IA física: Implicações para os gestores de risco, seguradoras e peritos de sinistros

Como a IA física está a transformar as operações em todos os setores

A inteligência artificial (IA) física está a transformar rapidamente os ambientes operacionais nos setores da logística, armazenagem e transportes. Os sistemas de armazenagem autónomos e as frotas de camiões sem condutor estão agora a ser implementados em grande escala, alterando profundamente a forma como o risco é criado, concentrado e transferido. Esta evolução introduz um perfil de risco misto que combina ativos físicos, tomada de decisões orientada por software e interconectividade a nível de todo o sistema.

A transição para a IA física não é mera especulação; está já a ser implementada em diversos setores, muitas vezes através de programas de transformação com duração de vários anos.

Os principais retalhistas e empresas de logística estão a converter os seus centros de distribuição em operações autónomas. O transporte rodoviário autónomo já está a ser testado e implementado em ambientes reais. A robótica está a ser introduzida em quase todos os setores da economia, particularmente em indústrias como a mineração, a indústria transformadora, a distribuição e os cuidados de saúde. Em muitos casos, as organizações estão a modernizar uma instalação, um local ou um sistema de cada vez, alterando gradualmente a sua exposição ao risco à medida que cada transição é concluída.

Esta adoção gradual cria um desafio único: uma única organização pode operar simultaneamente ambientes tradicionais e autónomos, cada um com características de risco muito diferentes. À medida que mais instalações se convertem, a exposição passa cada vez mais para um território desconhecido.

Os sistemas autónomos de armazenagem e a robótica industrial estão a evoluir para além das máquinas programáveis tradicionais com limites definidos.

A IA física inclui, cada vez mais, a IA agênica e robôs autónomos baseados em grandes modelos de linguagem. Estes sistemas são concebidos para interpretar o ambiente que os rodeia, tomar decisões e adaptar o seu comportamento em função das condições em constante mudança. Não se limitam a executar instruções; na verdade, tomam decisões complexas em ambientes dinâmicos e em constante evolução.

A IA física já está a ser implementada em grande escala nos setores da produção, armazenagem e transportes. As plataformas centralizadas de IA podem coordenar centenas de robôs autónomos numa única operação, permitindo instalações de maior densidade, produção contínua e otimização constante. Ao mesmo tempo, as tecnologias de transporte rodoviário autónomo estão a passar de programas-piloto para a implementação comercial, com veículos sem condutor a operar em corredores de transporte de mercadorias designados e a acumular milhões de milhas de experiência operacional. As previsões do setor apontam para uma rápida expansão das frotas nos próximos anos.

Como a IA física está a alterar a exposição ao risco e os perfis de perdas

A adoção da IA física está a alterar o risco de várias formas cruciais:

• Os ambientes autónomos costumam concentrar mais operações em espaços mais reduzidos, aumentando a densidade de exposição.
• Desde falhas isoladas de equipamentos até a ocorrência de eventos que afetam todo o sistema, com impacto em instalações ou frotas inteiras
• Do erro humano à tomada de decisões algorítmica e autónoma
• Desde os riscos tradicionais associados a armazéns até ambientes com ativos concentrados e de elevado valor
• Desde riscos de lesões, principalmente em pessoas, até danos em equipamentos especializados e bens

À medida que estes ativos se tornam mais caros e mais seguros, o perfil de risco está a mudar. Em algumas áreas, a frequência das perdas está a diminuir, mas quando ocorrem incidentes, estes são mais graves, demoram mais tempo a resolver, envolvem investigações de sub-rogação mais complexas e conduzem a uma exposição significativamente maior a interrupções de atividade e a despesas adicionais.

Como estão a evoluir as reclamações e a responsabilidade em ambientes autónomos

À medida que a IA física esbate a fronteira entre os sistemas físicos e digitais, a investigação de sinistros tem de evoluir em conformidade. Determinar a causa do sinistro requer agora mais do que uma simples inspeção física. 

Os sistemas autónomos trazem novos desafios em matéria de reclamações, nomeadamente:

• Investigações sobre falhas, origem e causas em sistemas interligados
• Aumento do valor dos ativos e requisitos de restauração que exigem mão de obra especializada e equipamento específico
• Análise de incidentes baseada em dados, que requer a análise de registos do sistema e de dados de telemetria
• Aumento dos prazos de interrupção das atividades devido ao tempo de entrega dos produtos de substituição e à validação, recalibração ou reordenação do sistema.
• Maior exposição ao risco de interrupção da atividade, uma vez que a automatização reduz os custos operacionais e gera margens de lucro mais elevadas.
• A perda ou danos em frotas inteiras de equipamento automatizado e sistemas operacionais.

