Los vehículos autónomos (VA) tienen el potencial de redefinir toda la cadena de valor de la movilidad, desde los modelos de propiedad del vehículo y la economía de las flotas hasta los sistemas de movilidad urbana y la forma en que las personas optimizan el tiempo de desplazamiento. La movilidad autónoma podría acelerar la transición desde la propiedad de activos hacia los servicios de movilidad, crear nuevos modelos operativos para flotas y operadores logísticos y redefinir de forma fundamental el papel de los fabricantes de vehículos y los proveedores tecnológicos. Sin embargo, pese a este potencial transformador, su despliegue sigue siendo gradual y desigual.

La conducción autónoma es una de las aplicaciones más visibles de la IA física (Physical AI), en la que la inteligencia artificial interactúa directamente con el mundo físico. Junto con la conectividad y la electrificación, está impulsando una transformación más amplia de la innovación en el vehículo. Sin embargo, dentro de esta evolución, el desarrollo de la autonomía está siguiendo una trayectoria no lineal, condicionada por factores que frenan su avance: cuestiones de seguridad, complejidad tecnológica, riesgos de ciberseguridad, restricciones regulatorias y realidades operativas.

Ya existen despliegues comerciales. Los robotaxis generan millones de viajes de pago en determinadas ciudades de Estados Unidos y China. Los camiones autónomos transportan mercancías por corredores de autopista definidos. Pero se trata de proyectos controlados, no de despliegues masivos.

Para los actores de flotas y movilidad, el reto consiste en comprender y asimilar la situación actual: qué pueden aportar los vehículos autónomos, cuáles son las barreras a su avance y qué implicaciones tiene todo ello para ellos, ahora y en el futuro.

Por qué los vehículos autónomos son relevantes para los actores de flotas y movilidad

Más allá de la brecha actual entre ambición y despliegue, los beneficios esperados de los vehículos autónomos siguen siendo considerables. Esto resulta especialmente evidente cuando se analizan desde una perspectiva más amplia de movilidad. Se espera que prácticamente todos los casos de uso de alta autonomía se apoyen en plataformas eléctricas. Como resultado, los VA podrían contribuir a acelerar la transición hacia una movilidad con menos emisiones de carbono. También podrían mejorar la eficiencia energética mediante patrones de conducción más suaves y basados en datos, así como modos operativos de conducción eficiente.

A nivel de sistema, su mayor potencial quizá no provenga de sustituir uno por uno los vehículos privados actuales, sino de facilitar una transición desde la propiedad del vehículo hacia la movilidad bajo demanda (Mobility-on-Demand). Los robotaxis compartidos, los servicios de “shuttle” o lanzadera autónomos, el viaje compartido y las soluciones corporativas de movilidad bajo demanda podrían aumentar la utilización de los vehículos, reducir el número de activos infrautilizados y limitar las necesidades de espacio de aparcamiento.

Esto genera una oportunidad más amplia para los responsables de flotas corporativas.

Supone ampliar el foco desde la gestión de vehículos hacia una gestión más amplia de las necesidades de movilidad, al tiempo que se continúan supervisando flotas de vehículos autónomos.

Las organizaciones podrían combinar cada vez más vehículos de empresa, soluciones de movilidad compartida y servicios bajo demanda para proporcionar la movilidad que necesitan sus empleados, optimizando al mismo tiempo el tamaño de la flota, el uso compartido y la utilización de los activos. Unas tasas de utilización más elevadas también podrían respaldar los principios de la economía circular mediante ciclos de vida más largos de los vehículos, mejores estrategias de mantenimiento y un uso más eficiente de los recursos.

La conducción autónoma también podría generar nuevas oportunidades de productividad. Del mismo modo que las tecnologías digitales hicieron posible el trabajo remoto, la movilidad autónoma podría favorecer progresivamente la aparición del trabajo en movilidad. A medida que las tareas de conducción estén cada vez más automatizadas, el tiempo de viaje podría convertirse en tiempo productivo, permitiendo a los empleados preparar reuniones, colaborar, realizar tareas administrativas o acceder a servicios digitales durante sus desplazamientos.

