‘El poder transformador de la IA Generativa en el sector asegurador’

Un desafío muy real

La Inteligencia Artificial Generativa es una tecnología que está arraigando con fuerza en la estrategia operativa de las compañías. El sector asegurador no es ajeno a esta realidad y ya ha empezado a dar pasos para conocerla y analizar posibles casos de uso en todos los ámbitos. Los responsables de su aplicación saben que han de ir con paso firme, porque las expectativas son importantes, pero también las incertidumbres y los riesgos de esta tecnología que, sin duda, va a cambiar la forma de trabajar y de dar servicio al cliente.

Conocer cómo afrontan las compañías de seguros la implantación de la Inteligencia Artificial Generativa y qué es lo que están haciendo y su uso, teniendo en cuenta las implicaciones éticas y sociales, ha sido el tema central de una mesa redonda organizada por ‘Actualidad Aseguradora’ y Capgemini dentro del Laboratorio de Innovación que ambas desarrollan. Ha contado con la participación de Néstor Álvaro, gerente de Data Science de Santalucía; Manuel Blanco, director de Sistemas de Información de Caser; Diego Bodas, director de Advanced Analytics de Mapfre España; Clara Granados, directora del Área de Advanced Analytics de Segurcaixa Adeslas; Alberto de Juana, Head of Process Transformation & Innovation de Generali; Jordi Vidal, director de Data Analytics de  VidaCaixa; Clarisa Martínez, directora de Data  Analytics e IA de Capgemini; y Raúl Santiago, Senior Digital Transformation Manager de Capgemini. La moderación estuvo a cargo de José Luis Cendrero, responsable de Comunicación Corporativa e Innovación de INESE. 

‘ACTUALIDAD ASEGURADORA’ (EN ADELANTE ‘A.A.’).- ¿Qué primeros pasos hay que dar para la adopción de la Inteligencia Artificial Generativa?

MANUEL BLANCO.- La Inteligencia Artificial lleva ya bastantes años implantada en las compañías de seguros, aunque la Generativa es la que ahora ha explotado. La IA se ha democratizado. Todo el mundo puede crearse una cuenta de chat GPT en su teléfono particular o en su ordenador. Las empresas, y sobre todo nosotros, que estamos en seguros, un mercado regulado, debemos tener muy claro que lo que hacemos, lo hacemos bien. Por lo tanto, hay que pensar bien cómo utilizar la IA Generativa en los procesos de empresa, de manera que sea haga con seguridad A diferencia de las anteriores oleadas tecnológicas, que iban orientadas al cliente, ésta va más hacia el empleado y hacia Operaciones.

NÉSTOR ÁLVARO.- Veo tres grandes bloques. El primero es las unidades internas de data analytics, que tienen que entender qué es lo que tenemos y entrar al centro de la cuestión. El segundo serían los usuarios, con chat GTP; no son técnicos, pero entienden lo que hacen, para qué lo pueden utilizar. Y el tercer bloque son otras unidades, como las de Legal o las Formativas. Al final, creemos que es una combinación de todas. La parte más tecnológica tiene que estar al día porque esto va cambiando muchísimo. También quiero destacar que hay un elemento que no tiene que ver con la IA Generativa, y es la parte de formación que nos capacita para decir si lo que estamos haciendo, lo podemos hacer o no desde el punto de vista regulatorio. Al final, hay una parte humana importante, hay que transmitir la idea de que esto nos va a ayudar; el que no se adapte, se va a quedar atrás; no es que le vaya a quitar el puesto, pero va a tener menos capacidades. 

RAÚL SANTIAGO.- Además de a los empleados y a los clientes, la IA Generativa también nos va a afectar a los proveedores. Para ser competitivos, el cliente nos va a exigir que nos proveamos de esta tecnología para luego utilizarla con ellos porque les supone una reducción de coste, una mejora de la eficiencia. 

