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La inteligencia artificial y su impacto en la industria del seguro

 

La transformación digital conlleva cambios importantes en el sector asegurador. En lugar del modelo tradicional de seguros, se adopta un enfoque donde todos los procesos de negocio son digitales. Tecnologías disruptivas como la Inteligencia Artificial (IA), el Internet de las Cosas (IoT), Tecnología Blockchain (TB), Aprendizaje Automático (AA), Big-Data y la Computación en la Nube (CN) están involucrados en el ecosistema de los seguros. La IA se utiliza en áreas como la experiencia del cliente, la suscripción, el procesamiento de reclamaciones, la detección de fraudes, la evaluación de riesgos, la seguridad de la información, asistentes virtuales, cálculo de riesgos y el análisis de datos de clientes. En consecuencia, la transformación digital afecta todos los ámbitos en los que la industria de seguros interactúa con sus clientes.

 

Así, el sector asegurador está experimentando una transformación significativa, influenciada por las revolucionarias capacidades de la IA. Tradicionalmente, la industria aseguradora se ha basado en el capital humano y ha dependido en gran medida de procesos manuales; funciona con un conjunto de normas, regulaciones y políticas basadas en gran medida en evaluaciones subjetivas. Los datos históricos para la evaluación de riesgos es parte integral del proceso de toma de decisiones de la industria aseguradora.


La alta dependencia de las tareas manuales genera ineficiencias, retrasos e inconsistencias. Sin embargo, la IA está liderando una nueva era de información basada en datos y automatización, que permite a las aseguradoras operar con mayor precisión, velocidad y eficiencia. Por tanto, resulta lógico aprovechar las ventajas de la IA para superar a la competencia.

 

La IA genera datos en tiempo real que facilitan la gestión de riesgos; al garantizar una gestión de riesgos eficaz, la organización puede alcanzar el liderazgo en el mercado, lo que contribuye significativamente en establecer una ventaja competitiva. En consecuencia, las herramientas de IA, incluyendo algoritmos de AA, permiten a las aseguradoras extraer información valiosa de datos recopilados, tanto estructurados como no estructurados. Esto, no sólo les permite tomar decisiones informadas basadas en datos, también contribuye a la mejora de sus procesos operativos, lo que sin duda supone un punto de inflexión en el sector.

 

La IA se reconoce cada vez más como un factor revolucionario que ofrece oportunidades transformadoras a las aseguradoras en diversas funciones. A continuación, se explica por qué la IA impacta la industria del seguro:

 

      Atención al Cliente. Los chatbots, asistentes virtuales y motores de recomendación personalizados con IA permiten a las aseguradoras interactuar con los clientes de forma más eficaz y ofrecer servicios y ofertas a medida.  Es un hecho que la atención personalizada al cliente es uno de los resultados empresariales positivos que se deriva del uso eficiente de la IA; los clientes pueden tener diversas consultas las 24 horas del día, los 7 días de la semana, lo que implica que es imperativo emplear IA para abordar dichas consultas con la ayuda de chatbots en línea. Estos agentes virtuales gestionan consultas rutinarias, proporcionan información sobre pólizas e incluso asistir en la tramitación de siniestros, mejorando la satisfacción y la fidelización de los clientes ofreciendo experiencias más ágiles y personalizadas; al comprender las necesidades y preferencias de los clientes, las aseguradoras brindan apoyo proactivo, recomendaciones de productos relevantes y mejoran la satisfacción y la fidelización general. Así, la IA permite a las aseguradoras ofrecer recomendaciones personalizadas y asistencia proactiva basada en datos y patrones de comportamiento de los clientes. La IA puede recopilar grandes volúmenes de datos no estructurados y utilizarlos para mejorar la interacción con el cliente, la personalización del servicio y el alto impacto de los mensajes de marketing. 


Segmentación de Clientes. Las aseguradoras pueden segmentar a sus clientes según sus diferentes comportamientos y predecir cuál les resultará más atractivo. Una aseguradora con análisis de datos basado en IA proporciona un posicionamiento personal esencial y, a menudo, se encuentra en una mejor posición que sus competidores en el mercado. Los dispositivos IoT en los automóviles cuentan con sensores que recopilan datos del conductor y los transfieren a plataformas remotas en la nube, lo que permite a los conductores responsables pagar menos por su seguro de auto. Este mismo mecanismo también se puede utilizar en el sector sanitario, donde las personas con estilos de vida más saludables pueden ahorrar dinero en seguros médicos o de vida. Los beneficios de la personalización son evidentes para las aseguradoras: impulsa las ventas, la fidelización y la interacción del cliente, y aumenta las tasas de éxito en la venta cruzada. Así, la IA facilita la precisa toma de decisiones y garantiza que los productos de seguros se adapten a las preferencias y tolerancias al riesgo de los distintos segmentos del mercado. Esto, en última instancia, fortalece la competitividad y los ingresos de las aseguradoras en un entorno empresarial dinámico. De hecho, la IA identifica hábitos de conducción vinculados a las pérdidas de seguros; las aseguradoras pueden desarrollar modelos que vinculen este patrón de conducción con los gastos reales. Como resultado, una aseguradora puede ofrecer ahorros y tarifas que representan con mayor precisión el riesgo real que representa un conductor. De esta manera, pueden aumentar sus ganancias al retener a menos conductores de alto riesgo. De manera similar, la IA se puede utilizar para buscar clientes potenciales para una variedad de pólizas de seguros, incluidas las de vida, salud, anualidades, discapacidad, responsabilidad civil, automóvil, vivienda, inquilinos, inundaciones, terremotos, incendios forestales, mascotas, granizo, agricultura y reaseguros. y predecir la rotación de clientes en diversas industrias, incluyendo la de seguros. 


Evaluación de Riesgos. Tradicionalmente, las aseguradoras se han basado en datos históricos y tablas actuariales para evaluar el riesgo y determinar las primas. Las herramientas de análisis basadas en IA y modelado predictivo ayudan a las aseguradoras a identificar riesgos emergentes, evaluar su impacto y tomar decisiones basadas en datos (dispositivos telemáticos, redes sociales u otras fuentes de internet, comentarios de clientes, imágenes, vídeos). Al analizar las tendencias del mercado, el
comportamiento del cliente y los factores macroeconómicos, las aseguradoras pueden anticipar cambios, optimizar estrategias y mantenerse a la vanguardia de la competencia. Los algoritmos de IA pueden analizar fuentes de datos en tiempo real, como la actividad en redes sociales, dispositivos IoT e imágenes satelitales, para obtener una visión más profunda de los factores de riesgo. El análisis predictivo basado en IA permite a las aseguradoras evaluar los riesgos con mayor precisión mediante el análisis de grandes volúmenes de datos, como la demografía de los clientes, los patrones de comportamiento y el historial de siniestros. Esto se traduce en decisiones de suscripción más precisas y una mejor fijación de precios de las pólizas de seguro, lo que en última instancia reduce las pérdidas y mejora la rentabilidad. De hecho, al aprovechar los modelos de AA, las aseguradoras pueden predecir y fijar precios de riesgos con mayor precisión, lo que resulta en una cobertura más personalizada. Políticas adaptadas a cada cliente. 


