IA en el Sector Asegurador: Estrategia, Implementación y Futuro

La IA en seguros ya no es experimental. Es el fundamento de cómo las aseguradoras líderes evalúan riesgos, procesan reclamaciones y atienden a los clientes. Desde la IA generativa que automatiza la revisión de documentos hasta los sistemas agentic que gestionan flujos de trabajo completos de reclamaciones, la industria aseguradora está en medio de una transformación de IA que reconfigurará cada función. Esta guía cubre el estado actual de la adopción de IA en seguros, casos de uso del mundo real de empresas como Aviva, y un marco práctico de 6 pasos para la implementación de IA a nivel empresarial. Como cada gran cambio tecnológico anterior, desde la máquina de vapor hasta internet, la IA obliga a las empresas a adaptarse o arriesgarse a quedarse atrás. Las aseguradoras que ignoren esta ola lucharán por competir, así como los minoristas que descartaron el comercio electrónico perdieron terreno frente a quienes lo adoptaron temprano. El patrón se asemeja a lo que vemos en cómo los agentes de IA están reconfigurando el crecimiento en todas las industrias. Según la investigación de McKinsey sobre Servicios Financieros, las aseguradoras que adoptan estrategias de IA empresarial superan a los rezagados por un factor de seis en rendimiento total para los accionistas. La IA ya ha transformado las expectativas de los consumidores, y los clientes ahora exigen:

• más precisión y confiabilidad a lo largo de todo el viaje del consumidor
• la capacidad de tener diálogos similares a los humanos con bots de IA (texto o voz)
• ofertas e comunicaciones hiperpersonalizadas
• productos e interacciones bajo demanda adaptados a sus necesidades

Esto es lo que separa a la IA gen de otros saltos tecnológicos: la IA gen puede razonar, emitir juicios, demostrar creatividad y empatía a un nivel que ninguna tecnología anterior alcanzó. Estos conjuntos de habilidades importan profundamente para las aseguradoras. Es por eso que la IA gen revolucionará el sector asegurador. La esencia del seguro es adquirir una comprensión adecuada del riesgo específico y ayudar a las personas en apuros de la manera más eficiente, efectiva y táctica posible.

Todo esto puede ser cambiado por la IA

• IA analítica tradicional es consciente de las tendencias en los datos
• IA Gen extiende estas características con una mejor comprensión de las formas de datos no estructurados y hace posible agregar hiperpersonalización y empatía a las respuestas
• IA Agentic aporta nueva automatización a los procesos de trabajo complejos, permitiendo a las aseguradoras extraer el máximo valor Debido a esta flexibilidad, las aseguradoras están aplicando IA a todas las funciones principales, tales como:
• productividad de ventas e hiperpersonalización
• automatización y mayor precisión de la suscripción
• gestión de reclamaciones aumentada
• operaciones de servicio al cliente con agentes de voz
• cambio de funciones de back-office, como finanzas, actuarial y TI Como otras innovaciones tecnológicas que pueden ser innovadoras, los consumidores gradualmente se darán cuenta de que la IA puede simplificar sus vidas y se acostumbrarán a ella por parte de sus proveedores de servicios. Las aseguradoras que puedan capitalizar la oportunidad de infundir completamente la IA en todas sus actividades estarán en posición de emergir como las mejores. Entonces estarán en posición de hacer más negocios, a una tasa más rápida y de manera más personalizada con una mejor comprensión del riesgo subyacente. Las instituciones financieras en sectores adyacentes enfrentan presiones similares, como se explora en nuestro análisis de cómo los bancos están alcanzando a los fintechs a través de la IA.

