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Seguradora usa fotos de celular e computação para adivinhar danos no carro

Através de inteligência artificial, seguradora Youse quer tornar o orçamento de reparos algo mais preciso do que o humano mais atento é capaz

Por Eduardo Passos Atualizado em 26 nov 2021, 01h25 - Publicado em 26 nov 2021, 01h23

Pela ausência de viés e um modo robótico de analisar o mundo, computadores vêm superando humanos até em condições desfavoráveis. É o caso da inteligência artificial da seguradora Youse, que é capaz de analisar os danos em um carro sinistrado por meio de fotos tiradas pelo celular do segurado, ainda no local do incidente.

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Essas imagens são avaliadas por uma inteligência artificial que, em questão de minutos, disponibiliza opções de tratativas ao cliente: receber os valores para reparos com proposta de reembolso imediato ou encaminhamento para oficina mais próxima — indicada a partir de dados sobre menor tempo de manutenção e melhor avaliação de serviço”, explica a Youse.

O processo é realizado através de um aplicativo móvel, no qual o cliente seleciona seu carro e indica o local da avaria. O programa indica os ângulos ideais das fotos, que são enviadas à central e logo processadas. A meta é de, em breve, realizar 90% do registro de ocorrências por esse método, afirma a gerente de produtos da marca, Aline Saibro.

Após inserir o modelo do veículo, o cliente especifica a região do impacto
Após inserir o modelo do veículo, o cliente especifica a região do impacto Youse/Reprodução

Por mais que a inteligência artificial cause encantamento, o caminho é árduo até que um computador supere a expertise de quem bota a mão na graxa diariamente. Por isso, as decisões que a IA da Youse toma ainda são obrigatoriamente avaliadas por um humano, que não apenas valida (ou corrige) a vistoria como dá um feedback à máquina. E se você eventualmente clica em chaminés ou pontes aleatórias para fazer login em algum site, saiba que está fazendo o mesmo processo sem perceber. 

Esse é o “aprendizado supervisionado”, que treina o computador como se fosse um cachorro ou outro pet. Não é à toa que esse tipo de inteligência é chamada de rede neural: seu método de processamento imita o cérebro de animais. 

As fotos tiradas geram, em minutos, um relatório completo...
As fotos tiradas geram, em minutos, um relatório completo… Youse/Reprodução

“Esse treinamento é realizado a partir de dados previamente anotados por seres humanos, no qual é fornecido exemplos relativos à atividade que a rede deve aprender a realizar”, explica a empresa Cília, que desenvolveu a tecnologia. A grande diferença é que, ao contrário de um cão, que aprende certa finitude de truques, a rede neural pode evoluir do raciocínio de um chow chow para o de um gênio em escala surpreendente. 

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...no qual as peças danificadas já aparecem cotadas de acordo com preços e distância das oficinas mais próximas.
…no qual as peças danificadas já aparecem cotadas de acordo com preços e distância das oficinas mais próximas. Youse/Divulgação

Como seguir “educando” os computadores para tarefas que nem humanos realizam é cada vez mais a pergunta de ouro, mas o código da seguradora — criado pela Cília a partir de uma pesquisa da Universidade Federal de Goiás — tem potenciais surpreendentes.

Além do que se vê

Em 2002, o estatístico americano Andrew Pole tinha acabado de arrumar um emprego em uma grande rede de supermercados quando recebeu uma missão surreal: identificar quando as clientes da rede estavam grávidas. A intenção era apenas facilitar o envio de cupons de descontos em fraldas e talco, por exemplo, mas a empreitada se tornou um dos primeiros (e melhores) exemplos do poder das correlações aparentemente ocultas.

A diferença entre os técnicos da Youse e quem preenche questionários como o da foto é quem está sendo treinado. No segundo caso, são sistemas de direção autônoma
A diferença entre os técnicos da Youse e quem preenche questionários como o da foto é quem está sendo treinado. No segundo caso, são sistemas de direção autônoma Reprodução/Internet

O The New York Times obteve até cálculos dessa inteligência, “primitiva” para os padrões atuais. Uma garota de 23 anos que comprasse manteiga de cacau, uma bolsa grande, suplementos de zinco e magnésio e um grande tapete azul, por exemplo, teria 87% de ser uma gestante, revelou uma fonte anônima.

Em 2003, com o aprendizado ainda em andamento, um homem invadiu furioso uma loja da rede, que havia enviado esses cupons de gestantes para sua filha menor de idade. O pai recebeu desculpas formais mas logo as devolveu. “Acontece que houve certas atividades em minha casa das quais eu não estava inteirado. (Minha filha) está grávida. Te devo desculpas”, disse ao gerente da loja.

É dispensável citar o quanto a computação evoluiu nessas duas décadas, mas as novas possibilidades talvez ainda sejam desconhecidas por alguns. Voltando ao caso da Youse, a inteligência já é capaz até de prever avarias mais internas, detectando defeitos ocultos aos olhos (e às lentes) por meio de padrões impensáveis à mente humana.

É como se uma longarina danificada viesse de indicação tão insuspeita quando um limpador de para-brisas levemente entortado, ou correlações até mais impensáveis. Como o grau de confiança ainda não é alto o bastante, os danos ocultos são marcados como “estimativas”, reforçando a necessidade de uma validação humana.

A Youse agora precisa buscar mais e mais clientes, e estimulá-los a usar o aplicativo, a fim de treiná-lo até novos patamares. A companhia garante que é uma via de mão dupla, na qual mais clientes treinam o sistema, tornando-o mais barato e atraindo mais pessoas.  Obviamente questões como facilidade de uso, marketing e, claro, concorrência tradicional posam como obstáculos. Uma coisa que não parece faltar aos computadores, porém, são soluções “fora da caixa”.

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