Cada reconfiguração das relações de trabalho abriu, em algum ponto, uma distância entre a exposição ao risco que ela criava e os instrumentos capazes de respondê-la. Essa distância nunca foi estática, ela mudou junto com as formas de produzir, circular e sobreviver que cada época foi construindo. O trabalhador por aplicativo ocupa hoje esse espaço com uma particularidade que o distingue das lacunas anteriores: sua exposição é mensurável em tempo real, os dados que descrevem o risco que ele carrega já existem e circulam dentro das próprias plataformas que organizam seu trabalho, e mesmo assim o produto de proteção compatível com esse perfil ainda não chegou para a maior parte desse contingente. 

A Organização Internacional do Trabalho registrou que, entre trabalhadores de plataformas de entrega e transporte, menos de um terço tem cobertura em caso de acidente de trabalho, e menos de um quinto conta com qualquer forma de previdência. Esses números descrevem uma fissura que tem causas estruturais bem identificadas: esses trabalhadores são classificados como autônomos, o que os exclui dos mecanismos tradicionais de proteção vinculados ao emprego formal, e as plataformas que organizam e lucram com seu trabalho não assumem, na maioria dos países, responsabilidade sobre sua segurança. Com isso, o entregador opera em um modelo no qual o risco é inteiramente seu, mas os instrumentos para gerenciá-lo são escassos e, quando existem, foram desenhados para outro tipo de exposição.

O que acontece entre uma corrida e outra

O risco do entregador de aplicativo varia de acordo com a quantidade de corridas aceitas em um único turno, com o horário em que essas corridas acontecem, com a pressão imposta pelos algoritmos de avaliação e com o desgaste acumulado ao longo da semana. Um estudo publicado em 2024 no PubMed, conduzido com 809 entregadores em Bangkok, encontrou que trabalhadores que realizam mais de 16 corridas por dia têm mais que o dobro de probabilidade de se envolver em acidentes em comparação com os que operam volumes menores. O mesmo estudo identificou que 35,1% dos participantes relataram ao menos um acidente durante o período investigado, dado que qualifica esse grupo como de alta sinistralidade por razões diretamente ligadas às condições de trabalho, não a características pessoais fixas. Essa distinção tem consequências para o desenho de qualquer produto de seguro. Um modelo que precifica o risco com base em variáveis estáticas como idade, tipo de veículo, histórico de sinistros,  captura mal o perfil do entregador, porque o que determina a exposição dele não é quem ele é, mas como ele trabalha em cada dia. 

A pesquisa publicada na Safety Science em 2023 aprofundou essa relação ao mostrar que a dependência de renda é um fator agravante: quanto mais o trabalhador depende financeiramente da plataforma, maior a tendência de aceitar cargas de trabalho que comprometem a segurança. Em Xangai, os dados da Administração Geral de Segurança Pública de Trânsito registraram 325 vítimas no setor de entrega apenas no primeiro semestre de 2019, uma média de um acidente com vítima a cada 1,8 dias.

O que o smartphone já consegue capturar

O sensor que o entregador carrega no bolso é capaz de registrar, em tempo real, uma série de variáveis que descrevem com precisão como ele está conduzindo em cada trecho da rota. Aceleração, frenagem brusca, velocidade em relação aos limites da via, uso do celular em movimento, padrão de curvas, todos esses dados são captados pelos giroscópios e acelerômetros do próprio aparelho, sem necessidade de qualquer hardware adicional instalado no veículo. A Damoov, empresa especializada em APIs de telemetria mobile, descreve esse conjunto de variáveis como o núcleo de um score de risco individual que pode ser calculado corrida a corrida e atualizado continuamente ao longo do vínculo entre o trabalhador e a plataforma.Esse score não é a matéria-prima de uma apólice personalizada. A Cambridge Mobile Telematics, empresa originada em pesquisa do MIT e hoje presente em 25 países, demonstrou que os 10% de motoristas com pior desempenho em seus programas de telemetria têm probabilidade 12 vezes maior de se envolver em acidentes do que os dez por cento mais seguros. Esse intervalo é suficientemente largo para sustentar uma estrutura de precificação diferenciada: o entregador que freia suavemente, mantém velocidade compatível com o tráfego e não manuseia o celular em movimento representa um risco mensurável e substancialmente diferente do que aquele que opera sob pressão, com cansaço acumulado e em horários de maior exposição.

A captura do dado e a construção da apólice

O percurso entre registrar o comportamento e precificar o risco envolve uma camada de processamento que as plataformas de entrega já possuem em parte, afinal, elas já utilizam dados de rota, tempo de entrega e avaliações para gerir a performance dos entregadores. A telemetria voltada para o seguro expande esse uso para variáveis que descrevem a qualidade da condução. A CMT (Cambridge Mobile Telematics), documentou que programas de alerta em tempo real reduziram eventos de frenagem brusca em 30% e episódios de distração ao volante em 25% nos grupos monitorados, dados que traduzem comportamento em variável de subscrição com respaldo empírico.

A Zego, insurtech britânica fundada especificamente para cobrir trabalhadores de plataforma, construiu um modelo que opera inteiramente via app — sem black box instalada no veículo — e usa os sensores do smartphone para registrar velocidade, frenagem e curvas em tempo real. A carteira da empresa inclui entregadores da Deliveroo, Uber Eats e Just Eat, e o modelo permite que motoristas acompanhem como cada corrida afeta tanto sua segurança quanto o custo da cobertura.

Um perfil de risco que o seguro tradicional ainda está aprendendo a ler

Quando a apólice não é calculada por categoria  ("entregador de moto, 28 anos, São Paulo") e reflete o comportamento específico de cada trabalhador em cada período, dois efeitos distintos aparecem: o primeiro é que o entregador que conduz com segurança e mantém carga de trabalho dentro de limites razoáveis tende a pagar menos, porque o risco que ele representa é menor e verificável; o segundo é comportamental: a existência de um score visível e conectado ao custo do seguro cria um incentivo para modificar hábitos que, de outra forma, permaneceriam invisíveis tanto para o trabalhador quanto para a seguradora. O conjunto de dados mensurados pela CMT sobre os programas de conscientização sobre condução arriscada reduzirem a distração ao volante e os feedbacks sobre comportamento reduzirem as frenagens bruscas apontam para uma configuração em que a telemetria serve, para além da subscrição, ao próprio gerenciamento do risco ao longo do tempo. Neste caso, a apólice assume a função de um instrumento dinâmico, recalibrado pelo comportamento real do segurado. 

A lacuna ainda existe por falta de um modelo que consiga ler o risco do entregador pelo que ele realmente é: variável, comportamental e mensurável corrida a corrida. Há diversas iniciativas voltadas a esse segmento, mas como ainda é um perfil de risco sem histórico suficiente para balizar a subscrição e, consequentemente, um campo sem parâmetros fortemente estabelecidos, ainda há muito espaço a ser ocupado. Para o mercado segurador, isso representa a possibilidade de cobrir uma categoria de trabalhadores que, em grande parte, ainda está fora de qualquer produto estruturado.