Robotaxis: ¿las automotrices pueden alcanzar a Google en los vehículos autónomos?
Una red nueva de pequeñas empresas tecnológicas podría permitirle a la industria automotriz competir con Waymo. Los desafíos del sector.
General Motors celebró ser la automotriz más grande del mundo por 76° año consecutivo en 2007. Tenía US$ 25.000 millones en efectivo. Dieciocho meses después, estaba en bancarrota.
La industria automotriz está entre las de capital más intensivo del mundo: si la economía cae, los bienes se convierten en pasivos de la noche a la mañana cuando las fábricas haciendo miles de autos empiezan a tener hemorragias de dinero. Entonces, cuando los títulos hipotecarios tóxicos explotaron en 2008, provocando una recesión, a los bancos les fue terriblemente mal —pero las automotrices se enfrentaron a algo peor.
Esto es lo que tiene muy preocupados a los consultores de autos de Bain. Temen que las automotrices estén por ser golpeadas por un doble impacto: primero, proyectan una recesión en los Estados Unidos en los próximos 12 a 18 meses. Luego, cada vez más baby boomers se retirarán, provocando una caída estructural tan grande que, alertan, las ventas de autos en los Estados Unidos podrían disminuir de más de 17 millones el año pasado a apenas 11,5 millones para 2025 —el mismo nivel visto en 2008-09, que provocó que GM y Chrysler entraran en bancarrota y Ford sufriera una pérdida de US$ 14.600 millones.
“El colapso en las ventas de autos en los próximos años podría ser tan severo como durante la gran recesión”, dice Mark Gottfredson, socio de Bain. “Solo que, esta vez, la demanda más baja será permanente”. Pero hay esperanzas. Si las automotrices juegan bien sus cartas, podrían ser salvadas por lo que GM ha denominado “la oportunidad de negocios más grande desde Internet”. El potencial salvador es el alza de los “robotaxis” compartidos y autónomos, que Bain espera que se vuelvan masivos en grandes ciudades en los próximos seis a ocho años.
Este mercado nuevo, virtualmente no existente hoy, promete ser enorme. Los analistas en UBS estiman que su facturación en 2030 será de entre US$ 1,3 billones y US$ 2,8 billones, un pronóstico basado en que los robotaxis representen 12 por ciento de las ventas de autos nuevos. Para 2050, cuando es probable que sean mucho más comunes, el fabricante de chips Intel proyecta una “economía de pasajero” que valdrá US$ 7 billones. Las ventas globales de vehículos de hoy son de US$ 2 billones.
Las marcas de autos suelen ganar US$ 2000 de la venta de un vehículo. Eso es solo US$ 0,01 por kilómetro durante la vida del auto, pero para los robotaxis “el potencial es de 20 a 25 centavos por kilómetro”, explica Andreas Tschiesner, líder de Automotriz para Europa de Mckinsey.
Para cumplir con este potencial, la industria tendrá que acelerar todo su modelo de negocios. El desafío para las automotrices es aumentar el expertise en algoritmos de manejo autónomo, entrenamiento a bordo, servicios de streaming y manejo de la flota para los pedidos, que serán centrales en esta nueva era. Por suerte, hay una explosión de pequeñas compañías desarrollando las habilidades y tecnologías que las automotrices pueden aprovechar. Según Mckinsey, desde 2010 se invirtieron US$ 211.000 millones en startups de movilidad. Solo 7 por ciento provino de automotrices. Pero la mayoría fue financiado por capital de riesgo y fondos de private equity, creando un enjambre de jugadores pequeños que tienen un incentivo para vender su tecnología revolucionaria hacia arriba en la tradicional cadena de valor.
El riesgo es que las automotrices no logren integrar esta nueva tecnología. Itay Michaeli, analista del Citi, alerta de “una carrera en la industria como nunca antes se vio”. Si las automotrices fracasan, podrían encontrarse relegadas en el rol de proveedoras. O peor. “Muchas podrían no sobrevivir”, advierte Gottfredson.
Waymo, la unidad de vehículos autónomos de Alphabet que comenzó como un proyecto de Google, es ampliamente vista como la líder en este nuevo escenario. Desde su fundación en 2009, construyó un liderazgo imponente en dos indicadores clave —kilómetros conducidos de forma autónoma y “desacoplamientos”, o el número promedio de kilómetros manejados sin intervención humana. Y con por lo menos 600 de sus vehículos manejando más de 40.000 kilómetros dia-
rios, está perfeccionando sus algoritmos de una manera que podría tomar por sorpresa a la competencia. El año pasado, UBS proyectó que Waymo “dominará” los sistemas operativos de vehículos autónomos, quedándose “con el 60 por ciento del pool de facturación total proyectado para 2030”.
