¿Cuándo llegarán los vehículos totalmente autónomos? la realidad detrás de la promesa

Según algunas predicciones, para estas fechas ya deberíamos tener vehículos totalmente autónomos circulando en nuestras calles. La realidad es distinta: aún no estamos ahí. Sin embargo, los fabricantes de automóviles han logrado avances significativos. La inteligencia artificial (IA) está acelerando el desarrollo en áreas como diseño, navegación, seguridad y monitoreo del conductor.

Actualmente, la mayoría de los vehículos opera en nivel 2 o 3 de automatización, según la clasificación de SAE International. Esto significa que, aunque cuentan con sistemas de asistencia, todavía requieren intervención humana. Los fabricantes ya han desarrollado vehículos nivel 4, que pueden operar sin conductor en entornos controlados, y trabajan en el nivel 5, que eliminará por completo volante, frenos y acelerador.

El objetivo de la industria es llevar estos avances a las calles y ciudades, creando una movilidad más inteligente, segura y eficiente. Estos avances están transformando los autos en vehículos definidos por software, capaces de recibir actualizaciones Over-The-Air (OTA) para mejorar su funcionamiento.

Conducción autónoma baja latencia: el reto de la conectividad

A medida que aumenta el nivel de automatización, también crece la complejidad. Para garantizar seguridad y experiencias óptimas, los fabricantes dependen de una conectividad fluida y baja latencia. Esto solo es posible con una infraestructura distribuida y ecosistemas colaborativos que integren nube, redes y especialistas en IA.

En México, este desafío es especialmente relevante. Según la Asociación Mexicana de la Industria Automotriz (AMIA), el país produjo más de 3.5 millones de vehículos en 2024, consolidándose como el cuarto exportador mundial. Con esta escala, la adopción de tecnologías para vehículos conectados será clave para mantener la competitividad.

Amet Novillo, director general de Equinix México, comentó: “La conducción autónoma baja latencia es una transformación que depende de infraestructura digital robusta y colaborativa ya que el vehículo debe detectar su entorno, procesar información en tiempo real y tomar decisiones ”.

IA distribuida: el motor de la toma de decisiones

Los fabricantes utilizan machine learning y cada vez más IA generativa (GenAI) para procesar datos de sensores, identificar patrones y generar alertas en tiempo real. Por ejemplo, si un vehículo detecta un obstáculo, envía datos al centro de datos más cercano para alertar a otros autos en la zona.

Este flujo requiere mover grandes volúmenes de datos entre nubes, centros de datos y redes edge, garantizando seguridad y velocidad. Organizaciones como el Automotive Edge Computing Consortium, de la que Equinix forma parte, están impulsando arquitecturas que soporten estos servicios.

Equinix es un socio estratégico para empresas globales como Hyundai Motor Group y Continental. A través de su amplia red de centros de datos globales Equinix IBX® y las redes virtuales Equinix Fabric®, estas empresas crean una arquitectura multicloud híbrida. Esto permite el procesamiento de datos en tiempo real y la evaluación de modelos cerca de las operaciones del vehículo, ayudando a garantizar una conducción más segura y fiable.

Amet Novillo finalizó: “Los fabricantes de automóviles necesitan infraestructura de IA distribuida dondequiera que estén sus datos. IA Distribuida de Equinix™ es una solución integral que les ayuda a desplegar infraestructuras para soportar vehículos conectados con baja latencia conectiva”.