Elon Musk no reconoce el progreso de Waymo pese a pruebas recientes de seguridad Infobae

Elon Musk no reconoce el progreso de Waymo pese a pruebas recientes de seguridad . Noticias en tiempo real 11 de Diciembre, 2025 15:20

Las críticas a Tesla persisten porque la compañía aún recurre a conductores de seguridad en sus pruebas. (Composición Infobae: REUTERS/Laure Andrillon / Evelyn Hockstein)

En el competitivo mundo de la conducción autónoma, las comparaciones entre Tesla y Waymo han vuelto a tomar protagonismo tras la publicación de datos de seguridad por parte de la empresa filial de Alphabet. Mientras Waymo compartió información detallada que destaca la solidez de su tecnología y operación sin conductor humano, Elon Musk minimizó públicamente estos avances.

En lugar de valorar la transparencia y los logros de su competidor, el CEO de Tesla afianzó la idea de que, a la larga, Tesla demostrará una clara superioridad.

Transparencia de Waymo y reticencias de Tesla frente a la seguridad autónoma

El reciente intercambio comenzó tras la publicación de Waymo de una serie de estadísticas sobre sus operaciones en ciudades como San Francisco, Phoenix, Los Ángeles y Austin. Los reportes indican que los vehículos Waymo han completado 100 millones de kilómetros solo para pasajeros y destacan que su conductor autónomo previene accidentes graves con una reducción del 91% respecto a los conductores humanos.

Un carro Waymo en San Francisco, el 4 de septiembre del 2025. (AP foto/Jeff Chiu)

Esto ubica a Waymo en un nivel destacado de seguridad y eficiencia, respaldado por una cantidad de kilómetros sin incidentes que Tesla aún no ha igualado, sobre todo porque Tesla no ha implementado aún robotaxis sin supervisión humana.

Elon Musk reaccionó a estos logros desde su cuenta en X, afirmando que Waymo jamás representó una amenaza real para Tesla y que, con el tiempo, esto quedará claro para todos. “Waymo nunca tuvo realmente ninguna oportunidad contra Tesla. Esto se hará evidente en retrospectiva”, dijo el magnate.

Sin embargo, las críticas a Tesla persisten porque la compañía aún recurre a conductores de seguridad en sus pruebas, quienes han evitado numerosos accidentes, y porque la tasa de accidentes de Tesla con vehículos supervisados sigue superando a la de Waymo y a la media de los conductores humanos.

Un robotaxi de Tesla circula por la calle South Congress Avenue en Austin, Texas, EE. UU.  REUTERS/Joel Angel Juarez

Disputa pública y compromisos sobre el futuro de los robotaxis

El desencuentro público fue impulsado por un comentario de Jeff Dean, científico jefe de Google DeepMind, que subrayó la amplia diferencia en el kilometraje autónomo validado entre ambas empresas. A pesar de las cifras presentadas por Waymo, Musk se mantiene firme en la defensa de las capacidades futuras de Tesla y en su promesa de eliminar pronto los conductores de seguridad de sus pruebas en Austin.

Tesla estaría planeando implementar sus robotaxis sin supervisores en tres semanas para avanzar en su estrategia de vehículos completamente autónomos.

Sin embargo, la realidad es que, a la fecha, Tesla no ha realizado un solo viaje comercial sin supervisión y tampoco ha compartido datos de seguridad equivalentes a la cuantiosa transparencia de Waymo. Estas diferencias en la divulgación y el enfoque generan debate sobre el liderazgo real en el sector de la automoción autónoma y refuerzan la importancia de que tanto la transparencia como la seguridad sean prioridades para las compañías que aspiran a transformar la movilidad del futuro.

FILE PHOTO: A Waymo driverless vehicle at Bronx Community College in the Bronx Borough of New York City , U.S., October 16, 2025. REUTERS/Shannon Stapleton/File Photo

Cómo funcionan los vehículos autónomos

Los vehículos autónomos son automóviles equipados con sensores, cámaras, radares y sistemas de inteligencia artificial capaces de interpretar el entorno en tiempo real para conducir sin intervención humana. Utilizan un conjunto de tecnologías avanzadas que les permite detectar obstáculos, leer señales de tránsito, analizar el comportamiento de peatones y otros vehículos, y tomar decisiones de forma autónoma, como frenar, acelerar o realizar cambios de carril de manera segura.

Gracias a sofisticados algoritmos de aprendizaje automático, estos sistemas van mejorando su precisión a medida que recopilan datos durante la conducción. Los mapas de alta definición y la conectividad con otros dispositivos y sistemas de tráfico ayudan a optimizar rutas y aumentar la seguridad vial. Así, los vehículos autónomos buscan ofrecer una movilidad eficiente, reducir accidentes y transformar la experiencia de viaje urbano y carretero.


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