Aunque la inteligencia artificial (IA) está automatizando muchas funciones dentro del sector de seguros, el rol humano sigue siendo crucial. El siguiente artículo, publicado originalmente en el portal Seguros Digital, explora cómo la colaboración entre el productor asesor de seguros y la IA puede potenciar la experiencia del cliente y la toma de decisiones, garantizando un servicio más personalizado y empático.
Aunque la inteligencia artificial existe desde hace más de 60 años, es recién durante las últimas dos décadas que se incorporaron técnicas y tecnologías que permiten estimar un potencial que producirá cambios disruptivos en diversos sectores, entre ellos, el de los seguros.
Mientras que es sabido que la gestión de seguros -en tanto dependiente de la atención al cliente- tradicionalmente ha enfrentado desafíos significativos (desde la complejidad en la evaluación de riesgos hasta la falta de personalización en las ofertas), al mismo tiempo que intenta sobrevivir en un mercado cada vez más competitivo y en constante evolución, lo que no es de conocimiento ni tan general ni tan evidente es entender cómo estos nuevos desarrollos van a potenciar el negocio.
Inteligencia artificial
La expectativa indica que uno de los principales focos de aplicación de la IA permitirá diseñar productos personalizados y contextualizados, basados en un conocimiento profundo de los clientes y su estilo de vida. Pero veamos algunos aspectos más en detalle.
En primer lugar, como ya dijimos antes, estas tecnologías permiten mejorar la experiencia de los clientes en la cotización y adquisición de seguros, ofreciendo productos customizados y adaptados a sus necesidades específicas. Asimismo, la capacidad de evaluar información más amplia y compleja (tanto estructurada como no estructurada), la implementación de chatbots con IA generativa que agilice los procesos de reclamos y siniestros o inclusive los primeros contactos con los asegurados, son otra función crucial que estos algoritmos podrían reemplazar.
De esto da cuenta Nicolás Saurit Román, presidente de la Asociación Argentina de Productores Asesores de Seguros (AAPAS): “En la actualidad, el uso de la IA está avanzando especialmente en temas como análisis de documentos (por ejemplo, pólizas), automatización de tareas y chatbots y atención 24/7, por citar algunos ejemplos especialmente en las tareas administrativas rutinarias y en el análisis de casos los brokers y/o productores de seguros ven una mejora”.
Por otro lado, la aplicación de estos desarrollos en la evaluación y predicción de riesgos es también una realidad cada vez más cercana. Así, la inteligencia artificial puede servir para analizar grandes conjuntos de datos históricos, del mercado y tendencias económicas y evaluar riesgos ayudando a las aseguradoras a ofrecer sus productos y calcular primas con mayor precisión y competitividad. ¿Otra posible ventaja de recurrir a la AI? La prevención y detección de fraude, identificando en tiempo real patrones sospechosos y accionar fraudulento. Y por supuesto también hay gran lugar para el desarrollo de aplicaciones de Back Office, mejorando el negocio de cara al cliente pero también optimizando las operaciones cotidianas del PAS.
La importancia del factor humano
Pero atención: como gran parte del éxito de estas tecnologías depende tanto de la calidad de los datos como de lo idóneo del personal profesional manejando los sistemas, es clave no perder de vista la variable del trato con el cliente.
En un contexto de creciente automatización de la labor del productor asesor, ¿qué es lo que éste puede aportar y por qué es irremplazable? “Nos gusta traer la figura mitológica del Minotauro en representación de la unión del productor con la inteligencia artificial. La práctica es potenciar ese rol de cercanía y empático, donde el vínculo es fundamental en la toma de decisiones. La IA, al igual que el Excel, se ocupará de las tareas complejas, incluso de razonamiento, y esto nos deja tiempo a los humanos para ocuparnos de las tareas inherentemente humanas, como construir vínculos. El talento humano potenciado con herramientas de IA mejora la experiencia del asegurado/a”, advierte Saurit.
