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IA Generativa en seguros: análisis en profundidad de la tecnología y su impacto

El uso de la IA generativa en el sector asegurador es una herramienta poderosa para aumentar la eficiencia y precisión de funciones clave, impulsando en última instancia mejoras en las operaciones y la experiencia del cliente. Aquí, destacamos estos casos de uso y ejemplos, y exploramos la funcionalidad que está generando estos resultados.

Comprendiendo el poder de la IA generativa en seguros

El poder de la IA y la IA generativa en el sector asegurador ya no está en discusión. Y a medida que las aseguradoras buscan aprovechar este poder, es esencial entender la tecnología que impulsa estos resultados.

IA e IA generativa

La IA, la simulación de la inteligencia humana procesada por máquinas, es capaz de realizar tareas como resolución de problemas, aprendizaje y toma de decisiones. Analiza conjuntos de datos para extraer conocimientos, detectar patrones y hacer predicciones de forma rápida y precisa. Con un enfoque estándar de machine learning, los modelos de IA se construyen para resolver un tipo particular de problema a la vez. Por ejemplo, revisar siniestros en busca de indicadores comunes de fraude.

La IA generativa es una rama de la IA capaz de generar información nueva y original. Los modelos se entrenan con grandes conjuntos de datos genéricos y, mediante el uso de prompts (instrucciones), pueden aplicarse a una amplia variedad de desafíos. Por ejemplo, resumir una póliza de seguros compleja o sintetizar notas de siniestros.

IA generativa y modelos de lenguaje de gran escala (LLMs)

El poder de la IA generativa se deriva de los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs). Gracias a un extenso entrenamiento con conjuntos de datos muy amplios, los LLMs tienen la capacidad de comprender instrucciones complejas en forma de texto en lenguaje natural, el llamado prompt. El modelo es entonces capaz de generar una respuesta adecuada basada en información textual o visual adicional proporcionada por el usuario (por ejemplo, documentos y/o imágenes).

 

"Con un enfoque estándar basado en machine learning, tienes un problema que quieres resolver… y cuando tienes otro problema, repites el proceso. Con la IA generativa… los modelos son totalmente capaces de responder cualquier tipo de pregunta que les hagamos o resolver cualquier tipo de problema que tengamos."

- Eric Sibony, Chief Data Scientist y Chief Product Officer de Shift, Cuatro preguntas con Eric Sibony

 

 

IA generativa en un contexto asegurador

Debido a su capacidad para procesar y sintetizar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados, la IA generativa ha hecho posible aprovechar esa información a escala, con rapidez y precisión. Por ejemplo, imagina a un tramitador de siniestros revisando documentos para extraer información específica relacionada con el caso. Con IA generativa, este mismo tramitador podría pedir un resumen focalizado de todos los documentos relacionados con el caso y centrarse en la decisión importante de cómo proceder con el siniestro.

Cómo funciona la IA generativa en casos de uso habituales en seguros

Durante un webinar reciente, expertos de Shift profundizaron en las aplicaciones prácticas de la IA generativa en seguros, destacando su potencial para optimizar procesos, mejorar la precisión e impulsar la eficiencia. Aquí examinamos tres casos de uso comunes y analizamos cómo la IA generativa actúa para lograr estos resultados.

Rendimiento de la IA generativa en casos de uso clave del sector asegurador

Automatización de siniestros
Automatización de siniestros

Precisión del 95–99 %

Evaluación de responsabilidad
Evaluación de responsabilidad

Incremento del 30 % en tasas de recobro

Detección de fraude
Detección de fraude

Precisión del 93 %

 

IA generativa en la automatización de siniestros

Al aprovechar la IA generativa para funciones como la clasificación de documentos, la extracción de información clave y la evaluación de la situación del siniestro, las aseguradoras han logrado tasas de precisión impresionantes del 95–99%. Esto no solo acelera el proceso de tramitación de siniestros, sino que puede aumentar significativamente la tasa de automatización, permitiendo a las aseguradoras gestionar siniestros de forma más rápida y precisa. A gran escala, esto puede tener un impacto importante en la eficiencia y la satisfacción del cliente.

