Por Ana Izquierdo, VP Global Data de Solera

En Karate Kid el profesor Miyagi recitaba siempre el mismo mantra: “dar cera, pulir cera”. En Solera nos podemos sentir un poco así: dar dato, pulir dato. 

Somos la columna vertebral de la automoción capturando información procedente de talleres, aseguradoras, fabricantes y flotas. Y tenemos la capacidad para normalizar esos datos, enriquecerlos mediante IA y convertirlos en recomendaciones de negocio. La estandarización del dato es la base para que los algoritmos sean fiables.

La IA está en todas partes, también en la reparación de vehículos, pero no hablamos a futuro, sino en presente. Ya es posible transformar el proceso de gestión de siniestros usando análisis automático de imágenes de vehículos dañados e incorporando a todos los actores de la cadena, desde la aseguradora al taller.

El contexto actual requiere una mayor automatización de los procesos y una mayor rapidez de respuesta a los clientes, por lo que la IA entra directamente a disminuir el tiempo de estimación y a reducir el ciclo de reparación.

No sólo eso, la IA permite tomar decisiones rápidas con datos fiables y precisos, al convertir las imágenes de los vehículos dañados en datos estructurados que permiten determinar desde estimaciones preliminares en cuestión de segundos a predecir piezas, operaciones de reparación y de trabajo.

El objetivo es pasar de un modelo reactivo a otro predictivo, donde las decisiones se apoyen en información objetiva y en indicadores compartidos por toda la organización, de modo que podamos anticipar más y reaccionar menos, que será la ventaja competitiva de los próximos años.

Eso sí, me quiero detener en dos aspectos. Uno es la gobernanza del dato y la IA responsable, lo que significa que los datos deben estar correctamente gestionados, ser trazables y utilizarse de forma ética para generar confianza entre clientes y empresas.

El segundo es que, al contrario de lo que se piensa, el mayor reto no es tecnológico, sino cultural, de modo que las organizaciones deben desarrollar una cultura basada en los datos, formar a sus profesionales y romper la resistencia al cambio antes de esperar resultados de la IA. 

“Lección no sólo de Kárate, lección para toda la vida” (Señor Miyagi)