Nos han dicho que en un futuro no muy lejano, los dispositivos IoT cuantificarán nuestro mundo entero. Los sensores entregarán datos en cada máquina, por lo que puede recibir mantenimiento antes de que falle. Nuestros signos vitales serán monitoreados constantemente para detectar anomalías que sugieran problemas de salud inminentes. Las compañías de seguros ya rastrean los hábitos de conducción de los clientes a través de la telemática para reducir (o aumentar) las tarifas.
Pero en un número cada vez mayor de casos, los dispositivos IoT dedicados no son necesarios para recopilar estos datos cuando bastará con el viejo teléfono inteligente. Recientemente entrevisté a Gary Hallgren, presidente de la empresa derivada de Allstate Arity, quien explicó por qué los dispositivos telemáticos dedicados que se conectan al puerto de diagnóstico a bordo de su vehículo ya no son necesarios para recopilar los datos que necesita:
“Probablemente hace tres años nos dimos cuenta de las cosas que podíamos hacer en los teléfonos móviles. En lugar de tomar un dispositivo y enchufarlo en el automóvil, tal vez podríamos generar información similar, y fue mucho más rentable que un dispositivo real. Tengo que enviárselo; tienes que enchufarlo. Ahora puedes obtener la aplicación, cargarla en tu teléfono y generar una visión similar “.
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Los dispositivos telemáticos entregan información precisa. ¿Podría una aplicación en un teléfono acercarse a eso? Aunque la empresa recopila datos de una combinación de dispositivos telemáticos y teléfonos inteligentes, Hallgren ofrece que “de alguna manera, en realidad puede obtener mejores datos” de este último.
Todo depende de lo que pretendas medir. “La noción original de usar un teléfono inteligente para replicar lo que puede hacer un dispositivo telemático era defectuosa”, dice. “Tengo un conjunto de sensores diferente en el teléfono que el que tengo dentro de un dispositivo que enchufo en mi automóvil. Cómo ¿uso lo mejor que obtengo del teléfono y creo un modelo diferente?
Los teléfonos inteligentes, señala Hallgren, tienen acelerómetros, capacidad de GPS, barómetros y otros sensores. El mal comportamiento, como atascar los frenos, es fácil de detectar. “Sé si estás abriendo y cerrando tu teléfono durante el viaje”, dice. “Sé que realmente has levantado tu teléfono y lo estás mirando en lugar de tenerlo en el asiento trasero”. Uno de los problemas más difíciles es determinar cuándo una actividad se detiene y otra comienza, o identificar cuándo alguien está realmente en un automóvil en lugar de viajar en transporte público. Los expertos en aprendizaje automático de Arity están trabajando para que este tipo de reconocimiento de patrones sea altamente preciso.
Aunque es totalmente propiedad de Allstate, Arity ha abierto su plataforma a socios comerciales externos e incluso a compañías de seguros competidoras. Hallgren señala que hay muchas oportunidades para vender los datos de Arity, incluidas las compañías de automóviles:
A pesar de que los OEM pueden saber hasta cierto punto cómo están funcionando sus vehículos, estoy apostando a que tengo una idea mucho mejor de la frecuencia con la que se conducen los vehículos, cuántos van a servicio. Sé que viniste cada 25,000 millas, pero sé que en realidad haces típicamente cinco viajes de 10 millas por día donde conduces dos veces 50 millas por día. Entiendo cómo se comporta tu auto. Sé en qué tipo de carreteras estás viajando en función de la velocidad promedio de donde vas. Definitivamente tengo un conjunto único de ideas y lo combinas con lo que conocemos como corporación de quién compra qué vehículos, cómo cambian las marcas con el tiempo, que las personas tienden más a este tipo de vehículo en comparación con otro tipo de vehículo. . Ahora estoy empezando a combinar todo ese comportamiento de compra de automóviles junto con todo el comportamiento de uso de automóviles y estoy aprovechando una oportunidad realmente interesante.
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Nos han dicho que en un futuro no muy lejano, los dispositivos IoT cuantificarán nuestro mundo entero. Los sensores entregarán datos en cada máquina, por lo que puede recibir mantenimiento antes de que falle. Nuestros signos vitales serán monitoreados constantemente para detectar anomalías que sugieran problemas de salud inminentes. Las compañías de seguros ya rastrean los hábitos de conducción de los clientes a través de la telemática para reducir (o aumentar) las tarifas.