Los bancos ya le están dando una valuación por las nubes. En 2017, antes de que Waymo ganara siquiera un dólar de facturación, Morgan Stanley la valuó en US$ 70.000 millones —casi lo mismo que Volkswagen, la automotriz más grande del mundo en ventas. El año pasado, el banco se dio cuenta de que no había tenido en cuenta el potencial de Waymo para licenciar su tecnología y entrar en logística, donde podría ayudar a Walmart a entregar bienes para competir mejor con Amazon, por ejemplo. Revisó su valuación y la subió a US$ 175.000 millones.
A principios de año, Jefferies fue más allá. Bajo la presunción de que Waymo puede quedarse con el 2 por ciento de todos los kilómetros manejados en el mundo en cerca de 10 años, valuó al grupo en US$ 250.000 millones. Eso es más que Ford, GM, Fiat-chrysler, Honda y la fabricante de autos eléctricos Tesla combinados. “Creo firmemente que dentro de los próximos cinco años la mayoría de las automotrices irán a Google y le dirán: ‘Necesitamos su ayuda’”, asegura Brent Thill en Jefferies.
La amenaza de Waymo no es que construirá autos mejores. No tiene necesidad de hacerlo. En cambio, está comprando vehículos de Chrysler y Jaguar —efectivamente transformándolos en proveedores— y luego los adapta con un software de manejo autónomo y hardware construido in-house.
Pero su potencial va mucho más allá de sus capacidades superiores de conducción autónoma. Una vez que los robotaxis sean masivos, Alphabet puede recolectar datos de Google Maps y Search, entretener con Youtube y la Play Store, ofrecer asesoramiento a través los parlantes inteligentes Google Home y usar su know-how en software para manejar flotas. Salvo por el vehículo en sí mismo, Waymo es un “sistema cerrado” integrado verticalmente, dice UBS.
“Esto influirá en las industrias de la publicidad, los medios y el entretenimiento”, alerta Thill. “No es solo la tecnología autónoma, son todos los componentes que Google lleva al auto. Por eso está invirtiendo tanto en el living, porque quiere que el auto se sienta como ese living”.
A las automotrices les está costando responder. Se unieron como nunca antes e hicieron grandes inversiones para adquirir expertise nuevo. Volkswagen se alió con Ford, mientras que los archirrivales BMW y Mercedes juntaron sus esfuerzos de movilidad. En 2016, GM pagó US$ 500 millones por una participación en Lyft, el grupo de viajes, y gastó más de US$ 1000 millones para comprar Cruise, una compañía de manejo autónomo.
Gottfredson, de Bain, dice que la adquisición de Cruise parecía cara para un startup con menos de 50 emplea-
dos. Pero desde entonces, con la compra de participaciones de las japonesas Softbank y Honda, su valuación creció a US$ 14.600 millones. “Hoy, el valor de Cruise está apuntalando todo el valor de General Motors”, dice.
Estos acuerdos, sin embargo, son solo la punta del iceberg. Detrás de las marcas de autos, surgió todo un ecosistema de compañías de nichos. Conocidos como “la cadena de valor de los datos”, estos grupos se especializan en el software, sensores, procesamiento de datos y navegación necesarios para hacer realidad a los vehículos autónomos. Ninguno tiene la fuerza de voluntad, los recursos o la visión para enfrentarse a Waymo. En cambio, están formando clusters, ejerciendo “inteligencia de enjambre” para trabajar de forma independiente hacia la misma meta colectiva de crear una experiencia de manejo segura y sin conductores.
Los jugadores nuevos incluyen a compañías de Israel como Iguazio, que se especializa en procesamiento de datos en tiempo real para aplicaciones de viajes, y Foresight Automotive, cuyo sistema de cuatro cámaras, asegura, puede detectar obstáculos en todas las condiciones climáticas, más allá de que se haya visto antes al objeto. “Si un alien sale de un OVNI, lo detectaremos”, dice Doron Cohadier, vicepresidente de Foresight.
Las implicaciones de este ecosistema son profundas. Sugiere que las automotrices pueden alcanzar a Waymo y similares sin ser las mejores en estas tecnologías nuevas. Solo necesitan ser lo suficientemente competentes como para saber quién es el mejor —y luego asociarse. “Este es el motivo por el que tienen una buena posibilidad de ganar esta pelea”, dice Adi Pinhas, CEO de Brodmann17, un startup de Israel que usa machine learning para recortar el poder informático que se necesita para digerir datos. “Solo hacemos el procesamiento de datos, los otros solo hacen mapas, otros hacen sensores. Cuando existen estos equipos grandes y especializados trabajando en estos bloques, y las automotrices están arriba orquestando, se progresa más rápido”. Bob Lutz, ex vicepresidente de GM, añade: “Creo que la enorme red virtual de miles de pequeñas compañías terminará dando sus frutos, si la gente sabe cómo aprovechar eso. Colectivamente, superarán a cualquier monolito”.