Vehículos autónomos: niveles y definiciones

La idea habitual de que la conducción autónoma es un concepto binario definido por vehículos sin conductor no se corresponde en absoluto con la realidad operativa.

La automatización del vehículo es un espectro que va desde la asistencia al conductor hasta la automatización total. El sistema de clasificación SAE International classification system define seis niveles de automatización de la conducción: desde L0 (sin automatización) hasta L5 (autonomía total en todas las condiciones). La mayoría de los vehículos nuevos que llegan al mercado operan en L2 o L2+.

La diferencia entre conducción asistida y autonomía real tiene implicaciones importantes en términos de responsabilidad del conductor, responsabilidad legal y modelos operativos.

En el nivel 2 o 2+ —tecnologías ya predominantes en los vehículos nuevos— el vehículo controla simultáneamente la dirección y la velocidad [white paper WEF/BCG, página 7]. Aun así, el conductor sigue teniendo el control del proceso de conducción. Estas tecnologías, cada vez más habituales, proporcionan asistencia —mantenimiento de carril, control de crucero adaptativo, autopiloto en autopista—, reduciendo el esfuerzo del conductor, pero no su responsabilidad.

En el nivel 4, el vehículo conduce por sí mismo dentro de un dominio operativo definido, sin necesidad de intervención del conductor. Sin embargo, esta autonomía real sigue limitada por retos técnicos persistentes, requisitos de seguridad y restricciones regulatorias. Se espera que solo el 4% de los vehículos particulares nuevos vendidos en 2035 incorporen capacidades L4 [white paper WEF/BCG].

El mercado se encuentra en una fase de transición en la que el progreso es visible, pero desigual. En 2025, AVIA informó de que los vehículos autónomos habían recorrido más de 145 millones de millas en vías públicas de Estados Unidos —el doble que en junio de 2024 [informe DDOT, página 12]—. Sin embargo, estas cifras deben matizarse al observar la realidad: el avance se concentra en despliegues específicos y controlados.

Un panorama fragmentado: tecnología y adopción por regiones

El desarrollo de los vehículos autónomos sigue trayectorias diferentes en los tres principales mercados —Estados Unidos, China y Europa—, reflejo de las diferencias en regulación, estrategias industriales y modelos de despliegue.

Estados Unidos

Estados Unidos lidera los primeros despliegues comerciales. Por ejemplo, los operadores de robotaxis realizan más de 450.000 viajes comerciales por semana, frente a 250.000 en China. Sin embargo, un entorno regulatorio fragmentado sigue siendo una barrera. Aunque 29 estados han aprobado legislación relacionada con los vehículos autónomos, las normas difieren ampliamente en cuanto a dónde están permitidos y si se exige un operador humano de seguridad [documento SCOR, página 4]. Ante la ausencia de un marco federal común, la innovación se ve obligada a avanzar mediante ecosistemas privados y geográficamente limitados.

San Francisco se ha convertido en un banco de pruebas nacional para los servicios autónomos, y su experiencia muestra cómo se manifiesta en la práctica esa falta de supervisión. Incidentes reales —incluidos accidentes, vehículos detenidos e interferencias con los servicios de emergencia— han puesto de manifiesto la brecha entre un despliegue rápido y una regulación eficaz. Cada incidente apunta al mismo problema de fondo: los actuales regímenes estatales y federales de autorización carecen de los controles de seguridad, transparencia y operación necesarios para gestionar eficazmente los riesgos.

