Puntos clave
- Gran parte del mercado de seguros en Medio Oriente sigue sin explotarse, aparentemente debido a la complejidad que representan las fuentes de datos dispersas.
- La inteligencia artificial ofrece las herramientas avanzadas necesarias para sintetizar esta información, creando un puente hacia mercados receptivos con mejores productos y mayor accesibilidad.
- La implementación responsable de la IA en seguros de vida es fundamental, destacando la necesidad de modelos transparentes y explicables que se ajusten a las regulaciones locales y valores culturales, sin perder el aporte del juicio humano en los procesos de toma de decisiones.
Lo siguiente fue publicado originalmente en Middle East Insurance Review.
En la primavera de 2025, tuve la oportunidad de visitar Medio Oriente por primera vez para asistir a una conferencia regional. Después de haber dedicado gran parte de mi carrera a trabajar en inteligencia artificial y seguros en mercados globales, estaba entusiasmado por interactuar directamente con profesionales de la región. Encontré que Dubái es una combinación de tradición y ambición vanguardista — un entorno verdaderamente inspirador.
En reuniones con aseguradoras, reaseguradoras y suscriptores, surgió un tema recurrente: el desafío de tomar decisiones sólidas de suscripción ante datos fragmentados o incompletos.
No era un tema nuevo para mí. Hace casi una década, participé en un estudio de mortalidad que involucraba datos de Medio Oriente. Incluso entonces, el problema principal era el mismo: los datos eran escasos, inconsistentes y difíciles de consolidar entre distintas jurisdicciones. En ese momento, nos apoyamos en métodos estadísticos tradicionales y en los conjuntos de datos que pudimos recopilar. Mirando hacia atrás, queda claro que las tecnologías actuales de IA podrían haber mejorado de manera significativa los análisis que logramos obtener en ese estudio.
La buena noticia es que, aunque el sector de seguros de vida en Medio Oriente enfrenta estos desafíos con los datos, también está listo para crecer y transformarse.
La inteligencia artificial tiene un gran potencial para superar estos obstáculos, transformando datos fragmentados en información útil que permita tomar mejores decisiones de suscripción y fijación de precios.
Es importante aclarar que, cuando hablamos de IA en este contexto, nos referimos a un concepto mucho más amplio que solo análisis de datos o aprendizaje automático. La IA abarca diversas áreas, como el procesamiento de imágenes, reconocimiento de voz, análisis de documentos y procesamiento del lenguaje natural. Las técnicas utilizadas van mucho más allá de los modelos actuariales tradicionales o el machine learning, incluyendo aprendizaje profundo, aprendizaje por refuerzo y, muy importante, la inteligencia artificial generativa.
El desafío de los datos
Las aseguradoras de vida en Medio Oriente a menudo enfrentan brechas en la disponibilidad y calidad de los datos. Los registros de salud, las estadísticas de mortalidad y la información sobre bienestar varían considerablemente entre países, y no existe una fuente única y confiable para tomar decisiones de suscripción. Esto dificulta la evaluación precisa del riesgo, lo que puede derivar en dos resultados no deseados: precios demasiado bajos (que implican riesgo financiero) o precios demasiado altos (que limitan la competitividad en el mercado y la inclusión financiera).
Durante la conferencia en Dubái, varios suscriptores y actuarios manifestaron estos mismos retos. A pesar de su profundo conocimiento de los mercados locales, suelen trabajar con datos que no reflejan completamente a las poblaciones a las que sirven. Es un equilibrio complicado, especialmente en una región que atraviesa rápidos cambios demográficos y económicos.
La IA como puente
A diferencia de los modelos actuariales tradicionales, que dependen de conjuntos de datos completos y depurados, la inteligencia artificial puede funcionar eficazmente incluso cuando los datos están fragmentados o incompletos.
Mediante algoritmos avanzados, reconocimiento de patrones y aprendizaje a partir de diversas fuentes de datos, la IA puede extraer información valiosa donde los métodos convencionales no llegan.
Sus ventajas principales incluyen:
1. Transferencia de aprendizaje entre mercados
Una de las principales ventajas de la IA es la transferencia de aprendizaje: la capacidad de aplicar conocimientos obtenidos en un contexto a otro diferente. Los modelos de IA entrenados con grandes conjuntos de datos globales, como tendencias de mortalidad o resultados de salud, pueden adaptarse a mercados específicos de Medio Oriente incorporando datos locales, incluso cuando estos son limitados.
Por ejemplo, un modelo de predicción de mortalidad desarrollado con datos globales puede ajustarse con información regional de Medio Oriente para reflejar mejor las tendencias de salud, factores culturales y demográficos de la zona. Este enfoque permite a las aseguradoras aprovechar conocimientos globales mientras personalizan los modelos según las características únicas de sus mercados locales.
