Riqueza Generacional de la IA

Lo que ChatGPT y otras IA generativas podrían significar para el sector de los seguros

En medio de otro invierno para las criptodivisas y de desarrollos aparentemente poco impresionantes del Metaverso, ha surgido una nueva moda tecnológica que ha captado la fascinación del público: la inteligencia artificial generativa (IA).

Esta tecnología traslada la IA de simplemente identificar y clasificar datos existentes a crear nuevo contenido, a menudo similar al humano, como ensayos, poemas, imágenes, música y videos. La popularidad reciente de esta tecnología se ha impulsado mediante el lanzamiento de las aplicaciones ChatGPT, de OpenAI, y generadores de imágenes como DALL·E¹, Stable Diffusion y Midjourney.

Escribe “escribe un poema sobre seguros de vida” en ChatGPT² y a los pocos segundos aparece lo siguiente:

El ruido mediático

Naturalmente, esto ha creado considerable ruidy atención mediática. ChatGPT se ha convertido en la aplicación con crecimiento más rápido en la historia, con un estimado de 100 millones de usuarios activos en enero de 2023. Muchos artistas están indignados y demandando a Stability AI (fabricante de Stable Diffusion) y Midjourney, argumentando que su trabajo ha sido utilizado para entrenar a la IA sin su consentimiento. Las escuelas e instituciones académicas ya están tratando de rechazar las presentaciones generadas por ChatGPT: muchos artículos de prensa han destacado cómo ChatGPT puede generar trabajos y ensayos que pasarían desde un examen de secundaria hasta partes de certificaciones médicas. En respuesta, hay una iniciativa para desarrollar herramientas que identifiquen el contenido generado por AI, incluyendo GPTzero y el Clasificador de Texto de AI de OpenAI, con diferentes grados de éxito.

El hecho de que ChatGPT suene impresionante no debería ser una sorpresa: la versión base del modelo de aprendizaje automático (GPT-3) fue entrenada usando 45 terabytes de datos y equipada con 175 mil millones de parámetros para hacer predicciones. En medio de todo este ruido mediático, es fácil olvidar lo que realmente es ChatGPT. Los usuarios deben apreciar que la máquina no “piensa” y que los resultados son predicciones estadísticas. Ya han surgido afirmaciones de sentiencia e inteligencia. El riesgo es otorgar a estos sistemas demasiado crédito y, por lo tanto, depositar demasiada confianza en ellos, lo que lleva a expectativas que la IA no puede cumplir actualmente. Estas herramientas tienen un potencial increíble, pero los humanos aún necesitan aplicar el pensamiento crítico al usarlas.

Ejemplos de herramientas de IA:

Vale la pena señalar que podemos esperar ver la inteligencia artificial generativa integrándose cada vez más con herramientas cotidianas, como Microsoft Office. Los motores de búsqueda ya están probando esto, incluidos Google, Baidu y Bing de Microsoft.

Posibles casos de uso en seguros de vida.

Existen muchas áreas en las que la inteligencia artificial generativa, o la IA en general, probablemente tendrán un impacto en la cadena de valor de los seguros. De hecho, la IA ya se utiliza en muchas instancias, como los chatbots que venden seguros de funerales, pero en el futuro podemos esperar ver un aumento significativo en la sofisticación y el uso.

También es importante tener en cuenta que los modelos utilizados no necesariamente serán las versiones públicas que se ven hoy en día (como ChatGPT), sino más bien una forma de inteligencia artificial adaptada y entrenada en contenido para un dominio o empresa específica. Un asegurador no querría que su asistente virtual dependa de buscar en internet para obtener información del producto, por ejemplo.

La siguiente lista es solo una muestra de las posibles aplicaciones de la IA en seguros.

Ventas

• Análisis de necesidades y asesoramiento
• Motores de recomendación de productos
• Ofertas de seguros personalizadas: la IA ya puede vincularse a datos de terceros y la IA generativa podría aprovechar esto para crear ofertas a la medida basadas en una estructura de seguros personalizada.
• Comunicación con y ventas a consumidores a través de voz y chatbot
• Segmentación de clientes: la IA podría identificar aquellos con una mayor propensión a comprar seguros y generar automáticamente una oferta o hacerles publicidad
• Generación de contenido técnico de ventas: texto, imágenes, presentaciones, video

Mercadotecnia

• Publicaciones en redes sociales, blogs, guiones de podcast
• Generación de ideas de campaña
• Asistencia de escritura y redacción de textos
• Contenido web y de correo electrónico personalizado
• Fotos, videos y música de archivo
• Folletos y guías de productos
• Diseños de logotipos y otros gráficos
• Escucha social – la IA podría monitorear las publicaciones en redes sociales para detectar menciones de la marca, sintetizar datos y compilar informes, paneles de control o recomendaciones de acciones
• Generación automática de contenido en 3D, incluidas experiencias de realidad virtual

