Inteligencia artificial física impulsa conducción autónoma

La inteligencia artificial física representa la evolución de los modelos digitales hacia sistemas capaces de percibir, decidir y actuar en el mundo real. En este frente, la conducción autónoma se perfila como uno de los casos de uso más avanzados, al integrar software, hardware, regulación y operación en entornos complejos. A partir de este enfoque, el desarrollo de la autonomía vehicular se está dando en tres frentes principales:

• Percepción y cómputo: compañías como Nvidia (NVDA) suministran los chips y plataformas de procesamiento que permiten interpretar datos en tiempo real provenientes de cámaras, radares y sensores, habilitando la toma de decisiones autónomas en entornos dinámicos.
• Software de autonomía: empresas como Tesla (TSLA) y Waymo desarrollan algoritmos de conducción autónoma capaces de aprender de millones de kilómetros recorridos, optimizando navegación, seguridad y respuesta ante escenarios urbanos complejos.
• Operación y plataforma de movilidad: actores como Uber aportan la capa de distribución, demanda y gestión operativa, posicionándose como intermediarios entre el usuario final y los proveedores de tecnología autónoma.

A partir de esta base, cada participante busca monetizar la inteligencia artificial física de manera distinta:

• Waymo, empresa subsidiaria de Google (GOOGL), avanza hacia un modelo de robotaxis, priorizando la operación urbana controlada y la confiabilidad del sistema. El despliegue gradual en ciudades específicas refleja una estrategia enfocada en acumular experiencia operativa antes de una expansión más amplia, evaluando la autonomía como un servicio comercial y no solo como una demostración tecnológica.
• Tesla (TSLA) concibe la conducción autónoma como una capa de software escalable globalmente. Su sistema Full Self Driving apunta a convertirse en un flujo de ingresos recurrente vía suscripciones y actualizaciones, donde la ventaja competitiva depende tanto de la aprobación regulatoria como de la capacidad de desplegar el sistema sobre una base instalada de vehículos.
• Uber (UBER) adopta un enfoque de opcionalidad estratégica, invirtiendo y asociándose con múltiples desarrolladores de conducción autónoma. Con ello, busca capturar valor como agregador de demanda y operador de movilidad, beneficiándose de la autonomía sin asumir directamente los costos y riesgos de desarrollo tecnológico.

Desde una perspectiva de mercado, la inteligencia artificial física aplicada a la conducción autónoma está dejando atrás la fase de promesa tecnológica para entrar en una etapa de ejecución, regulación y viabilidad económica. El foco comienza a desplazarse hacia quién puede operar de forma consistente en entornos reales, escalar bajo marcos regulatorios claros y sostener modelos de negocio rentables. En 2026, la autonomía empieza a integrarse de manera más tangible en la movilidad, con implicaciones directas sobre costos, eficiencia operativa y valuaciones dentro del sector.