Los laboratorios de robótica no paran de presumir de sus entregas autónomas, pero yo solo quiero preguntar una cosa: ¿quién va a recorrer los caminos destrozados del campo? En las cuadrículas del centro, con marcas viales clarísimas, semáforos en regla e intersecciones amplias, basta con entrenar un poco para grabar un video de demostración. Pero en cuanto llegas a caminos de tierra de las afueras, senderos sin nombre y direcciones torcidas y confusas, la IA se queda totalmente perdida. Que intente cruzarse con otro vehículo en un camino rural de dos carriles y doble sentido: a un lado hay una acequia, al otro, esteras de bambú donde se seca el grano; delante, un triciclo parado un momento. Las marcas viales hace tiempo que se borraron y en el mapa ni siquiera aparece un punto de interés decente. ¿En qué se basa para decidir? Esto no es un problema tecnológico, es que se han tomado atajos con los datos.

Los «resultados» de muchas entregas autónomas tienen todos la misma pinta: campus universitarios, comunidades cerradas y zonas piloto urbanas; rutas fijas, escenarios despejados y derechos de paso bien definidos. Decir que entregan miles de paquetes al día suena muy impresionante. Pero los conjuntos de datos públicos y los vehículos de recopilación de datos suelen centrarse en las vías urbanas estructuradas. En conjuntos como Cityscapes y nuScenes, las marcas viales, los carriles y las señales de tráfico son los protagonistas; en el campo, en cambio, abundan los puentes estrechos, los caminos de grava, los baches llenos de barro después de la lluvia, los montones de tierra improvisados, los cables tensores de los postes eléctricos y las gallinas, los patos y los perros que salen corriendo por todas partes: todo son casos extremos. A finales de 2023, la longitud total de las carreteras rurales de China superaba los 4,6 millones de kilómetros, pero en las muestras de entrenamiento de muchos robots de reparto, las vías rurales apenas están representadas. La falta de direcciones es aún más problemática: en la ciudad, «calle XX, número 88» permite localizar una puerta; en el campo, a menudo las indicaciones son «la tercera casa hacia dentro, desde la tiendita de la entrada del pueblo». ¿La IA entiende eso?

Las buenas ofertas y los productos baratos nunca están bajo los focos. El verdadero hueso duro de roer para las entregas autónomas no es llevar café a la entrada de un edificio de oficinas, sino cubrir la última etapa de las entregas de paquetes en pueblos y municipios, hasta cada aldea. Esos rincones olvidados son los que esconden la demanda real: hay pocos puntos de servicio, los envíos están dispersos, los mayores tienen que ir lejos a recoger sus paquetes y no compensa hacer el viaje en furgoneta. Pero en esos lugares las condiciones de las vías son malas, los datos escasos y el etiquetado caro; además, los resultados no necesariamente lucen bien. Así que todos prefieren dar vueltas una y otra vez por las zonas piloto. Presumir de crecimiento sin volumen es engañar; tarde o temprano habrá que aumentar el volumen. Por mucho que crezcan las cifras de kilómetros recorridos, pedidos y comunidades cubiertas que se anuncian en las presentaciones, sin datos de los casos extremos de los caminos rurales en mal estado que las respalden, cuanto más alto se presuma, menos real será su aplicación. Quizá me equivoque; ya veremos si me dan una lección.