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Robotaxis de Tesla registran cuatro veces más accidentes que conductores humanos

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Los robotaxis de Tesla, conocidos como Cybercab, presentan una tasa de accidentes cuatro veces mayor que la de los conductores humanos, según un análisis reciente. Desde su lanzamiento en junio de 2025, la flota piloto ha registrado 14 incidentes en aproximadamente 1,3 millones de kilómetros recorridos, lo que equivale a un choque cada 92.000 kilómetros, mientras que los conductores humanos presentan un accidente cada 369.000 kilómetros en el estándar interno de la compañía y uno cada 1,1 millones de kilómetros en promedio en Norteamérica.

Los incidentes han ocurrido principalmente bajo condiciones normales de tránsito y clima, e incluyen colisiones contra objetos fijos, golpes al retroceder y accidentes leves que derivaron en hospitalizaciones. A pesar de ello, la mayoría de los viajes se realizan con supervisores a bordo, y los trayectos sin vigilancia directa son excepcionales.

Un obstáculo para el análisis público es que Tesla mantiene gran parte de la información sobre los accidentes bajo reserva, alegando confidencialidad comercial, lo que dificulta determinar si las fallas se deben al software o a errores humanos de los conductores de seguridad. En contraste, otras compañías del sector, como Waymo, publican reportes más detallados.

El Cybercab, fabricado en la Gigafactory Texas, es un vehículo completamente autónomo, sin volante ni pedales, pensado para operar exclusivamente como taxi autónomo. Cuenta con batería de 35 kWh, autonomía de 320 kilómetros y carga inductiva, con un precio objetivo inferior a 30.000 dólares. Sin embargo, su lanzamiento enfrenta incertidumbre por disputas de marca y dudas técnicas sobre la madurez de su software de conducción autónoma.

Elon Musk ha reconocido que se necesitan alrededor de 16.000 millones de kilómetros de datos para lograr una conducción autónoma segura y sin supervisión. Según las proyecciones actuales, Tesla podría alcanzar esa cifra recién en julio de 2026, tras lo cual serían necesarias pruebas adicionales para cubrir situaciones imprevistas en entornos reales.

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