CLARISA MARTÍNEZ.- También hay que trabajar desde las compañías en la calidad de datos. La IA Generativa trabaja con billones de tokens, y esto hay que alimentarlo con datos de calidad. También es importante la priorización y alineación con la estrategia, plantear casos de uso y gestionar muy bien las expectativas de la dirección para que los resultados sean realmente aprovechables por todos.

DIEGO BODAS.- El foco no está tanto en el empleado sino en el cliente, porque es el que realmente está exigiendo un cambio en la forma de responderle. Hay que gestionar sus expectativas teniendo en cuenta que somos una empresa de personas para personas. Esta tecnología nos permite enriquecer el ambiente de trabajo para que todas las personas se puedan dedicar a lo que en realidad son productivas. Esto exigirá una reformulación de las competencias y de los conocimientos con un objetivo claro que no es automatizar un proceso porque sí; primero habrá que decidir qué se puede automatizar y qué no para cumplir el objetivo de dar un mejor servicio a nuestro cliente.

CAPGEMINI: COMPROMETIDOS CON LA SOSTENIBILIDAD

Capgemini tiene un compromiso decidido con la Sostenibilidad. Clarisa Martínez destaca al respecto que “somos transparentes respecto a lo que cada uno de nuestros proyectos consume; pero no solo somos transparentes, sino que informamos con datos del consumo de ejecutar cada uno de los proyectos, al tiempo que trabajamos en hacerlos más sostenibles. 

Un ejemplo de lo que puede llegar a suponer la IA ha sucedido recientemente, con la potencial erupción del volcán de Islandia. La IA ha permitido salvar muchas vidas al poder evacuar la población de las zonas afectadas con una semana de anticipación, mediante alertas y mapas de simulación que han hecho que se vaciaran ciudades enteras”, afirma Martínez, quien resalta la importancia de usar la IA donde haya que usarla, ya que “va a ser bueno para todos”. 

TRES BENEFICIARIOS

JORDI VIDAL.- La IA Generativa tiene tres beneficiarios: el cliente, que va a tener  unas capacidades que antes no tenía, y que va a esperar unos tiempos de respuesta más cortos; el empleado, al que esta tecnología va a ayudar mucho; y el proveedor, con la generación de código. Tendremos que ver el impacto en cada una de estas tres áreas, priorizar y tener una estrategia, porque no podemos apuntar a todo. A la hora de adoptar la IA Generativa, tenemos dos aproximaciones, lo que llamamos el ‘discovery’, que es el modo laboratorio, un entorno seguro donde los datos que se tratan están validados por el área jurídica. También es importante saber qué POC (casos de uso en sus siglas en inglés) se elige que luego te permita llevarlo a la realidad. Busquemos casos de uso pequeños, que nos permitan avanzar más que los grandes casos.

CLARISA MARTÍNEZ.- Sin duda, el cliente es fundamental para todos, pero una de las incertidumbres que está trayendo la IA Generativa es si van a desplazar a los empleados. La IA Generativa no viene a anular el trabajo humano, sino a hacerlo mejor.

JORDI VIDAL.- En VidaCaixa, la IA tradicional ya cambió el sentido de los puestos de trabajo, que pasaron de ser más manuales a más técnicos, más de supervisión, siendo un aliciente y un reto para cada una de las direcciones y para los empleados. Lo hemos visto de forma muy positiva.

ALBERTO DE JUANA.- A la hora de adoptar la IA Generativa en las empresas, hay que explicar muy bien qué es esta herramienta, qué va a permitir, pero que no va a resolver todos los problemas. Si los usuarios entienden qué valor aporta y qué utilidades puede traernos, identificaremos mejor los casos de uso. No tiene sentido empezar a probar algo porque sí. Respecto al control sobre esta tecnología, recientemente hemos publicado una directriz para todo el Grupo Generali, que busca establecer los mecanismos a lo largo del ciclo de vida de los proyectos que garanticen el gobierno y el control de todos los casos de uso, involucrando a las funciones de riesgos, protección de datos y seguridad en todo este ciclo. 