Para lograr la transformación de IA con éxito, no se debe simplemente hacer ajustes superficiales y hacer algunos pilotos, o asumir que es posible lograr la habilitación real de IA comprando un parche de productos de software como servicio con una intención estratégica superficial, o que las transformaciones de flujo de trabajo se lograrán con soluciones de IA listas para usar. La transformación exitosa requiere consultoría de estrategia de IA que vaya más allá de los cambios superficiales. Para generar valor comercial sostenido a través de la IA, las aseguradoras deben:

• establecer una visión audaz a nivel empresarial de lo que la IA podría llegar a ser
• fundamentalmente, reconectar radicalmente la forma en que conducen los negocios en todas las áreas de su negocio (suscripción, reclamaciones, distribución, servicio al cliente, etc.) para hacer que la tecnología sea parte de la organización
• revisar los flujos de trabajo
• reestructurar la forma de operar
• trabajar hacia una pila moderna de datos y tecnología
• escalar la IA usando componentes reutilizables en diferentes casos de uso y dominios comerciales Y tendrán que hacer esto de una manera que traiga cambios significativos en la economía unitaria. Los procesos de extremo a extremo también tendrán que ser rediseñados para derivar valor de la IA, y no simplemente superponer la IA sobre los procesos existentes, o peor aún, agregar otro paso en un flujo de trabajo con una herramienta de IA que se agrega innecesariamente.

Experiencia en consultoría de IA para seguros

Los proveedores de servicios de consultoría de IA para seguros han sido identificados como pioneros de cambios digitales por Forrester, habiendo estado involucrados en IA con más de 200 aseguradoras en todo el mundo. La división que se especializa en seguros también tiene una biblioteca de:

• más de 50 componentes de IA reutilizables
• más de 20 capacidades de seguros de extremo a extremo que un cliente puede usar y personalizar Con un enfoque holístico y estratégico de la IA, las aseguradoras pueden estar en posición de ser nativas de IA y desarrollar una ventaja competitiva sostenible.

El cribado es una de las razones por las que la IA gen tiene tanto potencial, debido a partes reutilizables, entonces la tecnología puede usarse para revolucionar varios aspectos de un negocio. Como ejemplo, una capacidad de IA gen que ha sido entrenada para responder con servicio al cliente se reutiliza para:

• responder preguntas de soporte interno de TI
• crear contenido de marketing
• revisar respuestas a solicitudes de propuestas
• escribir documentos legales Aunque los productos finales difieren enormemente, los componentes de IA que subyacen pueden reaplicarse en diferentes campos comerciales y aplicaciones.

El futuro: sistemas multiagente de IA

La IA todavía está avanzando a una tasa rápida. Como ejemplo, casi todas las acciones de incorporación de clientes en seguros serían realizadas por sistemas multiagente de IA en el futuro cercano, actuando como compañeros de trabajo virtuales. La información sería absorbida a través de un agente de admisión y luego contactarían a clientes o intermediarios para aclarar un punto de información y también extraer los datos sin problemas de documentos complejos como registros médicos o documentos de ingeniería. Un agente de perfil de riesgo puede desarrollar un perfil de riesgo holístico de cada caso, basado en reglas de suscripción actuales. Un agente de precios y productos podría fijar automáticamente el precio del caso y recomendar estructuras de pólizas sobre cómo satisfacer al cliente, como adjuntar beneficios de enfermedad crítica y discapacidad a una póliza de seguro de vida. Un agente de cumplimiento y equidad se aseguraría de que se cumplan los estándares regulatorios y los altos niveles de estándares éticos. El agente orquestador de decisiones podría recopilar la entrada recibida por otros agentes para decidir si la póliza puede ser aprobada automáticamente o si tiene que ser enviada a un suscriptor senior humano para revisarla basada en el tamaño de la póliza u otras consideraciones. Un agente basado en aprendizaje y retroalimentación también puede mantener un modelo en evolución continua, tener en cuenta la retroalimentación humana para mejorar, y monitorear desarrollos...

