IA que impulsa el cambio: Wayve reescribe el manual de conducción autónoma con aprendizaje profundo en Azure
LONDRES – En una mañana de jueves más concurrida de lo habitual en Soho, el cielo gris de diciembre escupió lluvia. El tráfico era de parada y avance, pero en su mayoría de paradas. Incluso las aceras estaban congestionadas.
Al fin, junto al imponente Museo Británico, el flujo de coches y camiones recuperó algo de impulso. Dentro de un sedán eléctrico de cuatro puertas que se conducía solo, un operador de seguridad se sentaba pasivo pero alerta al volante, con las manos apoyadas con la palma hacia arriba sobre los muslos. El coche avanzó sin ninguna ayuda de él, rumbo a Trafalgar Square.
Unos momentos después, un hombre agobiado se interpuso en nuestro camino desde detrás de un coche aparcado. El sedán guiado por IA frenó con firmeza hasta detener en seco, lo que sacudió un poco a los cuatro pasajeros que estaban dentro; El peatón descuidado cruzó la calle sin mirar atrás. El operador de seguridad no había tocado los pedales; este coche actuaba de forma independiente.
Los coches autónomos, impulsados por IA, circulan hoy en día por varias calles de la gran ciudad, pero la empresa detrás de nuestro viaje, Wayve, tomó un camino diferente cuando se fundó en Cambridge, Reino Unido, en 2017.
En esencia, Wayve ha creado un conductor, impulsado por IA, que podría instalarse en cualquier coche nuevo, sin importar la marca o modelo, y conducirlo, en cualquier país o ciudad, con solo un par de semanas de ajustes. Este enfoque se basa en una forma de modelo de IA inspirado en el cerebro humano conocido como «red neuronal». El controlador de IA de Wayve utiliza de manera principal cámaras para desplazarse de forma segura de un punto a otro.
«En realidad abordamos la conducción autónoma como un problema de IA y construimos una pila basada en datos con aprendizaje profundo de extremo a extremo.»
Alex Kendall, cofundador y CEO de Wayve, en su taller en el barrio de King’s Cross en Londres. Foto de Chris Welsch para Microsoft.
Para alcanzar sus objetivos, Wayve está aprovechando el poder de Microsoft Azure. En particular, está utilizando Azure Storage, Azure Databricks e infraestructura de IA Azure con Azure Kubernetes Service para conectar miles de unidades de procesamiento gráfico en un superordenador flexible que puede entrenar y validar el modelo de IA para conducción autónoma.
Un coche equipado con tecnología Wayve tiene un potente ordenador central en el maletero que ya está cargado con la programación de IA de Wayve. A través de las cámaras del coche, el modelo de IA puede leer señales de tráfico y semáforos, e incluso en una ciudad tan concurrida como Londres, percibir su entorno y actuar en consecuencia. Actualmente hay vehículos equipados con Wayve operando en ciudades del Reino Unido, Estados Unidos, Alemania y Japón
«Cuando empezamos, estábamos construyendo un enfoque muy contrario», dijo Alex Kendall, cofundador y director ejecutivo de Wayve. «Sigue con nosotros hoy. Estamos abordando la conducción autónoma como un problema de IA y construyendo una pila basada en datos con aprendizaje profundo de extremo a extremo.»
Una estrategia flexible y escalable
Esta estrategia contrasta con la de otros competidores en el sector, que comenzaron diseñando manualmente un enfoque basado en reglas que abordaba la conducción como diferentes conjuntos de problemas e integraba una compleja gama de sensores y ordenadores en el vehículo.
Wayve quería un enfoque más generalizado y flexible que pudiera escalarse rápidamente y ser implementado por diferentes fabricantes de coches. Utilizó el aprendizaje profundo para construir una red neuronal, un algoritmo informático inspirado en nuestra comprensión del funcionamiento del cerebro humano. Está formado por capas de nodos interconectados y aprende patrones a partir de datos como vídeo, otras formas de datos de sensores e incluso entornos simulados (de una manera similar a un videojuego).
«No pretendemos construir toda la pila vertical», dijo Kendall. «No vamos a construir nuestros propios coches. No estamos construyendo nuestra propia infraestructura en la nube. No estamos construyendo nuestra propia red de movilidad.
«Nuestra experiencia está en el AI Driver, y nuestro objetivo es asociarnos con los más grandes y mejores, ya sea una empresa de coches o una plataforma de movilidad como Uber, o por supuesto con Microsoft y la infraestructura de Azure que sustenta todo lo que hacemos.»
«Lo que más agradezco es que Microsoft apostara por Wayve», dijo, «nos apoyara como sociedad bastante pronto, cuando nos enfrentábamos a todos los demás gigantes de la conducción autónoma.»
Wayve ha recaudado 1.300 millones de dólares desde su creación.
Microsoft está entre sus creyentes. En octubre de 2025, Wayve y Microsoft acordaron un nuevo acuerdo sobre el uso de servicios Azure por parte de Wayve, un compromiso que amplía significativamente el uso de los servicios de Azure por parte de Wayve. Las dos organizaciones también han firmado un Acuerdo Marco Estratégico, lo que significa que seguirán colaborando de diversas maneras, incluyendo la ampliación del uso de la tecnología que se está desarrollando a otros fabricantes de coches y vehículos y la colaboración en marketing y ventas. Otras compañías también están haciendo planes con Wayve.
