A mediados de diciembre, Mary Barra, directora ejecutiva de General Motors Co., se comunicó telefónicamente con analistas y anunció la decisión de “realinear nuestra estrategia de conducción autónoma”. La compañía estaba deteniendo el desarrollo de sus autos sin conductor, dirigidos por una subsidiaria conocida como Cruise, y uniría al equipo a la parte de GM que trabaja en el software para su línea regular. Barra dijo que se trataba de “acelerar el camino a seguir, brindando a los clientes beneficios significativos a lo largo del camino”.
Lo que se presentó como un cambio de estrategia fue también una profunda admisión de fracaso. Durante años, Barra, como muchos ejecutivos de las industrias tecnológica y automotriz, tejió una visión fantástica del futuro en el que flotas de los llamados robotaxis reemplazarían inminentemente a los automóviles normales. La tecnología ya estaba desarrollada, según el jefe de GM; lo único que quedaba por hacer era ampliarla. “Estamos aquí. Está sucediendo ahora”, se jactó en la Conferencia South by Southwest 2023 en Austin. Afirmó rutinariamente que GM, que tuvo ingresos de aproximadamente 50 mil millones de dólares en su trimestre más reciente, ganaría 50 mil millones de dólares adicionales por año con los robotaxis para 2030.
Estas predicciones resultaron ser exageradamente optimistas, basadas en datos cuestionables y trucos técnicos que hicieron que el software de la empresa pareciera más sofisticado de lo que realmente era. Tal vez lo más inquietante sea que, en medio de un auge de las tecnologías de inteligencia artificial que ha llevado a empresas grandes y pequeñas a contemplar la posibilidad de reemplazar una gran cantidad de trabajadores humanos con chatbots modificados, Cruise no fue el único que hizo promesas exageradas. El fracaso de la empresa no solo ofrece una advertencia para otros que intentan vender robotaxis, especialmente Tesla Inc. de Elon Musk y la matriz de Google, Alphabet Inc., sino que también sugiere que las promesas descabelladas de los operadores de chatbots de IA (y las empresas que dependen de estos chatbots para justificar sus altísimas valoraciones) deben recibirse con cautela, si no con escepticismo absoluto. Después de todo, se suponía que la conducción autónoma era la parte fácil de la IA.
A pesar de su fracaso, Cruise se acercó como casi cualquier otra empresa a operar un servicio comercial viable de vehículos sin conductor. El problema fue que no se acercó mucho. En su apogeo, Cruise era una novedad que quemaba dinero, compuesta por unos pocos cientos de vehículos supervisados por un gran número de personas. Los vehículos se mantenían fuera de las autopistas y las carreteras de difícil circulación, pero aun así se las arreglaban para interferir con los camiones de bomberos y otros vehículos de emergencia, al tiempo que causaban una cantidad aparentemente incontable de retrasos en el tráfico en el centro de San Francisco cuando fallaban en medio de la conducción. Ante la evidencia de lo contrario, la empresa publicó anuncios en el verano de 2023 promocionando un estudio (naturalmente, uno que había realizado la empresa) que afirmaba que sus coches eran superiores a los que conduce la gente normal.
Ninguno de estos anuncios dejaba claro que los coches “sin conductor” de Cruise en realidad funcionaban de forma parcialmente autónoma; dependían de grandes equipos de personas que trabajaban en centros de llamadas para supervisar los vehículos y decirles qué hacer cuando fuera necesario. Este hecho no era exactamente un secreto dentro de la industria: Waymo, la filial de coches sin conductor de Alphabet, cuyos robotaxis se están volviendo cada vez más omnipresentes en Los Ángeles, Phoenix y San Francisco, también depende de los llamados operadores remotos. Pero ayudó a crear la impresión de que el software de Cruise era más sofisticado de lo que realmente era.
Luego, a fines de 2023, un robotaxi de Cruise se vio involucrado en un accidente en el que un peatón de San Francisco fue atropellado por otro automóvil y aterrizó en el camino del vehículo autónomo que se aproximaba. El automóvil operado por Cruise frenó, pero aun así golpeó a la mujer. En lugar de detenerse para asegurarse de que estaba bien, lo que habría hecho un conductor humano decente, Cruise siguió adelante, arrastrándola durante 6 metros. La mujer sobrevivió, pero fue hospitalizada con heridas graves. Cruise finalmente resolvió una demanda presentada por la víctima por aproximadamente 10 millones de dólares, según Bloomberg News, y también pagó multas a los reguladores estatales y federales por retener detalles sobre el accidente. Cruise suspendió sus operaciones (temporalmente, dijo la compañía en ese momento) y su director ejecutivo renunció.
