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Cómo transformar la cadena de valor de los seguros mediante inteligencia artificial generativa
Las compañías de seguros cuentan con una vasta experiencia en el manejo de tecnologías innovadoras y pueden aprovechar los aprendizajes previos para definir la ruta adecuada hacia el futuro.
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Las acciones prioritarias incluyen detectar y probar de manera ordenada los casos de uso, mientras se diseñan los esquemas de gobernanza, infraestructura y funcionamiento esenciales para ampliar su implementación con éxito. Dado que ambos enfoques son fundamentales, los directivos deben lograr un balance en su administración.
Las conclusiones del estudio de EY respaldan nuestra labor con aseguradoras globales: es vital actuar con rapidez para iniciar el camino hacia la GenAI y sentar bases sólidas de forma progresiva para garantizar resultados exitosos a largo plazo.
Las empresas que avancen con lentitud podrían quedar rezagadas frente a sus competidores. Asimismo, aquellas que no desarrollen una infraestructura básica, gobernanza y competencias sólidas enfrentarán obstáculos para crear y escalar aplicaciones de GenAI de manera consistente, lo que limitará el retorno de sus inversiones.
Las organizaciones que adopten una estrategia dual estarán en una posición favorable para obtener beneficios inmediatos mientras preparan el terreno para un éxito duradero a gran escala.
Promover la experimentación al dotar a tu equipo de herramientas de GenAI
Impulsar la creatividad de base al introducir herramientas de inteligencia artificial generativa, como copilotos y espacios de prueba desarrollados tanto interna como externamente, y habilitar a los colaboradores para investigar y diseñar posibles aplicaciones.
Contar con medidas de seguridad adecuadas fomenta un entorno protegido, como restricciones en el uso de datos internos con herramientas públicas.
Iniciar con el fortalecimiento de las capacidades del personal y formación esencial, para luego enfocarse en casos de uso de beneficios rápidos que puedan validarse y aplicarse con agilidad y bajo riesgo, como la síntesis de información o la creación de reportes en plazos cortos, por ejemplo, de 8 a 18 meses.
Actúa de inmediato, pero prepárate para ajustar rápido: los responsables de estrategia e innovación pueden impulsar una cultura participativa y liderar los primeros ensayos, ya que comprenden dónde las soluciones específicas de GenAI pueden resolver desafíos empresariales concretos.
Motivar a empleados de todos los niveles y áreas a experimentar con casos de uso de manera independiente, con supervisión ligera en entornos controlados.
Los equipos de EY colaboran con una aseguradora especializada que ha formado grupos interdisciplinarios para detectar necesidades comerciales no cubiertas y analizar cómo las soluciones de GenAI pueden apoyar, como automatizando la renovación de pólizas.
Evaluar y probar con rapidez: los esquemas simplificados pueden determinar la factibilidad de las soluciones de GenAI para aplicaciones iniciales.
Para encontrar oportunidades inmediatas, los líderes pueden comparar el valor empresarial con la facilidad de implementación.
Recientemente, los equipos de EY asistieron a una aseguradora de vida en la revisión y selección de un conjunto amplio de casos de uso; identificar “grupos de valor”, como una suscripción optimizada o la simplificación de procesos, fue clave para priorizar opciones alineadas con las metas corporativas.
La prueba acelerada en toda la empresa permite confirmar supuestos e ideas con rapidez. Para otras aseguradoras, los equipos de EY realizan ciclos de trabajo de seis a ocho semanas para agilizar el diseño y lanzamiento de casos de uso prioritarios.
Definir límites claros: establecer el nivel de tolerancia al riesgo de la organización y crear directrices precisas sobre lo que se permite y prohíbe en el uso de GenAI por parte del personal.
Usar modelos preconfigurados en entornos de prueba para fomentar la innovación mediante ciclos de “ensayo y aprendizaje”.
Para una aseguradora líder a nivel global, los equipos de EY ayudaron a establecer un espacio de desarrollo específico que facilita la experimentación y el testeo de conceptos innovadores.
Cumplir con la Ley de Inteligencia Artificial de la UE será un requisito mínimo. Otros análisis de EY indican que los ejecutivos senior priorizan la creación de políticas y medidas adecuadas.
En una encuesta reciente a directores de riesgos de seguros, el 81% afirmó que sus organizaciones ya habían fortalecido o estaban fortaleciendo las políticas sobre desarrollo, validación y uso de GenAI.
Un 82% similar indicó que habían implementado o estaban implementando un esquema de gobernanza, políticas y procesos para la adopción de LLM y GenAI. Los resultados completos están disponibles aquí.
Construir la infraestructura estratégica y tecnológica para GenAI
Aunque buscan beneficios inmediatos y generar confianza en la IA, las aseguradoras deben trazar una visión integral y definir cómo la GenAI puede revolucionar el negocio a largo plazo.
Los componentes clave de esta estrategia incluyen el modelo operativo, la gestión de datos, la infraestructura tecnológica (por ejemplo, local versus nube) y un sistema de priorización que respalde los objetivos empresariales esperados.
El éxito de la GenAI dependerá en última instancia de casos de uso novedosos y orientados al exterior que ofrezcan ventajas concretas a largo plazo, como el aumento de ingresos y una evaluación de riesgos más precisa.
Para muchas aseguradoras, realizar un análisis detallado de la preparación organizacional y la madurez de sus capacidades actuales será un paso inicial lógico.
Coordinar equipos diversos y centralizar la dirección: grupos multidisciplinarios con habilidades en negocios, tecnología, seguridad y cumplimiento deben diseñar y ejecutar soluciones completas.
Hemos observado cómo una gestión centralizada, combinada con capacidades fortalecidas y expertise específico, establece una base robusta para los programas de GenAI.
A medida que la GenAI se extienda por la cadena de valor, estos equipos diversos necesitarán el respaldo de líderes de alto nivel.
Cada vez más, anticipamos que los responsables de iniciativas de GenAI reporten directamente a la alta dirección, incluido el CEO.
Muchas empresas deberán cubrir carencias de habilidades clave con talento externo. Colaborar con socios y aprovechar un ecosistema de actores de GenAI puede acelerar la adopción; las grandes aseguradoras pueden diseñar un marco para guiar decisiones de desarrollo interno, compra o alianzas.
Fortalecer la gestión de datos y las políticas de gobernanza: a medida que las aseguradoras avancen en el uso de GenAI, deberán perfeccionar la gobernanza y las normativas según sus necesidades y los cambios regulatorios. Monitorear constantemente el entorno normativo es crucial.
Una gestión de datos efectiva comienza por conocer el origen de la información, su ubicación y quién puede acceder a ella. Identificar datos clave usados en la toma de decisiones y establecer controles claros para estos procesos.
Revisar periódicamente los contenidos generados por IA. Al garantizar transparencia y responsabilidad en los datos, las aseguradoras evitan resultados de baja calidad.
Las aseguradoras deben crear un entorno de datos sólido, como modelos LLM cerrados o abiertos, para desarrollar, entrenar e implementar soluciones de GenAI, y planificar su mejora continua.
Al mismo tiempo, deben diseñar capacidades para procesar y gestionar datos no estructurados y semiestructurados, facilitando su uso alineado con las prioridades estratégicas.
Fuente: Ey