Aunque hay mucho potencial en la IA dentro del sector asegurador, es difícil escalarlo en toda una organización. El problema de:

• riesgos de seguridad
• altos costos
• riesgos de quedar atrapado con proveedores
• escasez de talentos en la organización
• resistencia cultural
• falta de gobernanza adecuada
• la existencia de infraestructura heredada tienen tendencia a ralentizar el progreso. Superar estas barreras toma acción deliberada que evita el parche fragmentado de enfoques y soluciones que vemos hoy.

La gestión del cambio es crítica

Es por eso que la gestión del cambio es un componente de los cambios de IA. La gestión del cambio en nuestro caso constituye la mitad de lo que se necesita para lograr impacto financiero y no financiero y la otra mitad está constituida por esfuerzos para llevar datos limpios a los modelos, el proceso de modelado mismo y la integración de IA.

Casi todas las aseguradoras han comenzado a usar IA, y tienen muchas aplicaciones en producción. Sin embargo, los líderes de numerosas aseguradoras admiten que sus organizaciones no son nativas de IA, no habiéndola adoptado completamente en todos sus procesos comerciales. Este sentimiento promueve el impulso de invertir más en tecnologías de IA porque las corporaciones buscan mantenerse competitivas. Las aseguradoras están ansiosas por descubrir la fórmula correcta para el éxito pero muy pocas han logrado hacerlo.

Los líderes de IA están superando a la competencia

Los líderes de IA entre las aseguradoras ya superan a sus compañeros. Como ilustración, según la investigación, los líderes de IA de la industria aseguradora han generado 6.1 veces más TSR en los últimos cinco años que los rezagados de IA (2-3 veces en la mayoría de otras industrias). A pesar de que no muchas compañías de seguros están obteniendo valor significativo a través de IA en toda la cadena de valor a escala significativa, las aseguradoras de clase mundial están usando enfoques basados en dominios para el cambio. Seleccionan algunas funciones comerciales – distribución, fijación de precios y suscripción, reclamaciones – y revisan por completo la operación de esa función.

Mejoras medibles de la transformación IA

Hasta la fecha, el reconexión basado en IA a nivel de dominio ya ha afectado varios aspectos críticos de las empresas aseguradoras, tales como:

• 10 a 20 por ciento de tasas de éxito más altas de nuevos agentes
• 10 a 15 por ciento de crecimiento de primas más alto
• 20 a 40 por ciento de costos más bajos de adquisición de nuevos clientes
• 3 a 5 por ciento de mejora en la precisión de reclamaciones

La hoja de ruta de transformación ya ha sido lanzada como la guía que las compañías deberían usar para abrazar el poder de digital e IA. Con el desarrollo acelerado y la creciente influencia de la IA gen, esto se está convirtiendo en un requisito urgente. Según este marco, hay seis estrategias clave que las aseguradoras pueden hacer para crear organizaciones que prosperarán en la era digital y de IA:

1. Alinear la alta dirección con la hoja de ruta de transformación IA liderada por el negocio

Las aseguradoras importantes no consideran la IA como otra herramienta de eficiencia, sino que la entienden como una fuente de cambio y una posibilidad de mejorar la expansión, las relaciones con clientes y la productividad. El cambio debe basarse en el valor comercial y los resultados deben ser cuantificables. Un estado de transformación de IA entre las aseguradoras requiere que ellas:

• motiven y concentren al equipo superior
• centren su atención en un número limitado de dominios comerciales significativos y los transformen completamente
• conecten los resultados de la transformación con un resultado deseado en KPIs operativos, incluyendo la reducción de la pérdida de clientes El enfoque debe ser amplio, combinando soluciones de IA a lo largo del negocio con una hoja de ruta clara sobre cómo consolidar varias aplicaciones dentro de un dominio en lugar de implementar aplicaciones aisladas a varios dominios.

