La mesa redonda “La IA Generativa como elemento diferencial en el sector asegurador”, que organizamos desde Quantion, pudimos analizar diferentes perspectivas sobre el presente y futuro de la industria. Junto con expertos como Néstor Álvaro (Director de Analítica Avanzada de Santalucía), Iván Jiménez (Director de Innovación en Mutualidad) y Chema Muñoz (Director de Innovación Corporativa en Quantion), exploramos cómo la IA, en particular la IA Generativa, está transformando el panorama de las aseguradoras.
En este artículo nos centraremos en el contexto actual de la IA dentro del sector. También nos preguntaremos ¿dónde queda el límite entre la inteligencia artificial y el factor humano? Revisaremos y reflexionaremos sobre posibles casos de uso que grandes empresas del sector ya están teniendo en cuenta y finalmente, cerraremos comentando los principales desafíos que las empresas se están encontrando.
¿Cuál es el contexto de la IA en el sector asegurador?
Con más de 53.000 millones de euros destinados a la IA en el mercado global, y una parte significativa dirigida específicamente a la IA generativa, surge la pregunta inevitable: ¿qué implica esto para el futuro de las aseguradoras? Iván empezó hablando sobre cómo, el sector asegurador, especialmente el insurtech, se enfrenta a la disrupción de la inteligencia artificial, sus reflexiones indicaron que:
- La IA multiplicará la capacidad tecnológica de las empresas y se convertirá en un factor diferencial.
- Habrá un aumento de startups más ágiles y pequeñas en tamaño.
- Con menos personal, las insurtech podrán atraer inversiones más grandes y tener un impacto significativo en las aseguradoras.
- La IA generativa facilitará que las insurtech lleguen al mercado de manera flexible y eficiente, acelerando así la innovación.
En este punto también, creemos oportuno contrastar con la visión técnica de Chema. El sector asegurador posee características que permiten capitalizar muy bien algunas ventajas de la IA generativa. Por un lado, se caracteriza por su intensa acumulación de datos de clientes, lo que representa un terreno fértil para que la IA Generativa ofrezca soluciones de alta calidad.
Y, además, la naturaleza hiperregulada del sector asegurador juega a favor del uso de la IA Generativa. Las regulaciones claras y estrictas proporcionan un marco sólido que facilita la implementación efectiva de la IA, asegurando que cada paso cumpla con los estándares legales establecidos.
El límite entre el factor humano y la IA en el sector asegurador
En medio de esta revolución tecnológica, surge un dilema; el equilibrio entre el factor humano y la IA en el sector asegurador. Las conversaciones durante la mesa redonda no solo giraron en torno a la eficiencia y la rentabilidad, sino que también exploraron cómo mantener la confianza del cliente en un mundo cada vez más digitalizado. ¿Dónde reside el límite entre la innovación tecnológica y la conexión humana?
Néstor e Iván dejaron claro que la IA en el sector de las aseguradoras debe estar intrínsecamente ligada a la confianza. Algunas reflexiones clave incluyen:
- Las soluciones basadas en IA no deben socavar la relación de confianza entre la tecnología, la compañía y el cliente.
- Las empresas deben identificar y abordar las limitaciones tanto tecnológicas como humanas, manteniendo así la confianza del cliente.
- Es crucial personalizar las soluciones para adaptarse a las necesidades y contextos específicos de los clientes.
Casos de Uso: tangibilidad de proyectos y personalización de experiencias
En la charla también se presentaron casos de uso concretos que ilustran la transformación en curso en el sector asegurador gracias a la IA generativa. Estos ejemplos muestran cómo las aseguradoras están adoptando y reflexionando entorno posibles usos de estas nuevas tecnologías para mejorar la eficiencia operativa y ofrecer experiencias más personalizadas a sus clientes:
1. Procesamiento de documentos
Una de las áreas donde la IA está teniendo un impacto más significativo es en el procesamiento de documentos. Las aseguradoras están utilizando algoritmos de IA para automatizar tareas como la clasificación y extracción de información de documentos, lo que les permite mejorar la eficiencia y reducir los errores humanos. Por ejemplo, Santalucía está implementando soluciones de IA para optimizar la búsqueda de información en documentos de pólizas y mejorar el rendimiento interno de sus empleados. Esta tecnología no solo puede agilizar los procesos internos, sino que también tiene la capacidad de enriquecer los datos de los clientes y ayuda a detectar fricciones que las aseguradoras deben resolver.
2. Atención al cliente
Se mencionaron varias soluciones en relación con cómo la IA puede mejorar la atención al cliente. Una de ellas, recae en contar con respuestas automatizada por un asistente virtual, una solución ideal en casos en los que el cliente requiere una respuesta inmediata. En la mesa también se abrió la puerta a otra área donde la IA también podría demostrar su valía. Mutualidad reflexionó sobre una solución centrada en explorar cómo la modelación por voz puede influir en las interacciones con los clientes y mejorar las ventas finales. Utilizar la IA en el área de atención al cliente, nos puede ayudar a comprender y responder a las necesidades de los usuarios de manera más efectiva, ayudando a las aseguradoras a mejorar la satisfacción del cliente y fortalecer las relaciones a largo plazo.
3. El papel de los datos sintéticos
También se puso sobre la mesa el papel emergente de los datos sintéticos en el sector asegurador. Las aseguradoras están empezando a explorar cómo la IA puede ayudar a desarrollar nuevos modelos actuariales o de riesgo que antes eran difíciles de identificar. Esta aplicación permitiría mejorar la precisión de los modelos de riesgo y optimizar la asignación de recursos. Al aprovechar la IA generativa en este ámbito ayudaría a las aseguradoras a mejorar la calidad de sus análisis y tomar decisiones más informadas.
En este clip podéis escuchar a Néstor reflexionado sobre los casos de uso en Santalucía:
Queremos cerrar este punto, con el clip de Iván, dónde nos resume cuáles son los principales usos prácticos que destaca para el sector asegurador.
¿Qué aspectos técnicos debemos tener en cuenta a nivel tecnológico para poder aplicar la IA en grandes corporaciones?
En este punto Chema Muñoz, director de Innovación Corporativa en Quantion nos señala que los aspectos técnicos más importantes para tener en cuenta por las organizaciones a la hora de implementar una solución basada en IA generativa:
- Infraestructura especializada: Se requiere una infraestructura de nube privada con acceso exclusivo para la organización.
- Precisión y gestión de datos: Es fundamental discernir entre los datos que generará la IA generativa y aquellos que provendrán de fuentes tradicionales
El poder del dato en el sector asegurador: Principales desafíos
En el sector asegurador, los datos deben ser precisos y estar validados constantemente para mantener la integridad de los procesos. Néstor de Santalucía destacó algunos retos concretos con los que se encuentra al aplicar la IA generativa en sus procesos; la validación de datos cambiantes y la constante validación legal.
Por su lado, Iván, destacó la transparencia, la trazabilidad y la precisión del dato como los principales aspectos a los que no puede perder el foco a la hora de implementar la IA en sus procesos.
Y finalmente, Chema nos añade información contrastada sobre las principales preocupaciones de los CTO frente a la IA. Por un lado, entender qué riesgos supone para ellos y la idoneidad de los datos actuales.