Además, si bien los beneficios de la IA en los seguros pueden ser relativamente indiscutibles, algunos especialistas plantean que con demasiada frecuencia se espera que brinde resultados instantáneos. En este sentido, los beneficios de IA pueden o no ser instantáneos dependiendo de la tarea (o prompt) que se le solicite, pero el concepto de tiempo no se da por la inmediatez, si no por la mejora sustancial de procesos en cuanto a tiempo y eficacia, nos explica el directivo de AAPAS. “Es importante destacar que no siempre la primera devolución es la más acertada o bien la esperada y que la reiteración y el ir haciendo foco en el ida y vuelta trae mejor resultado, como indica la experiencia con ChatGPT”, afirma.
Limitaciones de la IA aplicada a los seguros
Como todo, la tecnología tiene sus desafíos no sólo técnicos (se puede tomar un sistema como GTP-4 que parece replicar inteligencia humana y responder de forma coherente preguntas, pero que dista de haber desarrollado una verdadera inteligencia autónoma), sino también éticos.
De hecho, tres desafíos que se suelen citar en la aplicación de IA al ámbito de los seguros son la integración con sistemas heredados y la privacidad y seguridad de datos, que viene de la mano con las consideraciones éticas (por ejemplo, si se deben utilizar algoritmos para determinar las primas de seguros o las decisiones sobre reclamaciones). También se viene estudiando desde hace varios años cómo la aplicación de estas tecnologías pueden perpetuar sesgos adquiridos o discriminación.
En cuanto a esto último, un estudio realizado por EY en 2024 reveló que el 50% de los ejecutivos y responsables tecnológicos encuestados no confía plenamente en la calidad de los datos que sus empresas están utilizando y, por ende, en el correcto uso de la IA.
“Esto puede ser así ya que la búsqueda es en un gran universo llamado big data en el que podés encontrar información no tan clara o incorrecta. Por eso, en general, se recomienda subir documentación y/o trabajar sobre documentos seguros para el análisis. El error más común es usar la IA como si fuera Google, pero esto no es así. Cuando usas la IA correctamente, le podés dar el contexto y la fuente de información, y ahí es más precisa la respuesta. Si le pedís a ChatGPT que busque en su base de datos una determinada normativa, nunca sabrás qué fuente usó”, sugiere Saurit.
Otra consideración clave -sobre todo para una industria como la de seguros donde el objetivo principal es servir a sus clientes, pero también ser transparentes- tiene que ver con la privacidad y uso de los datos para entrenar a las inteligencias artificiales, algo que incluso fuera del ámbito de los seguros acapara los titulares diariamente.
“En este panorama, donde las perspectivas regulatorias aún son inciertas y los diversos marcos regulatorios alrededor del mundo difieren en su enfoque, las aseguradoras deben centrarse en utilizar de manera ética y responsable la IAG a través de una gobernanza eficaz. Proteger contra la introducción de sesgos y resultados injustos y mantener la transparencia en los procesos impulsados por IA es esencial para ganar la confianza de los clientes, reguladores y demás stakeholders”, comentan desde EY en el contexto de su informe Global Insurance Outlook 2024.
Asesor para el asesor
“Existe un umbral en la IA que es donde empieza el conocimiento, la experiencia y, fundamentalmente, la empatía humana. Como ejemplo, la IA podría hacer una conclusión de varios documentos en segundos, pero qué hacemos con la información es lo importante. Aquí traigo un concepto de asesor de decisión que en este campo le es difícil actuar eficazmente a esta herramienta: así como el asesor de seguros le facilita al asegurado la información por su experiencia y conocimiento, la IA es el asesor para el asesor de seguros”, cierra Saurit, con el foco siempre puesto tanto en el cliente como en la mejora y profesionalización del productor asesor, eslabón indispensable en la cadena de valor y conocimiento del servicio.
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