2. Aumento de datos y datos sintéticos
La IA también permite el aumento de datos: un proceso que mejora conjuntos de datos limitados generando datos sintéticos. Estos datos imitan patrones reales sin revelar identidades individuales, convirtiéndose en una herramienta poderosa para mejorar la precisión de los modelos, respetando al mismo tiempo las normativas de privacidad.
En Medio Oriente, donde ciertos eventos de salud o segmentos poblacionales pueden estar subrepresentados en los datos disponibles, los datos sintéticos pueden cubrir esos vacíos. Esto crea un conjunto de datos más completo para entrenar modelos predictivos, especialmente para eventos poco comunes como mortalidad temprana o enfermedades críticas.
Recordando el estudio de mortalidad en el que trabajé hace una década, esta técnica habría sido transformadora. En lugar de depender únicamente de conjuntos fragmentados, podríamos haber utilizado IA para crear una base más amplia en la evaluación del riesgo, mejorando la precisión y la confianza en nuestros resultados.
3. Modelos predictivos para una gestión proactiva del riesgo
Los modelos predictivos impulsados por IA pueden ayudar a las aseguradoras a anticipar riesgos antes de que se materialicen. Al analizar datos sobre estilo de vida, historiales médicos, factores socioeconómicos y tendencias regionales de salud, estos modelos pueden generar perfiles de riesgo individualizados, incluso cuando faltan algunos datos.
Este enfoque proactivo es especialmente valioso en mercados diversos y en constante evolución como el de Medio Oriente. Los modelos predictivos permiten a las aseguradoras ajustar precios de forma dinámica, identificar perfiles de alto riesgo de manera temprana y ofrecer programas de bienestar que se adapten a las necesidades y preferencias regionales.
4. IA generativa y técnicas avanzadas
La inteligencia artificial generativa tiene un papel especialmente relevante en el sector asegurador de Medio Oriente, con el potencial de reducir significativamente costos en áreas como administración, suscripción y gestión de reclamos. Las técnicas utilizadas van desde modelos como Continuous Bag of Words y Skip-gram hasta arquitecturas más avanzadas basadas en transformadores, que emplean métodos de codificador/decodificador para generar resultados.
El verdadero valor está en aprovechar grandes modelos de lenguaje (LLMs) junto con datos propios para generar insights útiles.
Esto se logra mediante técnicas como la generación aumentada por recuperación (RAG), que implica la incorporación de datos, almacenamiento en bases vectoriales, consultas y recuperación para complementar el contexto que se le brinda al LLM y así obtener predicciones significativas. También se pueden utilizar técnicas de grafos, como las que ofrece Neo4j, para obtener información adicional.
El desarrollo de agentes autónomos y flujos de trabajo multiagente está ganando cada vez más importancia. Estos agentes, diseñados para reemplazar o complementar tareas humanas, pueden construirse y coordinarse usando frameworks como LangChain. La aplicación de estas técnicas avanzadas de IA tiene el potencial de revolucionar la suscripción, la gestión de reclamos y la fijación de precios en el mercado asegurador de Medio Oriente.
IA ética y sensibilidades regionales
Por supuesto, aplicar IA en seguros de vida conlleva responsabilidades. Es fundamental que los modelos sean transparentes, explicables y que se ajusten a las normativas locales y a los valores culturales. En mercados que incluyen takaful, garantizar que las decisiones impulsadas por IA sean éticas y justas cobra aún mayor relevancia.
En RGA, destacamos la importancia de los sistemas con participación humana —donde la IA complementa, pero no reemplaza, la experiencia humana. Suscriptores, actuarios y tomadores de decisiones siguen siendo el centro del proceso, utilizando las herramientas de IA para mejorar su comprensión y toma de decisiones, sin delegar por completo estas en las máquinas.
Reflexiones finales
Mientras estaba bajo la imponente Burj Khalifa y exploraba las exposiciones visionarias del Museo del Futuro, recordé la determinación de Medio Oriente por ser líder en innovación. Esa misma ambición está presente en el sector de seguros de vida de la región. Sin embargo, para que esa ambición tenga éxito, la innovación debe estar anclada en las realidades del mercado: sus datos, su gente y sus necesidades.
La IA ofrece un puente entre datos fragmentados y decisiones informadas. Al combinar las mejores prácticas globales con conocimientos regionales, las aseguradoras y reaseguradoras de vida en Medio Oriente pueden mejorar sus procesos de evaluación de riesgos, perfeccionar la precisión en la fijación de precios y ampliar la inclusión financiera.
En RGA, nos enorgullece apoyar este camino. Con décadas de experiencia en mercados globales de vida y salud y un firme compromiso con el avance responsable de la IA, estamos entusiasmados por colaborar con socios en toda la región para ayudar a liberar todo el potencial de la inteligencia artificial en seguros de vida.
¿Quieres conocer más sobre la experiencia de RGA en inteligencia artificial y cómo nuestros conocimientos pueden beneficiar a tu organización? Hablemos.