‘A.A.’.- ¿Cuáles son las áreas de negocio de las aseguradoras que pueden beneficiarse a corto plazo de la implantación de la IA Generativa? 

ALBERTO DE JUANA.- Como primeros pasos dentro de la IA Generativa vemos los casos de uso orientados a aumentar las capacidades del empleado, lo que repercute a su vez en una mejor experiencia de cliente. Identificamos asistentes de soporte a empleados, por ejemplo en un contact center, donde potencian sus capacidades, sea en el ámbito de siniestros, en suscripción…, les da un mejor soporte para una mejor atención al cliente. Entendemos que primero hay que probar con el empleado, para minimizar los riesgos, y luego, progresivamente, ir ampliando a casos de uso más directos con los clientes. Otra área sería la de IT, dando soporte a los desarrolladores, lo que tiene sus riesgos y hay que medirlos.

JORDI VIDAL.- Siempre hemos defendido que la IA tradicional se puede aplicar a toda nuestra cadena de valor. Hemos analizado dónde tenemos mucha IA tradicional y dónde no, y hemos intentado ver dónde la IA Generativa nos puede ayudar a acelerar el proceso de cambio. Y pongo dos ejemplos: el de código, que antes se comentaba, y la gestión de documentos a nivel jurídico, cumplimiento normativo… Estamos empezando a trabajar, y con buenos resultados, a nivel de chat, interactuando sobre documentos, incluso etiquetándolos de forma mucho más rápida para tenerlos estructurados en una base de datos.

RAÚL SANTIAGO.- Yo pondría al cliente en el centro de los caso de uso. ¿Qué querría un cliente? Pues que cuando tiene un siniestro, se acelere todo el flujo. La gestión de siniestros es un caso muy típico de mejora porque hay lectura de documentos, interpretación de información... Todo esto es prometedor. En la empresa, hay que convencer, sobre todo a los analistas de negocio, de las bondades de la IA Generativa. Ellos son capaces de pensar y aplicar esta tecnología en la mejora de los procesos actuales. Pero la IA Generativa no sólo nos puede servir para mejorar lo que ya tenemos, sino para crear nuevos productos y servicios. Yo, como cliente, le puedo decir quién soy, qué me gusta, cuál es mi aversión al riesgo, y me personalizaría un seguro, generaría un clausulado tras una conversación.

CAMBIO EN LA FORMA DE TRABAJAR

Desde hace año y medio, Capgemini ha invertido dinero y tiempo en aportar información a sus clientes sobre el concepto de la Inteligencia Artificial Generativa. Para ello, ha creado un centro de excelencia a nivel grupo y ha realizado una inversión que ya se eleva a 2.000 millones de euros en capacidades y tecnologías Worldwide con el objetivo de dar soporte a sus empresas cliente. Raúl Santiago destaca que el primer reto que se han impuesto ha sido el de hacer, dentro de Capgemini Research, un informe en el que han participado 500 empresas referentes, entre ellas del sector asegurador, que han respondido a cómo están afrontando la IA Generativa. 

Entre las principales conclusiones de este trabajo, Clarisa Martínez remarca que va a suponer un cambio en la forma de trabajo interno de las compañías, poniendo el foco en el empleado; es decir que la IA va a dar relevancia al empleado, a la marca y va a propiciar que Negocio comience a tener una parte importante en la toma de decisiones. 

TIEMPOS MÁS CORTOS

DIEGO BODAS.- El Área de Negocio Digital de Mapfre ha sido absolutamente innovadora en lo que a experiencia de cliente se refiere, insertando la IA Generativa en los procesos de generación de contenidos para redes sociales, siempre con un humano en el medio, nunca con una automatización completa del proceso. Ha sido satisfactorio ver cómo se acortan los tiempos de creación y cómo se enriquecen las propuestas de contenido. Se simplifica el proceso ordinario, se consigue emitir contenidos más personalizados para la audiencia a la que se dirigen y además de forma muchísimo más eficiente. En ningún momento se ha reemplazado a ningún empleado, sino que se le ha dotado de herramientas adicionales. 

