La IA se está convirtiendo en una prioridad clave a medida que las compañías del sector asegurador navegan por la complejidad de un mundo en cambio
La evolución de la inteligencia artificial (IA), incluida la nueva ola de inteligencia artificial generativa (IAGen), está transformando numerosas industrias. Ya sea que se trate de reclamos automatizados, evaluación de riesgos, personalización de productos y servicios o lucha contra el cibercrimen, las organizaciones de seguros miran cada vez más hacia la IA para que les apoye en la realización de tareas complejas, que requieren mucho tiempo, agilizando así sus procesos; sin embargo, existe una urgente necesidad de acelerar su ritmo de adopción.
En este sentido, a pesar del uso de la IA en diversas áreas y de las pruebas piloto que se están realizando para incorporarla en otras, las empresas del sector asegurador no están obteniendo una ventaja sobre sus competidores. Utilizar esta tecnología de manera más amplia podría permitirles trabajar más rápido y con mayor flexibilidad, así como desarrollar modelos más sofisticados que respondan a la evolución del mercado.
La inteligencia artificial se está convirtiendo en una prioridad clave a medida que las organizaciones de seguros navegan por la complejidad en un mundo acelerado.
Entonces, ¿cómo pueden las aseguradoras adoptar la IA de manera efectiva y desbloquear todo su potencial?
El informe de KPMG Advancing AI across insurance. Unlocking transformation with speed and agility tiene como objetivo ayudar a los equipos de liderazgo de la industria de seguros a utilizar la IA para transformar sus operaciones. Asimismo, reúne opiniones de especialistas de KPMG y líderes de la industria, quienes comparten sus perspectivas sobre cómo desbloquear todo el potencial de la tecnología.
Hallazgos clave
1. Las organizaciones de seguros están invirtiendo cada vez más en IA, pero los proyectos tardan demasiado en entrar en producción
Pese a su enfoque natural de aversión al riesgo, las empresas del sector asegurador están por delante del promedio mundial cuando se trata de invertir en casos de uso de IA en todo el negocio; no obstante, el lento ritmo de implementación está generando retrasos significativos en comparación con otras industrias.
2. Se espera que sea crítico lograr un equilibrio entre la innovación y los riesgos
La IA ofrece un potencial sin explotar para aquellos que están dispuestos a aceptar el cambio, pero también conlleva nuevos y preocupantes riesgos que deben considerarse a medida que las compañías desarrollan aún más su estrategia de IA. Al someterse a una evaluación de madurez interna, las organizaciones pueden tener mayor claridad sobre sus capacidades actuales e identificar áreas a priorizar; el marco de evaluación de madurez probado de KPMG les permite hacer esto de manera efectiva.
3. Es probable que las organizaciones más exitosas sigan basándose en datos y siendo dirigidas por personas
Antes de comenzar con la implementación de IA, las y los líderes empresariales deben contar con un plan de transformación claro, y centrarse en contar con una base digital sólida y datos limpios para ayudar a mejorar el resultado. En este sentido, empoderar a colegas y equipos para comprender mejor el puente entre la IA y los datos puede respaldar el éxito a largo plazo, así como proporcionar valor adicional al emplear esta tecnología como asistente.
57% de las empresas de seguros ven a la IA como la tecnología más importante para lograr sus ambiciones en los próximos tres años
58% de las y los CEO de seguros entrevistados señalaron que se necesitarían de tres a cinco años para que la IAGen proporcione un retorno de inversión, con una mayor rentabilidad y capacidad de detección de fraude y ciberataques enumerados como los principales beneficios
¿Cómo están abordando las aseguradoras el uso de la IA?
La IA ofrece enormes beneficios a las compañías de seguros, y se estima que el tamaño del mercado de esta tecnología crezca hasta USD 79,000 millones en 2032.
Asimismo, los equipos de liderazgo reconocen que la IA podría transformar por completo sus modelos operativos y, en última instancia, la experiencia del cliente; sin embargo, las organizaciones de la industria parecen estar abordando el uso de esta tecnología de manera estratégica, con cautela y optimismo.
A saber, muchas aseguradoras han comenzado a introducir machine learning u otras tecnologías de IA para ayudar a mejorar procesos comerciales específicos, como modelos actuariales y procesos de prevención del fraude, mientras que en el servicio al cliente esta tecnología se está aprovechando para confirmar la identidad a través del reconocimiento de voz, brindando una respuesta oportuna a las consultas en línea mediante el uso de chatbots y generando acciones más sofisticadas para los agentes de servicio al cliente.
