La electrificación fue la primera fase de la revolución de la movilidad. La IA física es la siguiente. Juntas ilustran por qué la temática de la Movilidad Inteligente (Smart Mobility) nunca ha tratado únicamente de vehículos, sino de invertir en las tecnologías, cadenas de suministro y cadenas de valor en la intersección de algunas de las tendencias estructurales más potentes que están reconfigurando la economía global.
La movilidad: brújula de un cambio más amplio
El transporte está atravesando una de las transformaciones más significativas de su historia. Hace solo una década, los vehículos eléctricos (EV) aumentaban lentamente su producción y surgían como una alternativa viable a los coches de gasolina. Hoy en día, los EV son una fuerza consolidada, integrada no solo en el transporte comercial, sino también en la vida diaria de los consumidores a nivel global. En solo unos pocos años, para 2030, se prevé que los motores eléctricos superen a los de combustión interna (ICE) en la cuota de ventas de turismos (véase el Gráfico 1). Pero el auge de los EV va más allá del propio vehículo.
Es una de las expresiones más claras y visibles de una tendencia de electrificación más amplia que está reestructurando industrias, infraestructuras y cadenas de suministro en toda la economía global. Y del mismo modo que la movilidad sirvió como terreno de prueba para la electrificación, ahora se está convirtiendo en el campo de pruebas para el próximo gran cambio tecnológico: la IA física. Por esta razón, la estrategia de Movilidad Inteligente se extiende mucho más allá del sector automotriz. Se sitúa en la intersección de varias fuerzas estructurales que están moldeando la economía del futuro, entre ellas la electrificación, la IA física, la automatización y la transición energética.
Gráfico 1 – La adopción de vehículos eléctricos sigue creciendo a nivel global
El gráfico indica el mercado global de vehículos ligeros según el tipo de propulsión (ICE = Motor de combustión interna; PHEV = Vehículo eléctrico híbrido enchufable; FCEV = Vehículo eléctrico de pila de combustible; BEV = Eléctrico puro de batería). Para 2030, la mitad de las ventas globales de vehículos ligeros utilizará sistemas de propulsión eléctricos frente a los motores de combustión convencionales. Para 2040, se prevé que esta cuota alcance el 80%.
Fuente: BNEF, Robeco. 2025
Los EV ayudaron a transformar una tendencia industrial compleja en algo que los consumidores podían ver, experimentar y adoptar. Al igual que los EV llevaron la electrificación a las carreteras y a la vista de todos, los vehículos autónomos (AV) están introduciendo la IA en el mundo físico. Representan una de las primeras aplicaciones finales —y sin duda la más visible— de la IA física. A diferencia del mundo relativamente invisible del procesamiento de datos a alta velocidad, con los AV los consumidores pueden ver cómo la IA interactúa con el entorno real mediante sistemas capaces de percibir su entorno, tomar decisiones y actuar en tiempo real.
Conducción autónoma: la IA física en acción
La conducción autónoma ya no es una tecnología incierta o no probada que se limita a fases piloto. Con robotaxis operando actualmente en grandes ciudades de Estados Unidos, China y Oriente Medio, los AV son una realidad comercial. Waymo y Zoox se están expandiendo con fuerza en las principales ciudades estadounidenses y se han unido a Tesla como nombres habituales en los hogares.* Waymo cuenta con una flota de más de 3.000 vehículos que realizan más de 500.000 trayectos de pago a la semana, una cifra que espera elevar a un millón a finales de 2026. A este ritmo, los analistas prevén que aproximadamente la mitad de los estadounidenses tendrá acceso a servicios de robotaxi para 2029. También se anticipan despliegues a corto plazo en Tokio y Londres.
Gráfico 2 – Las flotas de robotaxis crecen rápidamente
Fuente: BloombergNEF, Robeco, 2026.
Las operaciones comerciales a tal escala demuestran que la movilidad autónoma ha dejado atrás los proyectos piloto para convertirse en un despliegue en el mundo real. Más importante aún, la conducción autónoma no es simplemente otra tecnología automotriz: es uno de los ejemplos más claros de la IA física en acción. A diferencia de la IA generativa, que opera principalmente en entornos digitales en gran medida invisibles, los sistemas autónomos deben percibir, razonar y actuar en el mundo físico.
AVs: listos para asumir carreteras y cargas
Las oportunidades para mejorar la seguridad vial son inmensas. Datos procedentes de más de 220 millones de millas recorridas sin conductor confirman que los robotaxis de Waymo son 10 veces más seguros que los conductores humanos. BYD, el gigante chino de los EV, está poniendo a prueba su capacidad con orgullo: su confianza en la seguridad absoluta de su nuevo sistema de piloto automático, bautizado como «Ojo de Dios», es tal que ofrece una cobertura total de daños sin precedentes en caso de accidente.
Lograr esto requiere una potencia de cálculo extraordinaria combinada con tecnologías avanzadas de detección, sistemas de conectividad, arquitecturas de software y modelos de entrenamiento de IA.
