Los conflictos de control accionario en Kakao Mobility y Tmap destacan la importancia estratégica; Socar impulsa una sociedad conjunta de conducción autónoma con Krafton
Desde rutas de viaje hasta datos de accidentes: la feroz competencia por asegurar datos para el aprendizaje de inteligencia artificial
![Autobús autónomo 'Cheonggyecheon A01' estacionado en la Plaza Cheonggyecheon de Seúl el 22 de noviembre, primer día de servicio regular nocturno. [Foto=Agencia de Noticias Yonhap]](https://image.ajunews.com/content/image/2026/11/03/20261103145704735584.jpg)
A medida que la comercialización de vehículos completamente autónomos se aproxima, los datos de conducción acumulados por las empresas de movilidad nacionales se han convertido en un activo de gran valor. La industria de movilidad, que había permanecido tranquila, ahora experimenta una actividad intensa tanto en captación de inversiones como en transacciones de control accionario, atrayendo la atención del sector.
Según análisis del 3 de noviembre, el trasfondo de los movimientos de control accionario y transacciones de participaciones entre empresas de movilidad radica en que el valor de los datos de conducción que poseen es superior al valor de la plataforma en sí. Cada plataforma ha acumulado diversos datos operacionales de vehículos, incluyendo rutas de desplazamiento reales de usuarios, flujos de tráfico e información de solicitudes y asignación de viajes.
Para lograr una conducción completamente autónoma, la inteligencia artificial (IA) debe aprender de diversos datos de conducción y tomar decisiones apropiadas según cada situación. Cuanto mayor sea la cantidad de datos de calidad, más precisa y sofisticada será la tecnología.
Kakao Mobility enfrenta un conflicto de control accionario entre su principal accionista Kakao y TPG, empresa operadora de fondos de capital privado que es el segundo mayor accionista, que ha escalado a arbitraje internacional. Kakao se opuso a la cotización de American Depositary Receipts (ADR) de Kakao Mobility en bolsas estadounidenses, lo que llevó a TPG a alegar incumplimiento de contrato. TPG ha estado promoviendo la recuperación de su inversión en Kakao Mobility, y con la cancelación de la cotización, el conflicto entre ambas partes se ha intensificado.
![Estrategia de adquisición y utilización de datos por empresa de movilidad nacional [Gráfico=Ajoong Gyeongje]](https://image.ajunews.com/content/image/2026/11/04/20261104081111376557.jpg)
Kakao Mobility es una fuente de ingresos clave para Kakao y un eje fundamental del futuro negocio de movilidad de la compañía. Los patrones de desplazamiento de usuarios, datos de solicitud y asignación de viajes adquiridos a través del servicio de llamada de taxis Kakao T, así como los datos de conducción por carreteras basados en navegación, son activos que pueden utilizarse para mejorar la tecnología de conducción autónoma.
Tmap Mobility está ganando atención por su intención de vender su control accionario. El banco de inversión global Goldman Sachs está negociando la adquisición de control con SK Square, principal accionista de Tmap. Se considera que Goldman Sachs podría invertir entre 700 mil y 800 mil millones de wones para asegurar una participación del 60 a 70 por ciento.
Se sabe que Goldman Sachs ha evaluado que los datos de movilidad acumulados a través del servicio de navegación de Tmap se convertirán en un motor de crecimiento clave en el futuro.
Socar está expandiendo su negocio más allá de simplemente asegurar datos, avanzando hacia su utilización en el aprendizaje de inteligencia artificial para conducción autónoma. A principios de este año, estableció un Equipo Especial de Movilidad Futura directamente bajo el director ejecutivo Park Jae-uk, y posteriormente creó una sociedad conjunta especializada en conducción autónoma llamada Apex Mobility con Krafton, con una inversión de aproximadamente 150 mil millones de wones.
Socar posee como activos principales la información operacional de vehículos y datos de accidentes acumulados durante 15 años operando su negocio de carsharing. Los 220 mil casos acumulados de datos de accidentes se consideran un activo diferenciador que puede utilizarse en el aprendizaje de IA para conducción autónoma. Estos datos pueden aplicarse al aprendizaje de situaciones excepcionales que no ocurren frecuentemente en la conducción convencional, como peatones saltando súbitamente a la carretera, cambios de carril abruptos o carreteras donde los carriles desaparecen debido a obras de construcción.
La industria anticipa que la competencia de datos entre fabricantes de automóviles y plataformas de movilidad se intensificará aún más, considerando que el Grupo Hyundai Motor ha establecido 2028-2029 como el período de comercialización de conducción autónoma. Un ejecutivo de la industria de movilidad señaló que "dado que el gobierno ha relajado considerablemente las regulaciones institucionales mediante excepciones para pruebas de conducción autónoma, la próxima cuestión crítica para la industria será cómo procesar efectivamente los datos asegurados y aplicarlos al aprendizaje de IA".
* Este artículo ha sido traducido por IA.