Prevención y Mitigación de Riesgos. Además de evaluar y gestionar riesgos, la IA también desempeña un papel crucial en la prevención y mitigación de pérdidas. De hecho, las aseguradoras utilizan análisis predictivos para identificar posibles riesgos y recomendar medidas preventivas a los asegurados. En el ámbito de los seguros de salud, los dispositivos portátiles y las aplicaciones de monitorización de la salud con IA promueve estilos de vida más saludables y reduce la probabilidad de costosas reclamaciones médicas. De igual manera, los sensores del IoT detectan indicios tempranos de daños o problemas de mantenimiento, lo que permite a las aseguradoras intervenir antes de que se produzcan pérdidas importantes. Por tanto, la IA contribuye al desarrollo de modelos robustos de predicción de riesgos en el sector asegurador, ayudando a los actuarios a calcular los niveles de riesgo asociados a diferentes productos y servicios. De hecho, el AA desempeña papel fundamental en la determinación de los sistemas de tarificación de pólizas en el sector actuarial. Esto sugiere que la optimización de precios exige la aplicación IA. El perfeccionamiento de los modelos de tarificación en el sector asegurador puede promoverse mediante el uso de datos telemáticos.
Este tipo de modelos permite sintetizar grandes volúmenes de datos considerando diferentes variables y utilizarlos para crear herramientas intuitivas para personal no técnico, como los suscriptores. Más interesante aún, los modelos de análisis predictivo y prescriptivo son útiles para comprender en profundidad la mejora de la resiliencia operativa, el cálculo de riesgos, la predicción del comportamiento del cliente y la optimización de la interacción con el cliente en el sector asegurador. En este sentido, no se puede subestimar el poder de la IA en el contexto de las perspectivas de suscripción y tarificación. 


Gestión de Siniestros. Uno de los aspectos más laboriosos del sector de seguros es el procesamiento de siniestros. Los sistemas basados en IA automatizan este proceso, desde la recepción inicial de siniestros hasta la detección de fraudes y su liquidación.
La IA que utiliza Visión Artificial (VA) para evaluar los daños de vehículos en accidentes, lo que permite a las aseguradoras liquidar las reclamaciones con
mayor rapidez. Los algoritmos de IA extraen información relevante de formularios de reclamaciones y documentos, mientras que la tecnología de VA analiza imágenes para evaluar daños en siniestros de automóviles o propiedades. Esto agiliza el proceso y reduce la probabilidad de errores y fraudes. De igual forma, la evaluación de daños basada en IA ha revolucionado el proceso de evaluación en la gestión de siniestros, eliminando la dependencia de las inspecciones manuales. Mediante tecnología avanzada de reconocimiento de imágenes, la IA puede analizar fotografías de propiedades o vehículos dañados para determinar la magnitud de las pérdidas y estimar los costos de reparación con una precisión excepcional. Esta tecnología no solo agiliza el proceso de siniestros, también reduce la subjetividad, lo que conlleva a resultados consistentes.
Los algoritmos de IA entrenados con grandes conjuntos de datos de imágenes de daños identifican patrones al instante, como la gravedad de un accidente de tráfico o
el tipo de daño a una vivienda causado por desastres naturales. Las herramientas de reconocimiento de imágenes basadas en IA analizan instantáneamente fotos de daños y genera estimaciones de costos de reparación, mientras que los algoritmos de AA extraen y organizan la información relevante de los documentos de siniestros en cuestión de minutos. Asimismo, las plataformas de CN optimizan la velocidad del procesamiento y almacenamiento de datos, garantizando el acceso a la información en tiempo real para todas las partes interesadas. De igual manera, las herramientas de toma de decisiones basadas en IA analizan datos históricos y patrones para ofrecer recomendaciones consistentes basadas en datos para la aprobación o ajuste de siniestros. Esta mejora en la precisión no solo minimiza las disputas, también garantiza acuerdos justos para los asegurados, fortaleciendo así la confianza del cliente en las aseguradoras. Al automatizar evaluaciones complejas, la IA mejora la fiabilidad y la transparencia del proceso de reclamaciones. 

 
Optimización de Reclamaciones. Las reclamaciones relacionadas con seguros a demanda, seguros basados en el uso y microseguros pueden automatizarse fácilmente mediante la aplicación de IA. La IA agrega valor a los seguros, especialmente en la gestión de reclamaciones de clientes. Cuando se produce un daño, calcula su costo analizando las fotos tomadas y enviadas al sistema, sin dejarlo a la iniciativa de un servicio, experto o técnico. Indica qué pieza está dañada y debe reemplazarse. De esta manera, se eliminan los factores que pueden llevar a las personas a tomar decisiones equivocadas. Con la IA, los procesos de investigación post accidente se reducen de 58 minutos a 5 segundos de media. Esta situación ofrece ventajas significativas tanto en términos de mano de obra como de tiempo. El principal motivo para automatizar los procesos de gestión de reclamaciones es recopilar datos en tiempo real de diversas fuentes, como sensores y dispositivos
biométricos, mediante modelos de IA entrenados. Esto contribuye significativamente a que las aseguradoras agilicen sus procesos de reclamaciones e introduzcan productos y servicios únicos e innovadores. Con el uso de modelos de IA, las aseguradoras pueden aprovechar el valor potencial de los datos en tiempo real y ofrecer productos y servicios de seguros de alta calidad de forma eficiente. La automatización basada en IA y los algoritmos de AA optimizan los flujos de trabajo de procesamiento de reclamaciones, reduciendo las tareas manuales, mejorando la eficiencia y optimizando la experiencia del cliente. Las reclamaciones se procesan con mayor rapidez, precisión y menos errores, lo que se traduce en una resolución más rápida y una mayor satisfacción del cliente. La IA elimina el factor de riesgo mediante el análisis de datos y documentos. 


