Conclusiones clave
- Los modelos de lenguaje avanzados están transformando la evaluación de riesgos y la interacción con el cliente, permitiendo procesos de suscripción más sofisticados y recomendaciones de pólizas personalizadas.
- Los avances en computación cuántica prometen mejorar la evaluación de riesgos y la detección de fraudes, al revelar patrones que los sistemas tradicionales no pueden identificar.
- Las conclusiones de la Oficina de Derechos de Autor de EE. UU. sobre contenido generado por IA advierten sobre la necesidad de implementar estas herramientas con cuidado, para garantizar el cumplimiento legal.
A medida que la inteligencia artificial generativa continúa evolucionando rápidamente, su impacto en la industria de los seguros de vida se vuelve cada vez más tangible. Los avances en modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), computación cuántica y consideraciones sobre derechos de autor en IA están transformando la forma en que las aseguradoras evalúan el riesgo, optimizan sus operaciones y garantizan el cumplimiento normativo.
La actualización de IA de este trimestre analiza los desarrollos clave en estas áreas. Además, examina las implicaciones de los modelos de IA abiertos versus cerrados y cómo influyen en el futuro de la suscripción de riesgos y la interacción con los clientes.
Actualización sobre modelos fundacionales
Incluso las compañías de seguros más grandes no entrenarán un modelo de lenguaje de gran escala (LLM) desde cero en el futuro cercano. En su lugar, dependerán de modelos fundacionales desarrollados por grandes empresas tecnológicas. Durante este último trimestre, los creadores de LLM han estado activos, lanzando múltiples avances marcados por mejoras significativas en razonamiento dinámico y adaptabilidad a tareas específicas.
- Claude 3.7 de Anthropic ahora ofrece un modo de “razonamiento híbrido” que alterna dinámicamente entre respuestas rápidas e instintivas y un proceso de pensamiento más deliberado y extenso. Incluso incluye un scratchpad integrado que muestra los pasos de su razonamiento. Esta innovación mejora el rendimiento en tareas creativas y conversacionales, y también fortalece su capacidad para resolver problemas lógicos y de codificación.
- Por su parte, xAI, la compañía de Elon Musk, ha ampliado su oferta con Grok 3, que aprovecha un aumento exponencial en potencia de cómputo para destacar en pruebas de matemáticas, ciencias y programación. Esto refleja la evolución del sector hacia modelos capaces de escalar la profundidad del razonamiento según lo requiera la tarea.
Las innovaciones en LLM de origen chino siguen superando los límites de la eficiencia y la funcionalidad multimodal.
- Las versiones más recientes de DeepSeek han demostrado un rendimiento competitivo en razonamiento matemático y codificación, ofreciendo resultados de alta calidad al tiempo que reducen significativamente los costos de entrenamiento.
- KIMI k1.5, de Moonshot AI, se ha posicionado como un fuerte competidor, con un rendimiento sólido en matemáticas, programación y comprensión multimedia, manteniendo una alta eficiencia en el uso de recursos.
- Qwen 2.5-vl, de Alibaba, amplía las capacidades de los modelos de lenguaje tradicionales al integrar procesamiento visual con ventanas de contexto extendidas, lo que le permite manejar de manera fluida entradas combinadas de texto e imagen para aplicaciones complejas del mundo real.
Modelos abiertos vs. cerrados: la perspectiva de DeepSeek y Llama
Uno de los debates permanentes en el desarrollo de IA gira en torno al equilibrio entre modelos abiertos y cerrados.
- Los modelos de código abierto, como Llama 3 de Meta y DeepSeek, ofrecen transparencia, flexibilidad y ventajas en costos, lo que permite a las aseguradoras ajustar los modelos para casos de uso propios, como la suscripción de riesgos y su evaluación. Estos modelos permiten una mayor adaptabilidad al integrar conjuntos de datos externos, algo clave para las aseguradoras que buscan optimizar predicciones impulsadas por IA. Sin embargo, también presentan desafíos en materia de seguridad, consistencia y cumplimiento regulatorio.
- Los modelos cerrados, como GPT-4 de OpenAI o Claude 3.7 de Anthropic, ofrecen sólidos mecanismos de seguridad, soporte a nivel empresarial y una mayor fiabilidad para mantener el cumplimiento con regulaciones en constante evolución dentro del sector asegurador. Estos modelos están optimizados para la precisión y requieren menos experiencia interna para su gestión.
Las aseguradoras deben evaluar cuidadosamente estas consideraciones al elegir soluciones de IA, equilibrando la necesidad de personalización con los riesgos operativos asociados a la gobernanza de modelos.