2. Construir el banco de talentos adecuado

Para lograr el estado de líderes digitales, las aseguradoras necesitan desarrollar su grupo de talento poseyendo un robusto grupo de talento digital interno o aprovechando equipos dedicados de desarrollo de IA, y preferiblemente, 70 a 80 por ciento del talento digital debería ser interno. Los líderes digitales emplean tres pasos principales:

• hacen la transición a un grupo de talento de tecnólogos más experimentados y altamente productivos y menos principiantes
• crean matrices de desarrollo de habilidades granulares apoyadas por credenciales para construir excelencia e identificar tecnólogos únicos
• crean un equipo especializado para remodelar sus prácticas de RRHH...

Dominios

Los dominios representan los elementos más básicos de los procesos comerciales de las aseguradoras. Algunos de los dominios comprenden funciones primarias:

• ventas y distribuciones
• fijación de precios y suscripción
• reclamaciones
• servicio de pólizas Las aseguradoras normalmente poseen entre 10 a 15 áreas que pueden ser reconectadas usando IA.

Subdominios

Los subdominios están compuestos por dominios. La unidad subyacente de una transformación de IA es un subdominio, que se define por tres características principales:

• personas, activos y capacidades colaborando para lograr objetivos compartidos
• resultados comerciales centrales de cada dominio
• aplicaciones específicas de IA en varios segmentos comerciales, lo que requiere componentes reutilizables y métricas de éxito específicas

Las aseguradoras que atraviesan una transformación de IA deberán tener en cuenta qué áreas necesitan cambiar más. Cada aseguradora típica posee varias áreas, incluyendo ventas y distribución, fijación de precios y suscripción, reclamaciones y servicio de pólizas, cada una de las cuales tiene considerables oportunidades de ser optimizadas por IA.

La importancia de la implementación basada en dominios

La reorganización de un campo necesita escala. En un movimiento para realizar el potencial completo de la IA, las aseguradoras no deberían permanecer en soluciones fragmentadas o iniciativas de casos de uso y en su lugar proceder a la implementación basada en dominios. Las aplicaciones individuales se crean comúnmente para probar la legitimidad de las tecnologías de IA gen en un entorno regulado. Y tan bien como pueden entregar resultados alentadores, los proyectos de prueba de concepto y producto mínimo viable tienden a concentrarse en victorias rápidas y no son adecuados para el ajuste estratégico a largo plazo, la integración de flujo de trabajo y la captura de beneficios sostenibles a largo plazo. Una transformación de extremo a extremo de una a tres áreas para crear impacto significativo puede ser basada en dominios, sin necesariamente abrumar a la organización. El número requerido de casos de uso para reconectar un dominio depende, aunque lo que importa es que los casos de uso resulten en cambio significativo y que todos ellos puedan mejorar el desempeño. Las aseguradoras desarrollan sinergias de preparación de datos, integración de sistemas y gestión del cambio a través de un enfoque de dominio completo y reorganización de flujos de trabajo completos. Eso las posiciona para hacer mejoras reales en eficiencia, uso de recursos y ventaja competitiva sostenible. El escalamiento exitoso de IA por las aseguradoras se enfoca en los casos de uso más probables con el mayor impacto cuantificable en el negocio. Estos usos de aplicación impactantes son fáciles de adaptar e implementar en varios campos diseñando y generalizando pocas capacidades de IA muy transferibles.

Las aseguradoras de todo tipo están listas para obtener ventajas en términos de eficiencia operativa e interacciones con clientes debido a la implementación de IA gen que ayudará a optimizar diferentes aspectos del trabajo.

Vida

Las aseguradoras de vida pueden utilizar la IA gen de manera conforme para mejorar la evaluación de riesgos y la suscripción de pólizas creando datos sintéticos, que complementan los conjuntos de datos actuales.

Salud

En el seguro de salud, la IA gen puede usarse para predecir resultados de pacientes y personalizar planes de salud, con la ayuda de grandes cuerpos de datos.

