La inteligencia artificial (IA) se convirtió en una tecnología clave en el mercado asegurador y los microservicios, una arquitectura que permite crear sistemas escalables y flexibles. Juntos conforman un paquete de activos tecnológicos capaces de enfrentar desafíos complejos. Sin duda, el impacto de estas tecnologías crece a un ritmo exponencial y, de la mano de este crecimiento, surge la responsabilidad de garantizar que se utilice de manera segura, ética y responsable. Desde SISTRAN escribieron la siguiente columna sobre la temática.
La IA es un campo de la informática que se centra en la creación de sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la resolución de problemas, la percepción, la comprensión del lenguaje y la toma de decisiones. Estos sistemas utilizan algoritmos y modelos de aprendizaje automático para analizar datos, aprender de ellos y mejorar su desempeño con el tiempo.
En tanto, los microservicios se refieren a un enfoque de arquitectura de software que consiste en diseñar y desarrollar aplicaciones como un conjunto de pequeños servicios independientes, cada uno de los cuales realiza una función específica y se comunica con otros servicios a través de interfaces bien definidas. Cada microservicio es independiente y autónomo. Se comunica con otros servicios a través de APIs y puede ser desarrollado, desplegado y escalado de forma independiente. Esta tecnología permite lograr mayor velocidad de desarrollo.
Complemento
Ambos, microservicios e IA, se complementan de manera efectiva en la industria de seguros, permitiendo una mayor flexibilidad, escalabilidad y personalización. Algunas de las formas en que los microservicios aplican con la IA en la industria de seguros son:
1. Procesamiento de reclamaciones. Los microservicios pueden ser utilizados para crear flujos de trabajo específicos para el procesamiento de reclamaciones, mientras que la IA es funcional al análisis de datos y la automatización de tareas como la detección de fraudes.
2. Evaluación de riesgos y personalización de pólizas. La IA puede analizar grandes cantidades de datos y evaluar riesgos de manera más precisa, mientras que los microservicios pueden ser utilizados para crear modelos de evaluación de riesgos personalizados para cada cliente.
3. Chatbots y asistentes virtuales. Los microservicios pueden ser utilizados para crear chatbots y asistentes virtuales que interactúen con los clientes, mientras que la IA puede analizar datos y ofrecer respuestas personalizadas.
4. Análisis predictivo. La IA puede analizar datos históricos y predecir tendencias y patrones, mientras que los microservicios pueden crear modelos predictivos personalizados para cada cliente.
Ciberseguridad: un tema central
La aparición de la IA trajo grandes ventajas que hay que trabajar con ciertos recaudos. Lo cierto es que se popularizó el concepto y su utilización en varios contextos, pero en líneas generales no se conoce en profundidad lo que significa y las diversas formas en que impacta la vida cotidiana. Cada vez más, en distintos espacios se destaca la naturaleza diversa de la IA y la existencia de múltiples inteligencias, cada una con sus propias fortalezas y desafíos. Pero, ¿qué las diferencia?
Cada tipo de IA tiene capacidades, aplicaciones y limitaciones específicas que impactan directamente en su uso en diferentes contextos. Comprender estas diferencias permite a los desarrolladores, investigadores y empresas elegir la tecnología adecuada para sus necesidades particulares, optimizar recursos y maximizar resultados.
Tipos
Actualmente, existen varios tipos de IA, pero tres de las más conocidas y relevantes son las siguientes.
– IA débil. Este tipo de IA se encarga de tareas específicas y no aprende más allá de ellas. Algunos ejemplos son el reconocimiento de imágenes, los procesadores de lenguaje natural y los generadores de imágenes.
– Máquinas reactivas. Sólo pueden reaccionar a estímulos, como el movimiento de una ficha de ajedrez en un tablero virtual. No crean memorias a las que puedan acceder en el futuro, como es el caso de las máquinas de IA de memoria limitada, pero son componentes útiles de la vida digital.
– IAs de memoria limitada. Pueden almacenar información, aprender de ella y utilizarla para ejecutar nuevas tareas. Este tipo de IA resulta útil para hacer predicciones y tendencias en cualquier ámbito, desde las finanzas hasta el tiempo. Se trata del tipo más común de IA que se usa en la actualidad.
Implicancias
Realizar esta distinción dentro de las IA permite gestionar las expectativas y abordar adecuadamente las implicaciones éticas y de seguridad asociadas con cada tipo, garantizando que su implementación se realice de manera responsable y con un impacto positivo para la sociedad. Por este motivo, se vuelve crucial tener conciencia de los sesgos que pueden surgir en su desarrollo o entrenamiento y tomar medidas para mitigar su impacto negativo.
Entre las IA débiles, las máquinas reactivas y las IAs de memoria limitada, las últimas representan el mayor riesgo en el contexto de los ciberdelitos, en tanto son capaces de aprender y adaptarse a partir de datos pasados, lo que permite desarrollar estrategias complejas para evadir sistemas de seguridad y perpetrar ataques más sofisticados. A diferencia de las máquinas reactivas, que solo pueden responder a situaciones presentes sin aprender de experiencias previas, las IAs de memoria limitada pueden evolucionar continuamente.
Estrategias
¡Pero no todo está perdido! Existen diversas estrategias para reducir el impacto negativo de los sesgos en la IA. Estas incluyen utilizar datos diversos en el entrenamiento de los sistemas y aplicar técnicas de depuración para identificar y eliminar sesgos. Es importante abordar estos desafíos a través de una combinación de medidas técnicas, regulatorias y de concienciación para garantizar el uso seguro y responsable de la IA.
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