La necesidad de precisión en la estimación de costos de reparación es uno de los mayores desafíos para aseguradoras y talleres, ya que los propietarios de vehículos desean respuestas claras y rápidas respecto al costo y el tiempo de reparación de sus autos. Tradicionalmente, los especialistas en seguros han sido responsables de calcular estos costos, basándose en su experiencia y conocimientos. Hoy, en la era de la información, la incorporación de datos y análisis es clave para mejorar la precisión en estas estimaciones.
Así lo indica Francisco Cuesta, Product Manager de Solera, quien destaca que el uso de ciencia de datos avanzada permite a Repair Science, herramienta que aprovecha la información acumulada en reclamaciones de vehículos y pruebas de reparación en Europa y América, analizar grandes volúmenes de información a través de técnicas como inteligencia artificial, visión artificial, estadística y matemáticas.
“Un ejemplo ilustrativo es el de la abolladura en la salpicadera trasera de un Audi TT: los valuadores experimentados saben que el material de la salpicadera varía según el modelo, lo que afecta el costo de reparación. Así, el análisis automatizado de imágenes puede identificar los daños y recomendar reparaciones adecuadas para cada caso”, detalló.
Cuesta añadió que al integrar estos datos con las mejores prácticas de la industria y las políticas de las aseguradoras, la herramienta mencionada permite determinar con exactitud los costos de reparación para cada vehículo y tipo de daño.
Finalmente, subrayó que la estimación asistida por IA es revolucionaria para la reparación de colisiones automotrices, ya que automatiza tareas repetitivas como inspecciones y captura de imágenes. Además, esta precisión permite reparar piezas en lugar de reemplazarlas, lo que reduce los costos y contribuye a la sostenibilidad al disminuir las emisiones de CO₂ asociadas con la fabricación de nuevas piezas.