Detección y Prevención de Fraudes. La IA detecta pequeñas diferencias en el comportamiento del cliente, las operaciones de las pólizas o los algoritmos de IA analizan conjuntos de datos a gran escala para identificar tendencias y patrones, lo que facilita la modelización predictiva.
Los algoritmos de IA analizan patrones y anomalías en los datos para identificar posibles reclamaciones fraudulentas, lo que permite a las aseguradoras detectar y prevenir actividades fraudulentas con mayor eficacia. Los algoritmos de AA detectan tendencias de comportamiento fraudulento en los siniestros de seguros, incluyendo información incorrecta, situaciones inventadas y pérdidas exageradas. Esto ayuda a reducir las pérdidas financieras, mitigar los riesgos y mantener la integridad de las operaciones de seguros. Los actuarios evalúan la probabilidad de futuros incidentes, como las reclamaciones de seguros, las tasas de mortalidad y las tendencias económicas, mediante modelos predictivos basados en IA. Esto facilita la identificación de posibles riesgos y la mejora de las estrategias de mitigación de riesgos. Los sistemas de IA utilizan algoritmos de AA para detectar patrones y anomalías que apuntan a actividades fraudulentas, reembolsos de seguros que indiquen engaño; clasifica a los asegurados según sus identidades de riesgo, tendencias de comportamiento e información demográfica. Al adoptar una estrategia a medida, las aseguradoras pueden adaptar precios, coberturas y técnicas de marketing a segmentos específicos de consumidores; optimizan la evaluación de riesgos y los procedimientos de suscripción al comprender las demandas específicas de los diferentes grupos de clientes.  

   
Comportamiento del Cliente. La IA permiten a los actuarios analizar el comportamiento del cliente en tiempo real, ofreciendo información sobre preferencias, hábitos y factores de riesgo. Al rastrear actividades como datos de dispositivos portátiles o transacciones financieras, las aseguradoras pueden ajustar dinámicamente los modelos deprecios para reflejar los perfiles de riesgo individuales. Así, un cliente con hábitos saludables podría beneficiarse de primas más bajas, lo que incentiva comportamientos positivos. Este ciclo de retroalimentación en tiempo real fomenta soluciones de seguros personalizadas y fortalece las relaciones con los clientes. Las tecnologías de datos, como las tecnologías cognitivas que imitan las funciones cerebrales humanas, se adoptan cada vez más en diversos programas y servicios. Ejemplos de estas tecnologías incluyen las redes neuronales convolucionales, un tipo de herramienta de IA que reconoce y comprende imágenes, así como la tecnología de aprendizaje profundo, que aprende de grandes volúmenes de datos y es capaz de comprender el lenguaje y el habla humano. Las compañías de seguros pueden utilizar esta tecnología para desarrollar productos de seguros “activos” adaptados al comportamiento y las acciones del cliente. Por ejemplo, un propietario de coche que conduce con precaución y buen comportamiento podría recibir una prima más baja. De igual manera, con IA se puedes analizar y predecir los comportamientos de compra de productos, la predicción del comportamiento de suscripción o abandono; la predicción de estrategias de marketing a nivel de cliente (producto adecuado en el momento adecuado), predicción de clientes potenciales, predicción de productos y servicios a nivel de código postal, análisis y predicción de puntos críticos de los clientes, comportamientos de compra de los clientes; predicciones de estrategias de campaña centradas en el cliente; análisis y predicción de sentimientos de los clientes; sistema de soporte de decisiones espaciales en tiempo real para actividades previas, actuales y posteriores a la campaña. 

     
Innovación de Productos. La IA puede generar información valiosa y utilizarse eficazmente en el proceso de desarrollo de nuevos productos o servicios y este enfoque ayuda a optimizar las operaciones comerciales, impulsando la innovación en el desarrollo de productos, permitiendo a las aseguradoras crear nuevas ofertas que satisfagan mejor las cambiantes necesidades de los clientes. De hecho, el seguro basado en el uso, aprovecha los datos telemáticos de los vehículos para ajustar las primas en función del comportamiento real de conducción, promoviendo hábitos de conducción más seguros y una evaluación de riesgos más precisa; la telemática ajusta las primas en función del comportamiento del cliente, lo que promueve prácticas más seguras y reduce los costos de los seguros. Además, las plataformas basadas en IA facilitan la creación de modelos de seguros a la carta, donde los clientes pueden adquirir cobertura para eventos o duraciones específicas, como un seguro de viaje para un sólo viaje o un seguro de alquiler para una estancia corta. 


Eficiencia Operativa. La automatización impulsada por IA agiliza las tareas repetitivas, optimiza la asignación de recursos y reduce los costos operativos para las aseguradoras. Las aseguradoras pueden mejorar la eficiencia, escalar operaciones e impulsar la rentabilidad al automatizar las funciones de suscripción, procesamiento de
reclamaciones y servicio al cliente. La IA puede mejorar significativamente la productividad de las operaciones de seguros. Dado que el número de reclamaciones de seguros presentadas por los demandantes sigue alcanzando nuevos máximos diarios, la aplicación de la IA puede complementar la productividad al automatizar el proceso de evaluación de una gran cantidad de reclamaciones estándar que, de otro modo, habrían requerido intervención humana. Si bien es importante comprender que, para resolver algunos casos discretos específicos, la intervención humana es fundamental, para o en diversos escenarios, la mayoría de las reclamaciones pueden procesarse con IA, lo que no solo ayuda a las organizaciones a alcanzar un mayor nivel de productividad y satisfacción del cliente, también mejora la satisfacción del cliente al abonar el dinero en la cuenta de los beneficiarios de forma rápida. La IA también puede aplicarse para digitalizar por completo el mecanismo de presentación y procesamiento de reclamaciones, a la vez que ayuda a los suscriptores a tomar mejores decisiones comerciales al complementarlas con capacidades predictivas precisas asociadas a su clientela. Este aumento de la productividad puede traducirse en mejores resultados comerciales para las aseguradoras, lo que les ayudará a mantenerse competitivas a largo plazo. 


Análisis Estadístico. El análisis estadístico basado en IA permite a las aseguradoras evaluar grandes conjuntos de datos, determinar tendencias y desarrollar información relevante, lo que se traduce en una mejor tarificación, suscripción y liquidación de siniestros. Los algoritmos de aprendizaje automático y la IA tienen el potencial de optimizar los procedimientos de suscripción, mejorar la precisión y optimizar la selección de riesgos, lo que se traduce en una mayor eficiencia operativa y en la gestión de riesgos. Las plataformas de IA pueden optimizar actividades como la recepción, verificación y liquidación de siniestros. Los algoritmos de aprendizaje automático examinan las estadísticas de siniestros, determinar tendencias de fraude o inconsistencias y acelerar el proceso de liquidación, minimizando al mismo tiempo el riesgo de omisiones y siniestros fraudulentos.
Mediante el análisis predictivo, las aseguradoras identifican a las personas de alto riesgo, predicen la probabilidad de siniestros y personalizan las técnicas de fijación de precios para representar con precisión los factores de riesgo subyacentes. Los chatbots y asistentes digitales basados en IA pueden responder a las consultas de los clientes, proponer opciones y gestionar pólizas. Al examinar los datos de siniestros anteriores e identificar discrepancias, las plataformas de IA pueden permitir a las aseguradoras detectar el fraude, minimizar las pérdidas financieras y proteger su reputación. La IA y el AA ayudan a las aseguradoras a detectar y mitigar riesgos de forma preventiva mediante modelos estadísticos y vigilancia en tiempo real. La IA y el AA pueden utilizarse para la fijación de precios a medida. 


