En este contexto, es necesario superar desafíos clave para lograr esta visión:

  1. Garantía de sistemas y software: ¿Cómo podemos definir y demostrar el nivel adecuado de aceptabilidad?
  2. Detección y conectividad: ¿Cómo podemos asegurar la correcta interacción entre un vehículo y su entorno?
  3. Capacidad de juicio: ¿Cómo pueden los sistemas automatizados ejercer la capacidad de juicio?
  4. Arquitecturas para la gestión de la complejidad: ¿Cómo podemos gestionar la complejidad resultante del sistema?
  5. Verificación y validación: ¿Cuántas pruebas necesitamos y cómo podemos llevarlas a cabo?

En este contexto de mercado y con este análisis, se pueden considerar diversas implicaciones y enfoques para superar estos desafíos:

La aceptación definitiva de los vehículos autónomos será una decisión social y política; por consiguiente, quienes participen en ella tienen el deber de ser transparentes sobre sus decisiones y sus fundamentos. En cualquier caso, será difícil obtener garantías como las que se manejan en otros sectores regulados.

La complejidad del entorno de conducción exigirá tanto nuevos sensores como nuevos canales de comunicación, así como enfoques cada vez más sofisticados para capturar e interpretar la información.

  • La implementación de los procesos de toma de decisiones debe considerar:
  • Una adecuada división de responsabilidades entre operadores, fabricantes y demás partes, basada en requisitos técnicos claros en lugar de objetivos abstractos.
  • La capacidad de corregir y actualizar las políticas de toma de decisiones a lo largo del tiempo.
  • El papel de la interacción persona-máquina requerirá la adopción de enfoques de diseño centrados en el usuario.

Los sistemas autónomos tenderán a ser muy complejos, y se necesitarán métodos arquitectónicos para mantener los costos bajo control y para que la garantía de seguridad sea plausible.

Sean cuales sean los objetivos de garantía que se establezcan, la complejidad de los vehículos y su entorno dificultará las pruebas, por lo que:

  • Se necesitan metodologías de prueba capaces de soportar programas de pruebas masivos y bien caracterizados.
  • Será necesario utilizar evidencia recopilada mediante una amplia gama de métodos de aseguramiento (no solo pruebas dinámicas).

Además, este ámbito tecnológico está cambiando rápidamente; las empresas —y los gobiernos— tendrán que invertir para seguir de cerca las tendencias tecnológicas emergentes.