Respecto al cliente, se le ha facultado para que pueda realizar las gestiones oportunas a la hora que quiera, el día que quiera, por ejemplo, en la peritación y suscripción de muchos siniestros. Los procesos de verificación digital son muy importantes, tanto en Autos como en Comercio. La IA complementa la tarea del suscriptor, ayudando a localizar ciertos objetos o componentes en las imágenes que pueden requerir una consideración especial a la hora de suscribir la póliza. Por supuesto, es muy útil en la gestión de la documentación. Puede ayudar a simplificar el contrato de seguro y hacerlo más accesible.

CLARA GRANADOS.- El caso de uso más inmediato está relacionado con la experiencia de cliente y contact center. Hemos empezado ayudando a los gestores del contact center en la búsqueda de documentos; usamos la IA Generativa para darles una respuesta muchísimo más ágil que, al final, va a impactar en los tiempos de atención. También estamos aplicando IA Generativa para el análisis de la voz del cliente. Para los modelos analíticos, es una gran fuente de creación de variables sintéticas que nos ayudarán para otros modelos predictivos. Asimismo, la estamos usando para el control de calidad y auditorías; nos ayuda a acelerar ese control que, a día de hoy, lo desarrollan principalmente personas.

MANUEL BLANCO.- Insisto en la parte de mejorar las operaciones, porque es lo que da un beneficio al cliente. Mejorar las operaciones significa revisar los procesos que ya tenemos bastante automatizados. Como ejemplo hay que revisar los OCR, los mecanismos de conversión de voz a texto y de análisis de ese texto, que la inteligencia generativa te da casi hechos.

NÉSTOR ÁLVARO.-  En la parte de experiencia del cliente, hay casos de uso que se pueden plantear, pero nosotros estamos pensando más en el futuro, de cara a hacer algo que nos sirva a nivel tecnológico para sentar las bases y de confianza. Por eso, nos estamos enfocando hacia el usuario interno, para validar estas capacidades y, a partir de ahí, empezaremos a avanzar en nuevas líneas de trabajo de otras áreas. Por lo tanto, primero vamos trabajando en interno y con los equipos de formación.

‘A.A.’.- ¿Cómo se puede aplicar esta tecnología de manera segura y responsable?

NÉSTOR ÁLVARO.- Tenemos que apoyarnos  y validar todo con Legal, que nos dice qué podemos hacer y qué no. Al final, es el DPO y muchos otros equipos los que nos tienen que dar el visto bueno. Estamos planteando todo desde el punto de vista del usuario interno porque queremos que los casos de uso no tengan un riesgo reputacional.

CLARA GRANADOS.- Yo creo que para desplegar una IA de manera responsable, lo primero que hemos de tener es un marco corporativo y un marco del ciclo de vida de la IA Generativa, con todos los actores que tienen que estar. Para mí, ese es el pilar para tener una IA responsable, me da igual que sea Generativa o tradicional. 

ALBERTO DE JUANA.- Ese marco, además, tiene que estar alineado con la estrategia de la compañía, teniendo muy claros los principios bajo los que debe regirse esta IA, que son los de justicia, transparencia, ética y seguridad. Ese marco también ha de tener en cuenta los riesgos que puede traer la IA con el objetivo de identificarlos y establecer los mecanismos que permitan mitigarlos. De esta manera, garantizamos la seguridad a la hora de desplegar estos casos de uso y que no entramos en riesgos éticos de generación de noticias falsas o que la IA pueda tomar decisiones que afecten a nuestra reputación, entre otros ejemplos.

