La inteligencia artificial en seguros afronta una nueva etapa. El reto para las compañías ya no consiste únicamente en identificar casos de uso o experimentar con herramientas de IA, sino en llevar esta tecnología a producción, integrarla en la operativa, gobernarla correctamente y conseguir que genere valor real para el negocio.
Esta es una de las principales conclusiones de las conversaciones mantenidas con aseguradoras, brokers y otros actores del sector en distintos encuentros celebrados en Chile, México y Centroamérica, en los que ha participado Charles Taylor como referente global de tecnología para seguros.
Una encuesta de Deloitte citada en estos encuentros apunta que el 76% de los ejecutivos aseguradores consultados ya había implementado inteligencia artificial generativa en una o más funciones. Sin embargo, una parte importante de estas iniciativas todavía se encontraba en fases iniciales.
Entre las principales barreras para avanzar aparecen la seguridad y privacidad de los datos, su calidad y la integración de los sistemas.
“Ya conocemos el potencial de la inteligencia artificial. Ahora tenemos que resolver cómo llevarla a la operación, cómo gobernarla y, fundamentalmente, cómo utilizarla para transformar el negocio y no simplemente para hacer más rápido lo que ya hacíamos”, señala Damián Korman, Global PreSales Director de Charles Taylor InsureTech.
De los proyectos piloto a la operación real
El salto desde la experimentación hasta la producción plantea uno de los principales desafíos para las aseguradoras. La IA puede aplicarse a áreas como la suscripción, la gestión de siniestros, la distribución o la atención al cliente, pero su incorporación requiere revisar previamente los procesos sobre los que se pretende actuar.
Automatizar un proceso ineficiente no implica necesariamente transformarlo. De hecho, puede provocar que los errores existentes se reproduzcan con mayor velocidad y a una escala superior.
Por ello, antes de automatizar resulta necesario revisar los procesos, conocer y gobernar los datos e identificar errores y excepciones. La curaduría de la información adquiere así un papel fundamental para evitar que la capacidad de escala de la IA amplifique deficiencias preexistentes.
Una arquitectura tecnológica más flexible
La inteligencia artificial también está acelerando la transformación de las arquitecturas tecnológicas de las compañías.
El modelo evoluciona desde estructuras rígidas y cores monolíticos hacia sistemas más modulares, integrables y adaptativos, capaces de incorporar nuevas tecnologías a medida que estén disponibles.
El objetivo, por tanto, no debería ser construir una infraestructura preparada únicamente para las herramientas de IA actuales, sino desarrollar una arquitectura capaz de integrar las tecnologías que todavía están por llegar.
Esta flexibilidad será especialmente relevante en un sector en el que la transformación tecnológica afecta a prácticamente toda la cadena de valor.
Del seguro con IA al seguro de la IA
La inteligencia artificial plantea además un nuevo reto para el propio negocio asegurador: el sector no solo tendrá que incorporar IA al seguro, sino que también tendrá que aprender a asegurar los riesgos derivados de la IA.
Errores de los modelos, sesgos, alucinaciones o decisiones automatizadas incorrectas pueden generar pérdidas económicas, interrupciones del negocio o responsabilidades frente a terceros.
Estos riesgos comienzan ya a convertirse en materia asegurable. La reaseguradora Munich Re, que trabaja en soluciones vinculadas a los riesgos de inteligencia artificial desde 2018, ofrece coberturas para determinados perjuicios derivados del funcionamiento de estos sistemas.
La expansión de la IA abre así nuevas preguntas para el sector: ¿quién responde cuando una decisión automatizada provoca un perjuicio? ¿Cómo se puede medir y suscribir ese riesgo? ¿Qué controles necesita una empresa para que su exposición pueda ser asegurable?
A medida que la inteligencia artificial intervenga en decisiones y procesos de mayor relevancia, estas cuestiones tendrán un peso creciente en el mercado asegurador.
Tecnología, talento y cultura
La transformación tampoco se limita a la tecnología. Las compañías necesitan desarrollar una capacidad permanente de aprendizaje y adaptación que implique a los sistemas, los profesionales y la cultura corporativa.
“La ventaja no estará solamente en adoptar la IA que conocemos hoy, sino en construir una organización capaz de incorporar la tecnología que todavía no conocemos”, apunta Korman.
En este proceso, el conocimiento específico del sector será determinante. Modernizar un core, rediseñar procesos o introducir inteligencia artificial en suscripción, siniestros, distribución o atención al cliente requiere comprender la complejidad de la actividad aseguradora.
La tecnología proporciona las herramientas, pero el conocimiento del negocio es el que permite aplicarlas correctamente y convertir la innovación en resultados.
La IA desafía, por tanto, al seguro en dos direcciones simultáneas: obliga a transformar la propia industria y, al mismo tiempo, genera nuevos riesgos que las aseguradoras tendrán que aprender a identificar, prevenir, valorar y asegurar.