Precios

• Precios dinámicos: la IA podría aprovechar el aumento del acceso a datos de usuario, como los datos recopilados por sensores y dispositivos vestibles (wearables), para analizar y generar precios u ofertas de manera dinámica, especialmente en conjunto con otros datos
• Productos de emisión simplificada y cobertura limitada: la IA podría fijar precios a estos productos, que son selectivos en gran medida para estilos de vida más saludables y a menudo más costosos debido a la reducción de la cobertura, a un nivel más granular para segmentar mejor el riesgo
• Análisis de la experiencia y la parametrización de modelos de precios: la IA podría aplicarse a paneles de control automatizados, informando sobre carteras en vigor y realizando pruebas de escenario sobre primas de nuevos negocios.

Diseño y desarrollo de productos

• Generación y lluvia de ideas de productos
• Personalización de productos – La IA podría eliminar la barrera de costos para habilitar cambios o características específicas de la póliza
• Análisis de competidores y comparaciones de productos

Underwriting (Cobertura)

• Optimización facultativa: La IA podría ahorrar tiempo a los suscriptores y permitirles centrarse en casos más complejos
• Eficiencia en la evaluación del riesgo: la IA podría utilizar fuentes alternativas de datos para mejorar los tiempos de respuesta
• Conversión de información médica no estructurada en datos utilizables
• Síntesis de casos y generación de cartas/correos electrónicos
• Procesamiento directo a través de agentes virtuales
• Análisis de datos de riesgo
• Participación de médicos: la IA podría ayudar a los médicos a generar informes o completar formularios de seguros.

Reclamos

• Validación de reclamaciones utilizando datos externos
• Cartas y resúmenes de reclamaciones para evaluadores
• Procesamiento de información médica e informes del empleador
• Informes de reclamaciones para análisis internos
• Asistencia con diagnósticos de enfermedades críticas
• Presentación de reclamaciones a través de agentes virtuales
• Participación de médicos: la IA podría destilar información médica de las notas y los informes médicos de los médicos y enviarla a las aseguradoras con códigos sugeridos de ICD-10 u otros
• Prevención y detección de fraudes en reclamaciones.

Servicio y Compromiso al Cliente

• Agentes virtuales, tanto de texto como de voz: la IA podría proporcionar información a los clientes, actualizar detalles de políticas y hacer otros cambios, reduciendo así los costos y mejorando el servicio al cliente
• Traducción de idiomas: la IA podría impulsar agentes virtuales que conversan en el idioma nativo de una persona y traducir fácilmente materiales de marketing
• Informes de participación del cliente: la IA podría identificar elementos clave de las interacciones y resaltar aspectos que requieren atención

Bienestar

• Salud digital (incluyendo la salud mental) y telemedicina: la IA podría brindar apoyo a los participantes del programa y orientación sobre dónde obtener ayuda adicional
• Monitoreo de la salud: la IA podría utilizar sensores, incluidas las cámaras de teléfonos inteligentes, para monitorear varios indicadores de salud
• Entrenamiento de bienestar: la IA podría ampliar los usos actuales de bienestar para incluir la generación de informes para programas de dieta y fitness, monitorear la actividad física, el sueño y otros indicadores de salud

Operaciones

• Borradores de correos electrónicos, cartas, artículos, codificación, blogs, presentaciones, videos
• Conversión de documentos a datos
• Gestión del conocimiento
• Gestión del tiempo y otras asistencias virtuales
• Análisis y procesamiento de documentos: la IA podría resumir ciertos aspectos de documentación legal o escanear informes en busca de diferencias entre documentos
• Monitoreo de procesos para detección de errores / fraudes
• Escritura de código
• Simulaciones y pruebas empresariales
• Automatización de sanciones y otras verificaciones legales
• Priorización de tareas y flujo de trabajo

Capacitación

• Tutoría virtual
• Lecciones personalizadas para asesores, personal o incluso asegurados
• Guiones para videos de capacitación
• Diseño de cursos y calificación

Esta lista destaca solo algunas de las posibles oportunidades que surgen de la IA para las aseguradoras. Aunque gran parte del foco actual está en ChatGPT, el panorama de la IA generativa es mucho más amplio. No debemos permitir que la emoción actual nos lleve a expectativas de que la IA resolverá todos nuestros problemas. Del mismo modo, no debemos permitir que la disminución en el ciclo de emoción nos lleve a la suposición de que esta tecnología no tiene valor.

Las impresionantes capacidades de esta tecnología naturalmente generan cierto temor. Para encontrar consuelo, quizás sea mejor recordar esta cita de Kevin Kelly, el editor ejecutivo fundador de la revista Wired: