La aplicación de tecnologías de IA no es tan complicada como hace algunos años. Su acceso se ha democratizado bastante y la gran cuestión está ahora en cómo organizar su aprendizaje para asegurar la calidad de sus patrones de formación y evitar los temidos sesgos. Con el equipo humano adecuado, tecnologías como TensorFlow, Apache Mahout, Watson AI, etc., no son ya un obstáculo.

Tras unos cuantos años viviendo – y construyendo – este escenario, «en Mobius Group hemos dado el siguiente paso, incorporar la ayuda y asistencia de una Inteligencia Artificial – la hemos bautizado como CatView– para la fotoperitación de daños en chapa y pintura. Es decir, nuestra IA ayuda a los peritos a analizar las fotografías de un vehículo para determinar el daño en chapa o pintura y la graduación de este», se destaca.

Logramos reducir los tiempos empleados en elaborar informes (unos 10 segundos para 10 imágenes, frente a los 4 o 5 minutos otras soluciones) y estamos aumentando la certeza de las peritaciones de nuestro equipo de manera exponencial. Hemos comparado las inteligencias artificiales que se promocionan en España y hemos comprobado que estamos por encima de la media en precisión y en tiempo de peritación. CatView es más eficaz y rápida y además perita tanto turismos, como industriales y camiones.

Gabriel Cuesta, CTO · CIO de Mobius Group, explica cómo han conseguido estos resultados: «Es muy fácil. Nuestra IA ha aprendido de los millones de expedientes reales de las empresas de peritación de Mobius Group: Invarat y PTRZ. Y de nuestros propios expedientes. La clave del éxito está en la base de conocimiento digitalizado: millones de fotos ya peritadas por expertos humanos con sus valoración e identificación de piezas correspondientes». El Laboratorio de Innovación de Mobius Tech calcula que CatView ya alcanza un 92,6% de exactitud con una usabilidad del 98,8%

«Con todo este caudal de información bien organizado hemos instruido a nuestra IA para que asista a los peritos en el análisis de expedientes que utilizan baremos para decidir si se sustituye o se repara la pieza. Además, gracias a los algoritmos de aprendizaje y al uso de redes neuronales propias, CatView resulta altamente competitiva para las empresas que lo utilizan», se añade.

Y se concluye: «Nos encaminamos hacia un futuro en el que las IA van a liberarnos de realizar tareas repetitivas y de poco valor añadido. Gracias a estos avances mejoramos la calidad de vida de múltiples trabajadores que, hoy, repiten la misma tarea un 80% de su tiempo permitiéndoles aportar más valor a la empresa y sentirse más realizados. Además, los algoritmos de IA y el hardware que nos permite ejecutarlos son cada vez más rápidos y económicos».