Cómo la conducción autónoma creó una guerra de talentos

En enero de 2015, algunos de los mejores investigadores de autonomía de vehículos del mundo comenzaron a desaparecer del Centro Nacional de Ingeniería Robótica (NREC) en Carnegie Mellon. A finales de mes, cincuenta miembros del personal de NREC habían desertado del instituto de investigación, un tercio completo de la plantilla de NREC, incluidos muchos de sus principales empleados y el director del centro.

Los antiguos miembros del personal reaparecieron a pocas cuadras de distancia, dentro de una antigua fábrica de chocolate ahora propiedad de Uber Technologies, que había comprado y renovado el espacio para albergar la oficina principal de su Grupo de Tecnologías Avanzadas. Uber había atraído a los investigadores lejos de NREC con paquetes de compensación altísimos y la promesa de tener un impacto tangible al ayudar a los automóviles a conducirse solos en el mundo real, no solo en el laboratorio.

Más tarde ese año, Carnegie Mellon y Uber firmaron una "asociación estratégica" para restablecer su relación y crear un camino más formal para que los investigadores de CMU se comprometan con Uber, pero otros jugadores en el espacio automotriz ya se habían dado cuenta. A pesar de lo audaz que fue, la audaz maniobra de Uber fue simplemente la salva inicial en una batalla para encontrar y reclutar al talento más valioso del mundo, expertos en conducción autónoma, por cualquier medio necesario.

En los últimos años, la guerra de talentos se ha intensificado. Hoy, la división Waymo de Google está involucrada en una demanda contra Uber, acusando al exempleado y experto en conducción autónoma Anthony Levandowski de robar secretos comerciales después de que Uber pagó casi 700 millones de dólares para adquirir su startup, Otto. Los fabricantes de automóviles tradicionales han entrado en la refriega, con General Motors pagando $ 580 millones para adquirir Cruise Automation y Toyota destinando $ 1 mil millones para construir un equipo de investigación de 200 personas para automóviles autónomos. Con un mercado de $42 mil millones en juego, los expertos en autoconducción están siendo cortejados con el mismo tipo de fervor y compensación que las estrellas de rock y los mejores atletas.

Cómo el talento impulsa la innovación en la automatización vehicular

Como se discutió en nuestro artículo sobre la creciente importancia del software para la industria automotriz, los vehículos autónomos alterarán fundamentalmente la cadena de valor automotriz. Hasta el pasado reciente, los fabricantes de automóviles han sido potencias de hardware con una competencia central en la fabricación y la logística. Pero el software sofisticado será igualmente vital para los automóviles del mañana, para los automóviles autónomos, tan necesarios como el motor y la transmisión.

Desde la perspectiva del talento, la necesidad más obvia de los jugadores en el espacio de la movilidad (redes de transporte como Uber y Lyft, fabricantes de automóviles como Tesla y GM, y nuevos participantes como Waymo y Apple) es encontrar expertos en aprendizaje automático, visión por computadora e inteligencia artificial con el know-how para diseñar la “inteligencia guía” de los vehículos autónomos. Estos son los sistemas que traducen las entradas de los sensores y los datos del mapa en capacidades de conducción autónoma que demuestran una enorme confiabilidad en una amplia variedad de condiciones.

Pero la necesidad de talento no termina ahí. Los automóviles autónomos son el nexo de cuatro tendencias tecnológicas interrelacionadas, cada una de las cuales representa un horizonte que debe llevarse al límite para crear una experiencia de movilidad superior que conquistará a los consumidores en la próxima década. En el resto de este artículo, revisamos esas tecnologías (conectividad, autonomía, movilidad compartida y electrificación) para ayudar a las partes interesadas del sector automotriz a priorizar su búsqueda de talento.

1. Conectividad

Como es el caso con todas las aplicaciones de la tecnología de aprendizaje automático, las capacidades de conducción autónoma son un producto de sus datos. Con datos de mayor calidad, los vehículos autónomos pueden tomar decisiones mejores y más confiables sobre dónde y cómo conducir.

La mayoría de los datos de misión crítica necesarios para que los automóviles se conduzcan solos llegarán de un sólido complemento de sensores a bordo; por ejemplo, los Tesla totalmente autónomos tienen ocho cámaras, doce sensores ultrasónicos y un radar orientado hacia adelante. Pero para maximizar el rendimiento y la seguridad, los vehículos autónomos deberán conectarse a fuentes de datos adicionales.

En un nivel básico, esto implica conectarse a sistemas de guía GPS y aplicaciones de tráfico basadas en la nube como Waze para ayudar a los vehículos a generar rutas óptimas. Los fabricantes de automóviles ya están a la cabeza de esta tendencia, y Gartner estima que casi 250 millones de vehículos estarán conectados a Internet para 2020. Pero reducir la latencia y alcanzar los más altos estándares de seguridad y comodidad implica que los autos autónomos también compartirán datos y se comunicarán. con otros vehículos y con la infraestructura y las carreteras que los rodean. Por ejemplo, las señales de tráfico inteligentes podrían interactuar directamente con los vehículos: la ciudad de Atlanta incluso planea construir carreteras separadas para automóviles autónomos, con señales de tráfico integradas en sensores y parquímetros.

Los automóviles autónomos consumirán datos de una amplia variedad de fuentes, lo que implica que la experiencia en conectividad e Internet de las cosas será esencial en este campo. Será igualmente importante retener a los mejores expertos en seguridad que puedan detectar vulnerabilidades y limitar el riesgo de que los vehículos conectados sean pirateados o explotados.