China

China lidera en capacidad de despliegue a gran escala. Solo en Wuhan circulan más de 500 vehículos autónomos de nivel 4+ [documento SCOR, página 5]. En todo el país, esta escala se apoya en un modelo de gobernanza centralizado que permite experimentar con mayor rapidez en zonas de prueba designadas que abarcan 32.000 km de carreteras asignadas [white paper WEF/BCG, página 20]. China no está renunciando a la innovación para ganar escala. Su sólida capacidad nacional en IA y sus ecosistemas de datos integrados aportan ventajas tecnológicas singulares.

Europa

Europa avanza con mayor cautela y a un ritmo más lento. El desarrollo del vehículo autónomo se gestiona en gran medida país por país —e incluso ciudad por ciudad—, en lugar de mediante una estrategia continental unificada. Los requisitos de seguridad, los marcos de responsabilidad y los procesos locales de aprobación regulatoria siguen condicionando las condiciones de despliegue.

Otro reto para Europa es la limitada presencia de referentes propios en conducción autónoma. La mayoría de las plataformas de movilidad autónoma a gran escala proceden actualmente de ecosistemas tecnológicos estadounidenses o chinos. Más allá de la competitividad, esto plantea cuestiones a largo plazo sobre soberanía tecnológica, gobernanza de datos y dependencia estratégica.

No obstante, varias ciudades europeas han anunciado o puesto en marcha proyectos piloto de lanzaderas autónomas y transporte público, lo que refleja una fase de experimentación gradual pero continuada en toda la región.

Aunque se espera que Europa mantenga una postura prudente respecto al despliegue de robotaxis al menos hasta 2030, varias ciudades, entre ellas Londres, Madrid, Múnich o Zagreb, ya han anunciado o puesto en marcha programas piloto.

La implicación práctica para los actores de flotas y movilidad es que el desarrollo no es uniforme y depende del contexto; no existe un único calendario global.

De los pilotos a la operativa: dónde se utiliza realmente la conducción autónoma

El desarrollo de la conducción autónoma es gradual, desigual y dependiente del contexto, aunque existen señales de avance, especialmente en casos de uso concretos donde las condiciones operativas están controladas y el valor económico es claro.

Los despliegues geográficamente acotados han convertido a los robotaxis en el caso de uso de pasajeros más avanzado. Para 2035, se prevé que las flotas operen a escala en entre 40 y 80 ciudades de todo el mundo —la mayoría en China y Estados Unidos [white paper WEF/BCG, página 11]—. A la vanguardia se encuentra Uber, que prevé ampliar los viajes autónomos a unas 15 ciudades en todo el mundo para finales de 2026.

El despliegue de robotaxis se concentra actualmente en Estados Unidos y China. Se espera que Europa avance con retraso, priorizando la integración con el transporte público.

El transporte autónomo por camión presenta probablemente el caso de negocio más sólido. La lógica económica es doble: la capacidad de responder a la escasez persistente de conductores y las importantes mejoras de productividad derivadas de operaciones 24/7. Las rutas de autopista fijas y predecibles entre centros muestran cómo el transporte autónomo por carretera está pasando gradualmente de las pruebas a las primeras operaciones. En Estados Unidos, se prevé que estos vehículos representen cerca del 30% de las ventas de camiones nuevos para rutas de media distancia entre centros en 2035 [white paper WEF/BCG, página 14].

Más allá de los robotaxis, la conducción autónoma también está encontrando casos de uso relevantes en logística y transporte de mercancías. Los camiones autónomos que operan en rutas entre centros ofrecen un caso de negocio atractivo gracias a una mayor utilización de los activos, horarios operativos más amplios y una mayor resiliencia frente a la escasez de conductores.

Los vehículos comerciales ligeros autónomos también podrían apoyar las operaciones de reparto de última milla, especialmente en entornos semi-controlados donde las mejoras de eficiencia y las rutas predecibles facilitan el despliegue.

Las implicaciones para los operadores de flotas varían considerablemente según el tipo de flota.