Cumplimiento y Requisitos Regulatorios. La IA ayuda a las aseguradoras a cumplir con los requisitos y estándares regulatorios, como el RGPD, la NIIF 17 y Solvencia II. Al automatizar los procesos de cumplimiento, garantizar la privacidad de los datos y mejorar la transparencia, las aseguradoras pueden mitigar los riesgos regulatorios y mantener la confianza de los reguladores y clientes.

 

Conclusiones 

 

La IA tiene el potencial de transformar sustancialmente la industria aseguradora. Así, la industria del seguro del futuro estará determinada por numerosas aplicaciones cotidianas de IA; surgirán vehículos autónomos y atención médica con análisis proactivo, en tiempo real y basado en datos del estado de salud que reducirán el número de accidentes. Esto tendrá un impacto significativo en el panorama de riesgos e implicaciones para la asegurabilidad de estos. El desarrollo de la IA no solo creará nuevos mercados de seguros y nuevos riesgos, sino que también provocará la desaparición de ciertos mercados existentes. Un ejemplo obvio es la conducción autónoma, que cambia la naturaleza de la responsabilidad en la industria automotriz. ¿Quién es responsable en caso de accidente: ¿el pasajero, el fabricante del automóvil o el desarrollador de software de los algoritmos de IA? Este desarrollo cuestiona si el seguro de automóvil tradicional seguirá existiendo en el futuro. En el procesamiento de reclamaciones, la IA ayuda a automatizar y optimizar las operaciones, reduciendo el error humano y el fraude. En la suscripción y la evaluación de riesgos, los modelos predictivos y el análisis proporcionan evaluaciones más precisas. La interacción con el cliente ha sido revolucionada por la IA a través de chatbots y asistentes virtuales, que ofrecen servicio 24 horas al día, 7 días a la semana y asesoramiento personalizado. La tecnología de IA, con su capacidad para analizar grandes conjuntos de datos, facilita la identificación de patrones complejos ocultos en ellos y automatiza tareas con notable precisión, impactando diversos sectores de la industria. La IA tiene un impacto profundo en toda la cadena de valor de los seguros, ya que las diversas operaciones de la industria aseguradora, desde la suscripción y el procesamiento de reclamaciones hasta la detección de fraudes y la atención al cliente, se ven influenciadas positivamente por la IA.

 

La suscripción de seguros es una de las operaciones clave del sector asegurador, que está experimentando una transformación revolucionaria gracias a la integración de la IA. Los algoritmos de IA analizan grandes volúmenes de datos, como historiales médicos, historial de conducción e incluso el uso de redes sociales, para obtener una visión más completa del perfil de riesgo de cada individuo. Esto facilita a las aseguradoras ofrecer opciones personalizadas de precios y cobertura, lo que resulta en ofertas más justas y competitivas. La tramitación oportuna de reclamaciones es esencial para que la aseguradora satisfaga a sus clientes y cumpla con las normativas. Sin embargo, la tramitación de reclamaciones se ve sobrecargada por el papeleo. Los algoritmos de la IA pueden analizar la documentación de las reclamaciones, identificar patrones fraudulentos e incluso sugerir importes de liquidación, lo que reduce significativamente los tiempos y costos de tramitación.

 

Las aseguradoras pueden utilizar la IA y el AA para monitorizar los datos de salud y bienestar de sus asegurados, como pulseras de actividad física, relojes inteligentes y dispositivos conectados (IoT). Si logran implementar estos avances tecnológicos, las aseguradoras obtendrán una ventaja competitiva y podrán adaptarse a las nuevas demandas de la era digital. El aumento de dispositivos conectados, la aparición de protocolos de código abierto y los avances en las tecnologías cognitivas desempeñarán un papel en cómo se configurará la industria de seguros en el futuro. Con el creciente número de dispositivos conectados en nuestra sociedad, los operadores pronto desarrollarán una comprensión más profunda de sus clientes. Hoy día, los teléfonos inteligentes, los automóviles y los monitores de actividad física se utilizan para recopilar datos sobre los clientes y sus actividades en su vida cotidiana. Los rápidos avances tecnológicos podrían aumentar el número de dispositivos que se utilizan para recopilar datos personales y así crear precios más personalizados.

 

Finalmente, una debilidad actual de la IA es su falta de transparencia. La IA puede hacer grandes decisiones en fracciones de segundo. Esto elimina la posibilidad de cualquier intervención humana y, en muchos casos, los empleados pueden no comprender el proceso de toma de decisiones.
Esto puede provocar dificultades en la documentación y el seguimiento. También puede impedir que los empleados identifiquen errores cometidos por la IA. Aunque los errores son poco comunes, aún pueden ocurrir y son difícil de encontrar debido a la rápida toma de decisiones de la IA y la posible falta de transparencia.

 

Referencias

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La interrupción de la prescripción de las acciones derivadas del contrato de seguro

En esta columna (de una serie de tres), propongo explorar esa visión transformadora, sus implicaciones, y cómo (en especial en el contexto asegurador) puede impulsarse para generar beneficios para individuos, empresas y el desarrollo económico.

En el ámbito de los contratos de seguros, la interrupción de la prescripción de las acciones derivadas del contrato de seguro desempeña un papel crucial en la protección de los derechos de cada una de las partes que los suscriben (Tomador y Asegurador). La interrupción de la prescripción de las acciones derivadas del contrato de seguro es un mecanismo legal que detiene el cómputo del plazo establecido para ejercer acciones derivadas del contrato de seguro, permitiendo a las partes involucradas hacer valer sus derechos y obligaciones en caso de controversias. En este artículo, analizaré en detalle el concepto de interrupción de la prescripción de las acciones derivadas del contrato de seguro, en virtud de su importancia, sus causales y su impacto en la relación entre las partes del contrato de seguro.

