Empresas de alquiler de coches usan IA para cobrar por arañazos mínimos

Clientes denuncian facturas de hasta 500 dólares por daños casi imperceptibles. Hertz y otras compañías implementan escáneres automatizados en EE.UU., generando polémica por cargos desproporcionados. Los afectados critican la imposibilidad de reclamar ante sistemas automatizados.

«Marcas más pequeñas que un centavo, facturas de cientos de dólares»

Casos como el de un cliente que pagó 440 dólares por un arañazo de 2.5 cm en una llanta (incluyendo 125 dólares por «procesamiento») han disparado las quejas. La IA detecta daños que humanos pasarían por alto, según usuarios en Reddit, donde circulan imágenes de marcas dudosas o incluso reflejos mal interpretados.

El sistema de Hertz: velocidad y opacidad

La empresa usa tecnología de la israelí UVeye, que detecta hasta 5 veces más daños que una inspección manual y multiplica por seis la recaudación. Aunque Hertz promete «transparencia», los clientes como Adam Foley solo reciben respuestas automatizadas: «Si pagas pronto, te cobramos menos», le indicó un chatbot al reclamar un cargo de 190 dólares.

Otras compañías se suman

Thrifty y Dollar (vinculadas a Hertz) ya usan estos escáneres, mientras Sixt emplea un sistema similar con revisión humana. Avis prueba tecnología de la startup Ravin, aunque sin fecha de implementación. EE.UU. tiene 100 sucursales equipadas, pero aún no hay planes confirmados para Europa.

De la seguridad al «impuesto invisible»

Las empresas justifican los escáneres como herramienta para detectar fallos mecánicos (como neumáticos desgastados), pero los usuarios ven una excusa para multas abusivas. UVeye admite que su sistema incrementa los ingresos por daños, aunque evita mencionar los cobros por microarañazos en sus comunicados.

¿Hacia una normalización global?

El éxito financiero de estos sistemas en EE.UU. podría impulsar su expansión internacional. Mientras, los clientes se enfrentan a facturas arbitrarias sin canales humanos para recurrir, según muestran los testimonios recopilados en redes sociales y foros.