A inteligência artificial está mudando a forma como comportamentos de risco são identificados no trânsito. Câmeras e sistemas que antes serviam principalmente para registrar imagens agora conseguem analisar situações, reconhecer determinados comportamentos e gerar alertas durante a operação.
Essa evolução já aparece em diferentes aplicações, desde o monitoramento de rodovias até tecnologias instaladas nos próprios veículos.
Para empresas que administram frotas, o avanço é especialmente relevante. Afinal, muitos riscos não começam no momento de um acidente. Eles aparecem antes, em pequenos comportamentos que podem se repetir diariamente sem chegar ao conhecimento da gestão.
O que mudou com a inteligência artificial?
O videomonitoramento veicular não é novidade. Durante muito tempo, porém, sua principal função foi registrar imagens para consulta posterior.
Quando acontecia um acidente, uma avaria ou alguma situação que precisava ser esclarecida, as gravações ajudavam a entender o ocorrido.
Esse uso continua importante. A diferença é que a inteligência artificial passou a permitir uma análise mais ativa das imagens.
Hoje, sistemas podem ajudar a identificar situações como uso de celular, sinais de fadiga, distrações e outros comportamentos durante a condução. Assim, a câmera deixa de ser apenas uma fonte de evidências para também participar do monitoramento da operação.
Muitos riscos acontecem sem que a empresa saiba
Um gestor não consegue acompanhar pessoalmente cada motorista durante toda a jornada.
Isso significa que diversos comportamentos podem acontecer sem produzir qualquer registro para a empresa. Um motorista pode usar o celular durante alguns segundos, apresentar sinais de cansaço ou repetir determinados hábitos de condução sem se envolver em um acidente.
A ausência de ocorrências graves, portanto, não significa necessariamente que a operação esteja livre de riscos.
É justamente nesse ponto que a inteligência artificial aplicada ao trânsito e às frotas começa a ganhar espaço. Ela amplia a capacidade de observação e ajuda a trazer para a gestão situações que antes poderiam permanecer invisíveis.
Da ocorrência para a prevenção
Grande parte dos indicadores tradicionais de segurança olha para aquilo que já aconteceu: acidentes, multas, sinistros, danos e veículos parados.
Essas informações são fundamentais, mas chegam depois do fato.
Tecnologias capazes de identificar comportamentos durante a operação acrescentam outra possibilidade: perceber sinais de risco antes que eles resultem em uma ocorrência mais grave.
Na prática, isso pode ajudar a empresa a identificar:
- uso recorrente do celular durante a condução;
- sinais de fadiga e distração;
- comportamentos que aparecem com maior frequência em determinados períodos;
- motoristas que concentram determinados tipos de evento;
- mudanças de comportamento após orientações ou treinamentos.
O mais importante não é olhar para cada alerta isoladamente. O valor aparece quando esses registros começam a revelar padrões.
Um alerta sozinho diz pouco
Imagine que um sistema identifique um motorista utilizando o celular uma única vez.
A informação é relevante, mas ainda oferece pouco contexto.
Agora imagine que a empresa perceba que o mesmo comportamento aconteceu diversas vezes ao longo do mês. Ou que determinados eventos aparecem com maior frequência em alguns horários, rotas ou grupos de motoristas.
A análise muda completamente.
A empresa deixa de olhar apenas para uma ocorrência e passa a compreender melhor como determinados riscos aparecem dentro da sua operação.
Esse histórico também ajuda a direcionar treinamentos, orientações e outras ações de segurança de maneira mais objetiva.
Mais tecnologia não significa simplesmente mais alertas
À medida que as frotas ficam mais conectadas, cresce também a quantidade de informações disponíveis para os gestores.
E isso cria um novo desafio.
Uma operação com dezenas ou centenas de veículos pode gerar muitos eventos diariamente. Se todos forem tratados da mesma forma, o gestor corre o risco de receber uma grande quantidade de alertas sem conseguir identificar o que realmente merece atenção.
Por isso, a evolução do monitoramento não depende apenas da capacidade de detectar eventos. Também depende da capacidade de organizar essas informações e transformá-las em algo útil para a gestão.
É aí que entram históricos, indicadores, imagens, telemetria e análises de comportamento.
Como a Asmontech aplica essa tecnologia
A Asmontech trabalha com tecnologias que permitem combinar videomonitoramento, inteligência artificial, telemetria e informações da operação.
O sensor de fadiga, por exemplo, utiliza inteligência artificial para identificar situações como uso de celular, cigarro, sinais de fadiga, bocejo, ausência do motorista e obstrução da câmera.
Já o SINQ permite reunir informações relacionadas ao comportamento dos motoristas, associando eventos a imagens e outros dados da operação. Dessa forma, o gestor consegue analisar não apenas o alerta, mas também o contexto e o histórico.
Essa combinação é importante porque a tecnologia, sozinha, não toma as decisões pela empresa. Seu papel é ampliar a visibilidade da operação para que a gestão consiga agir com mais informação.
A tendência é enxergar o risco cada vez mais cedo
A inteligência artificial está levando o videomonitoramento para uma nova fase.
Registrar o que aconteceu continuará sendo importante. Mas a capacidade de reconhecer comportamentos durante a operação abre espaço para uma gestão muito mais preventiva.
Para as empresas, isso muda uma pergunta importante.
Em vez de olhar apenas para quantos acidentes aconteceram, passa a ser possível observar também quais comportamentos estão aumentando a exposição da frota ao risco antes que um acidente aconteça.
Essa mudança de perspectiva talvez seja uma das aplicações mais importantes da inteligência artificial na gestão de frotas.
Porque, quando um problema aparece somente depois de uma ocorrência, as possibilidades de prevenção já ficaram para trás.
Quando ele aparece como um padrão de comportamento, ainda existe tempo para agir.