La importancia:

En el contexto de los contratos de seguros, la interrupción de las acciones derivadas del contrato de seguro es fundamental para garantizar que tanto el tomador como el asegurador puedan ejercer sus derechos y obligaciones dentro de los plazos establecidos por la ley. La prescripción es un instituto jurídico que busca evitar reclamaciones indefinidas en el tiempo, fijando límites temporales para el ejercicio de acciones derivadas del contrato. En este sentido, la interrupción de la prescripción permite detener el transcurso del tiempo y reiniciar el cómputo del plazo en situaciones específicas que justifiquen esta medida.

Causales:

El artículo 94 del Código General del Proceso (CGP) en Colombia establece las causales de interrupción de la prescripción de las acciones derivadas del contrato de seguro. Según lo indicado en el artículo 94 del CGP, el término prescriptivo puede interrumpirse por diversas causales, entre las cuales se encuentran:

1. Reconocimiento expreso o tácito de la obligación por el deudor

(interrupción natural): Cuando el deudor reconoce de manera expresa o tácita la obligación, se produce una interrupción natural del término prescriptivo.

2. Presentación y notificación de la demanda

(interrupción civil): La interrupción civil ocurre cuando se presenta y notifica la demanda judicial correspondiente.

3. Requerimiento escrito directo del acreedor al deudor: 

Una sola vez, cuando el acreedor formula por escrito dicho requerimiento directamente al deudor, se produce una interrupción del término prescriptivo.

Estas causales de interrupción son fundamentales para proteger los derechos del tomador y del asegurador en contratos de seguros, permitiendo que las partes puedan hacer valer sus derechos y obligaciones dentro de los plazos legales establecidos.

Impacto: de la Interrupción de la Prescripción de las acciones derivadas del Contrato de Seguro.

La interrupción de la prescripción de las acciones derivadas del contrato de seguro tiene un impacto significativo en la relación entre el tomador  y el asegurador en contratos de seguros. Al detener el cómputo del plazo prescriptivo, se brinda a las partes la oportunidad de resolver controversias, reclamaciones o incumplimientos contractuales dentro de un marco temporal definido por la ley. Esto contribuye a fortalecer la seguridad jurídica, promover relaciones transparentes y equitativas entre las partes y garantizar el cumplimiento adecuado de los compromisos contractuales.

Conclusiones:

la interrupción de la prescripción de las acciones derivadas del contrato de seguro es un mecanismo legal fundamental para proteger los derechos del tomador y del asegurador, permitiendo que ambas partes puedan ejercer sus derechos y obligaciones dentro de los plazos establecidos por la ley. Es importante estar informado sobre las causales que pueden interrumpir la prescripción y buscar asesoramiento legal especializado para garantizar el cumplimiento adecuado de los plazos y proteger los intereses en caso de controversias relacionadas con contratos de seguros en Colombia.

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La inteligencia artificial en el Sector Asegurador

Uno de los grandes cambios e innovaciones del mundo actual es la llamada inteligencia artificial, (IA), la cual ha incursionado en el día a día de los seres humanos y que, por lo que veremos a continuación, no es ajena a sectores como el Asegurador.

En la era actual, la Inteligencia artificial contribuye a la transformación de la industria, creando nuevas oportunidades de crecimiento y nuevos modelos de negocio. Sin embargo, es importante conocer no sol los beneficios de su uso sino también los desafíos y los retos que se generan.

Pero ¿Qué es la inteligencia artificial?, Algunos la definen como una tecnología que automatiza las tareas que pueden repetirse en un proceso determinado y su objetivo en ventas se enfoca principalmente a mejorar la eficiencia y reducir los gastos de personal. La IA busca desarrollar sistemas que funcionen de forma inteligente y autónoma. Sus comienzos se remontan al año 1943 con la publicación del artículo “A logical calculus of ideas immanent in nervous activity” de Warren McCullough y Walter Pitts, que presentó el primer modelo matemático para la creación de redes neuronales. Desde ese momento se han desarrollado múltiples avances en inteligencia artificial, creando varios tipos de ella, de acuerdo con las necesidades de las personas: Artificial narrow intelligence (ANI), Inteligencia artificial general (AGI), Superinteligencia Artificial (ASI), Maquinas reactivas Ej; Deep Blue. IBM, Memoria Limitada Ej: chatbots, Teoría de las emociones y necesidades y la Autoconciencia.

En la actualidad se utilizan tecnologías que buscan automatizar procesos y hacer más ágil la gestión en cada negocio. En el sector de seguros se han manejado tradicionalmente de manera manual y operativa muchos procesos, tales como la atención de siniestros, la gestión de datos de los Clientes, revisión de documentos y suscripción de pólizas. Mediante el uso de la IA se busca contribuir  a que los empleados puedan dedicar su tiempo y esfuerzo a otras actividades más estratégicas  que demanden mayor preparación dejando los procesos automáticos para las máquinas.

Dentro de los desafíos del Sector Asegurador encontramos entre otros la competencia creciente de los insurtechs (empresas que ofrecen servicios de seguros basados en la tecnología digital), proliferación de los datos (ciberdelincuentes), disminución de tasa de fidelidad y retención de los clientes, amplia expectativa en cuanto a facilidad de adquisición de productos, tasas y beneficios.

La utilización de la IA en el Sector Asegurador se efectúa a través de tecnologías como:

  • Visión artificial: permite analizar imágenes y videos con el fin de identificar fraudes, evaluar daños y mitigar riesgos. En el sector Asegurador encontramos sistemas basados en visión artificial que son utilizados, por ejemplo, para analizar imágenes de accidentes de vehículos y evaluar los daños efectuando el cálculo de partes y piezas que van a tener que reemplazarse y tener un aproximado del monto de indemnización a pagar al cliente.
  • Procesamiento de lenguaje natural (NLP) : se utiliza para automatizar la clasificación de documentos, la detección de fraudes, evaluación de riesgos, atención al cliente, etc., optimizando de esta forma los tiempos en la operación.

La automatización en cualquier proceso beneficia la analítica de datos y contribuye a estructurar lineamientos acertados en un negocio. Es así como, por ejemplo, en una base de clientes podemos de manera ágil organizar parámetros que permitan tomar decisiones de productos, vinculación de clientes, recuperación de cartera, etc. La inteligencia artificial hace que este proceso se optimice a través de dashboard que muestran análisis completos y detallados de la información y permiten adicionalmente conocer a través de los diferentes canales de comunicación las inquietudes de los clientes y de esta forma crear oportunidades de mejora para optimizar su experiencia de compra.

En comunicaciones la automatización de datos a través de los chatbots sirve de soporte a los agentes para que las respuestas a los clientes se den en un menor tiempo y con mayor precisión, las 24 horas del día.

