El mercado multimillonario de robotaxis: Por qué la IA china pronto podría llevarnos en coche por las carreteras alemanas – Imagen: Xpert.Digital
La trampa del proyecto piloto: por qué la industria automotriz alemana perdió la señal de partida para los robotaxis
El mercado multimillonario de robotaxis: por qué la IA china pronto podría llevarnos en coche por las carreteras alemanas
Burocracia en lugar de innovación: cómo Alemania se está frenando a sí misma en la conducción autónoma
Mientras que los robotaxis autónomos se vuelven cada vez más comunes en las calles de Estados Unidos y China y están entrando en la producción en masa, Alemania se encuentra estancada en obstáculos burocráticos, interminables proyectos piloto y problemas de transformación estructural. Tras las industrias de la fotografía, la informática y la energía solar, ¿se enfrenta Alemania ahora a la pérdida de su próxima gran tecnología clave? Esta es precisamente la advertencia que lanza Roland Koch, exministro-presidente de Hesse y actual profesor de economía, en un agudo análisis de política económica.
Su tesis: No estamos fracasando en la competencia internacional por falta de inventiva entre nuestros ingenieros, sino por un sistema lento que prioriza una regulación impecable sobre la innovación rápida y subestima el poder de los datos reales de conducción. El siguiente texto examina en detalle el análisis de Koch, lo compara con los datos de mercado actuales de empresas como Waymo, Baidu y Xpeng, y revela lo que está en juego económicamente, así como las medidas concretas que Alemania aún podría tomar para revertir la situación.
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La tragedia de la conducción autónoma: ¿Está Alemania perdiendo su próxima gran tecnología clave?
El artículo que motivó este análisis fue escrito por el Prof. Dr. h.c. mult. Roland Koch, exministro-presidente de Hesse (CDU, 1999-2010) y, desde noviembre de 2020, presidente de la Fundación Ludwig Erhard. Koch no es tecnólogo ni ejecutivo del sector automotriz, sino un experto en política económica con décadas de experiencia práctica en la intersección entre gobierno, regulación y negocios. Imparte clases en la Escuela de Finanzas y Gestión de Frankfurt como profesor de Práctica de Gestión en Entornos Regulados y es codirector del Centro de Competencia de Frankfurt para la Regulación Alemana y Global. Esta trayectoria moldea su perspectiva: argumenta no como un ingeniero, sino como alguien que conoce los obstáculos institucionales y políticos por experiencia propia. Por lo tanto, su comentario para la Fundación Ludwig Erhard no debe interpretarse como un análisis técnico, sino como un diagnóstico de política económica centrado en la política regulatoria. Esta contextualización es esencial para una crítica justa.
De las cámaras a los robotaxis: el patrón se repite
Koch comienza con un repaso histórico que, a primera vista, parece provocador, pero que, tras un análisis más detenido, revela una observación real: Alemania perdió la tecnología de cámaras frente a Japón, su industria informática frente a Estados Unidos, la energía solar frente a China, y ahora se vislumbra otra pérdida en el campo de la conducción autónoma. De hecho, los paralelismos son sorprendentes. En todos los casos mencionados, la experiencia tecnológica original estaba presente en Alemania: Leica era sinónimo de precisión óptica de primera clase, Nixdorf Computer desarrolló una de las arquitecturas informáticas europeas más sólidas a principios de la década de 1980, y SMA Solar fue una de las pioneras en tecnología de inversores para sistemas fotovoltaicos. Ninguna de estas posiciones pudo mantenerse a largo plazo porque otros países crecieron más rápido, invirtieron con mayor agresividad y proporcionaron un apoyo gubernamental más específico.
Es necesario aclarar si esta paralelización se cumple en su totalidad. Cada una de estas industrias tuvo sus propias causas específicas para su retraso. La pérdida de la producción de cámaras de consumo a manos de Japón estuvo estrechamente ligada a la ofensiva exportadora industrial japonesa de las décadas de 1970 y 1980. El declive de Nixdorf Computer se debió en gran medida a una estrategia corporativa deficiente y al rápido cambio de plataforma provocado por los PC compatibles con IBM. La producción de módulos solares se trasladó a China porque los subsidios gubernamentales sin precedentes redujeron los costos de producción a un nivel que ningún fabricante europeo podía sobrevivir sin aranceles de importación sustanciales. La conducción autónoma sigue una lógica diferente: en este caso, se trata menos de costos de producción y más de la capacidad de construir economías de plataforma intensivas en software y explotar sistemáticamente los marcos regulatorios. Sin embargo, el patrón que describe Koch revela un problema estructural que persiste a lo largo de diferentes generaciones de tecnología, y este patrón debe tomarse en serio.
