La inteligencia artificial ya sabe escribir, crear imágenes, analizar documentos y mantener una conversación. El siguiente paso es mucho más complicado: permitir que un modelo de IA reciba información del mundo físico y decida cómo debe actuar una máquina real en él.
Mercedes-Benz y la británica Wayve han anunciado un acuerdo de producción para integrar el software Wayve AI Driver en futuros modelos de Mercedes-Benz. Según las empresas, los primeros coches deberían empezar a recibir la tecnología durante los próximos dos años, con funciones avanzadas de asistencia en conducción urbana y por autopista desde el punto de partida hacia el destino.
Sin embargo, pese al nombre «AI Driver», Mercedes-Benz todavía no ha anunciado un coche que simplemente conduzca por vosotros. No se ha publicado el nivel de automatización del sistema, no se sabe en qué modelos aparecerá y, por ahora, las propias empresas definen la futura aplicación como un «sistema de asistencia a la conducción».
Lo realmente interesante está detrás del nombre comercial: Wayve intenta cambiar la forma en que un coche aprende a conducir.
¿Qué están desarrollando Mercedes-Benz y Wayve?
Wayve desarrolla un sistema de conducción basado en lo que se denomina Embodied AI, o inteligencia artificial que actúa a través de un sistema físico.
En lugar de recibir una petición como «escríbeme un correo» y devolver texto, el modelo de IA recibe información de los sensores del coche y debe deducir cómo debe actuar el vehículo.
Según Wayve, su sistema AV2.0 puede recibir información de cámaras y radares y convertirla en acciones de conducción, como cambiar de dirección o reducir la velocidad. La empresa lo describe como un modelo de aprendizaje profundo que integra una parte mayor del proceso de comprensión del entorno y toma de decisiones en una red aprendida de extremo a extremo.
Es una diferencia importante.
Durante años, los sistemas avanzados de conducción se han construido como una larga cadena de componentes: uno detecta los carriles, otro identifica coches y peatones, otro intenta predecir hacia dónde se moverán y un componente de planificación decide qué debe hacer el coche.
Wayve intenta trasladar una parte mayor de ese trabajo a un modelo que aprende de datos de conducción.
Dicho de forma sencilla: en lugar de enseñar al coche por separado miles de reglas para situaciones diferentes, la idea es que el modelo aprenda patrones de conducción a partir de grandes cantidades de ejemplos.
Eso no significa que desaparezcan las reglas, los sistemas de seguridad o los componentes de control tradicionales. Un coche no es un chatbot sobre ruedas. Sigue necesitando mecanismos de seguridad, control del vehículo, redundancia y límites operativos alrededor del modelo de IA.
¿Por qué se llama Embodied AI?
En los últimos años, la mayoría de las personas han conocido la inteligencia artificial a través de una pantalla. ChatGPT, Gemini, Claude y los generadores de imágenes trabajan en un mundo digital: reciben información y generan información.
Embodied AI traslada ese mismo principio a un entorno en el que la decisión del modelo tiene una consecuencia física.
Un robot que decide cómo levantar un objeto es un ejemplo. Un coche que interpreta una carretera, un peatón, una moto y el tráfico de un cruce y decide cómo reaccionar es un ejemplo mucho más complejo.
Esto también explica por qué la conducción supone una prueba tan importante para la inteligencia artificial. Un error en la respuesta de un chatbot puede resultar molesto. Un error de un modelo que controla un coche puede ser una cuestión de seguridad.
Por eso, la colaboración entre Wayve y Mercedes-Benz forma parte de una tendencia más amplia: pasar de modelos que generan contenido a modelos que intentan comprender el mundo, predecir cómo cambiará y actuar en él.
Sin mapas detallados de cada calle
Una de las principales afirmaciones de Wayve es que su enfoque puede reducir la dependencia de mapas HD detallados y de sistemas limitados de antemano a una zona geográfica concreta.
Muchos sistemas autónomos se apoyan en información muy detallada sobre el entorno donde van a operar. Para llevarlos a una nueva ciudad, a veces se necesita un trabajo considerable de cartografía, pruebas y adaptación.
Wayve sostiene que su sistema de IA puede generalizar lo aprendido y adaptarse a nuevas ciudades, vehículos y entornos de conducción sin un entrenamiento específico completo para cada ciudad. La empresa incluso presenta esa capacidad como una de las principales ventajas de AV2.0.
Es una afirmación relevante, pero hay que acotarla.
«No requiere mapas HD» no significa que el coche no utilice navegación ni mapas. Tampoco significa que se pueda llevar un sistema entrenado en Londres a Israel mañana y esperar que conduzca perfectamente.
La regulación, la señalización, las infraestructuras, el tiempo, la cultura de conducción y el comportamiento de los usuarios de la vía cambian entre países. Un sistema que aprende a generalizar sigue necesitando pruebas y autorizaciones antes de operar en un mercado concreto.
¿Qué podrá hacer el coche en la práctica?
Aquí conviene ser especialmente prudentes.
Wayve y Mercedes-Benz describen una «asistencia avanzada de punto a punto» en conducción urbana y por autopista. Eso significa que su visión va más allá del control de crucero adaptativo o de un sistema que mantiene el coche centrado en el carril.
La intención es crear un sistema que combine información de navegación con la tarea de conducir a lo largo de distintos tramos de la ruta.
Pero las empresas todavía no han publicado una lista exacta de las acciones que realizará.
Por ejemplo, no se ha aclarado oficialmente si el sistema que llegue a los clientes podrá atravesar cruces por sí solo, girar, cambiar de carril, salir de una autopista o aparcar sin intervención.
