¿IAhora Qué?
La IA añadirá un billón$ de valor al Seguro
“El Seguro es uno de los sectores que más se va a beneficiar de la Inteligencia Artificial (IA)”, proclamó Alejandro Bermejo, Executive Director Insurance Sector GFT Central and Western Europe, en la jornada de su entidad. Si la 1ª Revolución Industrial marcó el inicio del trabajo con máquinas, la 5ª supone la era de las máquinas ‘inteligentes’. En esos 300 años el PIB ha crecido el 9.333%. El PIB per capita ha pasado de 150$ en el siglo XVIII a 14.000 en 2023.
Si se calcula que la IA Generativa (GenAI) aportará 7 puntos del PIB mundial en 10 años, 7 billones$ gracias al incremento del 1,5% en la productividad, el valor adicional para el Seguro superará el billón. GenAI será para el sector “una auténtica revolución, para mejorar la experiencia, la toma de decisiones, automatizar procesos, dar más información, y ser más rentables”, añadió.
El 73% de las aseguradoras que operan en España han adoptado proyectos IA, pero solo el 67% da acceso al cliente para que consulte datos de su siniestro de Hogar, lo que hace que el 48% de los usuarios no reciban toda la información sobre éste.
Las aseguradoras están utilizando la IA y el machine learning (ML, aprendizaje automático) para:
- Segmentación de la clientela: 84%
- Riesgo de fuga: 80%
- Detección del fraude: 78%
- Proceso de tarificación: 61,4%
- Videoperitaje: 57,1%
- Recomendación para clientes/ventas: 54,2%
- Proceso de suscripción: 47,7%
- Rediseño de productos: 8,2%
Debe ser considerado un desafío para toda la empresa
Ignasi Barri, Offering Director GFT, calcula que la GenAI generará un incremento de la productividad de entre el 30% y el 35%, pero para lograrlo se requiere destinar a esos proyectos recursos adecuados, presupuesto, personal y tecnología. Y, lo más importante; “debe ser considerado un desafío para toda la empresa”, porque es “vital” promover “una cultura que apoye el aprendizaje continuo y la experimentación”, para conseguir “una producción segura y escalable, y una gestión eficiente de los costes relacionados con GenAI2
También es necesario identificar un número selecto de casos de uso donde GenAI pueda tener un impacto sustancial. Esto requiere “un análisis exhaustivo de los procesos de la organización”. Y centrarse en los procesos donde las recuperaciones ante fallos no son costosas y el retorno de la inversión es muy claro.
Los asistentes deben estar supervisados por humanos en las fases críticas. “El humano tiene siempre la última palabra y la responsabilidad”, subrayó. Al mismo tiempo, se debe comenzar en procesos donde las recuperaciones ante fallos no sean costosas y el retorno de la inversión es muy claro.
Un caso de uso es el entendimiento de condiciones particulares, garantías, coberturas, límites, para determinar si la póliza cubre el siniestros, sobre todo en seguros complejos. Otro, el análisis de la documentación legal con terceros para validar el cumplimiento normativo.
Los principales retos en la implantación de GenAI son la gobernanza, el gobierno del dato, las cuestiones éticas y legales, el coste, el grado de madurez tecnológica, la escalabilidad de la integración, la seguridad y la privacidad, el tiempo de puesta en marcha, y la exposición.
Gonzalo Ruiz de Villa, Executive Director CTO de GFT, analizó los Modelos de Lenguaje (LLM), que “son un tipo de algoritmo de IA que nos permitirá comprender, resumir, generar y predecir nuevos contenidos”. Entre los casos de uso, las oficinas de agentes ‘inteligentes’, el chat de conversación con clientes, soportes a agentes o call center, análisis del sentimiento, recomendaciones en suscripción, entendimiento de coberturas y de condiciones particulares, soporte inteligente en siniestros.
“Los usuarios van a descubrir formas nuevas de aprovechar los LLM”, advirtió. Por ejemplo, la homogeneización de facturas por conceptos y subconceptos facilita la comparación del precio unitario por profesional en una reparación. Eso lleva a una reducción de costes de ésta al elegir al profesional más adecuado, además de una identificación del fraude.
María Jesús Suquía, Mapfre Global Account Director GFT Spain, moderó un debate sobre los objetivos y éxitos del Laboratorio de Innovación de IA, entre Pedro Luis Sacristán, subdirector de Tecnología y Automatización de Procesos de Mapfre, Gonzalo Ruiz de Villa e Ignasi Barri. Nuevamente, se incidió en la necesidad de coordinación y colaboración dentro de la empresa y de creación de equipos multidisciplinares para sacar adelante los proyectos. Además, Pedro Luis Sacristán considera clave “la viabilidad técnica” de las iniciativas.