El lanzamiento de la serie: Lo que realmente comenzó en Guangzhou
El detonante específico del análisis de Koch es real y está bien documentado. En mayo de 2026, el fabricante chino Xpeng inició oficialmente la producción en serie de su primer robotaxis en Guangzhou. El vehículo, modelo GX, está diseñado para la conducción autónoma de nivel 4 y se basa en una plataforma tecnológica integral desarrollada internamente, desde los chips y el software hasta el propio vehículo. El enfoque tecnológico es notable: Xpeng prescinde de costosos sensores lidar y mapas HD, y en su lugar se basa en un sistema exclusivamente de cámara que utiliza cuatro chips de IA Turing patentados con una potencia de cálculo combinada de hasta 3000 TOPS. El modelo VLA 2.0 integral permite tiempos de reacción inferiores a 80 milisegundos. Se prevén operaciones piloto con pasajeros para la segunda mitad de 2026, y la operación totalmente autónoma sin conductor de seguridad comenzará a principios de 2027.
Sin embargo, para una evaluación objetiva, es importante distinguir entre la producción en serie y el mercado masivo. Xpeng aún se encuentra en una fase inicial de su operación comercial. La empresa planea lograr la operación totalmente autónoma para 2027 y aspira a alcanzar las 100 000 unidades a medio y largo plazo. Por lo tanto, la producción industrial a gran escala aún está pendiente. No obstante, el valor simbólico de este paso es enorme: China ha demostrado que ha completado la transición de la fase de investigación y desarrollo a la producción en serie, y esto para un vehículo con el máximo nivel de autonomía, que aún no cumpliría los requisitos para obtener la aprobación regulatoria en Alemania.
Waymo y Baidu: El alcance de su ventaja en cifras
Aún más claramente que el lanzamiento de la serie de Xpeng, un vistazo a los proveedores de robotaxis ya establecidos revela la gran ventaja que tienen Estados Unidos y China. Waymo, la filial de Alphabet y líder tecnológico mundial en el sector de los robotaxis, ya ofrece alrededor de 250.000 viajes pagados por semana sin conductor de seguridad. El servicio opera comercialmente en San Francisco, Los Ángeles, Phoenix, Atlanta y Austin, y se incorporó a Miami a principios de 2026. Además, planea operar en hasta diez ciudades estadounidenses para finales de 2026. En noviembre de 2025, Waymo recibió la aprobación para operar sus vehículos en las autopistas estadounidenses sin acompañante humano. A nivel internacional, la compañía tiene la vista puesta en Londres y Tokio.
En China, el ecosistema de robotaxis opera de manera diferente, pero con dimensiones comparables. La plataforma Apollo Go de Baidu completó 3,1 millones de viajes totalmente autónomos en el tercer trimestre de 2025 y ahora opera en alrededor de 20 ciudades chinas. El crecimiento se aceleró del 148 % interanual en el segundo trimestre al 212 % en el tercer trimestre de 2025. Desde febrero de 2025, Apollo Go opera en toda China sin conductores de seguridad. Además de Baidu, Pony.ai, con más de 300 robotaxis, y WeRide son otros actores importantes. Según Counterpoint Research, el mercado global de robotaxis alcanzará un volumen de 168 mil millones de dólares estadounidenses para 2035 y comprenderá una flota de 3,6 millones de vehículos. Otras previsiones van aún más allá: McKinsey estima un volumen de mercado de hasta 400 mil millones de euros para la UE y EE. UU. combinados para 2035.
Por otro lado, los fabricantes europeos y alemanes carecen de servicios comerciales comparables sin conductores de seguridad; aún se encuentran en fase de pruebas. Baidu, junto con el servicio de movilidad estadounidense Lyft, planea lanzar servicios de robotaxi en Alemania y Gran Bretaña a partir de 2026. Esto significa que, en el futuro, podría ser posible solicitar un taxi autónomo en Berlín que funcione con software chino, se gestione a través de una plataforma estadounidense y circule por las carreteras alemanas, sin la participación de ninguna empresa alemana en la cadena de valor.