JORDI VIDAL.-  En la parte de responsabilidad, además de lo comentado, hay que poner a la persona en la toma de decisiones del modelo. Lo que me preocupa de la IA Generativa es que, al final, vamos a pasar de un paradigma de scorings, a crear cosas, y eso tiene su riesgo, que hay que evaluar. 

MANUEL BLANCO.- La seguridad, en nuestro caso, va en dos líneas. Una es asegurarnos de que lo que hace el empleado es lo que puede hacer. Tenemos que formarlos para que usen la IA Generativa con rigor y sin sacar información fuera de la empresa. Por otro lado, desde el punto de vista más tecnológico, tenemos que conseguir una especie de capa de APIS de modo que la salida de esa información para contrastarla con las grandes bases de datos en la nube esté modelada y securizada.

ESPAÑA Y EUROPA, CONCIENCIADOS

CLARISA MARTÍNEZ.- Yo creo que España y Europa se lo han tomado muy en serio. Se está creando nueva legislación que ayude a gestionar correctamente la parte de IA con cocreación. Para mí es muy importante el tema de la marca de agua. No todas las empresas ni tecnologías están preparadas para distinguir qué está generado por una máquina y qué no. Hay que trabajar en esa marca de agua que nos ayude a identificarlo y a tratar mejor esas alucinaciones. 

DIEGO BODAS.- Para un despliegue seguro y responsable, la pauta que seguimos es tener una coordinación única, que proporciona un marco de control consistente, robusto y, sobre todo, compartido, que todo el mundo conozca. Las reglas de juego deben ser totalmente transparentes y deben ser difundidas en la organización. Hablamos mucho de ética de la IA Generativa. Cada compañía debe hacer un esfuerzo por definir ese concepto en el despliegue de modelos de IA. La colaboración es imprescindible. Debe haber equipos multidisciplinares con expertos, universidades, consultoras... La experiencia de usuario, el riesgo operativo también debe tenerse en cuenta. Por eso hay que hacer un despliegue gradual. Además, debemos ser muy exigentes en la monitorización, incorporando siempre al humano en este proceso de validación, ya que hay todavía mucha incertidumbre respecto a cómo funciona esta tecnología. Otro elemento primordial es reforzar la labor del gobierno del dato porque ahora se incorpora al proceso un dato generado por una herramienta de IA.

‘A.A.’.- ¿Qué desafíos éticos plantea la IA Generativa y cómo se pueden abordar?

RAÚL SANTIAGO.- Ya existe legislación de protección de datos y la ética por diseño también está ya legislada y funcionando bien. Francia y Alemania han hecho una normativa, y la Unión Europea ya está en ello. Lo que todavía falta es saber cómo implementar esa ética; cómo organizarla. A nivel político se está a la expectativa de lo que se está implementando; los gobiernos saben que tiene mucho impacto. Individualmente, también tenemos políticas éticas en nuestras corporaciones que deben ser cumplidas, a nivel de datos, incluso de usuario, al que le estamos abriendo una puerta para hacer algo que éticamente sabe que no puede hacer.

NÉSTOR ÁLVARO.- La parte regulatoria está cambiando mucho. Es necesario definir bien qué es la IA, porque tampoco hay un consenso y, a partir de ahí, ver qué podemos hacer nosotros. Yo creo que, por el sector en el que estamos, intentaremos ir a máximos. Hay que tener controladas las cosas que nos generan duda para no hacer nada que pueda estar en zona gris. Pero, aparte de los aspectos éticos, hay que tener en cuenta muchos otros riesgos que tiene la IA, como quién toma las decisiones, qué se puede hacer con las decisiones que ha tomado la IA… La validación humana es súper importante, pero ¿qué humano, el cliente o el empleado interno? Hay muchas preguntas por resolver.

