28 de agosto de 2024
La Inteligencia Artificial y su aporte a mejorar el mercado de autos usados
La inspección de un vehículo, el costo de reparaciones y la obtención de un precio acorde al mercado, mejoraron la eficiencia de la operación de Kavak en los últimos años gracias al uso de esta tecnología. Más de 350 personas desarrollan estas herramientas exclusivamente para el mercado de autos de segunda mano
Kavak, la empresa líder en Latinoamérica en compra de autos nuevos y usados, está trabajando con AI para mejorar los procesos digitales con los que los usuarios acceden al catálogo de vehículos de segunda mano, pero ha incorporado esta herramienta y el proceso de machine learning con el que mejora su rendimiento día a día, para transformar la eficiencia en áreas complejas e inimaginables apenas un par de años atrás.
La compañía tiene dos áreas bien definidas que deben funcionar con la mayor eficiencia posible. Comprar autos usados a personas que los quieren vender y venderlos nuevamente. “El escenario perfecto del negocio sería que todos los autos que se compran durante un día se vendan durante ese mismo día también. Pero como eso es prácticamente imposible, lo que tenemos que hacer es optimizar los tiempos de cada proceso”, señaló Scasserra.
Para establecer ese precio, la intervención de la AI es clave ya que ese valor no se toma de una única fuente, sino de la combinación de varias, entre las cuales está la tabla de precios de la Cámara de Comercio Automotor (CCA) en el caso de Argentina, pero también de las operaciones que se hicieron con autos similares a nivel histórico, de precios publicados en diversos medios de comunicación y plataformas, y de las fluctuaciones propias del mercado. Este proceso sería mucho más lento pero se ha optimizado con el uso de esta tecnología.
A partir de esa tasación inicial, si el cliente acepta el precio comienzan las dos inspecciones que determinan si se mantiene o si baja y, en este último caso, en qué monto, dependiendo del estado del vehículo. Para hacerlo, el usuario debe llevar el auto a uno de los centros de Kavak donde se controlarán 240 puntos del vehículo incluida la documentación.En parte de esa verificación, el uso de la IA vuelve a tener el papel protagónico. Anteriormente, la inspección visual de la carrocería la hacía un operario de la empresa, con las subjetividades propias que un análisis humano tiene. Ese proceso implicaba la confección de una planilla en la que se detallaban los desperfectos que se encontraban y sus características. Ahora ese trabajo lo hace la tecnología utilizando una herramienta llamada Computer Vision adaptada por Kavak a la inspección de una carrocería y aplicada a través de Inteligencia Artificial, que fotografía el auto en sus 360 grados, mide el tamaño de los detalles estéticos que pueda tener y los clasifica, de modo que el dato deja de ser subjetivo y pasa a ser 100% objetivo.Mecánicamente, la misma base de datos procesada por IA, permite saber qué eventuales puntos débiles puede tener un vehículo de ese año y modelo con ese kilometraje, lo que permite constatar rápidamente si el mantenimiento mecánico lo consideró, por ejemplo el reemplazo de la correa dentada, o esa tarea no se realizó en tiempo y forma. Con ese tipo de informaciones, el sistema genera un nuevo precio con la incidencia de las reparaciones que se deben hacer.
Paralelamente, la misma tecnología adaptada a otra función se utiliza para leer todos los datos de la documentación del vehículo con mayor precisión y velocidad, evitando uno de los procesos más largos de espera para los clientes que llevaban su vehículo para intentar vendérselo a Kavak. “A veces todos los papeles llevaban cerca de dos horas, porque además hay que hacerlos con absoluta precisión y detalle. Una documentación con datos equivocados, puede retrasar una operación de compra o venta un par de semanas si al momento de ir al Registro del Automotor no coincide con la información original del vehículo”, explicó el ejecutivo de Kavak.
El desarrollo de todos estos procesos de Inteligencia Artificial no parece tener techo o límites. El mismo algoritmo se utiliza en Argentina, México, Emiratos Árabes o Turquía con las adaptaciones que se necesiten en cada caso. Entre los proyectos posibles están los de ofrecer que esta misma evaluación previa se pueda hacer por parte del usuario que quiere comprar el auto, de modo tal que pueda elegir, por ejemplo, qué detalles prefiere que le reparemos y qué detalles no, que los acepta como parte de lo que representa comprar un auto usado.“La aplicación de esta tecnología no reemplazó ningún puesto de trabajo de empleados. Al contrario, optimizó el servicio en general, porque el tiempo que se perdía en inspecciones o en tomar datos de documentación, hoy está a disposición de atender mejor y más rápidamente a los clientes”, finalizó Scasserra.