es.wedoany.com Noticia: La empresa estadounidense de gestión de flotas Spatco Energy Solutions redujo su tasa de accidentes en aproximadamente un 35 % tras implementar las herramientas de entrenamiento y recompensas para conductores impulsadas por inteligencia artificial de Motive. Sin embargo, Rodney Fetters, director de flotas, destacó que la tecnología solo comenzó a dar resultados cuando la empresa dejó de considerar las cámaras como una herramienta punitiva.
Spatco opera aproximadamente 1.400 camiones en 39 ubicaciones repartidas en 14 estados, recorriendo unos 8 millones de millas (12,8 millones de kilómetros) al mes. Tras evaluar a varios proveedores, la empresa se convirtió en cliente de Motive en octubre de 2025. Fetters señaló que la privacidad de los conductores y una inteligencia artificial confiable fueron criterios clave en la decisión, y que la mayor preocupación era implementar cámaras interiores sin alejar a los conductores.
Fetters mencionó que, con las cámaras de Motive, los gerentes no pueden ver las grabaciones a menos que ocurra un comportamiento inseguro o un evento desencadenante. Esta implementación contrasta marcadamente con el enfoque anterior de la empresa. Antes, Spatco solo instalaba cámaras en regiones con alto riesgo de litigios, como Florida, Georgia y Texas, así como en vehículos de conductores involucrados en accidentes. Fetters indicó que la estrategia anterior era punitiva, mientras que la nueva enfatiza la combinación de tecnología con entrenamiento y reconocimiento.
La implementación de las cámaras se combinó con herramientas de participación y reconocimiento de conductores, incluida la nueva plataforma de recompensas para conductores de Motive. Esta plataforma automatiza desafíos de seguridad, tablas de clasificación, puntuaciones y pagos de recompensas. Spatco no recompensa a los conductores con menos accidentes, sino que utiliza los datos de Motive para construir un modelo de puntuación vinculado a la exposición al riesgo, la participación y el rendimiento en seguridad. Fetters señaló que los datos también revelaron un desafío: algunos conductores de bajo kilometraje obtenían constantemente puntuaciones perfectas, pero eran casi invisibles en las clasificaciones de recompensas, por lo que la empresa ajustó la lógica de recompensas para identificar diferentes perfiles de conductores.
La flota también lanzó desafíos relacionados con comportamientos como frenadas bruscas, giros bruscos y conducción distraída. Fetters indicó que, en un desafío mensual reciente, los 13 empleados de una ubicación obtuvieron puntuaciones perfectas en seguridad. Esta implementación marca una transición de una instalación parcial y reactiva de cámaras a una coherencia en toda la flota, eliminando el estigma de que "solo los malos conductores tienen cámaras en sus vehículos".
Además de las recompensas y el entrenamiento, las herramientas de informes y automatización de Motive redujeron el trabajo administrativo manual asociado anteriormente con hojas de cálculo y análisis de datos. Fetters afirmó que el sistema permite filtrar y emparejar números de vehículos, conductores, kilometraje y puntuaciones de seguridad sin necesidad de construir hojas de cálculo desde cero, liberando más tiempo para conversaciones individuales.
La forma de llevar a cabo las conversaciones de entrenamiento tras incidentes de seguridad también cambió gracias a que la IA comprende el contexto y reduce las falsas alarmas. Fetters compartió un caso en su discurso principal sobre un conductor de Spatco que sufrió un accidente de cinco vehículos en cadena, tras lo cual la empresa fue demandada por negligencia grave. Las grabaciones y los datos de velocidad del sistema de Motive mostraron que el camión circulaba a 46 millas por hora en una zona con límite de 45 millas por hora, demostrando que otro conductor causó la colisión. Fetters indicó que esta experiencia convirtió a ese conductor, que antes se oponía a la instalación de cámaras en la cabina, en un defensor de la tecnología.
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