En la regi\u00f3n, el 40% de las aseguradoras han iniciado la integraci\u00f3n de herramientas de Inteligencia Artificial (IA), sobre todo en acciones relacionadas con la tarificaci\u00f3n o pricing, recurso empleado para establecer precios de los diferentes productos de acuerdo con tendencias, estad\u00edsticas y riesgos. Ello seg\u00fan estimaciones de SAS, compa\u00f1\u00eda pionera de Inteligencia Artificial y anal\u00edtica avanzada de datos. <\/p>\n\n\n\n
\u201dLo que veo en este momento es lo que nosotros llamamos transformaci\u00f3n actuarial, que b\u00e1sicamente es la utilizaci\u00f3n de nuevas t\u00e9cnicas anal\u00edticas y de inteligencia artificial, junto con la utilizaci\u00f3n de datos en la nube, en la pr\u00e1ctica actuarial como un cambio fuerte en el paradigma\u201d, declar\u00f3 Santiago Fainstein, director de SAS para Am\u00e9rica Latina.<\/p>\n\n\n\n
A decir de la firma, tambi\u00e9n se ha identificado que las aseguradoras que han iniciado esta incursi\u00f3n se encuentran en una etapa inicial del proceso y SAS identific\u00f3 que el 33% de ellas se encuentra en una etapa moderada de la aplicaci\u00f3n de IA, lo que significa que sus esfuerzos por integrar dichas herramientas han cubierto pocas de sus \u00e1reas.<\/p>\n\n\n\n
Aunado a esto, la Inteligencia Artificial Generativa y la Inteligencia Artificial son cada vez m\u00e1s utilizadas en el sector asegurador para predecir tendencias, demandas y optimizar operaciones. De hecho, seg\u00fan el \u00faltimo estudio global patrocinado por SAS y realizado por Coleman Parkes Research Ltd., \u201cSu viaje hacia un futuro con GenAI: el camino estrat\u00e9gico de una aseguradora hacia el \u00e9xito<\/a>\u201d, destac\u00f3 que el 89% de los encuestados del sector de seguros planea invertir en GenAI en 2025, el 92% de ese n\u00famero tiene un presupuesto espec\u00edfico para GenAI en proceso.<\/p>\n\n\n\n \u201cDe manera espec\u00edfica y seg\u00fan inmersiones con l\u00edderes de integraci\u00f3n tecnol\u00f3gica y an\u00e1lisis estad\u00edsticos de las principales aseguradoras de LATAM, las \u00e1reas en que se busca generar la implementaci\u00f3n de soluciones basadas en anal\u00edtica de datos, van desde hacer c\u00e1lculos avanzados para generar proyecciones de flujos y reservas con infraestructura que brinde soporte al volumen de procesos a un alto desempe\u00f1o y con la periodicidad necesaria para hacer c\u00e1lculos, estad\u00edsticas o pruebas para sustentar el uso de modelos y datos de entrenamiento, al tiempo que genera huellas de auditor\u00eda y unifica estas actividades\u201d, coment\u00f3 Luis Barrientos, Risk Domain Expert en SAS Latinoam\u00e9rica.<\/p>\n\n\n\n <\/a>Cerca del 47% de las aseguradoras consultadas por SAS y casi el doble de los actores del sector a los que ha preguntado, responden que no han podido integrarse de lleno en el \u00e1mbito de la IA, debido a un tema de calidad de los datos. Por otra parte, el 29% de aquellos que se han visto imposibilitados para generar esta integraci\u00f3n, lo atribuye a la complejidad de los procesos en la toma de decisiones.<\/p>\n\n\n\n Seg\u00fan datos de la consultora Arthur D. Little, aunque el 96% de los directores generales de empresas de distintos sectores afirma haber implementado una estrategia de IA en al menos un \u00e1rea de su organizaci\u00f3n y que el 47% tiene una visi\u00f3n estrat\u00e9gica hacia la IA; s\u00f3lo el 13% ha adoptado una estrategia integral de IA en toda la empresa, por lo que a\u00fan es amplio el camino por recorrer en la materia.