DIEGO BODAS.- En este ámbito de la IA Generativa, todas las empresas somos más consumidoras que creadoras, y eso implica que en estos casos de uso se debe ser todavía mucho más rigurosos analizando el desempeño de estos modelos. Por otro lado, todas las compañías deben tener una metodología clara, pública y y transparente, de cara a saber cuál es el análisis que se debe hace para decidir la automatización o el grado de automatización de una tarea. Porque algo pueda automatizarse no quiere decir que lo debamos automatizar. Hay que analizar muy bien todos los riesgos. Por otro lado, la transparencia en cuanto al uso de un modelo de IA Generativa es muy importante, tanto con empleados como con clientes. Debemos hacer saber al usuario final, sea quien sea, que está interactuando con una herramienta de IA Generativa. A nivel interno, hay que incidir mucho en la formación de los empleados y en la regeneración de las habilidades, tanto duras como blandas. 

JORDI VIDAL.- Queremos trasladar la seguridad que tenemos en la IA tradicional a la generativa. Ahora en todos los modelos podemos garantizar la ‘explicabilidad’, la transparencia, que son éticos con los datos escogidos y que lo es el propio modelo en sí, sumado a que ningún modelo funciona de forma autónoma y siempre hay un humano detrás. Trasladar todo esto a la IA Generativa es lo que estamos intentando.

MANUEL BLANCO.- Normativa en el sector asegurador hay mucha. La que viene incrementará la seguridad y, por lo tanto, hay que incorporarla.

ALBERTO DE JUANA.- Para afrontar los nuevos desafíos éticos entiendo que debe existir un marco de gobierno que establezca unos principios éticos básicos como organización y que garantice el cumplimiento de las nuevas regulaciones, aspectos con los que ya contamos y que usamos para actualizar también el marco de control de los casos de uso  de IA ya existentes. Adicionalmente, la calidad del dato sigue siendo fundamental para no generar sesgos, así como garantizar la protección de los datos de nuestros clientes si cabe aún más. 

CLARA GRANADOS.- Para afrontar los desafíos éticos ya estamos trabajando en explicabilidad, analisis de sesgos, control y gobierno. Los proveedores tenéis un rol muy importante porque poseéis la visión global de lo que estamos haciendo cada una de las compañías. Al final, va a venir nuestro regulador y nos va a marcar las pautas. Los proveedores nos podéis ir anticipando cómo tenemos que estar preparados para afrontar los desafíos éticos.

CLARISA MARTÍNEZ.-  En Capgemini se ha creado un Departamento Jurídico Legal que está dando soporte a los equipos de data. Es nuestra responsabilidad acompañaros para ser lo más éticos y responsables posible.

RAÚL SANTIAGO.- Para nosotros hay también una línea de negocio, que es la consultoría estratégica en este ámbito. Cogemos el conocimiento de todos, lo aunamos con la legislación y lo que hay en el mercado, y ofrecemos un servicio de consultoría para ayudar a las compañías a ‘no reinventar la rueda’.

Conocer cómo afrontan las compañías de seguros la implantación de la Inteligencia Artificial Generativa y qué es lo que están haciendo y su uso, teniendo en cuenta las implicaciones éticas y sociales, ha sido el tema central de una mesa redonda organizada por ‘Actualidad Aseguradora’ y Capgemini dentro del Laboratorio de Innovación que ambas desarrollan. Ha contado con la participación de Néstor Álvaro, gerente de Data Science de Santalucía; Manuel Blanco, director de Sistemas de Información de Caser; Diego Bodas, director de Advanced Analytics de Mapfre España; Clara Granados, directora del Área de Advanced Analytics de Segurcaixa Adeslas; Alberto de Juana, Head of Process Transformation & Innovation de Generali; Jordi Vidal, director de Data Analytics de  VidaCaixa; Clarisa Martínez, directora de Data  Analytics e IA de Capgemini; y Raúl Santiago, Senior Digital Transformation Manager de Capgemini. La moderación estuvo a cargo de José Luis Cendrero, responsable de Comunicación Corporativa e Innovación de INESE.