Propiedad comercial y accidentes

Las aseguradoras de propiedad comercial y accidentes pueden aprovechar la IA gen para crear un modelo de riesgo detallado y realizar diferentes escenarios para evaluar pérdidas potenciales de manera más eficiente.

Propiedad personal y accidentes

Las aseguradoras de propiedad personal y accidentes encontrarían relevante el uso de IA gen para procesar reclamaciones automáticamente y mejorar la detección de fraude con la ayuda de análisis de datos avanzado. Cuando se combina con la automatización de contratos inteligentes, los pagos de reclamaciones pueden activarse automáticamente una vez que se verifican las condiciones predefinidas, reduciendo el tiempo de procesamiento y el error humano.

Transformación del procesamiento de reclamaciones

Entre las transformaciones de IA de nivel de dominio, de múltiples casos de uso en seguros, se puede distinguir la IA en el procesamiento de reclamaciones. Para mejorar el desempeño en su departamento de reclamaciones, la aseguradora británica Aviva desplegó más de 80 modelos de IA para:

• reducir la duración de la evaluación de responsabilidad en casos desafiantes en 23 días
• mejorar la efectividad de las reclamaciones dirigidas a los equipos relevantes en un 30 por ciento
• disminuir las quejas de clientes en un 65 por ciento Aviva informó a los inversionistas que la renovación de su sector de reclamaciones de automóviles ahorró a la compañía más de £60 millones en 2024.

Automatización de ventas de seguros

Una aseguradora ha intentado volverse personalizada y eficiente creando automatización inteligente para dar cotizaciones a clientes potenciales y vender las pólizas. Los resultados fueron impresionantes:

• 80 por ciento de las transacciones se trasladaron a la plataforma en línea
• las puntuaciones de satisfacción del cliente aumentaron en 36 puntos porcentuales

Implementación de chatbot

La implementación de un chatbot que funciona 24/7 contribuyó enormemente a una aseguradora proporcionando su servicio al cliente fuera de horario, ya que el número de clientes potenciales que han comprado sus pólizas aumentó en un 11 por ciento.

IA con empatía

Una aseguradora diferente está aplicando IA para producir las aproximadamente 50,000 comunicaciones que hace todos los días relacionadas con reclamaciones y encuentra que es más fácil y empática de leer que las comunicaciones escritas por humanos.

Después de que se identifica un área específica para someterse a una transformación, debe dividirse en una secuencia de módulos basados en IA que puedan ejecutarse, optimizarse y extenderse. Para ilustrar, para transformar el proceso de ventas y distribución, es posible integrar capacidades de IA gen y análisis predictivo (como modelos de propensión) en sistemas de IA interconectados de extremo a extremo, incluyendo copilotos multifacéticos y chatbots de IA de próxima generación. Las aseguradoras pueden desbloquear valor sostenible transformando IA sobre una base de dominio. La IA gen tiene un potencial masivo en el campo de ventas para mejorar la productividad y eficiencia de los empleados ahorrando tiempo en actividades simples.

Para abrazar una transformación de IA exitosa, se requiere un cambio de paradigma en la forma en que se ejecutan los negocios para adoptar un modelo operativo que será escalable. Una implementación exitosa de IA en toda la empresa requiere que una aseguradora posea el sistema apropiado. Discutiendo las aseguradoras que emprenden el viaje de transformación de IA, deben seleccionar un modelo operativo que se ajuste a su estrategia general. Esto puede ser:

• moviéndose a un modelo de fábrica digital de entre 20 y 50 pods
• un modelo de producto y plataforma que acomode un número mucho mayor de pods
• un modelo de negocio ágil más integral a nivel empresarial que extienda la ventaja ágil a todo el negocio, no solo a los centros intensivos en tecnología

El rol de la gestión de productos

Uno de los elementos más importantes en la implementación exitosa del modelo operativo seleccionado es que debe haber capacidades sólidas de gestión de productos porque estas pueden determinar en gran medida el éxito del ejercicio de transformación. Las aseguradoras pueden unir funciones comerciales, datos y tecnología en un modelo operativo basado en equipos y ágil, así:

