Los “datos” son tal vez el factor más importante para que los autos se manejen solos. Ahora te dejo un análisis que espero te sirva para hacer explotar tu estrategia de inversión.
Por Zach Scheidt, desde Atlanta, Georgia
Todavía estamos en las primeras etapas de desarrollo de la tecnología de automóviles de conducción autónoma, lo que significa que aún hay mucho dinero que pueden ganar los inversores “que estén en tema”.
Ese es el motivo por el cual quiero revelar la clave de estos automóviles, lo que debería influir en cada decisión de inversión que tomes en esta industria de ahora en adelante.
Verás, los autos que conducen por sí mismos parecen algo complicado. Pero en realidad, se componen de muchas pequeñas simples partes, todas juntas trabajando para hacer una tarea común.
Mira las imágenes a continuación de un vehículo en exhibición en una conferencia a la que asistí recientemente. Como puedes ver, hay varios sensores ubicados debajo de los espejos, a lo largo de los paneles laterales, y encajados en el paragolpe:
Estos vehículos utilizan sensores, como las tecnologías LIDIAR y RADAR, para mapear el área alrededor, incluyendo construcciones, otros vehículos, señales de tránsito, líneas de carril, peatones, etcétera. Ésta información se transmite a través de un software especializado que determina cómo deberá reaccionar el vehículo.
Estos sensores pueden jugar un papel importante en poner vehículos autónomos en la ruta. Pero lo que hace que estos sensores sean aún más importantes es su capacidad para recopilar datos.
Esto se debe a que los datos son la clave para que los autos se manejen solos, una parte de esta información que recomiendo que te sirva para hacer explotar tu estrategia de inversión.
Hay dos razones por las que los datos son tan importantes…
Razón #1 de por qué los datos son tan importantes:
Le enseñan al auto a conducir solo
En este momento todavía estamos en las primeras etapas de pruebas con vehículos autónomos y –al menos en Estados Unidos- son muy pocos los lugares donde se pueden ver, como en California, Pensilvania o en ciertas partes de Michigan.
En el resto del mundo, aun menos.
La mayoría de las veces estos autos están vacíos o son manejados sólo por un ingeniero. No están transportando pasajeros ni carga. Y generalmente no hay ni siquiera un destino específico en mente. El coche está conduciendo por el simple hecho de conducir.
¿Por qué?
Es porque estos coches lo que ahora necesitan es “aprender” para conducir en los caminos públicos.
Necesitan “aprender” a cómo reaccionar en diferentes situaciones, como qué hacer en un cruce de peatones, una parada de autobús, cuando en frente se les cruza una pelota o en las miles de otras situaciones que los conductores humanos experimentamos a diario.
Y para que estas máquinas “aprendan” a reaccionar, conducen alrededor de la recolección de muchas cantidades de “experiencias” que se traducen en datos. Estos datos son luego almacenados y analizados para actualizar los procedimientos de los vehículos cuando se encuentren en situaciones similares.
Aquí hay un ejemplo que escuché en un seminario:
Digamos que un vehículo autónomo viene detrás de un autobús que está recogiendo pasajeros. Y digamos que el vehículo no tiene datos, entonces lo que hace es detenerse detrás del autobús y esperar a que se mueva.
Sin embargo, es probable que tú o yo, si fuéramos atrás del auto, adelantaríamos a ambos. En casos como éste, el vehículo toma nota de la situación inusual, que se envía a los programadores para que puedan actualizar los procedimientos.
Y esto se hace para las miles de situaciones diferentes que los conductores como tú y yo experimentamos to dos los días. Pero estos procedimientos programados no solo se basan en una sola instancia. La misma situación se vuelve a repetir miles de veces para obtener el algoritmo correcto, lo que requiere MUCHOS datos…
Razón #2 de por qué los datos son tan importantes:
Conectividad en la ruta
Esto se refiere a cómo, una vez en las rutas, los vehículos autónomos se comunicarán con otros vehículos autónomos.
Esto hace que los datos recopilados después de que los automóviles aprendan a conducir sean tan importantes como los datos que se recopilan ahora, por lo que las empresas a las que llegaré en un momento son grandes inversiones a largo plazo.
Aquí está la premisa…
Para aumentar la seguridad y la eficiencia, un objetivo común entre los fabricantes es vincular datos entre automóviles. Esto permitirá que los autos se comuniquen entre sí, compartiendo información sobre asuntos como las condiciones de la carretera, el tráfico y la intención de movimiento.
Aquí hay un ejemplo:
Todos los autos en la ruta son autónomos y un grupo de obras viales está cerrando un carril por delante para trabajar en él. Un carril completo de autos necesita fusionarse. ¿Cómo anticipan los vehículos autónomos las intenciones de los demás vehículos?
Ahí es donde entra en juego la conectividad entre automóviles. En el futuro, los automóviles que se fusionen podrán transmitirse datos entre sí con respecto a sus intenciones. Pero esto deberá hacerse para cada situación posible que pueda ocurrir mientras se conduce, lo que requerirá MÁS Y MÁS DATOS…
Ahora, desde el punto de vista de la inversión, hay múltiples formas de aprovechar la enorme demanda de datos que traerán los vehículos autónomos…
Compañías de telecomunicaciones: volviendo a la conectividad de los automóviles, la velocidad a la que los automóviles necesitarán comunicarse entre sí es extraordinaria.
Si bien el ejemplo que di podría parecer una simple fusión de tráfico de un paragolpes a otro, algunas situaciones son mucho más rápidas, como cambiar de carril en la carretera o cruzar la doble línea amarilla para pasar un autobús parado.
En este momento, Verizon (VZ) se adapta mejor a esta rápida transferencia de datos, ya que son líderes en tecnología 5G, la red inalámbrica más rápida y más confiable que se haya creado.
Plataformas de Big Data: estas son las compañías que están equipadas para manejar las enormes cantidades de datos que se recopilan de los vehículos autónomos.
Compañías como Cloudera (CLDR) están proporcionando actualmente una plataforma para que los fabricantes de automóviles autónomos analicen los datos y realicen los cambios apropiados en los procedimientos del vehículo. A medida que crece el número de kilómetros recorridos, las compañías como CLDRdeberían aumentar su valor.
Centros de datos de los REITs: este ha sido uno de los sectores más populares del mercado en los últimos años. Estas compañías albergan muchas computadoras que pueden almacenar y analizar los datos necesarios para la conducción autónoma y muchas otras tecnologías.
Y aún mejor, los REIT deben pagar el 90% de los ingresos, lo que equivale a grandes pagos de dividendos para sus accionistas. En este momento, mi acción favorita es CoreSite Realty (COR). Proporcionan centros de datos pequeños enfocados en alta conectividad, perfectos para la transferencia de datos entre automóviles autónomos, y con un dividendo del 4,19%.
Estas son solo algunas de las compañías que se beneficiarán del auge de la industria automotriz.
Y aunque hay muchas más en las industrias de las que no hemos hablado anteriormente, solo sabemos que los datos son la clave más importante para poner los autos que conducen en la ruta. Si invertir en este sector te parece una buena idea, las empresas nombradas más arriba son excelentes lugares para comenzar.
Saludos
Zach Scheidt
Zach Scheidt es editor de Megacontratos. Después de trabajar en asesoras financieras y fondos de cobertura (en los que administró millones de dólares para sus clientes), decidió enfocarse en brindarle sus conocimientos exclusivamente a sus lectores.