Alemania en cifras: dónde se puede medir la brecha
Este hallazgo está corroborado por datos de estudios independientes. El estudio Connected Car Innovation del Center of Automotive Management (CCI 2025) llega a una conclusión matizada, pero generalmente clara. En sistemas de asistencia al conductor hasta el Nivel 2 y 2+, los fabricantes chinos ya han superado a sus homólogos alemanes. En 2024, los fabricantes chinos representaron más del 70 por ciento de la innovación global en esta área, mientras que las empresas alemanas alcanzaron el 14 por ciento. Los fabricantes alemanes aún mantienen una posición de liderazgo en los Niveles 3 y 4, pero CAM predice que los proveedores chinos habrán superado a sus homólogos alemanes en términos de innovación alrededor de 2028. Según un estudio de Alvarez & Marsal, el índice de competitividad de la industria automotriz alemana cayó a 7 puntos en 2025, en comparación con los 18 puntos del año anterior, lo que la convierte en la puntuación más baja de todas las industrias examinadas. Casi una cuarta parte de los responsables de la toma de decisiones encuestados calificaron su propia situación competitiva como difícil o muy difícil.
La dimensión de software de este backlog es particularmente reveladora. La filial de software de Volkswagen, CARIAD, fundada en 2020 y destinada a ser la columna vertebral de la transformación digital del grupo con alrededor de 6000 empleados, se convirtió en un símbolo del fracaso del enfoque de transformación alemán. Los graves problemas de software retrasaron durante años importantes lanzamientos de modelos; el Porsche Macan eléctrico se retrasó tres años, al igual que los modelos de Audi. En octubre de 2025, el CEO de VW, Oliver Blume, implementó un cambio radical de estrategia: CARIAD se transformó en un centro de coordinación para socios externos, en lugar de seguir dependiendo completamente del desarrollo interno. En marzo de 2025, CARIAD despidió a cerca del 30 % de su plantilla. Además, en diciembre de 2024, se reveló que datos de ubicación confidenciales de alrededor de 800 000 coches eléctricos del Grupo VW habían estado almacenados sin protección durante meses en un sistema de almacenamiento en la nube de Amazon, según un informe del Chaos Computer Club. La filtración de datos fue otro capítulo doloroso en la historia de problemas de CARIAD y dañó gravemente la ya frágil confianza en la experiencia informática de la empresa.
El marco regulatorio: ¿barrera protectora o freno a la innovación?
Koch identifica al Estado como regulador como uno de los mayores obstáculos, y la verificación de datos respalda en gran medida esta evaluación. En mayo de 2021, Alemania se convirtió en el primer país del mundo en aprobar una ley que permite a los vehículos autónomos de Nivel 4 operar regularmente en vías públicas. El correspondiente Reglamento de Aprobación y Operación de Vehículos Autónomos (AFGBV) entró en vigor el 1 de julio de 2022. Esto suena a trabajo pionero, y de hecho fue un paso importante en el marco legal. Sin embargo, el problema radica en los detalles: la ley restringe su uso a áreas operativas definidas y previamente aprobadas, exige un supervisor técnico externo como red de seguridad humana y requiere que la responsabilidad penal por infracciones de tránsito se determine caso por caso. El resultado es un marco que hace que la innovación sea legalmente posible, pero solo la permite económicamente con un considerable esfuerzo burocrático.
Una complicación adicional reside en el doble marco regulatorio. Los sistemas de asistencia al conductor y los vehículos autónomos se rigen por dos regímenes paralelos en la UE: las regulaciones de la CEPE (R155, R156, R157) y la Ley de IA de la UE. Esta doble carga, que incluye la legislación nacional, las regulaciones de la UE y las normas internacionales de la ONU, genera una complejidad regulatoria que ni los competidores estadounidenses ni los chinos enfrentan en sus mercados nacionales. Si bien el Ministerio de Industria y Tecnología de la Información de China (MIIT) también ha desarrollado normas que serán obligatorias a partir de 2027, la diferencia fundamental radica en el enfoque del gobierno para respaldar estos sistemas: mientras que las regulaciones europeas imponen la carga de la prueba a los fabricantes, las autoridades y empresas chinas suelen colaborar estratégicamente, proporcionando activamente aprobaciones e instalaciones de prueba.
Sin embargo, criticar unilateralmente el marco regulatorio es injusto. Los requisitos de seguridad para los vehículos autónomos que transportan personas son legítimos y necesarios. La cuestión central no es si se debe regular, sino cómo; es decir, si la regulación se concibe como un proceso iterativo que madura junto con la tecnología, o como una condición previa que debe cumplirse antes de poder adquirir experiencia práctica. En este punto, Koch tiene razón: Alemania optó por el segundo enfoque, lo que ha generado curvas de aprendizaje cruciales para la competencia internacional.