Sumado a lo aquí enunciado, en el mercado asegurador, la inteligencia artificial permite tener acceso instantáneo a la información, contribuyendo así a la creación de una experiencia personalizada y satisfactoria de los clientes e influyendo en la mayoría de las veces en las decisiones de compra.

Conclusiones

En el Sector Asegurador la inteligencia artificial ofrece muchas oportunidades para mejorar la eficiencia, la personalización de los productos y el servicio al cliente., pero también presenta riesgos y desafíos.

Es importante trabajar en la transparencia de las empresas del Sector Asegurador en la toma de decisiones evitando sesgar los datos analizados por la inteligencia artificial. De igual forma se debe equilibrar el toque humano con la IA para lograr una atención al Cliente adecuada y personalizada.

Se deben priorizar los principios éticos, donde se respete la privacidad y la seguridad de los datos personales de los clientes.

La Inteligencia Artificial no es equivalente a reemplazar a la inteligencia humana, ya que la atención directa con las personas , la calidez del servicio y la experiencia como asesores de seguros no es comparable con los chatbots y asistentes virtuales.

La inteligencia artificial no cuenta con la empatía, la creatividad ni la capacidad de adaptarse a situaciones diversas que hacen parte de la dinámica propia de los seguros.

Se puede generar preocupaciones de confiabilidad por el uso de IA como por ejemplo sesgos en los datos, discriminación en la toma de decisiones, pérdida de la personalización, fallas en la atención al cliente y riesgo de fraude.

La inteligencia artificial es una herramienta complementaria que contribuye a la satisfacción de los clientes a través de la mejora del proceso de venta. El asesor debe continuar preparándose, actualizándose y conociendo más de su negocio para de esta forma captar clientes con agilidad y conocimiento.

Finalmente, recuerden que el Instituto Nacional de Seguros pone a su disposición, un amplio portafolio de cursos de fácil acceso y aplicación al mundo asegurador, porque es necesario estar a la par de los avances que la tecnología nos propone.  

 

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¿Puede la IA mejorar y agilizar la tramitación de siniestros en seguros de daños?

«La confianza tarda años en construirse, segundos en destruirse y una eternidad en reconstruirse.» – André Maurois

El tratamiento de siniestros es, sin duda, el proceso más importante para una aseguradora. Es el momento en que el contrato cobra utilidad desde la perspectiva del cliente. La calidad de este proceso influirá de manera determinante en la relación entre el asegurado y la aseguradora.

Un siniestro mal gestionado suele derivar en la pérdida del cliente. Según Accenture, 170.000 millones de dólares en primas estarían en juego en los próximos cinco años (1) debido a la insatisfacción en la gestión de siniestros.

Además, los problemas en la gestión de siniestros pueden ocasionar un deterioro en la siniestralidad (ratio S/P) o costos operacionales demasiado elevados para la aseguradora.

Ante este panorama, ¿cómo puede la IA ayudarnos a mejorar la gestión de siniestros?

 Primera parte: La declaración del siniestro, primer tratamiento y aceptación

Hace algunos años, Lemonade sorprendió al mercado al resolver y pagar un siniestro en solo 3 segundos (2) un récord que Lemonade UK mejoró hace 18 meses al reducir este tiempo a solo 2 segundos (3).

Este ejemplo demuestra el potencial de la IA en las primeras etapas del proceso de gestión de siniestros.

En 2025, las tecnologías de reconocimiento de voz a texto (speech-to-text) presentan un desempeño impresionante (4), y los modelos de lenguaje (LLMs) permiten extraer datos estructurados de un texto (5) sin grandes dificultades.

La combinación de estas dos tecnologías hace obsoletos los formularios de declaración de siniestros o la necesidad de interactuar con un asesor para presentar un reclamo.

Independientemente del canal utilizado (app, teléfono, correo electrónico, etc.), ya sea mediante un texto o un mensaje de voz, la IA permite recopilar rápidamente la información necesaria para la apertura del siniestro.

Además, las capacidades de lectura automática de documentos (6) y clasificación (7) permiten verificar de inmediato la presencia y, en algunos casos, la validez de los documentos adjuntos.

Sin embargo, aunque la IA permite técnicamente estos procesos, la calidad de la experiencia del cliente sigue siendo clave por dos razones:

  1. Para guiar al cliente en los pasos a seguir y generar confianza.
  2. Para asegurar la recolección óptima de los documentos necesarios para la gestión del siniestro.

Este punto suele olvidarse, pero integrar tecnologías de IA sin rediseñar la experiencia de usuario (UX) puede dar resultados decepcionantes (8).

En los últimos años, han surgido soluciones especializadas para siniestros de automóviles y viviendas (Tractable (9), WeProov (10), Bdeo (11)), que facilitan la declaración del siniestro, especialmente en la toma de fotografías necesarias para estos casos. Algunas incluso ofrecen estimaciones de costos en ciertos escenarios.

Estas soluciones pueden acelerar la integración de la IA en los procesos centrales de las aseguradoras.

Todos estos elementos permiten diseñar procesos de gestión de siniestros desde su recepción, utilizando técnicas de IA como el aprendizaje automático (Machine Learning) o enfoques más deterministas. Dichos procesos, diseñados en colaboración entre equipos de datos/IA y expertos en siniestros, deben permitir:

  • Validar o rechazar el siniestro. En caso de rechazo, es fundamental que la IA explique de manera clara los motivos, para evitar altos niveles de insatisfacción del cliente.
  • Solicitar inmediatamente documentos adicionales si son necesarios.
  • Realizar el pago inmediato del siniestro, como lo hace Lemonade en algunos casos.
  • Proponer una indemnización rápida basada en negociación.
  • Asignar el siniestro a un gestor cuando los datos disponibles no permitan tomar una decisión automática o cuando el monto del siniestro supere un umbral determinado.

Segunda parte: Tratamiento y cierre del siniestro por un asesor

 Una vez validado y registrado el siniestro, la IA permite optimizar y acelerar las etapas clave de su gestión, reduciendo las fricciones operacionales.

El primer paso consiste en asignar el siniestro a un gestor. La IA puede intervenir para asignar los casos en función no solo de la carga de trabajo de los asesores, sino también de su nivel de experiencia, la complejidad del siniestro y la categoría del caso.

En la recopilación de documentos y tasación del daño, las mismas técnicas de reconocimiento y lectura automática de documentos pueden aplicarse al gestor de siniestros, ahorrándole un tiempo valioso.

