Este documento propone un enfoque novedoso para medir el rendimiento de conducción humano utilizando las capacidades de IA de los sistemas de conducción automatizada, ilustrado a través de tres escenarios de ejemplo. Tradicionalmente, la evaluación de la conducción humana ha seguido una metodología de abajo hacia arriba, donde los datos en bruto se comparan con umbrales fijos, lo que produce indicadores como el número de eventos de frenado brusco. Sin embargo, los excesos de umbrales de aceleración a menudo están fuertemente influenciados por el contexto de conducción. Proponemos un enfoque de evaluación de la conducción consciente del contexto de arriba hacia abajo, en el cual las grabaciones de vehículos conducidos por humanos son analizadas por un sistema de conducción automatizada. Al comparar la velocidad del conductor humano con la velocidad recomendada por la IA, derivamos un nivel de desacuerdo que puede utilizarse para distinguir entre el frenado brusco causado por una conducción agresiva y el frenado de emergencia en respuesta a un evento crítico. El método propuesto puede servir como una alternativa a las métricas actualmente utilizadas por algunas compañías de seguros y puede servir como plantilla para futuras evaluaciones de conductores basadas en IA.