En los ocho años transcurridos desde que compró Cruise, GM gastó más de 10 mil millones de dólares en la operación de la división. “El desembolso de efectivo ha sido fenomenal para el increíblemente bajo retorno de la inversión”, dice Missy Cummings, directora del centro de robótica de la Universidad George Mason y ex asesora de la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en las Carreteras. La sabiduría convencional sobre Cruise dice que los problemas de GM fueron singulares, una combinación de mala suerte e ineptitud corporativa. Pero Cummings dice que quienes creen esto no entienden lo que le sucedió a la empresa y lo que parece estar sucediendo a sus pares.
Al igual que Cruise, Waymo gastó enormes sumas de dinero en el camino hacia la creación de un negocio que, si bien es técnicamente impresionante, equivale a una flota modesta que opera solo en un puñado de lugares a velocidades más lentas de lo normal y sin escasez de contratiempos. Por ejemplo, en diciembre, un cliente de Waymo que intentaba usar el servicio para ir al aeropuerto en Scottsdale, Arizona, se quejó de que había quedado atrapado en un robotaxi que pasó cinco minutos dando vueltas en círculos en el camino al aeropuerto. Llamó al servicio de atención al cliente y un agente hizo que el automóvil se detuviera. Alphabet no informa las pérdidas de Waymo, pero su división de “otras apuestas”, que incluye a Waymo, ha perdido alrededor de 37 mil millones de dólares desde 2016. Waymo actualmente está probando la conducción en autopistas, pero aún no ha ofrecido esos viajes a los clientes; Cummings dice que es porque aún no pueden hacerlo de manera segura. El resultado es un servicio que es popular entre los turistas en San Francisco, pero que solo es comercialmente viable gracias a las enormes ganancias que arroja el motor de búsqueda de Google. “Lo que han logrado es tremendo”, dice Cummings. “Pero todavía están limitados a 45 millas por hora y no quieren hablar de eso”. Ella dice que un robotaxi con todas las funciones aún está a décadas de distancia.
El fracaso de entrenar con éxito a las computadoras para que se acerquen siquiera un poco a las capacidades de cualquier conductor de Uber (después de 15 años de enviar autos cargados de sensores a millones de millas de carretera) debería hacer reflexionar a algunas de las mismas empresas, que intentan usar una tecnología similar para suplantar a los humanos en la realización de tareas más complicadas. Conducir (a diferencia, por ejemplo, de escribir artículos de noticias o de brindar atención al cliente para un banco) es bastante sencillo, una actividad regida por reglas claramente definidas que son más o menos las mismas sin importar dónde se esté.
Las primeras demostraciones de conducción autónoma, que comenzaron a mediados de la década de 2000, parecían casi reales. Los ejecutivos de las empresas y los inversores de capital riesgo predijeron con confianza que todo lo que quedaba era averiguar cómo lidiar con un puñado de casos extremos, como enseñar a los autos a seguir las instrucciones de los trabajadores de emergencia y a manejar el mal tiempo. Desde entonces se han invertido mucho más de 100 mil millones de dólares, los casos extremos no se han resuelto y nadie está ganando dinero con los autos sin conductor.
En retrospectiva, dice Cummings, los pioneros de la conducción autónoma confundieron las demostraciones con productos casi terminados, un error que, según ella, también están cometiendo los proveedores de chatbots. Los grandes modelos de lenguaje se acercan a aproximarse a algunos tipos de resultados humanos, pero también son propensos a errores. Su tendencia a “alucinar” hechos, que es aproximadamente paralela a un problema persistente en los autos sin conductor conocido como “frenado fantasma”, aún no se ha solucionado. E incluso los chatbots más sofisticados cometen errores a un ritmo que los hace poco fiables para la mayoría de los tipos de trabajo, al menos sin una supervisión continua. Al igual que con los autos sin conductor, se necesitan humanos para asegurarse de que los bots no inventen hechos en su noticia (un gran problema para los medios de comunicación que han intentado implementarlos) o para evitar que suelten obscenidades o inciten a la autolesión.
Y, al igual que los robotaxis, el funcionamiento de los chatbots cuesta más de lo que cualquiera está dispuesto a pagar, lo que ha llevado a algunos, como Jim Covello , director de investigación de acciones de Goldman Sachs, a sugerir que el auge de la IA es en realidad una burbuja especulativa. Con una valoración implícita de casi 160 mil millones de dólares, OpenAI es la startup más rica de todos los tiempos, pero está perdiendo miles de millones de dólares al año.
Luego está la cuestión del mercado: un robotaxi reemplaza algo que la mayoría de la gente considera tedioso. Los coches sin conductor, lentos y con ciertas limitaciones, son claramente útiles (al menos con sus precios fuertemente subsidiados) si eres introvertido o un turista. Pero los chatbots (como los personajes de inteligencia artificial que Mark Zuckerberg ha estado metiendo en su red social para que la gente no deje de navegar) nos alejan aún más de las partes de la vida que son, bueno, reales.
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