Las primas de seguros en el transporte por carretera están en alza, impulsadas por veredictos nucleares, el escrutinio normativo y el aumento de los costes de las reclamaciones. Pero en medio de esta volatilidad, está surgiendo una nueva oportunidad: la capacidad de utilizar datos telemáticos y de IA para demostrar una gestión proactiva del riesgo. Este artículo explora cómo está cambiando el panorama de los seguros, cómo tecnologías como Readi proporcionan información operativa valiosa y qué están haciendo las flotas con visión de futuro para prepararse para el futuro.
El seguro de flotas en 2025 se enfrenta a una presión sin precedentes desde múltiples ángulos:
Los veredictos nucleares -definidos como acuerdos que superan los 10 millones de dólares- son más frecuentes e impactan en los supuestos de suscripción. Un ejemplo notable fue el veredicto de 100 millones de dólares contra Werner Enterprises, que fue anulado recientemente tras años de apelaciones.
El aumento de las primas es una tendencia estructural. Según Hub International, 2025 es el quinto año consecutivo de aumento de los costes de los seguros de flota, y muchas pólizas registran incrementos de dos dígitos.
La contracción de la cobertura se está acelerando. La cobertura de responsabilidad civil excedentaria, que antes ofrecía 10 millones de dólares, ahora suele limitarse a 1 millón de dólares, y muchas compañías se retiran totalmente del transporte (fuente).
Las flotas pequeñas y medianas se ven desproporcionadamente afectadas, ya que carecen de los recursos para formar cautivas o autoasegurarse.
"Aunque operes a la perfección, las tarifas de los seguros van a aumentar. Está castigando a todos". - Matthew Payne, Lockton
En este contexto, las aseguradoras buscan ahora algo más que los protocolos de seguridad tradicionales. Incluso para ser consideradas asegurables a un precio competitivo, se espera que las flotas muestren:
Procesosdocumentados de cualificación y contratación deconductores
Uso de sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS ) y sistemas de cámaras
Compromiso proactivo del programa de seguridad con datos y auditorías rastreables
La inteligencia artificial (IA) está emergiendo como una fuerza transformadora en los seguros de flotas. La telemática y los ELD ya generan grandes cantidades de datos operativos, pero la IA permite a las flotas y a las aseguradoras darles sentido en tiempo real.
Las aplicaciones de la IA en este ámbito incluyen
Análisis del comportamiento en tiempo real: Detecta tendencias en frenadas bruscas, exceso de velocidad, desvíos de carril y cuasi accidentes antes de que provoquen incidentes.
Modelización predictiva de la fatiga: Utiliza datos históricos y continuos (por ejemplo, patrones de sueño y trabajo de 10 días) para predecir ventanas de riesgo.
Selección de siniestros y detección de fraudes: Reduce los costes identificando rápidamente los riesgos de siniestros de alta probabilidad o exonerando los datos de vídeo.
Orientación del conductor: Permite una intervención proactiva cuando los indicadores de fatiga o distracción son elevados
"El sector está luchando por absorber la IA, pero los que lo hacen están obteniendo perspectivas actuariales y modelos de riesgo más nítidos." - Steve Miller, Hub International
Algunas aseguradoras han adoptado un enfoque de suscripción AI-first, ingiriendo datos en tiempo real de ELDs, dashcams y ADAS para tarificar dinámicamente las pólizas.
Readi de Fatigue Science está diseñado para abordar uno de los riesgos más persistentes y menos visibles en el transporte: la fatiga. A diferencia de las herramientas tradicionales que reaccionan a la somnolencia en tiempo real, Readi predice la fatiga antes de que se convierta en un riesgo.
Entre sus principales características se incluyen:
Predicciones de fatiga con 18 horas de antelación, basadas en un modelo SAFTE validado y en datos del mundo real.
Implementación mediante software que utiliza ELD y datos de horarios (ReadiML), o dispositivos portátiles opcionales (ReadiWatch).
Tableros de control de los supervisores de turno (ReadiSupervise) que muestran qué conductores están en riesgo antes del envío.
