La tecnología entró de forma abrupta en la industria de los seguros. No obstante, desde el seno del sector se muestran abiertos a su adopción con el objetivo de impulsar el desarrollo del negocio, pese a los obstáculos que podrían encontrar en el camino

El sector asegurador continúa en un torbellino de cambios derivados de la disrupción tecnológica. Sin duda, esto ha impactado a la industria, a tal punto que se subieron a la ola de la transformación, tanto en las áreas técnicas como en las comerciales.

Santiago Fainstein, Head of Latam de SAS, profundizó en este tema respecto a cómo el negocio asegurador en América Latina está adoptando el análisis de datos y la Inteligencia Artificial (IA) como parte de su core y la manera en que afrontarán los desafíos que esta estrategia conlleva en su desempeño.

El Asegurador LATAM (EAL): ¿Cómo están impactando las tecnologías de análisis de datos y la Inteligencia Artificial a las industrias y, específicamente, a la aseguradora, en Latinoamérica?

Santiago Fainstein (SF): En este momento en particular en Latinoamérica observo dos cosas, por un lado, la transformación actuarial, que básicamente es la utilización de nuevas técnicas analíticas y de Inteligencia Artificial a la práctica actuarial. Y también, un cambio muy fuerte de paradigma de utilización de los datos, más que nada por la nube.

Ahora existe una vastísima cantidad de datos y la nube es un catalizador que te permite tener tal cantidad con un nivel de flexibilidad distinto al pasado. Y, por otro lado, está el uso de la nube para la gestión de los mismos.

El otro punto está más por fuera de las áreas técnicas, del área actuarial o por fuera del cálculo de las reservas. Y tiene que ver, principalmente, con la gestión de clientes y con la prevención de fraude que, como sabemos, son dos áreas muy fuertes de las compañías de seguros.

Claramente, medio que se da por hecho, si bien las compañías siguen modernizándose en ello, los cálculos actuales y la presentación al regulador es casi algo que está en el corazón. Pero en un entorno tan competitivo, es obligatorio que las compañías hagan una mejor gestión analítica de sus clientes. Y ahí es donde se está también con el concepto de decisioning, que fundamentalmente es una mirada integral del cliente y la aplicación de modelos de Inteligencia Artificial en cada una de las fases.

EAL: Con el avance de la Inteligencia Artificial, ¿cómo cree que las regulaciones y las preocupaciones éticas están impactando su adopción en Latinoamérica?

SF: Hay una tentación muy grande a utilizar un montón de datos y tomar mejores decisiones, pero a medida que el panorama de los datos se complejiza y hay más volúmenes y es más fácil incorporar nuevas fuentes de datos y es más sencillo crecer con la ayuda de la nube, también hay riesgos.

Y eso tiene que ver con saber efectivamente que las decisiones que yo tomo son decisiones, uno, ajustadas a la ley, por supuesto, pero también decisiones éticas. Entonces, desde ese punto de vista, un posicionamiento muy fuerte en esta compañía es hacia el futuro con el concepto de Trustworthy AI o Inteligencia Artificial en la que puedo confiar.

Sin duda, va a llegar el momento en que los diferentes gobiernos, o inclusive el propio regulador, o las cámaras empresariales, decidan sobre mejores prácticas del uso de esos datos y en especial del uso de los algoritmos. Porque pareciera que un algoritmo puede tomar una mejor decisión que una persona, sin duda la consigue más rápido, toma en cuenta más datos que una persona, con lo cual puede descubrir patrones más ricos.

Entonces, la pregunta es, ¿a qué costo y con qué nivel de riesgo? Porque los riesgos son muy grandes de tomar decisiones equivocadas, de tomar decisiones no ajustadas a los valores de esa compañía, pero el algoritmo, al fin y al cabo, mira datos y ejecuta una decisión.

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