Ejemplo: tramitación de un siniestro de viaje con IA generativa

  1. Clasificación de documentos: documentos estándar como pólizas, informes médicos y facturas de asistencia en viaje se clasifican en categorías dedicadas.
  2. Extracción de información: de la póliza se extraen nombres, periodos de cobertura, así como elementos de cobertura y exclusión. Del informe médico, se extrae el nombre del paciente, el diagnóstico y la fecha de inicio para verificar si el incidente se encuentra dentro del periodo de cobertura.
  3. Decisión y resumen: se predice y resume una decisión junto con información más detallada, y se transmite al tramitador de siniestros para los siguientes pasos.

Resultados reales

Una aseguradora de viajes con sede en EE. UU. gestionaba manualmente unas 400.000 reclamaciones al año, con cada una tardando entre diez días y tres semanas en tramitarse. Al asociarse con Shift, pudieron utilizar IA generativa para alcanzar un 57% de automatización con un 98% de precisión en las decisiones de pago, además de reducir el tiempo de tramitación de tres semanas a dos minutos. Ver o leer el caso completo aquí.

IA generativa para la evaluación de responsabilidad

La IA generativa también se utiliza para automatizar evaluaciones de responsabilidad. Al resumir situaciones de pérdida e incluir detalles de documentos y leyes aplicables, la IA puede lograr una precisión superior al 90% en siniestros de autos y del 95% en siniestros de hogar. Esto puede resultar en un aumento del 30% en la aceptación de oportunidades de recobros, mejorando significativamente la eficiencia en los procesos de determinación de responsabilidad.

Ejemplo: identificación de oportunidad de recuperación en siniestro de autos

  1. Extracción y comparación de detalles del siniestro: se extrae la información del vehículo de terceros asociada a un siniestro y se compara con fuentes de datos externas, como registros de vehículos de transporte o criterios legales complejos, lo que permite identificar oportunidades potenciales.
  2. Identificación de responsabilidad: una vez identificada una oportunidad, los modelos de IA generativa sintetizan los detalles del incidente, incluyendo qué ocurrió y quién estuvo implicado, para evaluar las partes responsables.
  3. Puntuación de alerta y resumen de la IA generativa: con todos los criterios cumplidos, la IA generativa proporciona una alerta automática, con un scoring, junto con un resumen conciso del razonamiento de detección y las normas relevantes.

Resultados reales

Recientemente ayudamos a una importante aseguradora de seguros generales en EE. UU. a identificar una oportunidad de recobros en Nueva York, un estado donde recuperar pagos por siniestros de protección contra lesiones personales (PIP) es especialmente difícil debido a estrictos criterios legales. Estos criterios incluyen que uno de los vehículos implicados sea un vehículo de transporte comercial o que supere los 2.950 kg de peso, algo difícil de verificar a escala. Mediante IA generativa, analizamos de forma eficiente los datos del vehículo de terceros frente a fuentes externas, identificándose como vehículo registrado de transporte compartido, cumpliendo así los requisitos legales. Los modelos de IA confirmaron además la culpa del vehículo de transporte en el accidente, lo que permitió alertar a la aseguradora con rapidez y precisión. Ver o leer el caso completo aquí.

IA generativa para detección de fraude

En el ámbito de la detección de fraude, la IA generativa destaca en la identificación de inconsistencias entre documentos y detalles reales de la pérdida. Con una tasa de precisión del 93% en la detección de inconsistencias, la IA generativa ayuda a las aseguradoras a descubrir siniestros sospechosos con precisión.

Ejemplo: daños por tormenta vs. desgaste por antigüedad

En fotos enviadas como parte de una reclamación por daños de tormenta, la IA generativa puede detectar si el daño realmente se debe a la tormenta o es simplemente resultado del desgaste natural. En el vídeo siguiente, Arnaud Grapinet, Chief Data Scientist de Shift, comenta este ejemplo, así como la aplicación de esta misma tecnología para distinguir entre daños por agua y moho. Reproduce el vídeo a continuación o visualiza el webinar completo aquí.