• rompiendo silos
• estableciendo una cultura de propiedad
• priorizando la empresa con una mentalidad enfocada en el cliente

Torre de control de IA

La torre de control de IA también es vital ya que gobierna y monitorea la creación y adopción de valor impulsada por IA organizacionalmente. Los equipos centrales de IA se están volviendo más y más prominentes a medida que las aseguradoras crecen cada vez más preocupadas con la reutilización de componentes e IA estándar. La TI está colaborando más estrechamente con equipos de datos e IA a medida que usan mayores capacidades de ingeniería y nube. Simultáneamente, tales tendencias deberían ser balanceadas en términos de propiedad comercial de primera línea para orientar las capacidades tecnológicas en los problemas correctos y crear valor real. Un modelo potencial es el modelo basado en productos donde los equipos se basan en los "super productos" centrales a lo largo de la cadena de valor de seguros.

El objetivo es crear valor sostenible con tecnología: las aseguradoras deben usar soluciones de IA primero y construir una pila de tecnología de IA avanzada para revolucionar las capacidades completas de su organización. Esto ayudará a las organizaciones a:

• ser flexibles
• adoptar las innovaciones de IA más recientes
• evitar la producción de tecnologías arcaicas que reprimirían el crecimiento e innovaciones futuros La modernización real será hacer los elementos y funciones de IA reutilizables, armonizar los estándares en toda la empresa y con datos de alta calidad para entrenar los modelos.

Cuatro capas de la pila de IA

La pila de capacidades es elaborada para facilitar la adopción de IA en la empresa. Esta pila de IA tiene cuatro capas que son cruciales:

1. Compromiso reimaginado
2. Toma de decisiones impulsada por IA
3. Infraestructura
4. Plataforma de datos Se debe invertir estratégicamente en las capas para asegurar el uso empresarial de IA. Los bancos pueden inspirar a las aseguradoras para desarrollar su pila de IA, pero específicamente, pueden considerar diferencias significativas entre los dos campos.

Las aseguradoras deberían reimaginar su compromiso con los clientes, usando IA para proporcionar experiencias altamente personalizadas con una interacción de cliente sin fisuras. Las principales compañías de seguros también están aplicando IA para mejorar su interacción con clientes, y combinan varios canales de comunicación que tienen las siguientes características:

• chatbots de texto
• imágenes que permiten a los clientes comprender datos complicados
• asistentes de voz que permiten a los clientes hablar con su compañía de seguros en lugar de escribir La IA se usa para asegurar que la experiencia del cliente no sea solo similar a la humana, sino también sin fisuras e incluso de canal a canal. Para ilustrar el punto, cuando un cliente inicia una conversación usando la aplicación móvil y continúa con ella a través de una llamada telefónica, la IA considerará la entrada anterior, por lo tanto el cliente no necesitará ingresar la información nuevamente.

Adopción de consumidores de IA Gen

La IA Gen también está siendo reconocida por los clientes. De las personas que utilizan aplicaciones de IA Gen como ChatGPT, el 29 por ciento busca información, asesoramiento o recomendaciones financieras o de inversores. El aumento en el número de consumidores usando herramientas de IA Gen para lograr tareas como ofertas de seguros dejará a las aseguradoras sin opción más que llevar su asesoramiento, comunicación de valor de producto y transparencia de precios al siguiente nivel.