Por otro lado, con suficientes datos de capacitación, los algoritmos pueden analizar mejor el riesgo y predecir resultados, agregando precisión a los modelos de riesgo y las estructuras de precios. Tanto la IA tradicional como la IAGen podrían permitir a las compañías mejorar sus modelos actuariales, ofrecer cobertura de seguro personalizada o incluso aumentar el ritmo de las reclamaciones; no obstante, el proceso parece ser lento, ya que las pruebas e implementaciones suelen tardar varios meses en completarse.
De igual forma, existe un creciente reconocimiento entre las aseguradoras de que un viaje exitoso hacia la IA probablemente estará intrínsecamente vinculado a la madurez de su transformación digital. Esta tecnología se nutre de datos de calidad y su mejor respaldo es una infraestructura basada en la nube y modelos operativos ágiles; las empresas que aún no lo han adoptado plenamente se están dando cuenta de la urgencia de hacerlo.
Enfrentando los riesgos que plantea la IA
Si bien las oportunidades relacionadas con la IA son importantes, los riesgos asociados también están aumentando. 85% de las y los CEO de seguros creen que la IAGen es un arma de doble filo, ya que puede no solo ayudar en la detección de ciberataques, sino también proporcionar nuevas estrategias de ataque a los adversarios.
Por tanto, las organizaciones deben tener en cuenta lo siguiente al desarrollar e integrar soluciones de IA:
- Riesgos de confidencialidad
- El hecho de que los servicios de IAGen “alucinan” o crean resultados inexactos
- Intoxicación de datos
- Riesgos regulatorios y de reputación ASG
- Riesgos culturales sobre si el personal está contento de trabajar con sistemas de IA
Por otra parte, evitar la IA por completo también puede exponer a las aseguradoras al riesgo de perder oportunidades, beneficios potenciales, así como ventajas competitivas. Además, presenta riesgos de oportunidad al reducir el conocimiento organizacional, recortar las capacidades para desarrollar nuevos productos y procesos, y la posibilidad de ser superadas por pares con mayor confianza tecnológica.
Cómo pueden ayudar los especialistas de KPMG
Al combinar un profundo conocimiento funcional y de la industria con las tecnologías adecuadas, las firmas miembro de KPMG pueden ayudarle a liberar valor comercial y aprovechar todo el poder y potencial de la IA con velocidad, agilidad y confianza.
Las y los especialistas de KPMG han trabajado con firmas de seguros globales para ayudarles a lograr una transformación significativa con IA, combinando conocimientos prácticos y de la industria con alianzas tecnológicas líderes, a fin de desarrollar marcos sólidos que aceleren la adopción de esta tecnología. Asimismo, nuestros profesionales tienen experiencia en el desarrollo de pruebas de concepto y su ampliación a soluciones digitales integradas; estos procesos se han utilizado internamente para revisar y mejorar las capacidades propias de KPMG.
Cliente cero
La necesidad de supervisión humana, análisis de datos, pensamiento crítico y toma de decisiones no está desapareciendo, ya que, cuando los clientes buscan apoyo, también están interesados en las lecciones aprendidas por nuestros equipos a lo largo de su recorrido de adopción de IA.
Los especialistas de KPMG denominan este nuevo enfoque como “cliente cero”, buscando “predicar con el ejemplo” y siguiendo el mismo consejo que ellos brindan a las y los clientes: diseñar e implementar una estrategia de IA que tenga como objetivo priorizar la centralidad humana en la forma en que las empresas adoptan la innovación para mejorar las capacidades de la fuerza laboral del futuro. De igual forma, se alinean con estándares regulatorios y voluntarios como la Ley de IA de la Unión Europea y la ISO 42001.
En resumen, las y los especialistas de seguros de KPMG pueden ofrecer:
- Evaluación IA 360 de capacidades internas y soporte para integrar la tecnología en su estrategia
- Desarrollo de casos de uso y modelo operativo de IA alineados con sus objetivos de negocio
- Evaluación de riesgos y despliegue de marcos de control y gobernanza
- Creación de una base de datos para la integración de IA y soporte en la implementación de modelos y ajustes
- Desarrollo de conceptos de IA con nuestras alianzas globales para implementar una solución escalable
- Evaluación del impacto en la plantilla y análisis de las consecuencias de la transformación en la organización