2. Autonomía

Habiendo ingerido una amplia variedad de datos de sensores internos y fuentes externas, los autos autónomos deben transformarlos en guía de ruta y control. Los algoritmos que producen autonomía son el componente más fundamental de los vehículos sin conductor, y la autonomía es la capacidad en el corazón de la guerra de talentos.

La plataforma de educación en línea Udacity lanzó recientemente un nanotítulo de "Ingeniero de autos sin conductor" impartido por Sebastian Thrun, profesor de Stanford y uno de los padrinos de la investigación de autos sin conductor, y su plan de estudios brinda una idea de las muchas competencias de software necesarias para producir autonomía vehicular de cualquier grado. Las áreas esenciales de conocimiento incluyen aprendizaje profundo, visión por computadora, procesamiento y fusión de sensores, localización y control, cada uno con submódulos detallados. En conjunto, estas habilidades permiten a los ingenieros diseñar sistemas que pueden reconocer señales y señales de tráfico, mantener los carriles, adaptarse a condiciones climáticas adversas, reaccionar al flujo del tráfico y anticiparse a posibles colisiones.

Cabe destacar que una serie de módulos de cursos de Udacity están patrocinados por empresas que investigan la tecnología de vehículos autónomos, incluidas Mercedes-Benz y Uber, lo que implica que los principales actores de la movilidad están tan ansiosos por asegurar el talento de la autonomía que están dispuestos a contratar ingenieros directamente. fuera de la escuela.

3. Movilidad compartida

La investigación sobre vehículos autónomos se ha acelerado enormemente por el crecimiento de las redes de transporte como Uber y Lyft, así como los servicios de vehículos compartidos como Zipcar y Car2go. En particular, Uber y Lyft confían en el hecho de que los automóviles autónomos reducirán sustancialmente el costo variable de sus servicios al eliminar a los conductores, lo que hará que los viajes compartidos sean competitivos en costo y conveniencia con respecto a tener un automóvil.

La popularidad de Uber y Lyft, combinada con factores culturales que han reducido el valor de la propiedad de un automóvil para la demografía más joven, ha hecho que los jugadores de movilidad de todo tipo se sienten y tomen nota. Tesla es un fabricante de automóviles que ha adoptado la idea de que el futuro de la movilidad automotriz podría implicar una propiedad mucho menor de vehículos, anunciando planes para una "Red de Tesla" de Teslas autónomos que podrían recoger a otros pasajeros durante su tiempo de inactividad. GM también ha adoptado un enfoque agresivo, adquiriendo los activos de la startup de viajes compartidos Sidecar y asociándose con Lyft para financiar su expansión y llevar a cabo una serie de iniciativas estratégicas, mientras que Ford ha anunciado su intención de lanzar un vehículo totalmente autónomo para compartir viajes por 2021.

Ya sea que quieran suministrar vehículos para redes de viajes compartidos o crear sus propias redes, los actores de la movilidad deberán invertir en talento para comprender los desafíos en el espacio, desde enrutamiento inteligente mientras se comparte el automóvil hasta el mantenimiento y la seguridad de los pasajeros.

4. Electrificación

Los automóviles autónomos con motores de combustión interna existirán en el futuro, especialmente para aplicaciones de larga distancia. Pero a medida que la tecnología de baterías mejora en alcance y costo, es más probable que la próxima generación de vehículos autónomos sea eléctrica.

Las razones de esto se relacionan con otras tendencias tecnológicas que han catalizado el desarrollo de vehículos autónomos. Por un lado, los vehículos eléctricos tienen el potencial de ser más fáciles de mantener, porque constan de solo tres componentes principales: batería, inversor y motor eléctrico. En la madurez, también podrían ser más fáciles de repostar a través de tecnología inalámbrica como la carga por inducción, lo que los hace muy adecuados para los patrones de uso intenso de los viajes compartidos.

Los autos eléctricos también son más fáciles de controlar para las computadoras y pueden proporcionar energía confiable a la variedad de sensores que usan los vehículos autónomos para recopilar datos y controlar su movimiento. El 58 % de los vehículos autónomos ligeros ya están construidos sobre un sistema de propulsión eléctrico, mientras que un 21 % adicional utiliza un sistema de propulsión híbrido. Dicho esto, hasta que la tecnología de baterías permita que los vehículos eléctricos igualen la gama de los coches de gasolina, los motores híbridos cerrarán la brecha, ofreciendo tanto una autonomía como una compatibilidad superior con las necesidades únicas de los vehículos autónomos.

Un buen talento para la conducción autónoma es difícil de encontrar

Las guerras de talentos en la automatización vehicular acaban de comenzar. La demanda de talento técnico y comercial en las cuatro áreas descritas anteriormente crecerá a medida que las organizaciones en todo el espacio de movilidad aumenten su convicción en la rápida progresión de la tecnología y las normas legales que actualmente impiden la adopción generalizada de automóviles autónomos.

Asegurar talento con una gran experiencia en autonomía es esencial para producir vehículos autónomos, pero los actores de la movilidad no deben detenerse ahí. Los ganadores de las guerras de talentos deberán analizar toda la pila de competencias necesarias para producir experiencias de conducción autónoma seguras y de alta calidad, empleando tácticas creativas para bloquear el talento y asegurar su camino hacia el crecimiento sostenible en la próxima era de la movilidad.