Aunque los robotaxis siguen siendo una oportunidad clave, el transporte de mercancías y la logística pueden ofrecer una vía igualmente atractiva hacia la adopción de los AV. Los vehículos autónomos serían una solución idónea para la escasez crónica de conductores, la alta rotación y las limitaciones de horas de servicio humano a las que se enfrentan los operadores de carga, incluso a medida que aumentan las entregas y la demanda del comercio electrónico. Los vehículos autónomos y semiautónomos ya se están utilizando en entornos controlados como almacenes, puertos, minas e instalaciones industriales. Estos están proporcionando un gran volumen de datos de rendimiento en el mundo real que pueden aprovecharse para desplegar sistemas autónomos en entornos viarios más complejos y dinámicos.
Bajo el capó
Cada vehículo eléctrico depende de un sofisticado ecosistema tecnológico. Los semiconductores de potencia regulan los flujos eléctricos. Los sistemas de gestión de baterías optimizan el rendimiento y la seguridad. Los chips analógicos convierten las señales del mundo real en información útil. El software coordina miles de decisiones por segundo. Los radares, lidares y cámaras respaldan la asistencia avanzada a la conducción y la autonomía. Los sistemas de conectividad enlazan los vehículos con los conductores, la infraestructura y los servicios en la nube. Todo esto convierte a un vehículo autónomo en una plataforma móvil de IA sobre ruedas. Los AV aceleran este cambio tecnológico: a medida que avanza la autonomía, la aportación de valor del software, los sensores, la computación y la electrónica sigue aumentando (véase el Gráfico 3).
Gráfico 3 – Vehículos de cambio construidos con tecnologías de última generación
La imagen ilustra los sensores y la computación en un robotaxi Waymo (Jaguar i-Pace) con autonomía de Nivel 4. Los EV y AV son plataformas de hiperprocesamiento de IA sobre ruedas que combinan chips de IA, sensores, software, conectividad y baterías. LiDAR (Light Detection and Ranging) es una tecnología de detección que emite haces de láser y genera imágenes en 3D del entorno en función de cómo se refleja la luz.
Fuente: Waymo, Morgan Stanley Research, 2026. Las empresas mostradas en esta diapositiva son únicamente a título ilustrativo. No se puede inferir ningún desarrollo futuro de las mismas. Esto no constituye una recomendación de compra, venta o mantenimiento.
Lo relevante para los inversores es que estas tecnologías no se limitan al transporte. Los mismos procesadores de IA que impulsan la conducción autónoma también respaldan los centros de datos y las infraestructuras de IA. Las mismas capacidades de visión artificial utilizadas por los vehículos potencian cada vez más la automatización industrial y la robótica. Los mismos sensores que permiten la autonomía se aplican en la fabricación, la logística y las infraestructuras inteligentes. Y las mismas baterías y tecnologías de gestión de energía que alimentan a los EV sustentan los sistemas de almacenamiento de energía y la modernización de las redes eléctricas.
En otras palabras, la IA física no es solo una historia de movilidad; se trata de un crecimiento estructural en sectores clave que abarca partes muy significativas de la economía en general, un crecimiento en el que los inversores en Movilidad Inteligente pueden participar a través de la exposición a la creciente inteligencia de los vehículos.
Vientos de cola estructurales y diversificados que respaldan el crecimiento a largo plazo
Aunque la IA física y la movilidad autónoma representan la próxima fase de crecimiento, los pilares originales de la tesis de inversión se mantienen plenamente firmes. La electrificación sigue avanzando a nivel global, respaldada por mejoras en la asequibilidad, la tecnología y las infraestructuras. Además, los objetivos de descarbonización siguen siendo centrales en la planificación gubernamental y corporativa. Las preocupaciones por la seguridad energética continúan incentivando la inversión en cadenas de suministro locales, sistemas de energía y capacidad de almacenamiento.
Esto convierte a la estrategia de Movilidad Inteligente en algo mucho más amplio que una simple temática de transporte. Situada en la intersección de muchas de las transformaciones más profundas de nuestra época, cuenta con un abanico de oportunidades excepcionalmente amplio, sólido y dinámico. El equipo de inversión busca beneficiarse de esta posición única a medida que estas tendencias convergen y escalan en el conjunto de la economía.
Mientras las economías sigan electrificándose, automatizándose y digitalizándose, las empresas de Movilidad Inteligente deberían experimentar un impulso sostenido a medida que se desarrollen estas tendencias a largo plazo.
La estrategia de Movilidad Inteligente no es simplemente una inversión en vehículos y en el futuro del transporte. Es en sí misma un vehículo para obtener exposición a las tecnologías, la infraestructura y la innovación que impulsan la siguiente fase del crecimiento económico.
Tribuna firmada por Giacomo Fumagalli, cogestor de la estrategia Robeco Smart Mobility y miembro del equipo de Inversión Temática
* All companies referenced in this article are for illustrative purposes only in order to demonstrate the investment strategy on the date stated. The companies are not necessarily held by the strategy nor is future inclusion guaranteed. This is not a buy, sell or hold recommendation, nor should any inference be made on the future development of these companies.