A lo largo de esta etapa, durante los intercambios entre el cliente, el asesor, los expertos y los proveedores externos, la IA debe actuar como un asistente personal del gestor. Entre sus funciones clave:

  • Detectar errores evidentes en los documentos.
  • Proponer sistemáticamente las próximas etapas a seguir, con explicaciones y niveles de confianza.
  • Alertar sobre mensajes críticos, como quejas o reclamos urgentes de los clientes.
  • Organizar las prioridades entre múltiples siniestros que se gestionan en paralelo.

Los modelos de lenguaje (LLMs) son una pieza esencial pero no suficiente en este proceso. Deben estar conectados a sistemas expertos que atiendan las necesidades específicas de los gestores de siniestros.

El reciente lanzamiento de DeepSeek, con su enfoque basado en múltiples modelos “pequeños” especializados (12), podría inspirar a las aseguradoras a desarrollar sus propios modelos especializados para optimizar la gestión de siniestros.

Estos modelos expertos también pueden facilitar la validación de las estimaciones de daños,

ya sean generadas por proveedores externos o desarrolladas internamente.

Una vez que todos los documentos han sido recibidos y validados, y que la tasación ha sido realizada, el siniestro puede ser indemnizado.

En este punto, es crucial contactar al cliente para evaluar su satisfacción con el proceso, incluso si el siniestro ha sido resuelto rápidamente.

Este momento es ideal para realizar estrategias de upsell o cross-sell. Herramientas de recomendación basadas en IA, como Zelros (13), son valiosas para identificar oportunidades de venta y proporcionar argumentos personalizados a los asesores, optimizando la tasa de conversión y mejorando la calidad del servicio.

Aspectos transversales: Comunicación con el cliente y detección de fraudes

 La gestión de un siniestro puede ser un proceso largo y estresante para los clientes, quienes a menudo desean recibir actualizaciones frecuentes.

En lugar de sobrecargar a los gestores de siniestros, este seguimiento puede ser manejado por LLMs, que pueden responder proactivamente a las preguntas del cliente o enviar actualizaciones personalizadas sobre el estado del siniestro.

Para lograrlo, los LLMs deben estar conectados a las fuentes de datos adecuadas y contar

con mecanismos de supervisión humana para prevenir errores o malentendidos (14).

La detección de fraudes es un caso de uso ideal para la IA. La gran cantidad de datos disponibles permite entrenar modelos capaces de identificar riesgos de fraude.

Sin embargo, debido a la creciente complejidad de los fraudes en seguros, y la necesidad de compartir información entre aseguradoras, han surgido empresas especializadas en detección de fraude como Shift Technology (15).

Estos especialistas cuentan con algoritmos avanzados y trabajan con múltiples aseguradoras, lo que les permite alcanzar niveles de precisión difíciles de lograr con modelos desarrollados internamente.

 Conclusiones

 No hay duda de que la IA, al igual que otras tecnologías antes que ella, transformará la gestión de siniestros, agilizando y simplificando su procesamiento.

Gracias a la automatización, las declaraciones son más fluidas, la validación es más rápida y el seguimiento del cliente es más eficiente. No obstante, el equilibrio entre tecnología y experiencia del usuario es fundamental para evitar frustraciones e insatisfacción.

Las aseguradoras que integren la IA de manera inteligente no solo mejorarán su eficiencia operativa, sino que también fortalecerán la lealtad de sus clientes.

 Referencias:

[1](EN) Transforming claims and underwriting with AI – Accenture – https://www.accenture.com/us-en/insightsnew/insurance/ai-transforming-claims-underwriting

2 (EN) La limonada bate un nuevo récord mundial Lemonade https://www.lemonade.com/blog/lemonade-sets-new-world-record

3 (EN) Aceleración de los siniestros: Lemonade celebra que el seguro pague en 2 segundos – InsurTech Digital

https://insurtechdigital.com/articles/speeding-up-claims-lemonade-hails-2-second-insurance-payout

4 (EN) Evaluación comparativa de voz a texto: Comparación de la tasa de errores de palabra [2025] – Cem Dilmegani – https://research.aimultiple.com/speech-to-text/

5 Comportamiento del modelo: por qué su empresa necesita la extracción de datos LLM – Usman Hasan Khan https://www.astera.com/es/type/blog/llm-data-extraction/

6 (FR) Lectura automática de documentos: comparación de las soluciones LAD para todas las organizaciones 

https://www.archimag.com/demat-cloud/2020/10/02/lecture-automatique-documents-comparatif-solutions- lad

7 (FR) Clasificación automática para una gestión eficaz de los documentos en el Comité Internacional de la Cruz Roja

https://www.elca.ch/fr/news/classification-automatique-pour-une-gestion-documentaire-efficace-au-sein-d u-comite

8 (EN) Diseño UX para IA: la clave de la interacción persona-máquina – https://www.wirecube.com/ux-for-ai/

9 Sitio de Tractable – https://tractable.ai/

10 Sitio de WeProov – https://www.weproov.com/weproov-application-gestion-declaration-sinistres

11 Sitio de Bdeo – https://bdeo.io/en/motor/motor-claims-management/

12 (EN) DeepSeek: ¿Qué se esconde bajo el capó del nuevo chatbot de IA? – https://www.bbc.com/future/article/20250131-what-does-deepseeks-new-app-mean-for-the-future-of-ai

13 (EN) ¿Su juego de recomendación de seguros personalizados está en su punto? – https://www.zelros.com/2023/09/26/is-your-personalized-insurance-recommendation-game-on-point/ 

14 (EN) Contra el Códice: El auge del abuso de las plataformas LLM – https://www.arkoselabs.com/blog/rise-llm-platform-abuse

15 Sitio de Shift Technology – https://www.shift-technology.com/es-mx

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Personalización de seguros mediante IA: Oportunidades y desafíos

«[La personalización es cuando] entras en un bar, te sientas y el camarero te pone un whisky delante sin que tengas que pedir lo que quieres.» – Jeff Bezos

En este artículo voy a presentar uno de los retos que la IA plantea al mundo de los seguros. En este sentido inicio con la siguiente pregunta:

¿Cómo la integración de la IA en los productos de seguros permite ofrecer coberturas personalizadas que se ajustan a las necesidades específicas de cada cliente y qué beneficios aporta?

Mientras que los principales actores del mundo digital han personalizado naturalmente sus soluciones, en el sector asegurador parece que todavía están rezagadas en adoptar la personalización masiva de sus ofertas. Al mismo tiempo, los datos disponibles (IoT, telemática, redes sociales) y las diversas directivas de Open Insurance representan una oportunidad para conocer mejor a los clientes.

Aplicado al mundo de los seguros, la personalización puede implementarse principalmente a través de personalización del producto y de personalización de la relación con el cliente. En cada una de estas dimensiones, la IA ofrece soluciones innovadoras. Voy a detallar a continuación cada una de estas.

