Ventajas y riesgos de la IA en el sector asegurador

En los últimos años, la Inteligencia Artificial ha pasado a ser parte fundamental del sector asegurador. La primera generación de IA, en particular el Machine Learning (ML), ha traído avances significativos en análisis predictivo, optimización operativa y reducción de errores. Además, tecnologías posteriores como el Deep Learning y el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) han permitido mejorar la toma de decisiones en situaciones más complejas y llevar la automatización de procesos a nuevos niveles.

Ahora el sector se enfrenta a un nuevo reto: el de la Gen IA (Inteligencia Artificial Generativa), que supone una evolución significativa de la Inteligencia Artificial. Esta ha sido la premisa bajo la que se ha celebrado este año Insurance Revolution, uno de los congresos más importantes de la industria del Seguro y que reúne cada a año a decenas de expertos. El objetivo es compartir ideas e impresiones sobre los nuevos retos del sector. Fabien Mellano, Head of Innovation and Product Management de Allianz Partners, ha asistido al encuentro como experto en IA: "En nuestro caso, como compañía del sector Asegurador y de la Asistencia, encontramos un valor añadido gracias a la IA. Un ejemplo sería en nuestra línea de Asistencia en el Hogar, donde buscamos activamente fontaneros con maestrías en IA".

"La Gen AI es una especie de versión avanzada a la que, en lugar de tener que enseñarle todo a una máquina con montones de datos, ya viene ‘enseñada’ y puede aprender e interactuar por sí sola", explica Mellano.

Lo más destacado de esta tecnología es que entiende el contexto. Puede seguir una conversación y adaptarse a ella. Antes, dice Mellano, "si le hacías una pregunta a una máquina, podía responder basada en lo que le enseñaste. Pero con Gen AI, es como hablar con alguien que puede seguir la conversación, recordar lo que dijiste antes y añadir información nueva. Esto nos permite conversar con la máquina y añadir nuevos conocimientos".

Por eso, las empresas tienen la responsabilidad de controlar el uso de la Inteligencia Artificial. Ahora es muy importante adquirir experiencia práctica en su aplicación, así como de respetar el cumplimiento normativo y la privacidad de los datos. Los elementos principales que están en juego son:

• Implicaciones éticas
• Cuestiones de sesgo y discriminación
• Seguridad y privacidad
• Propiedad intelectual
• Dependencia excesiva
• Responsabilidad

Todo ello obliga a las organizaciones a activar ciertos mecanismos como políticas de transparencia, auditorías, una estricta supervisión humana, someter la herramienta a pruebas rigurosas y un amplio sistema de privacidad. "Nuestro objetivo dentro de Allianz Partners es aprovechar el potencial de Gen AI, al mismo tiempo que podamos aplacar muchos de los riesgos asociados, asegurando una implementación más ética y responsable de esta tecnología en nuestra organización".