La capa de toma de decisiones impulsada por IA explora montañas de datos que han sido creados a través de los diferentes canales para ofrecer una experiencia muy personal del cliente y empleado. Esta capa:

• aumenta las decisiones actuales de fijación de precios y suscripción
• apoya decisiones de reclamaciones
• mejora la precisión de reclamaciones a través de la evaluación dinámica de los puntos de datos incluyendo notas del ajustador, fotos de daños, presentación de texto o documentos e historiales de reclamaciones Indicativamente, una aseguradora ha creado un almacenamiento de productos consolidado donde los documentos de pólizas atraviesan la empresa global; los agentes del centro de llamadas pueden responder fácilmente a preguntas relacionadas con cobertura, exclusiones, entre otras. Dentro del espacio de propiedad y accidentes, los datos de IA y reclamaciones están siendo usados juntos por muchas aseguradoras para detectar nuevos factores de riesgo, incluyendo estimaciones de daños causadas por el clima.

Funciones avanzadas de IA

Con el desarrollo de la tecnología de IA, las principales compañías de seguros están dejando los modelos predictivos tradicionales y girando hacia funciones avanzadas como:

• sistemas multiagente
• razonamiento de múltiples pasos

Agentes de IA Gen

El uso de la IA está siendo revolucionado a través de la IA agentic. Los agentes de IA Gen son sistemas de IA sofisticados capaces de aplicación de juicio y generalmente están orientados hacia la conversación con un usuario basado en un vasto entendimiento científico y datos históricos. Varios agentes están involucrados en esfuerzos colaborativos de logro, incluyendo imágenes de satélite y drones para evaluar y prevenir daños. También son increíblemente perspicaces, ofrecen asistencia en tiempo real a agentes humanos y proponen planes de acción apropiados. El potencial de los agentes de IA Gen es contribuir a:

• mayor participación de clientes
• automatización de procesos complicados
• productividad aumentada

Razonamiento de múltiples pasos

El razonamiento de múltiples pasos, a su vez, permite a un sistema de IA dividir un problema complejo en múltiples pasos más pequeños y manejables y posteriormente abordar cada uno de ellos...

Una capa de infraestructura robusta, a menudo construida a través de desarrollo de software de IA personalizado, ofrece las características que permiten a la IA operar y generar valor, tales como pipelines de aprendizaje automático que pueden ejecutar modelos de IA grandes con bajos costos.

Decisión de construir, comprar o asociarse

Tomar la decisión de si desarrollar capacidades de IA internamente y establecer propiedad intelectual, o externalizar el desarrollo de potenciales de IA que pueden convertirse en fuentes de IP de alto valor en el futuro es una decisión de alto riesgo entre las aseguradoras que influye en su escalamiento, diferenciación y capacidad de respuesta al mercado.

Desarrollo interno

El desarrollo interno de capacidades de IA puede permitir soluciones personalizadas que se ajusten mejor a las necesidades de un negocio particular y pueden retener la "salsa secreta" de una aseguradora, a la pila de capacidades de IA con un foso de protección, lo que brinda mejor control y oportunidad de diferenciación. No obstante, esta estrategia requiere inversiones considerables en talento específico, infraestructura y ciclos de desarrollo a largo plazo, que, sin embargo, no siempre resultan ser rentables.

Adquisición de soluciones de IA

Por el contrario, adquirir soluciones de IA a través de proveedores establecidos permitirá una implementación más rápida y se basará en tecnología probada, pero estará limitada en términos de:

• personalización
• integración
• costo a largo plazo
• dependencia de la hoja de ruta de productos de terceros
• ejecución media del mercado a través de la utilización de herramientas y capacidades ya en uso por otros

Enfoque híbrido

Una solución mixta a través de una asociación tecnológica puede representar un compromiso entre escalabilidad y control estratégico. Al externalizar los servicios de las aseguradoras que proporcionan soluciones estandarizadas incorporando IA gen, en particular, en operaciones corporativas, incluyendo finanzas, recursos humanos y compras, las aseguradoras pueden dedicar recursos internos a las operaciones principales de las compañías que incluyen suscripción y gestión de reclamaciones. Th...

