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Cambios repentinos en recorridos, dilemas éticos –como un perro en la carretera- o fallas en el GPS hacen dudar de la confianza al cien por cien de estos vehículos. Estas son las fallas que han encendido las alarmas
El desarrollo de camiones autónomos, impulsado por sistemas de inteligencia artificial, avanza rápidamente en todo el mundo.
Empresas como Waymo, Tesla, TuSimple y Aurora están probando y desplegando unidades en rutas reales, con la promesa de transformar el transporte de mercancías.
Sin embargo, este tipo de tecnología conlleva una serie de riesgos, algunos ya documentados en situaciones concretas.
Fallas de software o malfuncionamientos del sistema
En 2023, un camión autónomo de la empresa TuSimple realizó una maniobra inesperada en una autopista de Arizona: giró bruscamente hacia la izquierda y chocó contra una barrera. La empresa atribuyó el incidente a un error humano en la interfaz, pero documentos internos revelaron que el sistema interpretó mal una orden remota por problemas de sincronización entre sensores y comandos.
Errores en la lectura del entorno
Los sensores pueden fallar al identificar correctamente elementos del entorno. En 2018, un vehículo autónomo de Uber, durante pruebas en Tempe, Arizona, atropelló a una mujer que cruzaba una calle de noche con su bicicleta. Los sensores detectaron el objeto, pero el sistema no clasificó correctamente la amenaza y no activó los frenos de emergencia.
Toma de decisiones en dilemas éticos
Situaciones como decidir si esquivar o no a un animal suelto en la carretera siguen siendo desafíos sin una solución universal. Aunque no hay un caso específico público con un camión, los dilemas tipo “¿pisar al perro o esquivarlo y arriesgar un choque?” son parte de las simulaciones que enfrentan los programadores de IA. Estas decisiones están integradas en el código y no pueden adaptarse éticamente en tiempo real.
Obstáculos o imprevistos no incluidos en el entrenamiento del sistema
En 2022, un camión autónomo de la empresa Embark detuvo su marcha en una autopista al encontrar un cono de señalización mal ubicado. Al no haber aprendido cómo reaccionar en ese contexto específico, el sistema optó por detenerse, bloqueando el tránsito hasta que fue asistido por humanos.
Ciberataques y vulnerabilidades en la red
En entornos controlados, investigadores de seguridad han logrado hackear vehículos autónomos y modificar sus comportamientos.
En 2015, hackers demostraron públicamente cómo podían controlar un Jeep Cherokee en movimiento, cambiando su velocidad y dirección remotamente. Aunque no se trató de un camión autónomo, mostró la vulnerabilidad real de vehículos conectados.
Descoordinación entre vehículos autónomos y vehículos conducidos por humanos
Los humanos pueden reaccionar de forma impredecible, y los sistemas autónomos tienen dificultades para anticipar ciertas maniobras. En San Francisco, varios autos autónomos de Cruise (subsidiaria de GM) quedaron atascados en una intersección durante un evento multitudinario, sin poder interpretar adecuadamente los desvíos temporales impuestos por policías humanos.
Pérdida de señal GPS o errores de geolocalización
En pruebas realizadas en zonas rurales o túneles, distintos fabricantes han documentado la pérdida momentánea de GPS. Algunos sistemas responden deteniéndose por seguridad, lo que puede resultar peligroso en rutas rápidas si no hay arcén adecuado o visibilidad suficiente.
Impacto ante cambios súbitos en la vía
En rutas mal mantenidas, donde los baches o escombros aparecen sin previo aviso, el sistema puede no reaccionar a tiempo. Aunque estos eventos aún no han generado accidentes graves reportados públicamente en camiones autónomos, sí se han registrado frenadas de emergencia que provocan riesgos a vehículos que circulan detrás.
Ambigüedad en señales humanas
En múltiples videos documentados por usuarios, se ha observado que vehículos autónomos de prueba tienen dificultades para interpretar gestos de tránsito informal: como un agente de tránsito señalando sin semáforo, o peatones que hacen seña para que un vehículo avance. Esta ambigüedad no está bien resuelta por los sistemas actuales.
Dependencia de la conectividad remota
Muchos sistemas dependen de una comunicación constante con servidores o centros de monitoreo. En zonas donde la cobertura de datos es limitada o inestable, esa comunicación puede perderse. Algunas empresas aplican “modos seguros” que detienen el camión, pero incluso esa detención puede representar un riesgo si ocurre en plena vía rápida.
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