En colaboración con Uber, anunciada en junio, la compañía planea comenzar este año una prueba limitada de servicio de pasajeros en Londres con coches equipados con Wayve. Wayve también ha anunciado un acuerdo con Nissan, que comenzará la producción en masa de coches equipados con Wayve en el año fiscal 2027.
«Pudimos tomar un vehículo nuevo de Nissan en Japón, un país donde nunca habíamos conducido», dijo Kendall. «Y en solo cuatro meses, pudimos tomar este nuevo vehículo y demostrar que nuestro sistema podía circular de forma autónoma por todo Tokio.»
Alex Persin es el ingeniero principal de Wayve. Lidera el equipo de «pre-formación» de la empresa, desarrollando el modelo que es el Conductor de IA.
«La analogía que nos gusta usar es que cuando un humano aprende a conducir, tiene 16 o 17 años aprendiendo conciencia espacial y coordinación mano a ojo y cosas por el estilo», dijo. «Y luego tienen quizá 40 horas de clases de conducción donde aprenden las reglas de tráfico y cómo manejar un coche. La formación previa es esos primeros 16 años.»
Colaboración con Microsoft en algo nuevo
Por medio de vídeo y otros datos recogidos de su flota de coches de prueba, así como datos simulados (piensa en videojuegos) y otros tipos de datos, los ingenieros de Wayve enseñan al modelo de IA a navegar de forma segura en entornos dinámicos.
«El modelo consiste en aprender cómo se mueven los objetos en el espacio, cómo se relacionan las vistas de las diferentes cámaras, cómo se relacionan con las acciones y cómo factores como la velocidad afectan a cómo será el mundo en el futuro», explicó Persin.
Añadió que el sistema ávido de datos para entrenar el modelo de IA de Wayve se apoya en las capacidades a gran escala de Microsoft. Citó Azure Blob Storage (blob es la abreviatura de binary large object – y en este caso significa petabytes de vídeo y otros tipos de datos que se crean en Wayve) y el sistema Azure Kubernetes Service (AKS) como herramientas esenciales para alcanzar los objetivos de Wayve y apoyar el entrenamiento y la demanda computacional necesaria para ejecutar el modelo.
Persin reflexionó sobre cómo Wayve y Microsoft han colaborado en las herramientas que ayudaron a Wayve a crear algo realmente nuevo.
«Un ejemplo concreto es que AKS solo soportaba 1.000 nodos», dijo Persin. Un nodo suele ser un servidor que puede tener hasta varias GPUs operando en él, y un clúster es un grupo de nodos. «Queríamos clústeres individuales más grandes que eso, y ahora el servicio soporta 5.000 nodos, lo que ha significado que no tuvimos que ir a gestionar nuestro propio servicio Kubernetes nosotros mismos … Así que eso ha acelerado nuestro propio desarrollo.»
Marta Wolinska, ingeniera de aprendizaje automático, trabaja en el equipo de rendimiento de conducción de Wayve. Su trabajo consiste en adaptar el modelo a diferentes tipos de vehículos con distintos sistemas de cámaras y otros tipos de sensores, como radar y lidar, que se refieren a la detección y medición de la luz.
Señala que los coches nuevos ya incorporan muchas funciones de IA, como la detección de carriles y cierto grado de conducción asistida, pero que la tecnología de Wayve lleva las cosas a otro nivel.
Dijo que lo que le ha impresionado a ella y a otros ingenieros e informáticos de Wayve es lo bien que reacciona el modelo a situaciones reales que quizá no habría encontrado en el entrenamiento.
«Como reducir la velocidad para gansos que cruzan la carretera o ardillas, ese tipo de cosas», dijo. «Son realmente esos escenarios de cola larga a los que generalizamos muy bien.»
Los beneficios de los coches autónomos
Durante la trayectoria de nuestro coche equipado con Wayve entre la sede londinense de Wayve, cerca de King’s Cross, y Trafalgar Square, pudimos captar una buena muestra de la complejidad del tráfico de la capital británica.
Los despegues fueron suaves; Las paradas frecuentes también. No se encontraron gansos ni ardillas, pero el coche sí vio claramente y se detuvo para otro peatón descuidado — este cruzando después de que el semáforo hubiera girado. Llevó a sus cuatro pasajeros a Trafalgar Square y de vuelta sin incidentes. El operador de seguridad nunca necesitó intervenir durante la trayectoria que había planeado.
Kendall, CEO de Wayve, está entusiasmado con el impacto que Wayve y sus competidores podrían tener en Londres y en otros lugares.
«Creo que los londinenses van a estar encantados con los servicios de coches autónomos porque los beneficios que aportan son enormes», afirmó.
Dijo que los coches autónomos también podrían cambiar el entorno urbano al reducir la necesidad de plazas de aparcamiento, ya que los coches autónomos podrían compartirse o alquilarse, haciéndolos más productivos y pasando menos tiempo en las plazas de aparcamiento. Kendall afirmó que la tecnología que Wayve está desarrollando es, en última instancia, parte de una tendencia mayor — la «IA incorporada» — que no ha recibido tanta atención como los grandes modelos de lenguaje como Copilot.
«Creo que en la próxima década veremos el auge de la IA incorporada que la lleva al mundo físico», dijo. «Esto nos da la oportunidad de hacer es, por supuesto, la enorme parte de nuestras vidas que implica interacciones físicas, ya sea coches autónomos, logística, sanidad, robótica, fabricación, robótica doméstica. Todas estas aplicaciones en el mundo físico también pueden beneficiarse de la IA.»
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