Tampoco se conocen todavía los requisitos para el conductor. Mercedes-Benz y Wayve no han publicado si se podrán retirar las manos del volante, durante cuánto tiempo o cómo funcionará la supervisión de la atención.
Por eso, por ahora es más preciso hablar de un sistema de asistencia basado en IA que de un «coche que se conduce solo».
Mercedes-Benz ya tiene sistemas avanzados. ¿Qué hay de nuevo?
Este punto es especialmente importante porque Mercedes-Benz ya ofrece otras tecnologías avanzadas de conducción.
Por ejemplo, el fabricante define MB.DRIVE ASSIST PRO como un sistema SAE Level 2. Combina navegación y asistencia a la conducción e incluso puede ofrecer asistencia urbana desde el aparcamiento hacia el destino, pero el conductor sigue siendo responsable de conducir. El sistema utiliza unos 30 sensores, incluidas diez cámaras, cinco sensores de radar y 12 sensores ultrasónicos.
En cambio, DRIVE PILOT de Mercedes-Benz ya ha recibido en Alemania la autorización de Level 3 en determinadas condiciones. En la versión autorizada puede funcionar en autopistas hasta 95 km/h y, dentro de su ámbito operativo aprobado, el sistema puede asumir la tarea de conducción en las condiciones definidas.
Wayve AI Driver es algo diferente.
Es una futura plataforma de IA que las empresas pretenden integrar en modelos de serie, pero para la que todavía no se han publicado el nivel SAE, las condiciones de funcionamiento ni una lista de modelos.
La novedad actual no es que «Mercedes-Benz haya alcanzado un mayor nivel de autonomía», sino el intento de incorporar un enfoque de conducción basado en mayor medida en un modelo aprendido a la arquitectura de producción de uno de los mayores fabricantes de automóviles del mundo.
El gran reto de la IA en el mundo físico: los casos límite
Un modelo de conducción puede observar millones de horas de trayectos y aun así encontrarse con una situación que nunca haya visto exactamente de esa manera.
Un vehículo que se detiene de forma extraña en medio de la carretera, obras temporales, una persona que hace una señal con la mano, marcas viales desgastadas o un conductor que infringe las normas son precisamente el tipo de situaciones que hacen difícil conducir en el mundo real.
Wayve cree que un modelo entrenado con grandes cantidades de información podrá manejar situaciones nuevas mejor que un sistema que dependa principalmente de una lista de escenarios y reglas predefinidas.
Pero esta sigue siendo una de las grandes preguntas del sector.
Un modelo puede ser excelente en el 99.9% de los casos, y en la conducción es precisamente la pequeña fracción restante la que interesa a los ingenieros de seguridad y a los reguladores.
Además, está la cuestión de la explicación: cuando un sistema compuesto por elementos programados toma una decisión, a veces es relativamente fácil seguir la cadena que la produjo. En un modelo neuronal grande y complejo resulta más difícil explicar exactamente por qué eligió una acción concreta.
Esta es una de las razones por las que pasar de modelos de IA en pantalla a sistemas físicos exige mucho más que entrenar un gran modelo.
Mercedes-Benz ya ha integrado el sistema en su arquitectura de producción
El anuncio no es solo una declaración general de intenciones.
Según Wayve, AI Driver ya se ha integrado en la arquitectura de producción de Mercedes-Benz utilizando el hardware de Mercedes-Benz, el sistema operativo MB.OS y sus interfaces de mapas. Las empresas afirman que este trabajo sienta las bases del desarrollo hacia la producción en masa.
Todavía no está claro qué hardware necesitarán los coches que lleguen a los clientes. No se han publicado el número de cámaras y radares, el posible uso de lídar ni el ordenador que ejecutará el sistema.
Tampoco se han revelado los primeros modelos.
¿Cuándo lo veremos en la carretera?
El objetivo oficial es empezar a llevar la tecnología a los clientes durante los próximos dos años.
Eso no significa que todos los Mercedes-Benz vayan a recibir un «conductor de IA» de aquí a 2028, ni que el sistema se lance en todo el mundo al mismo tiempo.
Las empresas todavía no han publicado cuáles serán los primeros mercados, y aspirar a un despliegue mundial no equivale a disponer de autorización regulatoria en cada país.
En el momento de escribir este artículo tampoco hay confirmación de que el sistema vaya a ofrecerse en Israel.
La historia va más allá de los coches
Es fácil ver el anuncio como otro capítulo de la carrera hacia el coche autónomo. Pero para el mundo de la inteligencia artificial resulta interesante por otra razón.
Durante varios años, la gran carrera consistía en desarrollar el modelo que mejor comprendiera y generara texto, imágenes, voz y vídeo. Ahora cobra fuerza otra carrera: crear modelos capaces de comprender el mundo físico y actuar en él.
Los coches, los robots y las máquinas industriales exigen a la IA algo muy distinto de un chatbot. Deben percibir un entorno que cambia en tiempo real, predecir lo que va a ocurrir, tomar una decisión y hacerlo con rapidez y una fiabilidad especialmente alta.
El acuerdo entre Wayve y Mercedes-Benz todavía está lejos de demostrar que ese problema se haya resuelto.
Pero sí muestra hacia dónde se dirige el sector: la IA ya no se queda solo en la ventana del chat. Cada vez más modelos que se desarrollan ahora están destinados, en última instancia, a tomar decisiones en el mundo real.
Y, en el caso de Wayve y Mercedes-Benz, ese mundo real es la carretera.