La precisión en la estimación de costos de reparación de vehículos representa un desafío considerable tanto para las aseguradoras como para los talleres. Los propietarios buscan certezas rápidas sobre el coste y el tiempo que tomará reparar sus autos, una tarea que tradicionalmente ha recaído en los especialistas en seguros, basándose en su experiencia. Sin embargo, con el avance tecnológico, la incorporación de análisis de datos ha emergido como un enfoque fundamental para mejorar la exactitud en estas estimaciones.
Francisco Cuesta, Product Manager de Solera, resalta la importancia de utilizar ciencia de datos avanzada mediante la herramienta Repair Science, la cual se nutre de información de reclamaciones vehiculares y pruebas de reparación tanto en Europa como en América. Esta tecnología emplea inteligencia artificial, visión artificial, estadística y matemáticas para analizar vastos volúmenes de información, mejorando significativamente la precisión de las estimaciones de costos.
Cuesta ilustra el uso de esta herramienta con el ejemplo de una abolladura en un Audi TT, donde factores como el material de la salpicadera, que varía según el modelo, influyen directamente en el costo de reparación. La aplicación de análisis automatizado de imágenes permite identificar daños y sugerir reparaciones óptimas para cada situación específica, integrando además las mejores prácticas de la industria y políticas de las aseguradoras para ofrecer estimaciones exactas por vehículo y tipo de daño.
Asimismo, Cuesta indica que la estimación asistida por inteligencia artificial transforma el proceso de reparación automotriz al automatizar tareas como las inspecciones y la captura de imágenes, lo que no solo precisión y eficiencia, sino que también promueve la sostenibilidad al favorecer la reparación de piezas en lugar de su reemplazo, reduciendo así los costos y las emisiones de CO₂ derivadas de la producción de nuevos componentes.