El problema de los datos: por qué la brecha se retroalimenta a sí misma
Un argumento estructural que Koch aborda en su artículo, y cuya importancia es innegable, es la cuestión de los datos. La conducción autónoma no es un producto de ingeniería clásico, desarrollado según un conjunto completo de especificaciones y luego vendido. Es un sistema de aprendizaje que mejora continuamente sus capacidades mediante enormes cantidades de datos de conducción reales. Cada kilómetro recorrido es un entrenamiento. Waymo ha aplicado este principio de forma sistemática durante años: al desplegar flotas de prueba extensas en ciudades estadounidenses desde el principio, la empresa pudo acumular datos a una escala que le otorgó una ventaja cualitativa sobre sus competidores, que se lanzaron más tarde. La flota de Baidu Apollo había recorrido más de 130 millones de kilómetros autónomos en febrero de 2025.
En Alemania, en cambio, la recopilación de datos se desarrolla dentro de una compleja red de protección de datos, legislación sobre responsabilidad civil y jurisdicción federal, que Koch describe acertadamente como un obstáculo. La estructura federal alemana implica que los permisos de operación son competencia de cada estado federado: un sistema fragmentado que dificulta estructuralmente el desarrollo de áreas operativas suprarregionales y, por ende, los flujos de datos continuos necesarios para el aprendizaje automático. La Conferencia de Ministros de Transporte manifestó su intención de acelerar la transición de la fase piloto a la operación regular en marzo de 2026, pero aún no se han concretado las medidas de implementación. Incluso las regiones modelo para la conducción autónoma anunciadas en el acuerdo de coalición de la 21.ª legislatura aún se encuentran en fase de planificación. Esto resulta revelador: un sistema que se basa en datos reales no puede competir mientras la experiencia práctica se limite a unas pocas áreas operativas autorizadas.
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Conducción autónoma: ¿Fallo sistémico u oportunidad política para Alemania?
La cultura industrial y la lógica de la industria saturada
El diagnóstico de Koch de que la industria automotriz alemana simplemente estaba "saturada" es la tesis más incisiva y, al mismo tiempo, la más vulnerable de su artículo. Si bien su premisa básica es correcta, se queda corta si se reduce únicamente a la complacencia de los fabricantes establecidos. El problema central es estructural: la conducción autónoma es esencialmente un producto de software e inteligencia artificial que requiere una lógica de plataforma. Sin embargo, los fabricantes de automóviles alemanes son tradicionalmente empresas de productos y hardware con décadas de cadenas de valor, relaciones con proveedores y valores de marca basados en la calidad física. El cambio de una lógica de producto a una lógica de servicio y plataforma no es una decisión estratégica que pueda tomarse de la noche a la mañana; requiere cambios profundos en la cultura corporativa, el talento, la arquitectura tecnológica y el modelo de negocio.
El contraste con Waymo y sus competidores chinos deja clara la diferencia. Waymo disfrutó de la ventaja que le brindó Alphabet de resolver un problema sin la presión de la rentabilidad durante más de una década. Google invirtió miles de millones en una tecnología que durante mucho tiempo no ofreció rentabilidad comercial. Los proveedores chinos se vieron impulsados al crecimiento mediante estrategias gubernamentales y subsidios masivos. En este entorno competitivo, el enfoque alemán fracasa no por falta de voluntad de los ingenieros, sino por un fallo sistémico que se manifiesta simultáneamente en varios niveles: la aversión al riesgo de los mercados de capitales ante un modelo de negocio rentable que aún no existe; la carga regulatoria que restringe el margen de experimentación; y la convicción cultural de que la calidad y la seguridad deben primar sobre la rapidez del lanzamiento al mercado. Esto puede ser una ventaja en muchos ámbitos, pero en la competencia por los sistemas de IA de aprendizaje, se convierte en una desventaja sistemática.
Crítica al análisis de Koch: Lo que el texto subestima
Un análisis objetivo de la contribución de Koch debe identificar también los puntos en los que su argumento resulta demasiado simplificado u omite matices importantes. En primer lugar, Koch subestima el progreso real que Alemania ha logrado en el campo de la conducción autónoma para vehículos privados. Mercedes-Benz y BMW ya ofrecen sistemas de Nivel 3 en las autopistas alemanas, siendo los primeros fabricantes a nivel mundial en obtener la homologación gubernamental para este nivel de automatización. El Centro de Gestión Automotriz confirma que los fabricantes alemanes aún mantienen una posición de liderazgo en innovación para turismos de Nivel 3 y 4. La debilidad reside específicamente en el sector de los robotaxis comerciales, no en el campo general de los sistemas de conducción autónoma.
