En un mercado tan volátil y mutable como el tecnológico, quien consigue adelantarse al resto en un determinado campo, normalmente termina siendo el dominador de esa materia durante muchos años. Ni siquiera importa que otras compañías planteen innovaciones de las que el original carece; basta con incorporar las nuevas ideas al producto o servicio y mejorarlo. O, directamente, succionar a la competencia. Esta es la estrategia que Google ha seguido desde que el famoso buscador se convirtiese en una de las mayores gigantes tecnológicas del planeta diversificando su oferta con, entre otras cosas, su servicio de mapas adaptados a smartphones con GPS. Un segmento del mercado en el que parece no tener competencia, a pesar de los intentos por destronarla.
Y eso que, como cuentan en Bloomberg, cada día media docena de coches autónomos mapean la misma esquina de Silicon Valley, con la intención de generar sus propios mapas para poder ser utilizados en el futuro por vehículos sin conductor. Un negocio que, según Chris McNally, analista de Evercore ISI, “es malgastar recursos”, ya que a pesar de que “hay unas 50 empresas que han mapeado Las Vegas”, ninguna de ellas cuenta hasta la fecha con los medios técnicos para llegarle a la suela de los zapatos a Google.
La frontera de los vehículos autónomos
Sin embargo, parece precisamente que la desatención hacia los mapas ha llegado a su fin con la llegada de los vehículos autónomos, a pesar de su estado embrionario. Nadie quiere quedarse atrás cuando se conviertan en una realidad y, por ello, trabajan para igualar tecnológicamente a Google: nuevos sensores y un software cada vez más sofisticado que posibiliten una conducción segura y en tiempo real. Porque ese es el mayor escollo, la actualización instantánea del mapa, del tráfico y la percepción nítida del entorno para que no se produzcan los múltiples accidentes que arrastra esta industria. Todos, incluidos Google y Tesla, han tenido algún percance, e incluso este mismo mes la compañía Phantom AI estrellaba su futurista vehículo durante la presentación a la prensa.
En este sentido, todos los elementos tecnológicos cuentan, pero especialmente los mapas, en los que se calcula que las principales competidoras de Google se gastarán en los próximos años varios miles de millones de dólares, precisamente para no depender de los que ofrece el buscador de internet. Una guerra cruenta por disponer del más mínimo detalle que pueda otorgar la ventaja suficiente para destacar en un negocio que se encuentra a varios años de ser comercializable. Y, a pesar de lo descabellada que pueda sonar la empresa a priori, todas están dispuestas a hacerlo, incluso novatas en el sector como Apple quien, paradójicamente, está más cerca del objetivo que otras compañías que se dedican en exclusiva a la tecnología GPS, como es el caso de TomTom, la cual inexplicablemente se ha sumado a la puja tan sólo el año pasado.
Todos contra Google
La cuestión es que, con procedencias tan dispares, ninguna otra compañía se acerca por el momento a la pionera Google. Por eso, actualmente existen dos tendencias a la hora de crear el software necesario para la circulación de un vehículo autónomo: de un lado, quienes tratan de generar mapas en alta definición para que los coches tengan en todo momento en su memoria dónde está ese bache de la calzada que se debe evitar, cuán profundo es, etc.; de otro, quienes apuestan por la Inteligencia Artificial y el método de aprendizaje como el mejor medio para generar mapas precisos, actualizando rutas, vías y demás a través de los sensores más sofisticados que existen y permitiendo que sea el coche quien 'aprenda' a través de su propia experiencia. Mapas al detalle contra IA basada en súpersensores. Esa es la batalla.
El problema es que Google se aproxima cada vez más al coche autónomo seguro a través de las dos vías. Mientras un equipo trabaja en un mapeo en 3D que promete ser el más preciso de la historia, otro lo hace en el denominado sistema de ayuda al conductor que permite a los coches automatizar algunos elementos de la conducción al tiempo que aprende de la experiencia humana al tomar una curva o frenar progresivamente. “Hemos construido un mapa comprensible del mundo para las personas y ahora estamos trabajando en expandir la utilidad de nuestros mapas a los coches”, tal y como explican desde la compañía.
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