Mighty IA, un startup basado en Seattle con 85 empleados, ayuda a las cámaras y los sensores de los vehículos autónomos a “encontrarles un sentido a los datos crudos” detectando objetos y etiquetándolos. Lo que es único es que toma imágenes del mundo real y luego hace crowdsourcing de la tarea mundana de etiquetar imágenes a las más de 500.000 personas que usan su app. “Etiquetar una imagen podría requerir 50 tareas”, explica Daryn Nakhuda, su CEO. “Eso no es algo en lo uno quiere que estén pensando los científicos de datos, los equipos de visualización informática o los fabricantes”.
Via, una app de Estados Unidos de viajes en pool fundada en 2012, recolectó datos de 50 millones de viajes en el mundo. Eso le permitió unir a los autos con los pasajeros muy rápido, y asegurarse de que están cargados o con nafta en los momentos óptimos. Se asoció con Daimler en Europa. “Estamos enfocados de forma única solo en esto”, dice Daniel Ramot, fundador de Via. “Es un problema que estamos resolviendo desde hace seis años. Es bastante complejo. A veces los tipos de los vehículos autónomos ignoran esto y solo piensan en los algoritmos”.
Cuando hace una década comenzó el proyecto de Google del vehículo autónomo, esta cadena de valor de datos no existía, pero está emergiendo rápido. La base de datos de
Mckinsey de startups de movilidad incluye 1180 compañías. Solo Israel alberga más de 400, incluyendo a Mobileye, el grupo de visión por el que Intel pagó US$ 15.300 millones en 2017. Mobileye está desarrollando una plataforma abierta para manejo autónomo con la ayuda de BMW, Fiat-chrysler y los proveedores Delphi y Magna. Los varios joint ventures, asociaciones y adquisiciones son “combinaciones que uno no hubiera imaginado hace unos años”, dice Axel Schmidt, director Global de Automotrices en Accenture. “Todos se dieron cuenta de que no hay ningún cluster que por su cuenta pueda aportar al amplio juego de la movilidad”.
Parte de esta red emergente ya ayudó a GM a conseguir una gran aclamación en la industria por Super Cruise, su tecmanejo nología de manejo libre de manos. Un facilitador clave para este servicio provino de Ushr, una compañía con 60 empleados que le dio a GM mapas de alta definición que cubren todas las grandes autopistas en Canadá y los Estados Unidos.
Ushr mapeó las autopistas con una precisión de 15 centímetros usando tecnología Lidar (detección y rango de luz) láser. Mientras que otras tecnologías de manejo autónomo tienen terabytes de datos en la nube que luego transfieren al auto cuando lo necesita, Ushr redujo 210.000 kilómetros de mapas de alta definición a un archivo de 300 MB que se queda en el auto, explica su director General, Chris Thibodeau. “GM se acercó al manejo autónomo desde una perspectiva de integración de sistemas”, asegura Thibodeau. “No es sobre la tecnología de una compañía, es tomar los datos de la cámara, los mapas y el sensor y hacerlos trabajar bien juntos”.
Esta habilidad para seleccionar a los mejores socios e integrar diferentes tecnologías es una gran ventaja para las automotrices, dice Thomas Müller, director de Desarrollo de Autónomo en Audi. “No hay una sola compañía que pueda hacer todo. Se puede seguir esa estrategia, pero será costoso y arriesgado”, añade. “Aprendimos a trabajar en una red, a manejar esa red de socios diferentes y a integrar eso a un auto, un producto o una parte de software”.
Dan Glotter, CEO de Optimalplus, una compañía de análisis de big data, dice que la tradicional estructura piramidal de la cadena de valor está dejándole el lugar a un modelo radial de integración, en el cual las automotrices están en el centro e interactúan con todos, incluyendo fabricantes de semiconductores y sistemas de radar. “Las automotrices necesitan hablar con sus proveedores de segundo o tercer nivel, no solo los Bosch o Continental”, añade. “Hay un nivel diferente de complejidad”. Glotter asegura que eso les da una ventaja a las automotrices, porque ejercen el rol de integrador desde hace décadas: “BMW tiene mucha más experiencia lidiando con la cadena de proveedores que las empresas de software”.
Ronny Cohen, CEO del startup de Israel Vayavision, que construye modelos 3D de los alrededores de un auto fusionando datos crudos de la cámara y los sistemas lidar y de radar, dice que trabajar con las automotrices es la meta. “Mi modelo de negocio es el fee de licenciamiento. Ellos fabrican los autos del mundo hoy, así que tienen volumen”, explica. Este acercamiento puede ser desestimado como “tercerizar la innovación”, pero el beneficio es que los enormes costos y riesgos de las nuevas tecnologías son compartidos, aumentando la posibilidad de éxito. “Las cadenas de suministro tienen, potencialmente, más expertise y recursos que una sola compañía”, asegura Alex Saric, chief marketing officer de la plataforma de adquisición Ivalua. “Así que las organizaciones más exitosas serán expertas en liberar la innovación en sus cadenas de proveedores”.