Pero en un número cada vez mayor de casos, los dispositivos IoT dedicados no son necesarios para recopilar estos datos cuando bastará con el viejo teléfono inteligente. Recientemente entrevisté a Gary Hallgren, presidente de la empresa derivada de Allstate Arity, quien explicó por qué los dispositivos telemáticos dedicados que se conectan al puerto de diagnóstico a bordo de su vehículo ya no son necesarios para recopilar los datos que necesita:
Probablemente hace tres años nos dimos cuenta de las cosas que podíamos hacer en los teléfonos móviles. En lugar de tomar un dispositivo y enchufarlo en el automóvil, tal vez podríamos generar información similar, y fue mucho más rentable que un dispositivo real. Tengo que enviárselo; tienes que enchufarlo. Ahora puedes obtener la aplicación, cargarla en tu teléfono y generar una visión similar.
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Los dispositivos telemáticos entregan información precisa. ¿Podría una aplicación en un teléfono acercarse a eso? Aunque la empresa recopila datos de una combinación de dispositivos telemáticos y teléfonos inteligentes, Hallgren ofrece que “de alguna manera, en realidad puede obtener mejores datos” de este último.
Todo depende de lo que pretendas medir. “La noción original de usar un teléfono inteligente para replicar lo que puede hacer un dispositivo telemático era defectuosa”, dice. “Tengo un conjunto de sensores diferente en el teléfono que el que tengo dentro de un dispositivo que enchufo en mi automóvil. Cómo ¿uso lo mejor que obtengo del teléfono y creo un modelo diferente?
Los teléfonos inteligentes, señala Hallgren, tienen acelerómetros, capacidad de GPS, barómetros y otros sensores. El mal comportamiento, como atascar los frenos, es fácil de detectar. “Sé si estás abriendo y cerrando tu teléfono durante el viaje”, dice. “Sé que realmente has levantado tu teléfono y lo estás mirando en lugar de tenerlo en el asiento trasero”. Uno de los problemas más difíciles es determinar cuándo una actividad se detiene y otra comienza, o identificar cuándo alguien está realmente en un automóvil en lugar de viajar en transporte público. Los expertos en aprendizaje automático de Arity están trabajando para que este tipo de reconocimiento de patrones sea altamente preciso.
Aunque es totalmente propiedad de Allstate, Arity ha abierto su plataforma a socios comerciales externos e incluso a compañías de seguros competidoras. Hallgren señala que hay muchas oportunidades para vender los datos de Arity, incluidas las compañías de automóviles:
A pesar de que los OEM pueden saber hasta cierto punto cómo están funcionando sus vehículos, estoy apostando a que tengo una idea mucho mejor de la frecuencia con la que se conducen los vehículos, cuántos van a servicio. Sé que viniste cada 25,000 millas, pero sé que en realidad haces típicamente cinco viajes de 10 millas por día donde conduces dos veces 50 millas por día. Entiendo cómo se comporta tu auto. Sé en qué tipo de carreteras estás viajando en función de la velocidad promedio de donde vas. Definitivamente tengo un conjunto único de ideas y lo combinas con lo que conocemos como corporación de quién está comprando qué vehículos, cómo las marcas están cambiando con el tiempo, que las personas tienden más a este tipo de vehículo en comparación con otro tipo de vehículo. . Ahora estoy empezando a combinar todo ese comportamiento de compra de automóviles junto con todo el comportamiento de uso de automóviles y estoy aprovechando una oportunidad realmente interesante.
Los clientes fuera de la industria de seguros de automóviles parecen necesarios a largo plazo, porque, en última instancia, la era del auto sin conductor cambiará drásticamente los modelos de seguro. Menos accidentes y el cambio de responsabilidad de los conductores individuales a las empresas reducirán los ingresos.
Pero si una ley de la informática persiste, es que grandes cantidades de datos conductistas detallados siempre se pueden monetizar. A medida que el aprendizaje automático crece exponencialmente mejor al reconocer patrones en esos datos, su valor solo aumentará.
