Las flotas de robotaxis crecen a medida que las empresas de vehículos autónomos empiezan a desplegar servicios comerciales, todavía recolectando datos para el desarrollo y la seguridad. Zoox, por ejemplo, comenzó este mes a cobrar por sus viajes en Las Vegas.
La filial de Amazon, con base en Foster City (California), se asoció recientemente con Uber mientras se expande a varias ciudades. Y si bien Zoox ha explicado su enfoque de seguridad para vehículos que no tienen volante, todavía no existen estándares federales en Estados Unidos.
Guident Corp. sostiene que su plataforma GuideOn cubre justamente esa capa crítica de humano en el circuito, con inteligencia artificial, monitoreo remoto y teleoperación para vehículos autónomos y robotaxis. La compañía opera seis centros de monitoreo y control remoto y tiene acuerdos con seis operadores de shuttles autónomos. Su servicio de transporte autónomo en Boca Ratón (Florida) partió en noviembre de 2025.
La empresa, con base en Herndon (Virginia), también extendió por tres años la semana pasada su acuerdo con Coastal Waste & Recycling, mientras los despliegues de su robot de inspección WatchBot se amplían en Florida, Georgia y Carolina del Sur.
Harald Braun, CEO de Guident, respondió a las preguntas de The Robot Report sobre seguridad y monitoreo remoto.
¿Cómo escala la supervisión humana?
Braun parte por corregir el malentendido más común.
"Humano en el circuito no significa que una persona esté conduciendo manualmente cada vehículo ni mirando cada vehículo de forma continua. Su propósito es entregar supervisión y asistencia cuando el sistema autónomo se encuentra con una situación que no puede resolver de forma segura por sí solo", explicó.
A medida que las flotas crecen, dice, la tecnología tiene que volver escalable esa supervisión. El vehículo autónomo debería manejar las situaciones normales, mientras el monitoreo asistido por inteligencia artificial identifica cuándo algo inusual está ocurriendo y lleva la información correcta a un operador remoto. Ese operador entrega orientación o, cuando es técnicamente apropiado y legalmente permitido, interviene para devolver el vehículo a un estado de operación seguro.
"No querés eliminar al humano de la ecuación. Querés usar tecnología para que el humano sea mucho más efectivo", resumió.
¿Qué riesgo hay en que cada empresa fije su propio estándar?
Para Braun, las reglas de tránsito existentes son importantes, pero los vehículos autónomos introducen situaciones que los marcos tradicionales no fueron necesariamente diseñados para abordar. La pregunta no es solo si el vehículo cumple las reglas del camino, sino qué ocurre cuando el sistema se topa con algo inesperado o fuera de sus condiciones normales de operación.
Su propuesta no pasa por dictar arquitecturas. "No creo que la respuesta sea decirles a las empresas exactamente cómo tienen que construir su tecnología. La industria necesita espacio para innovar. Pero debería haber expectativas de seguridad claras y estándares medibles que apliquen a toda la industria", señaló.
Lo que sí pide es un marco consistente sobre tres puntos: cómo se monitorean los vehículos autónomos, cómo se reportan los incidentes y los casos límite, y cómo se maneja la intervención humana cuando resulta necesaria.
¿De dónde sacan datos confiables los reguladores?
Ha habido pruebas en jurisdicciones más favorables a los vehículos autónomos, pero también restricciones, sobre todo a los robots de reparto, en otras. Braun apunta a la falta de datos comparables.
"Lo más importante son datos consistentes del mundo real. Todo sistema autónomo terminará encontrándose con situaciones que no se anticiparon durante el desarrollo", dijo. Si cada empresa mide y reporta esas situaciones de manera distinta, se vuelve muy difícil para los reguladores entender qué está pasando realmente en la industria.
Su punto es que la métrica relevante no es si el vehículo completó el viaje, sino qué pasó cuando se encontró con un objeto en la calzada u otro caso límite: si necesitó asistencia, cómo respondió, si un operador humano tuvo que intervenir. Mientras más estandarizada y transparente sea esa información, mejor pueden los reguladores distinguir entre una situación aislada y un problema sistémico.
