Los robotaxis de Tesla han sido programados para conducir como un humano. Así que cuando ven a la policía pegan un frenazo
Publicado el 25/06/2025 por Diario Tecnología Artículo original
Además de dar los primeros pasos en un nuevo mercado, la aparición de los robotaxis de Tesla en las calles de Austin nos deja muchas otras lecturas. Entre ellas cómo la compañía se ha acercado a la conducción autónoma, el uso de inteligencia artificial y cómo aprovecha sus millones de coches en la calle para avanzar más rápido y gastando menos dinero que la competencia.
Y eso tiene sus consecuencias.
Un frenazo inesperado. Un robotaxi de Tesla que supera un cruce, que marcha a la velocidad esperada y que, sin previo aviso y sin motivo aparente, frena con fuerza hasta casi detenerse por completo. ¿Qué hace dudar al coche?
A la derecha de la intersección, en una calle perpendicular a la marcha del robotaxi de Tesla, se encuentra parada una patrulla de policía. Ésta no obstaculiza en nada la marcha del vehículo autónomo pero, pese a ello, el coche se detiene con fuerza. El vídeo se puede encontrar en Youtube después de la subida de un usuario y cuentas antiTesla las han replicado en X.
Quien ha subido el vídeo es Edward Niedermeyer, periodista especializado en el mundo del motor en Estados Unidos y autor de un libro en 2019 sobre el nacimiento de Tesla y la figura de Elon Musk, conocido especialmente por su posicionamiento crítico con la marca.
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Miedo a la policía. En TechCrunch se hacen eco del vídeo y ponen encima de la mesa la posibilidad de que este tipo de comportamiento se deba al aprendizaje que los robotaxis de Tesla han hecho de sus propios conductores.
Es probable que, aprendiendo con la enorme base de datos de millones de coches en la carretera, la inteligencia artificial que sustenta los movimientos del coche autónomo replique el comportamiento de buena parte de los humanos: frenar ante un coche de policía. Es lo que en España la DGT define como "efecto mirón".
"Vivir millones de vidas". Desde hace tiempo, Elon Musk presume de que la inteligencia artificial utilizada en sus coches bebe de los vehículos que la compañía tiene en las calles. "Es como vivir millones de vidas simultáneamente y ver situaciones muy inusuales que una persona en toda su vida no vería", señaló Elon Musk en la presentación del Tesla Cybercab.
La compañía confía en no tener que invertir miles de millones de dólares en el desarrollo de su conducción autónoma total como Waymo y Cruise porque utilizan los datos que sus conductores ceden con sus vehículos. Así, la inteligencia artificial aprende de sus comportamientos y toma decisiones que podrían considerarse más humanas y menos robotizadas. Tan humanas como frenar ante un coche de policía o tapar una intersección.
Un valor diferencial. Tesla confía en que este acercamiento sea clave para posicionarse como el mejor operador en el mercado. Aunque de momento solo hay una decena de robotaxis circulando por las calles, los datos recopilados no sólo se obtienen con vehículos de prueba, se obtienen datos reales con conductores reales, lo que debería ahorrar ingentes cantidades de dinero y horas invertidas.
No solo eso, la compañía también aspira a tener en la calle los vehículos más baratos. La combinación de cámaras y e inteligencia artificial es un combo que, según la empresa, les permite ahorrar dinero en radares y sensores LiDAR, que encarecen mucho los vehículos que se ponen en la calle.
Eso sí, no está del todo claro que esta sea la forma de actuar correcta porque, como se ha visto en algunas pruebas, el sensor LiDAR es mucho más efectivo frente a las cámaras en situaciones concretas como baja visibilidad o con obstáculos que pueden generar confusión a las cámaras.
Una sombra. Esto último es relevante. La prueba de Mark Rober demostró que un coche con cámaras no puede discernir con seguridad si lo que tiene delante es un muro pintado como una carretera o una carretera real. El sensor LiDAR, sin embargo, sí detecta el obstáculo.
Aunque esta situación no se vaya a dar en condiciones reales, sí nos demuestra la efectividad del sistema para discriminar cuándo se encuentra ante una situación o no de peligro. Por ejemplo, cuando un robotaxi de Tesla confunde una simple sombra con un objeto en la carretera. Este caso, que se encuentra en un post de Reddit donde se están recopilando todos los errores de los robotaxis, podría solventarse con el uso de este sistema en lugar de confiar todo a las cámaras.
Foto | Tesla y Remi Gieling
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