Evaluar soluciones de IA generativa para aplicaciones aseguradoras

A medida que el valor de la IA generativa en seguros se ha generalizado, las aseguradoras se enfrentan a una cantidad sin precedentes de información. Y para dar respuesta a este creciente interés y demanda, estas soluciones se han vuelto cada vez más comunes. Pero no todas las soluciones de IA generativa son iguales, especialmente en el mercado asegurador.

Riesgos potenciales de las soluciones de IA generativa en el sector asegurador

Las soluciones puntuales pueden contribuir a la deuda técnica

Aunque la deuda técnica puede surgir de diversas prácticas, implementar la solución equivocada de IA generativa puede tener un impacto significativo. Muchas de las soluciones disponibles priorizan el despliegue rápido sobre los beneficios a largo plazo, o bien proporcionan una solución puntual para una oportunidad más amplia, lo cual son factores que contribuyen a la deuda técnica. Esto suele resultar en un círculo vicioso donde la complejidad crece y los costes se disparan. Además, existe un alto coste de oportunidad al pasar por alto soluciones que aporten todo el valor de la IA generativa al seguro.

Los modelos genéricos tienen limitaciones

Los LLMs han demostrado ser muy eficaces en la extracción de información y clasificación de documentos genéricos; sin embargo, no suelen tener un rendimiento alto en casos de uso específicos del sector asegurador. Estos documentos contienen información crítica para la contextualización y precisión, y son esenciales para el rendimiento de cualquier solución de IA generativa. Las soluciones líderes, preparadas para el sector asegurador, están diseñadas y entrenadas específicamente con este tipo de documentación sectorial.

Qué buscar en un socio de IA generativa

Conocimiento profundo del sector asegurador y contexto del sector

Las aseguradoras deben priorizar socios de IA generativa que comprendan la complejidad y los matices de las operaciones aseguradoras, el cumplimiento normativo y la privacidad de los datos. A diferencia de los proveedores de IA de propósito general, un socio con experiencia aseguradora puede desarrollar soluciones alineadas con casos reales de siniestros, suscripción y fraude. El conocimiento específico del sector es clave para ofrecer resultados precisos y conformes. Este enfoque permite desplegar IA que genere confianza, reduzca riesgos operativos y aporte valor medible.

Prácticas de IA responsable con supervisión humana

La IA generativa debe implementarse con sólidos principios éticos y gobernanza. Las aseguradoras deben buscar socios comprometidos con el desarrollo responsable de IA —incluyendo transparencia, privacidad de datos y capacidad para explicar el comportamiento de los modelos—. Es importante que estos socios diseñen IA que complemente, y no sustituya, la experiencia humana. Los procesos con “humano en el circuito” garantizan que las salidas sean validadas y utilizadas de forma adecuada, especialmente en áreas críticas como la resolución de siniestros o la comunicación con el cliente. Este enfoque responsable mitiga el riesgo y refuerza la confianza en la adopción de IA a escala empresarial.

Seguridad empresarial y capacidades de integración

Las soluciones de IA generativa deben estar diseñadas para la escalabilidad, seguridad e integración a nivel empresarial. Las aseguradoras operan en un entorno altamente regulado, y cualquier socio de IA debe cumplir estrictos estándares en cuanto a tratamiento de datos, ciberseguridad y conformidad. El éxito de la colaboración también depende de la capacidad de integrar la IA en los sistemas y procesos principales, generando valor sin interrumpir la infraestructura existente. Un socio adecuado ofrecerá APIs escalables, interfaces personalizables y canales de datos seguros que respalden la toma de decisiones en tiempo real a lo largo de toda la cadena de valor aseguradora.

 

Más información

Para saber cómo Shift puede ayudarte a aprovechar la IA generativa para obtener impacto medible y una experiencia excepcional para el cliente, contacta con nosotros o solicita una demo.