¿Es lo mismo supervisar un robotaxi que un robot móvil?
"Un robotaxi opera alrededor de pasajeros, peatones, otros vehículos y tráfico a velocidades mucho mayores, así que las consecuencias de un incidente pueden ser muy distintas de las que involucran a un robot de inspección móvil", explicó Braun.
El principio de fondo, en cambio, es el mismo. Sean autos, robots u otros sistemas autónomos, todos necesitan ser monitoreados y, cuando corresponde, controlados. El sistema debería cumplir su misión de forma independiente, pero puede toparse con situaciones que no entiende o que no puede resolver con seguridad sin ayuda.
¿Cuántos casos límite hay realmente?
"Hay miles de casos límite potenciales porque el mundo real cambia constantemente", advirtió el ejecutivo. Un objeto inesperado en la calzada, una situación de tránsito inusual, un vehículo bloqueando la ruta normal, un accidente con otro vehículo o alguna emergencia que el sistema no esperaba.
Y acá está el argumento central de la entrevista: "La pregunta importante no es si podés eliminar cada caso límite. La pregunta importante es qué hace el sistema cuando se encuentra con uno".
Si el vehículo reconoce que está en una situación que no puede resolver de forma segura, lleva esa información a un centro de monitoreo y control remoto y un operador humano lo asiste, entonces hay una capa adicional de seguridad alrededor del sistema autónomo. Braun insiste en que esa capa no está ahí porque el sistema haya fallado, sino porque el mundo real seguirá produciendo situaciones difíciles de predecir.
¿Por qué colaborarían Waymo o Zoox con un tercero?
A medida que las flotas escalan, argumenta Braun, los operadores van a tener que pensar no solo en la tecnología de conducción, sino en la infraestructura operacional necesaria para gestionar cientos o miles de vehículos de forma segura.
"No veo el software de monitoreo y control remoto de terceros como un reemplazo del sistema de conducción autónoma, sino como una capa complementaria", planteó. Una plataforma especializada puede aportar infraestructura agnóstica al vehículo, conectividad redundante y datos operacionales estandarizados entre distintos tipos de vehículo, lo que evita que cada operador duplique sistemas de soporte.
La escala es el argumento comercial: un piloto pequeño en un entorno controlado puede apoyarse en procesos más manuales, pero con miles de vehículos operando en simultáneo se necesita un sistema que monitoree de forma continua e incorpore a un humano cuando corresponda.
¿Quién debería controlar los datos?
Braun separa dos preguntas: quién genera y es dueño de los datos, y quién necesita acceso a ellos para asegurar que los sistemas operen con seguridad. Las empresas que desarrollan y operan estos sistemas generan una cantidad enorme de datos valiosos y necesitan poder usarlos para mejorar su tecnología.
"No creo que toda esa información deba ser pública. Hay consideraciones de privacidad, seguridad y comerciales. Pero los reguladores deberían tener acceso a la información que necesitan para evaluar la seguridad, y debería haber formas consistentes de reportar incidentes y casos límite", puntualizó.
Sobre los estándares que le gustaría ver, enumera expectativas claras en monitoreo operacional, reporte de incidentes, supervisión humana remota, confiabilidad de las comunicaciones, ciberseguridad, calificación de los operadores y procedimientos de repliegue cuando un vehículo queda fuera de sus parámetros normales. Y agrega un criterio que suele pasarse por alto: una arquitectura de seguridad que funciona para un vehículo debe seguir siendo confiable aplicada a una flota entera.
El punto débil del modelo en la región
Hay un supuesto que la entrevista no discute y que resulta central para cualquier despliegue fuera de las áreas urbanas mejor conectadas: la teleoperación depende por completo del enlace de datos. Un operador remoto solo sirve si la latencia y la disponibilidad del enlace permiten actuar dentro de la ventana de tiempo que el caso límite exige. Braun menciona la confiabilidad de las comunicaciones entre los estándares deseables, pero en la práctica esa es la variable que define si el modelo es replicable en geografías con cobertura móvil dispareja. Para América Latina, esa es la pregunta previa a cualquier discusión regulatoria sobre robotaxis.
