La inteligencia artificial (IA) está transformando la industria de los seguros de vida, ofreciendo posibilidades sin precedentes para optimizar procesos y mejorar los resultados empresariales.
(M&T)-. Sin embargo, un informe reciente de LIMRA y Equisoft revela que la madurez y disponibilidad de datos continúa siendo el principal desafío para que estas organizaciones puedan capitalizar plenamente las ventajas de la IA.
Según el informe titulado Evaluar la preparación de datos para IA en la industria de seguros de vida, el 78 % de los encuestados considera que la disponibilidad de datos es el obstáculo más significativo para obtener valor de la inteligencia artificial. Aunque muchas empresas clasificadas como "progresivas" en cuanto a su preparación de datos han avanzado en su infraestructura, un alarmante 46 % declara no estar listas para implementar IA. Este hallazgo subraya la necesidad de adoptar estrategias de datos más robustas.
Dimensiones clave para la madurez de los datos
El informe detalla un modelo de madurez de datos que analiza a las aseguradoras en seis dimensiones:
Alineación organizativa: vinculación entre estrategias de negocio y datos.
Infraestructura: sistemas y tecnología para soportar la gestión de datos.
Suministro e integración: capacidad de consolidar datos de diversas fuentes.
Calidad e integridad: confiabilidad y consistencia de los datos.
Gobernanza: políticas y directrices claras para el manejo de datos.
Analítica: habilidad para utilizar datos de manera efectiva en decisiones empresariales.
Australia destaca como el país con mayor madurez en la preparación de datos, con el 38 % de sus aseguradoras calificadas como óptimas. En contraste, Canadá muestra debilidades significativas en integración y suministro, pese a contar con una infraestructura sólida. En América Latina, el 82 % de las aseguradoras se consideran progresivas, superando los promedios globales.
Actualmente, el 87 % de las aseguradoras globales ya emplean IA en diversas áreas como la evaluación de riesgos, operaciones y captación de nuevos negocios. Tecnologías como el aprendizaje automático son las más adoptadas, con un creciente interés en el procesamiento del lenguaje natural y los modelos de lenguaje avanzados. Sin embargo, las aseguradoras enfrentan problemas inesperados en sus proyectos de IA debido a deficiencias tecnológicas, suposiciones erróneas y dificultades para escalar las soluciones.
Perspectivas hacia el futuro
La calidad y gobernanza de los datos son los pilares para garantizar resultados exitosos en la implementación de IA. Como señala Kartik Sakthivel, Ph.D., de LIMRA, "los malos datos llevan a una mala IA". Priorizar estas áreas permitirá a las aseguradoras explotar plenamente el potencial de la IA y generar impactos comerciales significativos.
La transformación digital no es una opción, sino una necesidad en la industria de los seguros de vida. Mejorar la disponibilidad y la madurez de los datos será fundamental para enfrentar los retos de esta era y aprovechar al máximo las oportunidades que la IA ofrece.
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