Modelo de privacidad aprobado por el sindicato, sin seguimiento biométrico ni recopilación de datos personales de salud.
Perfecta integración con las herramientas de la flota, por ejemplo, software de despacho, paneles de seguridad e incluso sistemas de cámaras existentes.
"En Fatigue Science, creemos que el conocimiento predictivo de la fatiga debería ser tan fundamental desde el punto de vista operativo como la telemática. Readi proporciona a los responsables de seguridad datos listos para tomar decisiones e intervenir antes de que la fatiga se convierta en un problema". - Andrew Morden, director general de Fatigue Science
Comparación: Sistemas reactivos frente a sistemas predictivos
| Características | Cámaras tradicionales | Readi (IA predictiva) |
|---|---|---|
| Detecta la fatiga | Sólo después de que se produzca | Antes de que empiece el turno |
| Requiere la intervención del conductor | A menudo intrusivo | Pasivo (mediante ML + horario) |
| Apoya la planificación de turnos | No | Sí |
| Favorable a los sindicatos | Mixto | Sí |
| Compatible sin conexión | No | Sí |
| Acción del supervisor | Revisión posterior al incidente | Mitigación de riesgos antes del turno |
Readi complementa los sistemas de cámaras existentes proporcionando el contexto predictivoque falta y que las cámaras no pueden captar.
Un ejemplo es Day & Ross, un importante proveedor de transporte canadiense. Tras implantar Readi, Day & Ross informó de una mayor visibilidad de la fatiga del conductor y añadió ReadiScores a sus reuniones de seguridad diarias y a la planificación previa a los viajes. Este enfoque proactivo refleja su compromiso con la innovación en seguridad.
En medio de unos márgenes cada vez más ajustados y una exposición cada vez mayor, las flotas proactivas no están esperando a que lleguen los mandatos. Están tomando medidas para gestionar el riesgo de forma más inteligente:
Combinando herramientas reactivas y predictivas: Readi se utiliza a menudo junto con las cámaras de detección de fatiga, ofreciendo una imagen más completa del riesgo.
Añadir información sobre la fatiga a las listas de comprobación previas a la puesta en marcha: Los supervisores utilizan ReadiScores durante las charlas o las reuniones de seguridad diarias para identificar a los conductores que pueden necesitar una reasignación o descansos adicionales.
Uso de los datos de fatiga para apoyar las decisiones de programación: Los despachadores consultan los pronósticos de fatiga para evitar apilar turnos de alto riesgo o programar turnos consecutivos con mucha fatiga.
Documentar las contramedidas/contraacciones contra la fatiga: Desde la rotación de tareas hasta las paradas, las flotas utilizan los registros de turnos de Readi para mostrar a las aseguradoras y a los auditores un registro de las intervenciones.
Estos pasos no sólo se alinean con las mejores prácticas operativas, sino que apoyan la historia que las aseguradoras quieren escuchar: "No sólo reaccionamos ante el riesgo, sino que nos anticipamos a él".
¿Puede Readi reducir nuestras primas de seguro?
Readi no es un producto de seguros y no pretende reducir las primas. Sin embargo, algunas flotas afirman que refuerza su postura de seguridad y apoya las conversaciones basadas en datos con los aseguradores.
¿Qué datos utiliza Readi?
Readi puede funcionar sólo con datos de horarios y ELD (a través de ReadiML). Todos los datos se procesan a través de un modelo de privacidad seguro que cumple con las normas sindicales.
¿Aceptan las aseguradoras los datos de Readi?
Aunque Readi no es una herramienta de seguros certificada, sus datos se han utilizado en investigaciones internas, revisiones de incidentes y auditorías. Sus registros en tiempo real pueden ayudar a documentar la mitigación de la fatiga.
¿Leei es sólo para grandes flotas?
No. Readi se ha implantado tanto en pequeños transportistas regionales como en operadores mineros y logísticos globales. Es escalable y adaptable a diferentes tamaños de flota y perfiles de riesgo.
Explore cómo funciona Readi:
Libro Blanco ELD