A Inteligência Artificial pode prever se sua casa irá pegar fogo?

A startup americana Zesty.ai propõe uma nova maneira de contribuir para a prevenção de incêndios

Cyrus Farivar e Alex Knapp
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Justin Sulivan/Getty Images
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O Incêndio Tubbs de 2017 destruiu mais de 5,6 mil edifícios e causou mais de US$ 8 bilhões em perdas econômicas

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De pé nos arredores de Oakland, na Califórnia, Attila Toth contempla as colinas arborizadas. O CEO observa o que os moradores locais chamam de “A Cidade” ou, São Francisco. Perto, Toth vê emaranhados de sequoias, eucaliptos e carvalhos – e o risco de incêndio que elas representam.

Essa “interface selvagem-urbana” não está longe do local do incêndio de Oakland Hills, que ocorreu em 1991, explodindo de repente em uma área fortemente residencial. Ao longo de quatro dias, 3.000 mil casas foram destruídas em um dos bairros mais ricos da cidade, causando danos estimados em US$ 1,5 bilhão (US$ 3,2 bilhões em dólares de hoje e R$ 17,27 bilhões). Vinte e cinco pessoas foram mortas. Esta área, diz Toth, certamente queimará novamente.

A incerteza é quando e quais outras áreas estão em risco. “O núcleo é a falta de compreensão baseada em dados que todos os proprietários de residências e empresas estão enfrentando”, diz Toth.

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É aí que entra a startup de sete anos de Toth, Zesty.ai. Sua empresa vem coletando dados e os usando para treinar modelos de aprendizado de máquina para avaliar melhor os riscos causados ​​pelas mudanças climáticas, como incêndios florestais, em nome de seus clientes, principalmente companhias de seguros. “Recolhemos imagens de satélite, dados de licenças de construção, dados de estações meteorológicas locais e estamos usando inteligência artificial para explicar o impacto do risco climático em cada propriedade”, diz ele.

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Somente no Golden State, oito dos 10 incêndios mais destrutivos do estado ocorreram nos últimos cinco anos, de acordo com o Departamento de Florestas e Proteção contra Incêndios da Califórnia, ou CalFire. Esses incêndios causaram mais de US$ 25 bilhões (R$ 134,92 bilhões) em perdas seguradas relacionadas a incêndios florestais. Mas nem todas as propriedades são seguradas: o CRC Group, um atacadista de seguros com sede no Alabama, estima que houve US$ 9 bilhões (R$ 48,57 bilhões) em perdas não seguradas apenas no Camp Fire de 2018.

O custo médio do seguro de uma casa na Califórnia é de US$ 1.177 (R$ 6.352) por ano, de acordo com o Insurance Information Institute, um aumento de 25% na última década, apesar do mercado altamente regulamentado do estado. A associação do setor observa que dos 10 principais incêndios florestais que causaram as maiores perdas médias seguradas na Califórnia, 8 ocorreram em 2017 ou depois, e apenas um ocorreu no século 20. Dados da resseguradora Munich Re mostram que as perdas seguradas dos incêndios florestais na Califórnia em 2017 e 2018 excederam as de toda a década anterior. Além disso, “grande parte dessa tendência de perda se deve a pessoas se mudando para áreas propensas a riscos”, incluindo regiões com risco de incêndios florestais. Nos últimos anos, centenas de milhares de clientes da Califórnia anualmente – muitos em áreas rurais – foram dispensados ​​por inteiramente de suas seguradoras.

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O argumento da Zesty.ai para as seguradoras é o seguinte: não confie em mapas excessivamente genéricos e desatualizados para decidir quais edifícios e casas devem ser segurados. Com seus dados, a empresa gera uma pontuação única, muito parecida com uma pontuação de crédito, que avalia o risco de incêndio florestal propriedade por propriedade. Essa pontuação “Z-Fire” encapsula todos os tipos de informações sobre uma casa – incluindo sua idade, seus materiais, tipo de telhado, quanta vegetação está próxima, a inclinação do terreno adjacente – que nem sempre são capturadas quando as seguradoras estão avaliando o risco . A empresa também está trabalhando para desenvolver pontuações que avaliem os riscos de furacões, inundações e outros desastres naturais.