Personalización del producto 

Los productos de seguros generalmente cuentan estándares y opciones de personalización que incluyen la activación de garantías, elección de ciertos montos de deducibles o de límites de coberturas. Algunos aseguradores ya permiten un primer nivel de personalización a través de cuestionarios. La IA puede llevar esto más allá, considerando cientos de datos de forma automática. El desafío entonces se convierte en acceder a datos relevantes, un problema que está lejos de ser trivial.

En este sentido, las iniciativas se están multiplicando para permitir a los usuarios proporcionar una gran cantidad de datos de manera fácil y segura como Eiopa y Open Insurance Brasil. También se encuentran muchas fuentes de datos abiertos como Open Data Barometer.

La llegada de la IA generalizada en los últimos dos años promete ir aún más lejos. En el mundo de los seguros, la relación entre el asegurado y la aseguradora se define a través de un contrato. Los LLM[1] prometen permitir la redacción automática de contratos ultra-personalizados para cada cliente. Sin embargo, debido a los riesgos asociados a la naturaleza crítica de los contratos, este tipo de escenarios no es realista a corto plazo.

Para avanzar, es necesario adoptar un enfoque más controlado. El primer paso es usar los LLM se puede dar en la redacción de cláusulas personalizadas y, potencialmente, en contratos completos para seguros de alto riesgo y específicos. Este nivel de aplicación ya está en progreso, ya que muchos suscriptores y abogados han reconocido lo que tecnologías como ChatGPT o Gemini pueden aportar a sus profesiones[2].

Este paso hacia la producción representa el próximo gran desafío. Los equipos de datos y de TI deberán colaborar estrechamente con los primeros usuarios para identificar cómo aprovechar los LLM para sistematizar e integrar este tipo de personalización en todos los procesos de suscripción, implementando las salvaguardas necesarias. Al final, contar con contratos personalizados para cada cliente, que aprovechen al máximo los datos disponibles permitirá evitar fenómenos de selección adversa, optimizar la tarificación para cada cliente y maximizar tanto la satisfacción como la protección de los clientes, mejorando al mismo tiempo los ingresos desde la perspectiva del asegurador.

Personalización en la relación con el cliente 

Más allá del núcleo del producto, toda la relación con el cliente ya está siendo impactada por la IA. En una frase, la IA debe permitir ofrecer el producto correcto, en el momento adecuado, con los argumentos correctos y a través de los canales adecuados. Esto es ideal desde el punto de vista de la relación comercial con los asegurados.

Según un estudio de Accenture, 170 millones de dólares en primas están en juego[1] en los próximos cinco años, debido a asegurados que buscan una mejor experiencia del cliente. En este entorno competitivo, la IA desempeña un papel crucial, no solo optimizando la interacción con el cliente, sino también anticipando sus necesidades antes de que se manifiesten claramente.

La determinación de los productos adecuados se basa en varios métodos. Utilizar puntajes de apetencia o propensión es una primera aproximación. Sin embargo, este método puede ser limitante, especialmente para productos de nicho, ofertas personalizadas o nuevos productos. Por lo tanto, es esencial modernizar nuestra comprensión de las necesidades de los clientes y la definición de sus perfiles de riesgo. Esto implica integrar más datos, ya sean zero, first, second o third party, y desarrollar métodos de recolección de datos más innovadores.

Ahora bien, la identificación de los mejores argumentos debe surgir de este enfoque. La explicabilidad[1] es un ámbito de la IA que ha sido ampliamente estudiado en los últimos años y permite entender en detalle los elementos en los que se basan las recomendaciones hechas. Estos, combinados con LLM para la redacción de argumentos, el objetivo debe ser evolucionar hacia mensajes únicos para cada cliente.

Un ejemplo destacado de personalización avanzada es la colaboración entre Matmut y Zelros, donde se implementaron recomendaciones de productos en tiempo real, mejorando así la eficacia de los asesores y la experiencia del cliente.

Finalmente, la identificación de los canales y el timing de contacto deben estar al nivel de lo que hacen los gigantes del e-commerce, gestionando dinámicamente la presión comercial en los diferentes canales, incluidos los canales integrados, mediante la implementación de las mejores herramientas del mercado.

[1] Explicabilidad en IA: Existen diferentes formas de utilizar la IA y el aprendizaje automático, en particular algoritmos de black box y de white box. Los algoritmos black box dan un resultado, pero no una explicación, predecirán que el mejor producto para un cliente es un seguro médico sin dar explicaciones.

Por otra parte, los algoritmos white box, en cambio, te dirán que el mejor producto para ese cliente es el seguro de salud, indicando que el criterio de la edad fue decisivo y que también tuvo en cuenta la situación familiar y profesional.

Límites

Estas soluciones representan un enorme potencial, pero no son soluciones milagrosas. Las dificultades de empresas como Lemonade o, más recientemente, Wefox muestran que apostar todo al digital y la IA no es el camino real hacia el éxito, sino tan solo es una pieza del rompecabezas.

La adopción de estas tecnologías debe realizarse rápidamente mientras impacta de manera estructural en los hábitos de trabajo. La idea debe ser, primero comenzar ejecutando rápidamente en las áreas donde el valor añadido parece más evidente, por ejemplo, en salud, donde parece que los datos disponibles están aumentando mientras que las necesidades de personalización son fuertes, o en el seguro de empresas donde la personalización a medida es aún más demandada.

En este contexto, las empresas que obtendrán mayor valor de la personalización a través de la IA serán aquellas que establezcan hojas de ruta ambiciosas, que apunten más allá de las pruebas de concepto, prototipos y demos, y que sean adaptables continuamente en función de los resultados obtenidos, involucrando a todas las partes interesadas según los temas.

Referencias 

[1] LLM: Large Language Models – modelos de lenguaje de gran tamaño.

[2] https://www.oliverwyman.com/our-expertise/insights/2023/aug/how-insurers-can-successfully-use-generative-artificial-intelligence.html

[3] https://www.accenture.com/us-en/insightsnew/insurance/ai-transforming-claims-underwriting

[4] Explicabilidad en IA: Existen diferentes formas de utilizar la IA y el aprendizaje automático, en particular algoritmos de black box y de white box. Los algoritmos black box dan un resultado, pero no una explicación, predecirán que el mejor producto para un cliente es un seguro médico sin dar explicaciones.

Por otra parte, los algoritmos white box, en cambio, te dirán que el mejor producto para ese cliente es el seguro de salud, indicando que el criterio de la edad fue decisivo y que también tuvo en cuenta la situación familiar y profesional.