<\/p>\n\n\n\n A decir de los especialistas de SAS, la complejidad de los procesos en el motor decisional o en la toma de decisiones ha derivado en que compa\u00f1\u00edas como las aseguradoras se vean limitadas en cuanto a la atenci\u00f3n a sus clientes y en el proceso mismo de presentaci\u00f3n de soluciones y respuesta a sus solicitudes. Este elemento se ha visto reflejado en el 29% de las aseguradoras consultadas por la firma.<\/p>\n\n\n\n Las tendencias clasificadas en aspectos regulatorios que incluso suelen ser aplicables en distintos pa\u00edses, y en temas relacionados con los negocios propios de las aseguradoras, son temas relevantes para los tomadores de decisi\u00f3n.\u00a0 En este sentido se encuentran los regionales como el IFRS17, normativa que se implementa en pa\u00edses como Colombia y Panam\u00e1, cuyo objetivo es implementar un est\u00e1ndar contable unificado para la medici\u00f3n de reservas a trav\u00e9s de un modelo general y simplificado, evoluci\u00f3n del IFRS4.<\/p>\n\n\n\n \u201cVa a llegar el momento en que los gobiernos o los propios reguladores, o incluso las c\u00e1maras empresariales, decidan sobre mejores pr\u00e1cticas en el uso de algoritmos, porque, aunque un algoritmo puede tomar una decisi\u00f3n con m\u00e1s datos y m\u00e1s r\u00e1pido que una persona, \u00bfa qu\u00e9 costo y con qu\u00e9 nivel de riesgo?\u201d, mencion\u00f3 Fainstein.<\/p>\n\n\n\n Por otro lado, el riesgo del cambio clim\u00e1tico es de alto impacto para las aseguradoras en la regi\u00f3n, ya que es a nivel del an\u00e1lisis de las cat\u00e1strofes naturales que se han suscitado como el hurac\u00e1n Otis en M\u00e9xico o la serie de megaincendios, inundaciones y sequ\u00edas que se han producido a lo largo del continente, entre otros.\u00a0En este sentido, un mayor uso del reaseguro de eventos catastr\u00f3ficos es la tendencia, as\u00ed como otras formas de incrementar las reservas financieras que las aseguradoras mantienen para amortizar los riesgos y contar con los recursos necesarios mediante los cuales es posible solventar dichos siniestros.<\/p>\n\n\n\n \u201cEn los casos de alta siniestralidad, medir o cuantificar el impacto econ\u00f3mico en las aseguradoras es una de las tareas que se ha encomendado a las herramientas de IA, las cuales, a trav\u00e9s de m\u00e9todos de machine learning o t\u00e9cnicas estad\u00edsticas avanzadas, permiten construir c\u00e1lculos de las reservas financieras necesarias para solventar los gastos que implican los siniestros. Tambi\u00e9n se aplican normativos que deben atender las herramientas para una correcta aplicaci\u00f3n en cada pa\u00eds donde se opera\u201d, explic\u00f3 Barrientos. <\/p>\n\n\n\n \u201dEs obligatorio que las compa\u00f1\u00edas hagan una mejor gesti\u00f3n anal\u00edtica de sus clientes. La IA se aplica en cada fase, desde la b\u00fasqueda de clientes y el onboarding hasta la gesti\u00f3n del ciclo de vida, lo que incluye evaluar el riesgo y prever las necesidades futuras\u201d, indic\u00f3 Fainstein, quien tambi\u00e9n destac\u00f3 que la importancia de potenciar el customer engagement durante el trayecto del cliente para elevar la experiencia del cliente, es decir que vayan m\u00e1s all\u00e1 del uso de los chatbots.<\/p>\n\n\n\n \u201cLa intenci\u00f3n del uso de estas herramientas verdaderamente inteligentes, es atender y solucionar cualquier petici\u00f3n que llegue desde los clientes, de forma \u00e1gil y eficiente, pero no se queda en este nivel, sino que buscar\u00e1 formas de anticiparse a situaciones que pudieran generar confusi\u00f3n o conflicto y las atender\u00e1n proactivamente para satisfacer las necesidades y expectativas del cliente\u201d, agreg\u00f3.