Uber planea convertir a sus conductores en una red de sensores para AV

Uber tiene una ambición a largo plazo que va más allá de transportar pasajeros: la compañía busca equipar los vehículos de sus conductores con sensores para recopilar datos del mundo real que serán útiles para empresas de vehículos autónomos (AV) y otras compañías que entrenan modelos de inteligencia artificial en escenarios del mundo físico.

En una entrevista durante el evento StrictlyVC en San Francisco, Praveen Neppalli Naga, el director de tecnología de Uber, reveló el plan, describiéndolo como una extensión natural de un programa incipiente que la empresa anunció a fines de enero llamado AV Labs.

"Esa es la dirección a la que queremos ir eventualmente", dijo Naga sobre la posibilidad de equipar los vehículos de los conductores. "Pero primero necesitamos entender los kits de sensores y cómo funcionan. Existen algunas regulaciones; debemos asegurarnos de que cada estado tenga claridad sobre qué significan los sensores y qué implica compartir esos datos".

Por el momento, AV Labs depende de una pequeña flota de autos equipados con sensores que Uber opera por sí misma, separada de su red de conductores. Sin embargo, la ambición es claramente mucho mayor. Uber cuenta con millones de conductores a nivel mundial, y si incluso una fracción de esos autos pudiera convertirse en plataformas móviles de recolección de datos, la escala de lo que Uber podría ofrecer a la industria de AV superaría lo que cualquier empresa individual de AV podría reunir por su cuenta.

La idea que impulsa el programa, según Naga, es que el factor limitante para el desarrollo de AV ya no es la tecnología subyacente. "El cuello de botella es el dato", afirmó. "[Empresas como Waymo] necesitan recorrer y recopilar datos, recoger diferentes escenarios. Podrías decir: en San Francisco, 'en esta intersección escolar, quiero algunos datos a esta hora del día para poder entrenar mis modelos'. El problema para todas estas empresas es el acceso a esos datos, porque no tienen el capital para desplegar los autos y recoger toda esta información".

Convertirse en la capa de datos para todo el ecosistema de AV es una jugada bastante inteligente, especialmente considerando que Uber abandonó hace años sus propias ambiciones de construir autos autónomos, un movimiento que el cofundador Travis Kalanick ha lamentado públicamente como un gran error. De hecho, muchos observadores de la industria se han preguntado si, sin sus propios autos autónomos, Uber podría volverse irrelevante a medida que los AV surjan en todo el mundo.

La compañía actualmente tiene asociaciones con 25 empresas de AV —incluyendo Wayve, que opera en Londres— y está construyendo lo que Naga describió como una "nube AV": una biblioteca de datos de sensores etiquetados que las empresas asociadas pueden consultar y utilizar para entrenar sus modelos. Los socios, en los que Uber planea invertir de manera más agresiva, también pueden utilizar el sistema para ejecutar sus modelos entrenados en "modo sombra" contra viajes reales de Uber, simulando cómo habría funcionado un AV sin realmente poner uno en la carretera.

"Nuestro objetivo no es ganar dinero con estos datos", dijo Naga. "Queremos democratizarlos". Dada la evidente valía comercial de lo que Uber está construyendo, esa posición puede no durar mucho. La compañía ya ha realizado inversiones de capital en numerosos jugadores de AV, y su capacidad para ofrecer datos de entrenamiento propietarios a gran escala podría darle una ventaja significativa sobre un sector que, en este momento, depende del mercado de viajes de Uber para llegar a los clientes.

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