Las aseguradoras necesitan invertir en soluciones de plataforma de datos e infraestructuras de datos necesarias para entrenar y escalar sistemas de IA multiagente, y tener una integración sin fisuras de funciones comerciales. Se debe desarrollar una infraestructura de nube híbrida, es decir, una mezcla de centro de datos local y entorno de nube pública, para ser escalable. Los procesadores centrales de productos altamente configurables también están diseñados para asegurar flexibilidad y eficiencia. Las aseguradoras necesitan considerar la calidad y disponibilidad de datos en el frente de gobernanza de datos, pero también el desafío de manejar información sensible. Cuando los sistemas heredados se convierten en un desafío, las aseguradoras necesitarán actualizar su entorno de TI para soportar la adopción de IA a gran escala.

La implementación exitosa de IA exige una cultura de innovación, cambio de mentalidad y desarrollo de capacidades, sin embargo, las organizaciones tienden a subestimar los niveles de resistencia y disposición para adoptar un nuevo enfoque de trabajo. Es necesario proporcionar a los empleados las habilidades apropiadas y formar una visión clara del rol facilitador de la IA en ayudarlos a trabajar. Las principales aseguradoras han organizado programas de gestión del cambio que se enfocan en:

• modelado de roles de liderazgo
• articular el valor de la IA
• programas comprehensivos de construcción de capacidades
• el avance de los marcos de desempeño correctos

Abordar las preocupaciones de los empleados

La adopción de tecnologías de IA en las organizaciones puede hacer que los empleados se sientan ansiosos sobre sus funciones. No obstante, la historia ha demostrado que la tecnología generalmente introduce nuevas necesidades y oportunidades y por lo tanto se crean nuevos roles y responsabilidades. Finalmente, la implementación de IA en los flujos de trabajo tendrá que basarse en desarrollar el sentido de propiedad compartida y responsabilidad hacia la implementación de IA en la organización.

La tecnología es solo la mitad de la batalla

La tecnología excelente no es suficiente ya que es la mitad de la batalla. La otra mitad es hacer que los empleados realmente apliquen la IA en su rutina diaria, y mover la aguja en la forma en que se realiza el trabajo, ya sea a través de automatización o aumento.

La experiencia sugiere que el uso de la IA es un requisito inevitable para mantenerse competitivo. No hay muchas aseguradoras dominantes que estén completamente operacionalizadas con IA, sin embargo, es un ejemplo tentador que otras compañías que buscan aprovechar la oportunidad de cambiar deberían seguir. Estas aseguradoras ya tienen la delantera y los nuevos desarrollos tecnológicos les han proporcionado los medios para acelerar aún más.

La trampa del purgatorio de pilotos

El resto está atrapado en el purgatorio de pilotos y cae en las numerosas trampas:

• No tienen el enfoque agresivo de IA a nivel empresarial con resultados financieros cuantificables que puedan mover a la compañía fuera de su inercia de IA
• No reconocen toda la escala de los requisitos de inversión y por lo tanto hacen esfuerzos de pequeña escala y fragmentarios con menor ROI
• Están orientados a casos de uso estrechos en lugar de transformar el dominio
• No desarrollan componentes reutilizables de línea de negocio para reducir el valor de la IA a largo plazo
• También dependen excesivamente de soluciones listas para usar, que los alinean menos con sus peculiaridades comerciales y canibalizan su propia capacidad de producir propiedad intelectual de nueva era

Para mantener el ritmo con el mundo que cambia rápidamente, las compañías de seguros necesitan tomar una perspectiva radical a nivel empresarial sobre la IA, reconectar completamente el negocio e integrar la IA en todos sus procesos. Esto incluye:

• construir sistemas específicos de la empresa
• entrenar modelos de IA en datos internos
• reherramientar procesos comerciales para superar en líneas y mercados seleccionados
• reevaluar el modelo operativo
• reutilizar la IA con componentes reutilizables para lograr su potencial transformador El recableado de las operaciones con IA primero proporcionará a las aseguradoras valor comercial a largo plazo y superará a sus competidores.