Enrique Dans

Cada vez son más las aseguradoras de automóvil que se interesan por el lanzamiento de pólizas bajo el modelo llamado Usage-Based Insurance, o UBI, que en lugar de interpretar el riesgo en función de las características del conductor, lo estima directamente gracias a la instalación de sensores de diversos tipos en el vehículo.

Conocidas también como Pay-As-You-Drive (PAYD) o Pay-How-You-Drive (PHYD), son pólizas que estiman el riesgo y el precio que el usuario paga en función de variables como el tipo de vehículo, el tiempo de uso, la distancia recorrida, el lugar y, sobre todo, el comportamiento. Así, un usuario puede no solo obtener un precio más bajo derivado de un estilo de conducción más prudente, sino incluso recibir consejos que le inviten a mejorarlo, tal como «tiendes a apurar las frenadas, en caso de frenar con más previsión podrías reducir el riesgo de accidentes y, además, obtener un precio mejor en tu seguro».

La idea, cada vez más, es acompañar la introducción de este tipo de pólizas con la incorporación de machine learning, que posibilitaría hacer estimaciones de riesgos mucho más ajustadas a partir de los valores obtenidos por los distintos sensores del vehículo. El caso extremo es, lógicamente, el automóvil más conectado que existe en este momento en el mercado: Tesla. Recuerdo la primera vez que me puse en contacto con la compañía tras la adquisición de mi vehículo para preguntar algunas dudas sobre la autonomía, y cómo la persona con la que estaba hablando, tras pedirme permiso para ello, se conectó a mi vehículo mientras seguía hablando conmigo por teléfono y, con toda naturalidad, examinó conmigo el conjunto de datos del último viaje que había hecho, de manera completamente detallada y exhaustiva, incluyendo en qué puntos había ido a qué velocidad, las frenadas, etc.

Obviamente, entender que los múltiples sensores del vehículo habían ido recogiendo toda esa información y procesándola en tiempo real era una cosa, pero darte cuenta de que, al marcar una de las casillas de verificación de su menú de opciones, había aceptado compartir con la compañía toda esa ingente cantidad de información y que, además, la compañía efectivamente la utilizaba activamente, fue toda una revelación. Cuando, más adelante, la misma marca lanzó en Texas una póliza de seguros para sus vehículos basada en esos datos, no me sorprendió en absoluto: nada puede ser más sencillo que estimar el riesgo de un vehículo cuya conducción tienes completamente monitorizada en tiempo real.

Obviamente, el problema en este caso es obtener estimadores no solo suficientemente fiables, sino también suficientemente transparentes como para poder ser explicados no solo al usuario, sino también a un posible regulador. Pero la tendencia, dada la cada vez mayor sensorización y conexión de los vehículos, parece clara y difícil de evitar: el propio mercado irá llevando a aquellos que no acepten ser monitorizados a pagar pólizas cada vez más caras dada la dificultad para estimar su riesgo. Lo mismo ocurrirá con otros tipos de seguro: cada vez más, asegurar determinados accidentes en el hogar, como incendios o inundaciones, conllevará la instalación de determinados sensores que, en caso de problemas, minimicen los daños ocasionados gracias a una detección temprana.

Este tipo de pólizas introducen además un elemento muy interesante: el riesgo depende, fundamentalmente, de cuánto se usa el vehículo. Pagar un seguro por un vehículo que tiene un nivel de uso muy bajo y permanece habitualmente en un tranquilo garaje durante muchos días cada mes tiene muy poca lógica, dado que las ocasiones en las que se pone en riesgo son mucho menores. Con los confinamientos derivados de la pandemia, algunas compañías aseguradoras rebajaron las pólizas o devolvieron parte de lo pagado a usuarios que, en muchos casos, no habían utilizado prácticamente nada sus automóviles en aquel período.

Con el avance de la monitorización, la sensorización y la conexión de los vehículos en tiempo real, lo lógico es esperar que este tipo de cuestiones vayan cada vez más allá de modelos simplistas, como el simple y ya muy conocido pago por kilómetro recorrido, y comiencen a utilizar la rica variedad de datos generados por la conducción para llevar a cabo estimaciones sofisticadas del riesgo que supone un conductor determinado. Con el tiempo, la idea pasará a ser, muy posiblemente, obligatoria, y abarcará no solo a la citada aseguradora que cubre los posibles accidentes, sino también a las autoridades encargadas de asegurar que se cumplen las normas de circulación: los sensores de nuestro propio vehículo se convertirían en los «chivatos» que notificarían de manera fehaciente a la Dirección General de Tráfico de las posibles violaciones cometidas. Una medida así llevaría sin duda a carreteras muchísimo más seguras, a importantes reducciones del número de accidentes y a una conducción muchísimo más responsable – que en cualquier caso, eventualmente, pasará a llevarse a cabo de manera automatizada. Si te gusta conducir, no te preocupes: terminarás por hacerlo tan solo en un circuito.

¿Cómo y a qué velocidad van a adaptarse las compañías de seguros a un entorno de este tipo?

This article is also available in English on my Medium page, «Car insurance is about to get a whole lot more sophisticated, and maybe cheaper«