Tesla, troppi gli incidenti dei veicoli a guida autonoma in pochi mesi

Negli ultimi mesi, il dibattito sulla sicurezza della Tesla robotaxi è tornato sotto i riflettori, alimentato da una serie di incidenti avvenuti durante la fase sperimentale ad Austin Texas. Tra giugno e novembre 2025, infatti, si sono registrati ben sette sinistri che hanno sollevato interrogativi cruciali sull’affidabilità della guida autonoma e sull’efficacia dei protocolli di supervisione attualmente adottati dalla casa automobilistica californiana. La questione è divenuta ancora più pressante dopo che la NHTSA – l’ente federale statunitense per la sicurezza stradale – ha avviato un’indagine su 2,9 milioni di veicoli dotati della funzione Full Self Driving in modalità supervisionata.

Il programma guida autonoma

Il programma pilota dei Tesla robotaxi ad Austin Texas era stato progettato per rappresentare un banco di prova d’eccellenza per le tecnologie di guida autonoma di nuova generazione. Inizialmente, ogni corsa prevedeva la presenza di un supervisore umano seduto sul sedile del passeggero, incaricato di monitorare il comportamento del veicolo e di intervenire tempestivamente in caso di anomalie. Tuttavia, i primi incidenti hanno evidenziato limiti importanti: la posizione defilata degli operatori non garantiva tempi di reazione adeguati, specialmente nelle situazioni più complesse tipiche del traffico urbano, come l’improvviso attraversamento di animali, la presenza di ciclisti o le manovre impreviste di altri veicoli, in particolare quelli in retromarcia.

Alla luce di questi eventi, Tesla ha deciso di riposizionare i supervisori al posto di guida, con l’obiettivo di velocizzare le eventuali correzioni manuali e ridurre il rischio di incidenti. Nonostante questo cambiamento, la serie di sinistri non si è arrestata. Gli scenari urbani continuano a rappresentare un banco di prova estremamente difficile per i sistemi di guida autonoma, mettendo in luce la necessità di ulteriori sviluppi tecnologici e di strategie di controllo più efficaci.

L’attenzione dei media su un caso

Un episodio in particolare ha attirato l’attenzione dei media e del pubblico: il caso di un supervisore addormentato durante una corsa, immortalato e condiviso viralmente sui social network. Questo evento ha acceso i riflettori sui rischi legati alla routine e all’affaticamento degli operatori, che possono abbassare il livello di attenzione proprio quando l’algoritmo si trova ad affrontare situazioni impreviste o particolarmente critiche. Gli esperti di sicurezza sottolineano come la presenza umana, se non adeguatamente gestita, rischi di trasformarsi in un anello debole anziché in una garanzia di affidabilità.

Tesla, dal canto suo, difende il proprio approccio iterativo allo sviluppo della guida autonoma, ribadendo l’importanza del ruolo umano nelle fasi di test e ricordando che i veicoli coinvolti negli incidenti operavano in modalità assistita e non completamente autonoma. Tuttavia, la posizione dell’azienda non sembra bastare a placare le preoccupazioni delle autorità e della comunità scientifica. Entrambi gli schieramenti chiedono con forza maggiore trasparenza sui dati telemetrici e sui rapporti dettagliati relativi agli incidenti, elementi ritenuti indispensabili per comprendere a fondo le dinamiche dei sinistri e individuare le misure correttive più efficaci.

Un aggiornamento software

La NHTSA sta ora valutando se sia necessario imporre aggiornamenti software, introdurre restrizioni operative o elaborare nuovi protocolli di supervisione per i veicoli dotati di Full Self Driving. In attesa delle conclusioni dell’indagine, il confronto tra innovazione e prudenza resta acceso. Da un lato, c’è chi vede nei Tesla robotaxi il simbolo di una mobilità futura più efficiente e sicura; dall’altro, cresce il fronte di chi invoca maggiore cautela, soprattutto alla luce di quanto sta avvenendo in Europa, dove l’adozione dei sistemi autonomi procede con un approccio graduale e più conservativo.

La sfida per Tesla e per l’intero settore della guida autonoma è dunque duplice: da un lato, proseguire nello sviluppo di algoritmi sempre più sofisticati e affidabili; dall’altro, dimostrare con fatti e dati che l’integrazione tra tecnologia e supervisione umana può davvero garantire livelli di sicurezza superiori a quelli della guida tradizionale. Solo così sarà possibile conquistare la fiducia di utenti, autorità e stakeholder, ponendo le basi per una reale rivoluzione della mobilità urbana.