Waymo — Waymo ha anunciado la pausa temporal de su servicio de robotaxis en Atlanta después de que varios vehículos quedaran atrapados en calles inundadas durante las últimas tormentas. Los sensores de los coches autónomos, diseñados para detectar obstáculos sólidos, no saben interpretar correctamente el agua acumulada en la calzada. El problema no es nuevo, pero Atlanta ha sido el detonante que ha obligado a la compañía a parar.
Los incidentes empezaron hace dos semanas, cuando una tormenta dejó 120 litros por metro cuadrado en menos de tres horas. Los Waymo — Jaguar I-Pace modificados con el sistema de conducción autónoma de quinta generación— intentaron seguir rutas habituales y se toparon con cruces anegados. Algunos se pararon en medio del agua sin saber si debían avanzar o retroceder. Otros dieron vueltas alrededor de la misma manzana buscando una ruta alternativa que no existía.
El agua es un problema peculiar para los coches autónomos porque no encaja en ninguna de las categorías que los sensores entienden bien. Los LIDAR detectan la superficie del agua como si fuera un suelo sólido, pero no miden su profundidad. Las cámaras ven el reflejo del cielo y pierden la referencia. Los radares de onda milimétrica pueden atravesar la capa superficial pero no distinguen entre una calle inundada y un lago. Waymo entrena sus modelos con millones de kilómetros de conducción real, pero las tormentas extremas son eventos poco frecuentes que rara vez aparecen en los datos de entrenamiento.
No es la primera vez
En 2024, Waymo ya tuvo problemas con lluvias torrenciales en San Francisco. Los vehículos quedaban varados en charcos grandes o se negaban a cruzar intersecciones con agua acumulada, bloqueando el tráfico durante horas. La empresa implementó entonces un sistema de "zonas de riesgo dinámicas" que marcaba áreas propensas a inundación basándose en datos meteorológicos en tiempo real. Pero Atlanta ha demostrado que el sistema no escala cuando la tormenta es extrema y afecta a toda la ciudad.
No es solo Waymo. Cruise —el servicio de robotaxis de GM— tuvo un incidente similar en Austin en 2025, cuando un vehículo autónomo se adentró en una zona inundada y el motor eléctrico se cortocircuitó. Y Tesla, con su sistema FSD, ha tenido múltiples reportes de usuarios donde el coche intenta atravesar charcos profundos que un conductor humano evitaría. El agua es un punto ciego compartido por toda la industria.
El problema de fondo: los datos de entrenamiento
Los modelos de conducción autónoma se entrenan con datos recogidos en condiciones normales. Una empresa como Waymo acumula millones de kilómetros en ciudades como Phoenix, San Francisco o Los Ángeles — climas secos o con patrones de lluvia predecibles. Atlanta, con su clima subtropical húmedo y tormentas repentinas, presenta un perfil meteorológico muy distinto. Los datos de entrenamiento simplemente no cubren suficientes casos de inundación urbana.
Waymo reconoció en su comunicado que necesitan "más datos de conducción en condiciones de lluvia extrema y acumulación de agua en calzada antes de reanudar el servicio con seguridad". La compañía planea desplegar una flota de vehículos de prueba en Atlanta durante los próximos meses, específicamente diseñados para recoger datos en tormentas. Es la misma estrategia que usaron con las rotondas en Reino Unido y los pasos de peatones sin semáforo en Tokio.
Qué significa para la industria
La pausa de Waymo en Atlanta es importante porque es el operador de robotaxis más avanzado del mundo. Si ellos no pueden resolver las inundaciones, nadie más está cerca de hacerlo. Y el problema no es menor: el cambio climático está aumentando la frecuencia e intensidad de las tormentas extremas. Una flota de robotaxis que no puede operar cuando llueve fuerte tiene una utilidad limitada en la mayoría de ciudades del mundo.
La competencia tampoco tiene una solución clara. Zoox (Amazon) probó sus vehículos en Las Vegas y evitó el problema circulando solo por rutas previamente validadas. Tesla promete que FSD mejorará con la próxima generación de hardware (HW5) que incluirá un radar de apertura sintética capaz de detectar agua, pero es una promesa, no una realidad. Las startups chinas como Baidu Apollo o Pony.ai operan principalmente en Pekín y Shanghái, donde las infraestructuras de drenaje son modernas y las inundaciones urbanas menos frecuentes.
El verdadero desafío no es técnico, es de escala: entrenar un modelo que funcione en cualquier clima requiere órdenes de magnitud más datos de los que cualquier empresa tiene hoy. Waymo lleva 15 años recogiendo datos de conducción y sigue encontrando situaciones que su modelo no sabe manejar. Quizás el enfoque no debería ser hacer robotaxis todoterreno, sino sistemas híbridos que sepan cuándo parar y esperar a que pase la tormenta.