Derechos de autor e IA: Definiendo la autoría
Un informe reciente de la Oficina de Derechos de Autor de EE. UU. analiza la evolución en la intersección entre la inteligencia artificial y la legislación sobre derechos de autor, con un enfoque en la posibilidad de proteger legalmente el contenido generado por IA. Como segunda entrega de una serie en curso, el informe amplía debates previos sobre réplicas digitales y prepara el terreno para futuras discusiones sobre los datos utilizados en el entrenamiento de IA y la responsabilidad legal asociada.
El estudio reafirma que la legislación estadounidense en materia de derechos de autor exige autoría humana, rechazando la protección para obras generadas por IA sin participación humana sustancial. No obstante, reconoce que la IA puede utilizarse como herramienta en el proceso creativo, siempre que una persona contribuya de forma significativa en la expresión o en la organización del resultado final. El informe también destaca cómo otros países están abordando cuestiones legales similares, subrayando la relevancia global del tema.
Los hallazgos revelan un amplio consenso entre los actores involucrados: el material creado íntegramente por IA no califica para protección por derechos de autor, mientras que la intervención humana —por ejemplo, mediante instrucciones detalladas (prompting), aportes expresivos o modificaciones posteriores a la generación— puede justificar una evaluación caso por caso.
El documento también plantea consideraciones de política pública, debatiendo si se necesitan nuevos marcos legales que impulsen la innovación sin dejar de proteger a los creadores humanos.
Aunque el informe concluye que la legislación actual es suficientemente flexible para abordar estos desafíos sin requerir cambios legislativos inmediatos, también señala que será esencial seguir monitoreando los avances tecnológicos. Este marco podría servir de referencia para las aseguradoras que buscan comprender las implicaciones legales del uso de contenido generado por IA e
Avances en computación cuántica: Microsoft y Google amplían los límites
Los avances recientes en computación cuántica por parte de Microsoft y Google marcan hitos importantes en el camino hacia lograr una verdadera ventaja cuántica práctica.
Majorana 1 de Microsoft introduce qubits topológicos, que prometen una mayor estabilidad y tasas de error más bajas, lo que podría allanar el camino para sistemas cuánticos escalables. Por su parte, el procesador Willow de Google ha demostrado capacidades de corrección de errores cuánticos que podrían acelerar exponencialmente los cálculos más allá de los límites de la computación clásica.
Estos avances acercan la computación cuántica a aplicaciones del mundo real y anuncian un futuro en el que se revolucionará la resolución de problemas complejos, desde la ciencia de materiales hasta la inteligencia artificial.
Para la industria de seguros de vida, la computación cuántica representa un cambio radical en áreas como la evaluación de riesgos, la optimización de carteras y la detección de fraudes. Los algoritmos cuánticos podrían mejorar considerablemente la precisión de los modelos actuariales al procesar enormes volúmenes de datos médicos y demográficos en tiempo real, descubriendo patrones que los ordenadores clásicos no pueden identificar fácilmente.
Además, estos avances se cruzan con el desarrollo de la IA generativa, donde el aprendizaje automático potenciado por la computación cuántica podría conducir a modelos de suscripción más precisos y a recomendaciones de pólizas altamente personalizadas.
A medida que la automatización impulsada por IA sigue evolucionando en el sector asegurador, la computación cuántica podría convertirse en la próxima frontera para acelerar el entrenamiento de modelos de IA y mejorar la toma de decisiones en la gestión del riesgo. Aunque estas tecnologías aún están en fase emergente, su convergencia sugiere un futuro en el que las aseguradoras podrán ofrecer soluciones más adaptativas, basadas en datos y con una eficiencia sin precedentes.
Tokens precompilados y gestión de contexto en IA
Los avances recientes en modelos como Claude han introducido la capacidad de precompilar tokens y mantener un contexto persistente, lo que les permite almacenar grandes volúmenes de información en formato comprimido. Esto significa que, en lugar de depender únicamente de la generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés), que obtiene y procesa dinámicamente la información propietaria relevante de una empresa en el momento de la consulta, el modelo puede cargar directamente documentos completos —o incluso colecciones extensas de textos— en su memoria de contexto.
De esta forma, el modelo puede responder consultas basándose en una gran cantidad de información precargada, sin necesidad de incurrir en los costos repetidos de recuperación externa o de reinsertar (re-embed) los datos cada vez. Este enfoque optimiza el proceso de inferencia, reduce la latencia y la carga computacional, y al mismo tiempo conserva la riqueza del conocimiento subyacente.
Tanto los tokens precompilados como la estrategia RAG serán herramientas fundamentales para cualquier aplicación aseguradora en la que se necesite incorporar documentos extensos, como manuales de suscripción.
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