En segundo lugar, Koch asume implícitamente que el éxito de expansión en EE. UU. y China se puede transferir necesariamente al mercado alemán. Esto no es un hecho. San Francisco, Phoenix y Guangzhou presentan particularidades geográficas, climáticas, infraestructurales y regulatorias que dificultan una comparación directa. Operar un robotaxi en Berlín, con su trazado urbano históricamente desarrollado, inviernos con nieve y hielo, y un denso tráfico mixto de bicicletas, tranvías, peatones y automóviles, presenta desafíos técnicos diferentes a los de operar en una ciudad estadounidense plana y soleada. Esto no justifica la pasividad, pero sí explica en parte el enfoque más cauteloso.
En tercer lugar, el texto de Koch tiende a presentar la regulación principalmente como un problema. Esto es demasiado simplista. Las normas europeas de protección de datos también tienen ventajas: generan confianza entre los usuarios, establecen estándares internacionales y evitan la adopción acrítica de infraestructuras de vigilancia vinculadas a sistemas de conducción autónoma en otros países. Un desarrollo productivo del marco regulatorio sería más eficaz que una exigencia fundamental de desregulación.
Lo cierto es que la trampa del proyecto piloto es real
La tesis más incisiva y mejor fundamentada de Koch es su crítica a la cultura alemana de los proyectos modelo. Su observación de que los proyectos piloto en Alemania a menudo se convierten en fines en sí mismos —generando informes, visibilidad y legitimidad política, pero sin llegar a escalarse— se ve confirmada por los datos disponibles. En febrero de 2026, la Conferencia de Ministros de Transporte decidió crear un grupo de trabajo abierto a todos los estados federados sobre conducción autónoma en regiones modelo. No fue hasta mayo de 2026 que se definieron los requisitos mínimos para dichas regiones modelo, incluyendo flotas de más de 100 vehículos con valor añadido para el tráfico. Si bien Baidu Apollo Go ya había completado 3,1 millones de viajes totalmente autónomos en el tercer trimestre de 2025 y estaba presente en 20 ciudades, Alemania aún estaba definiendo los criterios para las regiones modelo, que debían contar con 100 vehículos.
Esto no es casualidad, ni una simple debilidad organizativa. Es el resultado de un enfoque sistémico que, en un principio, confina la innovación a espacios protegidos, posponiendo las cuestiones de impacto y escalabilidad para un momento posterior que, por lo general, llega. En Los Ángeles, San Francisco, Shanghái y, cada vez más, en Londres, ciudades enteras sirven como campos de pruebas. Esto no es temerario; al contrario, es el requisito indispensable para que los sistemas de aprendizaje aprendan de verdad. Un sistema que solo acumula experiencia dentro de un área operativa definida siempre será óptimo únicamente para esa área específica.
El escenario de riesgo económico: ¿Qué está en juego?
Las consecuencias económicas de este retraso percibido no son abstractas. Se prevé que el mercado mundial de robotaxis alcance los 168.000 millones de dólares en 2035; otras previsiones apuntan a hasta 275.000 millones de dólares, o incluso 400.000 millones de euros, según McKinsey, solo en los mercados de la UE y EE. UU. Las empresas de este mercado que no cuenten con su propia plataforma, software y tecnología de flota se verán obligadas a contratar servicios de terceros, cediendo así valor añadido, empleos e ingresos fiscales a otros países.
El equipo de analistas de CAM identifica explícitamente el escenario de riesgo: es realista que los taxis autónomos, impulsados por software de EE. UU. o China, se contraten a través de plataformas de movilidad extranjeras y circulen por las carreteras alemanas en el futuro. Esto no es mera teoría, sino la intención estratégica de Baidu, que, junto con Lyft, planea lanzar servicios de robotaxi en Alemania y el Reino Unido a partir de 2026. Waymo ha identificado a Londres como su próximo mercado internacional. Esto significa que, si Alemania no actúa, otros se apoderarán del mercado, no robando tecnología, sino ofreciendo servicios mejores y de mayor escalabilidad en un mercado donde los efectos de red y el efecto de la volatilidad de los datos generan rápidamente ventajas insuperables.
