas políticos con gremios de transportistas, agencias de seguros y de asistencia a vehículos en las vías, deficiente infraestructura vial, etc. pero será inminente en algunas ciudades, y por ende la preparación de políticas públicas, comportamiento de usuarios, medios de abastecimiento eléctrico para estos, y la búsqueda de alternativas para quienes actualmente tienen sus ingresos dependiendo exclusivamente de la conducción se debe incluir en las agendas políticas de los próximos gobiernos locales y nacional.

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