Todos sabemos que la IA ha venido para quedarse, sin embargo, ¿porque estamos viendo muchas Pruebas de concepto y pocos pasos a producción?
Hay una serie de desafíos a los que las compañías se enfrentan como es el riego de su información sin control por parte de la compañía, compartir sus procesos internos basados en años de experiencia que los diferencias de sus competidores para entrenar modelos para otras compañías, los costes de licenciamiento en el momento que se extiende su uso, el mantenimiento de una solución desarrollada a medida para actualizarla, ciberseguridad, fiabilidad de las fuentes de origen de los datos, coste del almacenamiento…
Una IA generativa privada puede ayudarte con todos estos retos.
Te planteo algunos de esos desafíos al implementar IA generativa en las aseguradoras. Aquí te proporciono más detalles y ejemplos concretos para cada uno:
- Calidad de los datos:
– Mitigación: Implementar una sólida “gobernanza de datos” con políticas claras sobre cómo se recopilan, almacenan y utilizan los datos. Utilizar herramientas avanzadas de gestión de calidad del dato, que incluyen procesos de limpieza, validación y enriquecimiento de datos. Adoptar estándares de datos comunes para facilitar la interoperabilidad.
– Ejemplo: Una aseguradora establece un “Centro de Excelencia de Datos” que supervisa la calidad de los datos en toda la organización. Implementan algoritmos de aprendizaje automático que detectan y corrigen automáticamente inconsistencias en los datos de clientes y pólizas, mejorando la precisión en la suscripción y la gestión de siniestros.
- Costes:
-Mitigación: Explorar opciones de “IA generativa privada” con PoC para gestionar expectativas de uso y control sobre inversiones iniciales y futuras. Buscar “alianzas estratégicas” con proveedores tecnológicos y startups que ofrezcan soluciones flexibles y escalables.
– Ejemplo: La aseguradora colabora con una empresa como Fujitsu especialista en IA generativa para desarrollar un piloto de detección de fraude, compartiendo costes y beneficiándose de la experiencia sin incurrir en grandes gastos de desarrollo interno.
- Integración con sistemas existentes:
– Mitigación: Diseñar una arquitectura híbrida que permita la coexistencia de sistemas heredados y nuevos módulos de IA. Utilizar API’s y microservicios para facilitar la comunicación entre sistemas. Planificar migraciones progresivas en lugar de cambios abruptos.
– Ejemplo: Implementan una capa de integración basada en API’s que conecta el sistema de gestión de pólizas existente con una nueva plataforma de IA que proporciona análisis avanzados, permitiendo un flujo de información sin interrupciones, todo dentro de tus sistemas. Al CRM, la base de datos y al SAP, por ejemplo.
- Ciberseguridad:
– Mitigación: Adoptar un enfoque de seguridad por diseño, incorporando consideraciones de seguridad en todas las etapas de desarrollo. Realizar pruebas de penetración y evaluaciones de vulnerabilidades regularmente. Poder utilizar los datos considerados altamente sensibles dentro de tus propios sistemas siendo compliance con DORA.
– Ejemplo: La aseguradora implementa un sistema de análisis y mejora de póliza por clientes según ubicación de la vivienda por robo, ( ya que no todas las zonas tienen el mismo riesgo) impulsado por IA que busca en tiempo real las identidad, dirección y DNI del posible asegurado, salvaguardando tanto los datos de la empresa como los de los clientes.
- Regulación y cumplimiento:
– Mitigación: Crear un equipo multidisciplinario que incluya expertos legales, de cumplimiento y tecnológicos para garantizar que todas las soluciones de IA cumplan con las regulaciones. Mantener una “documentación detallada” de los procesos y decisiones tomadas por la IA.
– Ejemplo: Al desarrollar un modelo de IA para evaluar riesgos, la aseguradora garantiza que el algoritmo cumpla con las regulaciones de protección de datos y evita sesgos discriminatorios, siguiendo las directrices de organismos reguladores.
- Cambio cultural:
– Mitigación: Comunicar claramente los beneficios de la IA para la organización y los empleados. Ofrecer “programas de capacitación” y fomentar la “participación activa” del personal en proyectos de IA. Reconocer y recompensar la adopción e innovación. Y cuanto más se extienda su uso mayor es el beneficio puesto que no pagas por licencia ni por token.
– Ejemplo: La empresa lanza una iniciativa interna llamada «Embajadores de IA», donde empleados de diferentes departamentos se convierten en promotores del uso de IA, compartiendo conocimientos y animando a sus colegas a adoptar nuevas herramientas.
- Transparencia y explicabilidad:
– Mitigación: Utilizar modelos de IA interpretables y desarrollar interfaces que muestren de manera clara cómo y por qué se toman ciertas decisiones. Adoptar principios de ética en IA y ser transparente con los clientes sobre el uso de estas tecnologías.
– Ejemplo: Al implementar un sistema de IA para aprobar reclamos, la aseguradora proporciona a los clientes explicaciones detalladas de las decisiones tomadas y ofrece canales para que puedan hacer consultas o apelar decisiones, promoviendo confianza y transparencia.
Abordar estos desafíos con una estrategia bien planificada no solo facilita la implementación de la IA generativa, sino que también posiciona a la aseguradora como líder en innovación y servicio al cliente.
Además, es importante:
Fomentar la colaboración interna y externa: Trabajar en conjunto con otros departamentos y socios tecnológicos puede aportar nuevas perspectivas y soluciones innovadoras.
Monitorear y evaluar continuamente: Establecer métricas clave para medir el impacto de la IA en los procesos y hacer ajustes según sea necesario.
Enfocarse en el cliente: Asegurarse de que todas las implementaciones tecnológicas mejoren la experiencia del cliente y satisfagan sus necesidades.