La industria automotriz sigue siendo un pilar fundamental de la economía alemana. Es responsable, directa e indirectamente, de millones de empleos y de una parte significativa de los ingresos por exportaciones. Por lo tanto, una pérdida estructural en el sector clave de la conducción autónoma tendría consecuencias que trascenderían a las propias empresas. Según KPMG, el 69 % de las empresas automovilísticas alemanas prevén tener que reestructurar fundamentalmente sus modelos de negocio, productos y procesos en los próximos tres años. La pregunta ya no es si tendrán que hacerlo, sino con qué rapidez y con qué resultados.
Lo que realmente necesita cambiar: Perspectivas constructivas
Koch concluye su texto abogando por la coherencia en lugar de las pruebas, lo cual es esencialmente correcto, aunque no aborde por completo la complejidad de la implementación. Una evaluación justa de las medidas necesarias surge de comparar la situación alemana con modelos internacionales exitosos.
En primer lugar, es necesario agilizar y estandarizar el marco de aprobación. El gobierno federal ha reconocido que la transición de la operación piloto a la operación regular debe acelerarse. La Conferencia de Ministros de Transporte manifestó en marzo de 2026 su intención de reducir la diversidad de regulaciones existentes en Alemania en materia de permisos de operación. Estos son pasos en la dirección correcta, pero ahora deben respaldarse con plazos concretos y objetivos medibles. Los procedimientos de aprobación estandarizados, en lugar de las evaluaciones caso por caso que exige Koch, son una condición necesaria para la ampliación de la escala.
En segundo lugar, la cuestión de la responsabilidad es solucionable y debe resolverse. El propio sector asegurador ha reconocido que la conducción autónoma reducirá drásticamente la tasa de siniestros. La legislación sobre responsabilidad civil está rezagada, ya que históricamente se ha centrado en los conductores humanos. Un marco jurídico claro que defina al fabricante del vehículo o al operador de la plataforma como responsable desde el momento en que el vehículo asume la conducción generaría certeza en la planificación y, por lo tanto, atraería inversión privada.
En tercer lugar, los datos deben ser utilizables de forma sistemática. Esto no implica debilitar la protección de datos, sino crear un espacio de datos regulado en el que los operadores de flotas puedan utilizar sus datos de conducción para entrenar sistemas autónomos bajo condiciones definidas. Las soluciones tecnológicamente neutras, como los repositorios de datos agregados y seudonimizados bajo supervisión gubernamental, podrían compensar parcialmente la desventaja de los datos sin poner en peligro los derechos fundamentales de la población.
En cuarto lugar, Alemania necesita un debate honesto sobre qué partes de la cadena de valor deben mantenerse estratégicamente dentro del país y cuáles pueden optimizarse mediante la cooperación internacional. No todas las plataformas de software deben desarrollarse en Alemania, pero las decisiones críticas sobre infraestructuras, como la soberanía de los datos, los estándares de seguridad y la infraestructura de movilidad pública, deben permanecer en manos alemanas y europeas.
Conclusión: Una evaluación general justa
La contribución de Roland Koch a la Fundación Ludwig Erhard es en gran medida correcta en su diagnóstico principal y está bien respaldada por los datos disponibles. Alemania se ha quedado rezagada en el mercado comercial de robotaxis. Si bien su liderazgo en vehículos privados de niveles 3 y 4 aún se mantiene, las previsiones independientes predicen que se agotará para 2028. Las razones radican en una compleja interacción de cautela regulatoria, fragmentación federal, la debilidad estructural de las empresas industriales tradicionales para desarrollar plataformas intensivas en software y la incapacidad para establecer la base de datos de la que dependen los sistemas de IA de aprendizaje automático.
El análisis de Koch corre el riesgo de simplificar en exceso al equiparar la regulación con los obstáculos y al subestimar los avances tecnológicos reales que los fabricantes alemanes han logrado en la automatización de vehículos. Ningún otro país ha comercializado aún sistemas de Nivel 3 para turismos con homologación internacional, lo cual constituye un logro significativo. Sin embargo, no se trata de un logro en el segmento comercialmente relevante de los servicios de movilidad autónoma, un mercado que transformará globalmente la arquitectura de creación de valor tecnológico del transporte en los próximos diez años.
La tragedia que describe Koch es real. No se puede solucionar abandonando las normas de seguridad, sino mediante la voluntad de concebir la regulación como un proceso dinámico que evoluciona a la par de la tecnología, y con la valentía política para pasar de la fase experimental a la cotidiana. No se trata de un problema técnico, sino político.
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