As investigações de sinistros exigem, cada vez mais, conhecimentos especializados multidisciplinares, incluindo engenharia robótica forense, análise avançada de dados e avaliação de software de agentes.

A responsabilidade no transporte rodoviário autónomo está a evoluir rapidamente, passando de um modelo centrado no condutor para um modelo de responsabilidade partilhada entre fabricantes, desenvolvedores de IA e operadores de frotas. A recolha de dados em tempo real melhora a reconstrução de incidentes, mas introduz uma complexidade adicional na determinação da causalidade e da responsabilidade, caso ocorra uma falha do sistema.

Os modelos de seguro estão a adaptar-se para incluir uma cobertura combinada que abrange a responsabilidade civil automóvel, a responsabilidade civil por produtos e os riscos cibernéticos (pirataria informática de veículos).

O impulso regulatório e o futuro dos sistemas autónomos

Desde 2017, o Departamento de Transportes dos EUA e as principais empresas de transporte rodoviário autónomo têm-se concentrado numa prioridade comum: a segurança. Esta tem sido a prioridade número um para o governo, proprietários, operadores, consumidores e todos os outros condutores na estrada. Isto é compreensível, tendo em conta que ocorrem aproximadamente 500 000 acidentes rodoviários por ano envolvendo camiões. Entre 2021 e 2023, os acidentes com camiões de grande porte causaram mais de 15 000 mortes. No entanto, de acordo com o DOT, mais de 90 % dos acidentes são causados por erro humano. Até à data, os primeiros dados operacionais sugerem que as tecnologias de condução autónoma têm o potencial de reduzir acidentes, ferimentos e mortes.

A lei H.R. 4661 – AMERICA DRIVES Act propõe um quadro regulamentar federal para o transporte rodoviário comercial autónomo, incluindo a operação de veículos de Nível 4 e Nível 5 sem condutores humanos entre estados. Os quadros regulamentares federais propostos e os debates regulamentares em curso poderão permitir uma implantação interestadual mais ampla do transporte rodoviário autónomo, embora a adoção a nível estadual continue a ser desigual e em constante evolução. Vários estados (incluindo o Arizona, o Texas, o Nevada, a Flórida, o Oklahoma e o Ohio) já estão a apoiar testes e programas-piloto limitados, proporcionando uma experiência operacional valiosa à medida que a tecnologia amadurece.

O que as seguradoras e os peritos devem fazer agora

A rápida adoção da IA física exige que as seguradoras e os peritos comecem a adaptar-se já.

À medida que a IA física continua a evoluir, as organizações não podem esperar pela sua adoção total para agir. Existem várias medidas que podem ajudá-las a preparar-se de forma mais eficaz para esta transição:

• Atualização dos modelos de subscrição e análise de cada risco aquando da renovação
• Atualização da implementação atual da IA Física do segurado, de modo a refletir os riscos ao nível do sistema e a interconectividade da IA Física
• Reavaliação das estruturas de cobertura para interrupção de atividade e ativos de elevado valor
• Desenvolver ou atualizar capacidades multidisciplinares na área de sinistros
• Acompanhamento da evolução da regulamentação com impacto nas operações autónomas

As organizações que se adaptarem de forma proativa estarão melhor posicionadas para gerir os riscos emergentes e manter a defensabilidade em caso de reclamações.

Preparar-se para um panorama de riscos mais complexo e orientado para os sistemas

A IA física representa uma mudança fundamental, passando de ambientes de risco tradicionais e lineares para sistemas complexos e adaptativos. Os eventos de sinistro são cada vez mais determinados pela forma como os sistemas interpretam, tomam decisões e interagem em grande escala. Para as seguradoras e os peritos de sinistros, o sucesso dependerá da capacidade de avaliar tanto a dimensão física como a digital do sinistro, desenvolver competências multidisciplinares e responder de forma eficaz a um panorama de risco cada vez mais interligado, automatizado e orientado por dados.

Fontes citadas:

https://www.fmcsa.dot.gov/safety/data-and-statistics/large-truck-and-bus-crash-facts
https://crashstats.nhtsa.dot.gov/Api/Public/ViewPublication/813717.pdf