A Zesty.ai tem funcionado com quantias relativamente baixas de capital em comparação com outras startups de IA. Em 2018, a empresa levantou US$ 12,8 milhões em financiamento de risco com uma avaliação de US$ 47,4 milhões, de acordo com o Pitchbook. No início deste ano, a empresa assumiu US$ 10 milhões em dívidas de risco da fintech Brex. A empresa tem uma longa lista de grandes clientes de seguros, incluindo Farmers Insurance, Aon, MetLife e Berkshire Hathaway. A Forbes estima receitas de cerca de US$ 25 milhões no ano passado.

O negócio foi ajudado por uma explosão na quantidade de imagens prontamente disponíveis, graças a centenas de novos satélites em órbita coletando dados, bem como o uso de drones para fotografia aérea. A empresa de Toth pega essas imagens e as combina com mais dados: registros de propriedade, licenças de construção e histórico de clima e incêndio. Toth diz que o software de sua empresa é capaz de renderizar rapidamente um modelo 3D de um telhado baseado apenas em uma imagem bidimensional com precisão de décimo grau. Com todas essas informações, diz Toth, as pontuações de sua empresa podem destilar questões complexas como: qual a probabilidade de essa propriedade estar dentro de uma zona de desastre? Se for, quão ruim será esse desastre?

“A IA soa como vodu para alguns de nossos clientes, então digo: ‘Pense em mim como um chef’”, diz ele. “O que vai no ensopado? Observamos a densidade da vegetação, observamos a inclinação, os padrões de vento são extremamente importantes e a distância dos incêndios anteriores – os incêndios florestais infelizmente tendem a se repetir.”

Mas fazer um guisado de IA como esse vem inerentemente com compensações, diz Mike Lyons, diretor administrativo do Boston Consulting Group. Embora ele não tenha comentado especificamente sobre o modelo de Zesty, ao pesquisar o setor, ele disse à Forbes que “parte dele é realmente difícil de escalar. Recomendações específicas para sua empresa ou este edifício são muito difíceis de fazer.” Isso porque, explica ele, quanto mais propriedades um modelo abrange, mais esse modelo deve se basear em regras práticas e suposições gerais, em vez de fatos reais. “Eles precisam ter algum tipo de heurística.”

Toth nasceu na Hungria em 1972 e veio para os Estados Unidos em 1995, depois de se formar na Budapest Business School. Ele desembarcou em Chicago, onde obteve seu MBA na Northwestern University em 2003. Depois de se formar, passou sete anos nas empresas de consultoria EY e McKinsey, circulando por vários escritórios corporativos em todo o país.

Em 2008, Toth era gerente geral da SunEdison, supervisionando projetos de energia verde, incluindo uma instalação de painel solar em larga escala na sede da Staples Framingham, Massachusetts, que fornece quase 700 kW de energia para a propriedade. Na SunEdison, Toth se viu trabalhando novamente com um ex-colega da McKinsey, Kumar Dhuvur, com quem fundou a Zesty.ai em 2015 (Dhuvur é atualmente o chefe de produto da Zesty).

“Quando começamos esse negócio, não era um negócio de seguros, mas um negócio de olhar para telhados e modelamos 70 milhões de telhados nos EUA”, diz Toth. Mas então veio o Incêndio Tubbs em 2017, que devastou seções dos condados de Napa e Sonoma, aproximadamente 60 milhas a noroeste de Oakland. Quando o incêndio de 23 dias terminou, ele havia queimado mais de 36.000 acres e destruído mais de 5.600 estruturas, cerca de metade das quais eram casas na cidade de Santa Rosa.

 

 

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