Así lo ha recogido el informe “IX Termómetro de Inteligencia Artificial y Data en el sector asegurador español” presentado por Minsait (Indra Group) en colaboración con ICEA esta semana, donde se ha contado con la participación de 57 entidades, una cuota de mercado del 70,7% del volumen de primas del sector asegurador que, en el año 2023, ascendió a 76.364 millones de euros, según estimaciones de ICEA.
El estudio pretende analizar en profundidad el nivel de implementación de la IA en el sector asegurador español a través de un cuestionario dividido en cinco bloques: situación, recursos humanos, tecnología, aplicación y utilidad y modelos. En 2024, “ocho de cada diez aseguradoras en el país están trabajando en proyectos de Inteligencia Artificial, de las que dos tercios, ya tienen implantados proyectos de este tipo en el día a día del negocio o la operación del mismo, y muchas de ellas con presupuesto planificado recurrente para atender esta necesidad considerada estratégica por la mayoría”, subraya Andrés Duque, responsable de IA en Minsait para el mercado financiero y de seguros.
Actualmente, según muestra el informe, el 68% de las entidades que están desarrollando proyectos de inteligencia artificial cuentan con un departamento específico dedicado exclusivamente a esta digitalización. El estudio también destaca, un año más, las dificultades que enfrentan las aseguradoras para atraer talento especializado en IA y datos. Los perfiles más difíciles de encontrar incluyen arquitectos de infraestructuras, expertos en legislación de IA (AI Legalists), profesionales en MLOPS y especialistas en ingeniería de aprendizaje automático (Machine Learning Engineers).
El informe, recuerda Andrés Duque, constata cómo el sector asegurador es una industria que gestiona, que requiere, de grandes volúmenes de datos e información. Debido a ello tiene un gran potencial respecto a mejorar su eficiencia y personalización de productos gracias a la implementación de la Inteligencia Artificial. Su adopción, refleja el estudio, aumentará la competitividad de las aseguradoras, permitiéndoles reducir costes, disminuir el fraude y mejorar procesos en tiempo y experiencia del cliente y en operaciones como la tarificación, suscripción o la gestión del siniestro en cualquier ramo. Entre los retos más relevantes identificados por las compañías participantes destacan “la necesidad de la alineación más estrecha de negocio y tecnología para este ámbito, y la necesidad de capacitación amplia en todos los perfiles en las aseguradoras, así como la disponibilidad de perfiles especializados”.
Ley de IA y su impacto en el sector
En cuanto a la regulación, aunque se trata de un aspecto inherente al propio sector asegurador, no es percibido por las firmas consultadas como el reto más relevante a superar. Ocho de cada diez entidades involucradas en proyectos de esta tecnología ya están implementando diversas medidas o gestionando planes específicos para cumplir con los nuevos requisitos normativos. Estas iniciativas abarcan desde la revisión de sus procesos de desarrollo hasta la actualización de políticas internas y de gestión de datos, con el fin de alinearse con los estándares de seguridad, transparencia y ética de los nuevos requisitos.
Según Leticia Gómez, responsable de Estrategia y Gobierno de la IA en Minsait, con la entrada en vigor de la normativa AI Act este pasado agosto, “las aseguradoras encuentran el reto de traducir la normativa a prácticas. Para ello, buenas prácticas a destacar son la auditoría de sistemas de IA, un inventariado coherente con los requerimientos legislativos y establecer itinerarios según exigencias de AI Act, siempre con atención a la idiosincrasia de cada caso de uso para dosificar esfuerzos. Esto impacta a numerosos actores internos de las aseguradoras, así como a sus procesos: por esto, un reparto inteligente de responsabilidades y el traslado de buenas prácticas a herramientas cotidianas se hacen muy necesarios”.
El estudio revela que las plataformas de Big Data Framework (sistemas para manejar grandes volúmenes de datos) más utilizadas por el sector siguen siendo, en orden de preferencia, Spark, Apache Kafka y Hadoop. Asimismo, las aplicaciones de visualización de Business Intelligence, que se encargan de extraer valor a los datos, están ampliamente adoptadas en las empresas, destacando un año más a Power BI como la herramienta preferida. En cuanto a la inteligencia artificial, ocho de cada diez organizaciones que ya tienen implementada la IA están utilizando plataformas de Data Science para poder analizar esas cantidades de información, mientras que el uso de plataformas de Deep Learning (que promueven el aprendizaje automático de los sistemas) se reduce al 68,1%. Por otro lado, los servicios en la nube mantienen una fuerte presencia en el sector asegurador, con nueve de cada diez haciendo uso de ellos, siendo Microsoft Azure y AWS las opciones más populares.
El cliente en el centro de la inteligencia artificial
Los proyectos de inteligencia artificial están enfocándose cada vez más en áreas relacionadas con el cliente, con el objetivo de comprender mejor sus necesidades y mejorar su fidelización hacia la marca, además de reducir riesgos como la fuga de clientes y el fraude. En el caso de los seguros para el sector automovilístico, el uso de video peritaje basado en IA sigue en ascenso año tras año, consolidándose como una herramienta esencial para las empresas que implementan esta tecnología. Aunque los departamentos de Marketing, Operaciones y Actuarial son los que muestran mayor interés en la IA, no son los que lideran estos proyectos, lo que pone de relieve la importancia de la inteligencia artificial en otros aspectos estratégicos como la fidelización, la eficiencia operativa y la retención de clientes.
El número promedio de modelos de IA Implementados sigue aumentando año tras año, alcanzando una media de 17 por entidad. Los algoritmos de inteligencia artificial continúan alimentándose principalmente de datos estructurados, aunque se observa un crecimiento en el porcentaje de organizaciones que están incorporando datos semiestructurados y no estructurados en sus modelos. Además, la supervisión automatizada de modelos cobra cada vez más relevancia, con un 87% de las entidades ya implementándola en al menos uno de sus procesos.
Los datos presentados hoy por Minsait e ICEA con respecto a las aseguradoras coinciden con el despegue mostrado por este sector en el Informe Ascendant, que Minsait presentó hace unos meses y donde la compañía digital, bajo el título "IA: radiografía de una revolución en marcha", analizó el grado de adopción de la IA en más de 900 organizaciones de España y otros países procedentes de 15 sectores de actividad. En el mismo, la industria del seguro se posicionaba como una de las pioneras en incorporar la IA, muy por delante de otros ámbitos como los industriales o las administraciones públicas, por sus capacidades de integración y el uso intensivo de datos inherentes al negocio (cálculos de riesgo actuarial, análisis predictivo, inversión, entre otros). El informe Ascendant apuntaba que, hoy en día, la IA ya se aplicaba en toda la cadena de valor del seguro, algo que ahora se pone de nuevo de manifiesto.
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