<\/p>\n\n\n\n As\u00ed tambi\u00e9n la b\u00fasqueda de coberturas enfocadas en ciberataques y ciberseguridad de empresas, instituciones y hasta a nivel personal, fen\u00f3meno que se ha incrementado en los \u00faltimos a\u00f1os y que ha impactado el costo de los seguros, con un repunte del 13%, de acuerdo con Deloitte.<\/p>\n\n\n\n Y es que, los ciberataques en Latinoam\u00e9rica han aumentado significativo en cantidad y sofisticaci\u00f3n en los \u00faltimos dos a\u00f1os. \u201dCada pa\u00eds tiene diferentes niveles de fraude y diferentes tipolog\u00edas, pero nuestra plataforma SAS\u00ae Viya\u00ae permite tener una visi\u00f3n integral del cliente, puedes analizar a un cliente desde la venta de un nuevo producto hasta el riesgo en su presentaci\u00f3n de un reclamo\u201d incluy\u00f3 Fainstein.<\/p>\n\n\n\n Uno de los principales desaf\u00edos en la implementaci\u00f3n de inteligencia artificial (IA) en las aseguradoras es la calidad de los datos. Para que los modelos de IA funcionen adecuadamente, las aseguradoras necesitan informaci\u00f3n precisa, completa y actualizada. Sin embargo, en la regi\u00f3n hay una dificultad para recolectar datos de calidad, lo que obstaculiza la eficiencia y confianza de los algoritmos utilizados.<\/p>\n\n\n\n Adem\u00e1s, no siempre las aseguradoras tienen acceso a suficientes datos completos. \u201dEl trabajo de implementar soluciones de IA requiere mucho esfuerzo en la ‘plomer\u00eda’, es decir, los datos\u201d, acot\u00f3 Santiago Fainstein. En este sentido, dijo, la generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos est\u00e1 surgiendo como una alternativa que cambiar\u00e1 la perspectiva y realidad del uso de los datos en favor de la innovaci\u00f3n. En este sentido, SAS acaba de anunciar su m\u00e1s reciente adquisici\u00f3n<\/a> de la propiedad de software de Hazy, pionero en datos sint\u00e9ticos, lo cual reforzar\u00e1 nuestro portafolio.<\/p>\n\n\n\n La ejecuci\u00f3n de proyectos de IA muchas veces no cumple con las expectativas iniciales. Los presupuestos asignados pueden ser altos, pero los resultados obtenidos no siempre justifican la inversi\u00f3n. Es necesario adoptar enfoques m\u00e1s estrat\u00e9gicos que prioricen la obtenci\u00f3n de valor de negocio a corto y largo plazo.<\/p>\n\n\n\n Asimismo, es importante destacar que, entre los objetivos de las aseguradoras destacadas en el estudio de Coleman, en cuanto a la inversi\u00f3n de IA generativa, se destacan estos tres: Mejora en la satisfacci\u00f3n y retenci\u00f3n de clientes (81%, la m\u00e1s alta de cualquier segmento de la industria), reducci\u00f3n de costos operativos y ahorro de tiempo (76%), as\u00ed como medidas mejoradas de gesti\u00f3n de riesgos y cumplimiento (72%).<\/p>\n\n\n\n Finalmente, la adopci\u00f3n de IA debe ir acompa\u00f1ada de un enfoque \u00e9tico y regulatorio. \u201dEs obligatorio que las compa\u00f1\u00edas hagan una mejor gesti\u00f3n anal\u00edtica de sus clientes. La IA se aplica en cada fase. En este sentido, las aseguradoras deben garantizar decisiones justas y transparentes para mantener la confianza de sus clientes en un mercado cada vez m\u00e1s exigente\u201d, concluy\u00f3 Fainstein.<\/p>\n\n\n\nTendencias de IA en el sector asegurador<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Hacia una mayor adopci\u00f3n de la IA<\/strong><\/h2>\n\n\n\n