En las flotas comerciales totalmente autónomas, como robotaxis o vehículos de reparto de última milla, el éxito dependerá no solo de la tecnología del vehículo, sino también de las capacidades operativas. Los operadores podrían necesitar centros técnicos específicos para soportar una utilización intensiva de los vehículos, incluyendo recarga, mantenimiento, reparaciones, limpieza y actualizaciones de software.

En las flotas corporativas de turismos utilizadas por comerciales o técnicos, la planificación de rutas y los procesos de gestión de flota podrían mantenerse relativamente similares a los actuales, mientras que una mayor automatización podría mejorar progresivamente la productividad de los empleados durante los desplazamientos.

Gestionar las expectativas: restricciones, limitaciones y plazos

Las barreras para una adopción generalizada de los vehículos autónomos son persistentes, no temporales como muchos desearían. Entre las principales limitaciones se encuentran:

• Fragmentación regulatoria:

• Estados Unidos sigue sin contar con un marco federal común.
• En Europa, los operadores de flotas deben certificar los vehículos país por país.
• En China, no se espera un sistema regulatorio integral hasta 2030 [documento SCOR, página 4].

• Requisitos de responsabilidad y seguridad: en los niveles 4 y 5, la responsabilidad se convierte en una de las barreras más relevantes para el despliegue a gran escala. Hoy, el riesgo vial se distribuye entre millones de conductores. Con los vehículos autónomos L3+, parte de esa responsabilidad se desplaza hacia fabricantes y proveedores de sistemas. A medida que el despliegue escale, los riesgos podrían concentrarse de forma significativa en OEM y proveedores tecnológicos, aumentando la importancia de la validación, la certificación y unos marcos de responsabilidad sólidos.
• Aceptación pública: en una encuesta realizada a casi 37.000 personas, el 53% señaló la seguridad como la principal barrera para una adopción más amplia de los vehículos autónomos [documento McKinsey, sección 4].
• Escenarios críticos tecnológicos: los entornos urbanos complejos restringen incluso los sistemas más avanzados a contextos operativos controlados.
• Ciberseguridad y resiliencia del sistema: a diferencia de los vehículos convencionales, los vehículos autónomos dependen del intercambio continuo de datos, infraestructuras conectadas y toma de decisiones basada en IA. Esto incrementa la exposición a ciberamenazas que podrían afectar a los sistemas de percepción del vehículo, las redes de comunicación o incluso funciones críticas de conducción. Por ello, la ciberseguridad se está convirtiendo en un requisito fundamental para el despliegue a gran escala, junto con la validación de seguridad y la aprobación[1] regulatoria.

Los calendarios de despliegue siguen desplazándose. Por ejemplo, el despliegue a gran escala de robotaxis de nivel 4 se espera ahora para 2030, en lugar de 2029^[2]. Esta última revisión ilustra la brecha entre las expectativas iniciales y la realidad operativa y sugiere que incluso las previsiones actuales podrían resultar optimistas. Por tanto, la conducción autónoma no debería abordarse como un sustituto inminente de los modelos de movilidad actuales, sino como una integración progresiva en segmentos concretos.

Una transformación gradual y guiada por casos de uso

Los vehículos autónomos se están integrando progresivamente en casos de uso específicos con una lógica operativa clara. También están surgiendo modelos operativos híbridos, en los que las plataformas de transporte compartido o ‘ride-hailing’ combinan servicios de robotaxi y viajes con conductor dentro de una misma oferta. Este desarrollo gradual está marcado por los siguientes factores: progreso tecnológico incremental, fuertes diferencias regionales, seguridad humana y despliegue selectivo basado en la viabilidad económica.

Aunque los calendarios de despliegue siguen siendo inciertos y muchas previsiones podrían resultar todavía optimistas, la dirección estratégica para los actores de flotas y movilidad parece clara: la conducción autónoma irá generando impacto de forma gradual a través de aplicaciones específicas —incluidos robotaxis, transporte por camión entre centros y entornos logísticos controlados—, en lugar de mediante una transformación repentina y a gran escala.