Uber tiene una ambición a largo plazo que va mucho más allá de transportar pasajeros: la empresa quiere equipar los coches de sus conductores humanos con sensores para absorber datos del mundo real para empresas de vehículos autónomos (VA) y, potencialmente, otras compañías que entrenan modelos de IA en escenarios del mundo físico.

Praveen Neppalli Naga, director de tecnología de Uber, reveló el plan en una entrevista en el evento StrictlyVC de TechCrunch en San Francisco el jueves por la noche, describiéndolo como una extensión natural de un programa incipiente que la compañía anunció a finales de enero llamado AV Labs. "Esa es la dirección a la que queremos llegar eventualmente", dijo Naga sobre equipar los vehículos de los conductores humanos. "Pero primero necesitamos entender los kits de sensores y cómo funcionan. Hay algunas regulaciones: tenemos que asegurarnos de que cada estado tenga claridad sobre qué significan los sensores y qué implica compartirlos".

Por ahora, AV Labs depende de una pequeña flota dedicada de coches equipados con sensores que Uber opera por su cuenta, separada de su red de conductores. Pero la ambición es claramente mucho mayor. Uber tiene millones de conductores en todo el mundo, y si incluso una fracción de esos coches pudiera transformarse en plataformas rodantes de recopilación de datos, la escala de lo que Uber podría ofrecer a la industria de VA eclipsaría lo que cualquier empresa de VA individual podría reunir por sí sola.

La idea que impulsa el programa, dijo Naga, es que el factor limitante para el desarrollo de VA ya no es la tecnología subyacente. "El cuello de botella son los datos", dijo. "[Empresas como Waymo] necesitan ir y recopilar los datos, recopilar diferentes escenarios. Puede que puedas 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 coches e ir a recopilar toda esta información".

Convertirse en la capa de datos para todo el ecosistema de VA es una jugada bastante inteligente, particularmente considerando que Uber abandonó hace años sus propias ambiciones de construir coches 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 coches autónomos, Uber podría algún día volverse irrelevante a medida que los VA surgen cada vez más en todo el mundo.

La empresa actualmente tiene asociaciones con 25 empresas de VA, incluida Wayve, que opera en Londres, y está construyendo lo que Naga describió como una "nube de VA": una biblioteca de datos de sensores etiquetados que las empresas asociadas pueden consultar y usar para entrenar sus modelos. Los socios, en los que Uber planea invertir más agresivamente directamente, también pueden usar el sistema para ejecutar sus modelos entrenados en "modo sombra" contra viajes reales de Uber, simulando cómo se habría desempeñado un VA sin ponerlo realmente en la carretera.

"Nuestro objetivo no es ganar dinero con estos datos", dijo Naga. "Queremos democratizarlos". Dado el obvio valor comercial de lo que Uber está construyendo, esa postura puede no durar mucho. La empresa ya ha realizado inversiones de capital en numerosos actores de VA, y su capacidad para ofrecer datos de entrenamiento propietarios a escala podría darle un apalancamiento significativo sobre un sector que ahora depende del mercado de viajes de Uber para llegar a los clientes.