Toda tecnologia criada para facilitar o deslocamento carrega, embutida em seu funcionamento, uma resposta a um problema que ainda não tinha solução satisfatória. O GPS resolveu a orientação em território desconhecido, o aplicativo de trânsito em tempo real resolveu a imprevisibilidade das rotas e, agora, a inteligência artificial aplicada à navegação está começando a resolver a ausência de informação qualificada sobre riscos específicos de cada tipo de veículo. O Waze anunciou nesta segunda-feira (13) uma série de recursos que ampliam essa capacidade, e um deles, o Modo Moto, toca diretamente em uma limitação estrutural do mercado segurador brasileiro.

Um segmento com dados insuficientes

O fato é que motociclistas enfrentam riscos que carros não enfrentam: condições da via que comprometem o equilíbrio, a estabilidade e a margem de reação de quem viaja em duas rodas, mas que passam despercebidas para quem está protegido por uma carroceria. Essas variáveis raramente aparecem em bases de dados estruturadas, porque a maior parte da infraestrutura de mapeamento de risco viário no Brasil foi construída pensando em automóveis. O Modo Moto do Waze passa a considerar esse tipo de informação (buracos que desestabilizam duas rodas mas não afetam quatro, lombadas mal sinalizadas, fins de acostamento, pontes estreitas que exigem manobras diferentes), usando uma equipe de editores que pilotam motocicletas para manter os dados atualizados e um sistema de IA que cruza essas informações com o trajeto do usuário. Esse tipo de mapeamento produz, ainda que como efeito colateral de um objetivo comercial distinto, uma camada de informação que o setor de seguros busca sem sucesso equivalente. Precificar uma apólice de moto envolve estimar a probabilidade de sinistro em condições que mudam de bairro para bairro, e a ausência de dados granulares sobre o estado real das vias é uma das razões pelas quais esse cálculo depende de médias regionais pouco sensíveis à variação local.

Um sistema que sinaliza risco por trecho específico, atualizado por quem de fato circula naquele trecho de moto, aponta para uma direção que a telemetria embarcada em seguros já persegue há alguns anos, mas com uma diferença relevante, que é a escala. Enquanto a telemetria depende da adesão individual a um dispositivo ou aplicativo de monitoramento, o Waze já trabalha com uma base de usuários que dispensa esforço adicional de convencimento.

Dados que nascem fora do setor, mas circulam para dentro dele

O Waze Map Mate confirma esse entendimento por outro caminho. O recurso, agora disponível para todos os usuários no Brasil, permite relatar por voz ocorrências como acidentes, buracos e obras, e o aplicativo usa IA para interpretar o relato e sugerir a atualização do mapa. Cada relato é uma unidade de informação sobre o estado real de uma via, gerada não por sensor, mas pelo próprio condutor. A coleta de dados de trânsito em tempo real, que antes dependia de sistemas embarcados ou de aplicativos especializados em telemetria, passa a se apoiar também no relato espontâneo de quem dirige, e essa mudança de origem dos dados é relevante para qualquer setor que precise entender risco viário com granularidade maior do que a média estatística permite.

Nenhuma dessas ferramentas foi criada para atender ao mercado de seguros, e a notícia não indica que os dados serão usados com essa finalidade. A conexão está no campo das possibilidades: empresas de navegação já constroem uma base de informações sobre as condições de cada trajeto que poderia apoiar seguros mais ajustados ao risco real, um volume de dados que seria caro e complexo para uma seguradora reunir sozinha.

Um recurso menor, mas não irrelevante

O modo “Menos falante”, ao reduzir as instruções por voz durante a navegação, pode contribuir para uma condução com menos estímulos e maior concentração. Como os alertas de perigo, conversões e mudanças de faixa continuam ativos, o recurso preserva as informações necessárias ao trajeto e pode ajudar o motorista a manter a atenção no trânsito, diminuindo a probabilidade de ocorrências que resultem em acionamentos por colisão, danos a terceiros ou acidentes pessoais. Uma distração de poucos segundos pode terminar em perda de controle, choque contra outro veículo ou atropelamento, com consequências que envolvem reparos, indenizações e despesas médicas. Recursos que organizam melhor a comunicação durante o percurso entram, portanto, na camada preventiva que antecede essas coberturas e pode interferir na frequência e na gravidade dos sinistros.

O ponto em comum

As três novidades, em graus diferentes, mostram algo que o mercado segurador já observa em outras frentes, que é o deslocamento da coleta de dados de risco para fora das estruturas tradicionais do setor. Isso não significa que as seguradoras deixem de investir em telemetria própria, mas indica que parte do trabalho de mapear risco em tempo real está sendo feito, com escala e frequência de atualização difíceis de igualar, por empresas de tecnologia que não têm o seguro como negócio principal. Para um segmento como o de motos, que responde por quase 40% das mortes no trânsito brasileiro, essa produção paralela de informação representa um insumo que pode, em algum momento, aproximar a precificação de risco da realidade concreta de cada via.